Les entreprises du monde entier, alors même qu’elles continuent de faire face aux changements liés à la pandémie, redoublent d’efforts pour développer l’automatisation. L’objectif est de rationaliser les processus métier existants tout en continuant à apporter de la valeur à leurs clients.
Mais les responsables informatiques doivent s’assurer de sélectionner les bonnes technologies, capables d’exécuter les fonctions qu’ils souhaitent optimiser, et c’est là qu’intervient la mise en œuvre d’un cadre d’hyperautomatisation.
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Les briques de l’hyperautomatisation
Selon Gartner, l’hyperautomatisation est « une approche disciplinée, axée sur les besoins métier, que les organisations utilisent pour identifier, évaluer et automatiser rapidement autant de processus métier et informatiques que possible ».
Elle implique l’utilisation orchestrée de plusieurs outils, technologies ou plateformes, notamment :
- Automatisation robotisée des processus (RPA)
- Outils low-code/no-code
- Intelligence artificielle (IA)
- Autres types d’outils d’automatisation des décisions, des processus et des tâches
De nombreuses organisations ont déjà adopté des outils d’hyperautomatisation, ce qui transforme la manière dont le travail est effectué — 56 % des organisations utilisent simultanément entre quatre et dix initiatives.
L’adoption accrue du cadre d’hyperautomatisation constituera un volet important du paysage technologique dans les années à venir. Les briques suivantes, qui permettent l’hyperautomatisation, sont les tendances fondamentales à surveiller en 2022.
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Automatisation robotisée des processus
Les logiciels de RPA ont gagné en popularité au début des années 2000, notamment dans les secteurs bancaire et financier, leurs défenseurs les présentant comme la meilleure solution pour déployer l’automatisation à grande échelle. Cependant, la RPA n’était performante que lorsqu’elle était alimentée par des données structurées de haute qualité — ce dont de nombreuses entreprises ne disposaient malheureusement pas.
Cela s’explique par le fait que les processus sur papier ou les systèmes existants ne fournissent pas de données exploitables permettant aux solutions de RPA de fonctionner correctement. Avec le souhait croissant d’une automatisation de bout en bout, la valeur de la RPA a réellement été remise en perspective, et elle ne constitue qu’un élément d’un ensemble plus vaste. La RPA reste néanmoins un composant essentiel dans lequel il vaut la peine d’investir, à condition de disposer des intégrations adéquates, de données fiables et de processus clairement définis.
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle semble presque avoir acquis une vie propre ces dernières années, pratiquement toutes les organisations vantant leurs capacités extraordinaires comme étant « optimisées par l’IA ». Pourtant, ce mot à la mode galvaudé peut effectivement constituer une autre brique indispensable au développement de l’automatisation, s’il est correctement mis en œuvre.
Comme pour la RPA, l’IA ne peut atteindre son niveau d’optimisation maximal que si elle dispose d’une grande quantité de données de qualité. La plupart des entreprises possèdent ces données, même si une grande partie existe sous une forme non structurée ou est de mauvaise qualité, car elle a été recueillie au moyen de formulaires papier sujets aux erreurs.
Mais pour exploiter efficacement les technologies d’IA, l’accès à des données structurées est une condition essentielle. Par exemple, grâce à des données structurées et lisibles par machine, une compagnie d’assurance peut tester des plateformes d’IA dans plusieurs domaines de son organisation afin d’en évaluer d’abord la valeur, puis de les mettre en œuvre et de les déployer dans d’autres secteurs.
Voir aussi : Les meilleurs logiciels d’IA
Données synthétiques
Puisque les technologies de RPA et d’IA ne valent que par la qualité des données qui les alimentent, comment les entreprises peuvent-elles accéder à des données structurées et lisibles par machine lorsqu’elles sont souvent enfermées dans des formats inutilisables ou protégées par les lois sur la confidentialité des clients ? La réponse se trouve dans une tendance encore relativement récente : les données synthétiques.
Les données synthétiques sont des informations fabriquées artificiellement plutôt que générées par des événements réels. Elles ne sont pas traçables jusqu’à des informations réelles sur les clients et peuvent servir à entraîner des modèles d’IA et d’apprentissage automatique.
Par exemple, dans le secteur de la santé, les données synthétiques peuvent être utilisées pour surmonter les difficultés liées à la protection des données des patients et aux lois sur la confidentialité, comme l’HIPAA. En alimentant les algorithmes d’IA avec des données synthétiques, le secteur de la santé peut améliorer la découverte de médicaments, le diagnostic et l’imagerie médicale, ainsi qu’accélérer sa transformation numérique globale.
Cependant, pour accéder facilement aux données à partir desquelles des données synthétiques peuvent être créées, les entreprises doivent d’abord veiller à numériser leur collecte de données.
Voir aussi : Les meilleurs outils d’analyse de données
Plateformes d’automatisation des processus low-code
Lorsqu’une entreprise dispose déjà de certaines des briques initiales de l’hyperautomatisation, les plateformes d’automatisation des processus low-code peuvent tout relier en libérant et en recueillant les données structurées.
Installées au-dessus d’une pile technologique existante, certaines de ces plateformes low-code peuvent rationaliser les flux de travail liés à la collecte de données. Par exemple, les processus sur papier peuvent rapidement être transformés en expériences numériques, souvent sous la direction de développeurs citoyens (sans formation informatique officielle).
Grâce à l’expérience numérique, les organisations peuvent s’assurer que des données exemptes d’erreurs sont capturées et transmises aux systèmes en aval, tout en réduisant le temps et les coûts nécessaires à l’exécution d’un cadre d’hyperautomatisation à grande échelle.
Voir aussi : Guide de la transformation numérique : définition, types et stratégie
Équipes de fusion
Enfin, un système et ses processus ne valent que par les personnes qui les supervisent ; c’est là qu’interviennent les équipes de fusion. Les équipes de fusion sont des équipes pluridisciplinaires qui associent expertise technologique ou analytique et expertise métier, et qui partagent la responsabilité des résultats métier et technologiques. Elles constituent une autre brique permettant aux entreprises de garantir la réussite du déploiement des projets.
À l’instar des équipes agiles, les équipes de fusion sont composées de collaborateurs issus de différents services et disposant d’un vaste éventail de connaissances. Cela permet à l’équipe d’être plus flexible et autonome, et d’accélérer la mise à disposition de services numériques.
Pour cette raison, disposer d’une équipe de fusion peut faire la différence entre la réussite et l’échec du développement de l’automatisation au sein d’une organisation — et c’est pourquoi il s’agit d’une tendance à surveiller cette année et dans les années à venir.
Aucun signe de ralentissement
L’hyperautomatisation entraîne des changements majeurs dans les entreprises en 2022, sans aucun signe de ralentissement. Alors que 80 % des PDG augmentent cette année leurs dépenses consacrées aux initiatives numériques et que 72 % s’attendent à raccourcir les délais de mise en œuvre, l’adoption de certaines de ces briques constitue une étape essentielle pour prendre de meilleures décisions métier, plus rapidement, en s’appuyant sur des données optimisées.
Voir aussi : Prévisions technologiques pour 2022 : cloud, données, cybersécurité, IA et plus encore
À propos de l’auteur :
Art Harrison, cofondateur de Daylight