Automatisation des processus métier par l’IA : définition et fonctionnement

L’IA s’infiltre rapidement dans tous les coins de l’entreprise. Elle offre des capacités puissantes telles que des copilotes, des assistants, des classificateurs, ou encore des extracteurs de documents et des modèles prédictifs. Pourtant, malgré son essor, de nombreuses entreprises constatent que leurs processus métier de bout en bout restent en grande partie inchangés, et manquent encore d’une automatisation réelle au niveau des processus. La réalité est que l’automatisation pilotée par l’IA est bloquée au niveau des tâches : elle génère des aperçus et des résumés compartimentés, mais elle laisse aux humains ce qui est essentiel à l’avancement du travail.

L’automatisation des processus métier par l’IA comble cet écart en matière d’automatisation : elle accélère la transition des tâches basées sur des règles vers des processus complexes et globaux. Ce cadre d’automatisation moderne apporte le raisonnement de l’IA, la compréhension des documents et des données non structurées, ainsi que des intégrations intersystèmes qui permettent d’interpréter le contexte, de suggérer des étapes ultérieures, de prendre des décisions éclairées et de déclencher des actions dans les applications de l’entreprise. Grâce à l’IA, à l’orchestration intelligente et à la supervision humaine qui œuvrent toutes à la réalisation d’objectifs communs, les entreprises peuvent réduire les temps de cycle, éliminer les erreurs et récupérer des milliers d’heures d’efforts manuels.

Dans cet article, nous allons examiner les principes fondamentaux de l’automatisation des processus métier par l’IA, ses applications pour accélérer, optimiser et fiabiliser les processus métier stratégiques, ainsi que les méthodes employées par les entreprises pour déployer l’automatisation des processus métier par l’IA et en évaluer le succès.

Qu’est-ce que l’automatisation des processus métier par l’IA ?

L’automatisation des processus métier par l’IA applique le raisonnement, la prise de décision et la compréhension des documents de l’intelligence artificielle pour exécuter des flux de travail complexes qui concernent de nombreux systèmes, documents et points d’interaction humaine. Ce changement est fondamental, car l’IA n’apporte plus son aide à des tâches indépendantes, mais gère activement des processus complets.

Le tableau suivant illustre les différences entre les différents types d’automatisation des entreprises :

L’automatisation des processus métier par l’IA constitue une mise en œuvre avancée de l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, de nombreux déploiements d’IA se limitent à faire des suggestions. L’automatisation des processus métier par l’IA, quant à elle, vise à accomplir activement l’ensemble des processus de bout en bout en lançant des mises à jour système, en déclenchant des Agents IA et d’autres automatisations, et en orchestrant la gestion des flux, l’IA agentique, les collaborateurs humains et la prise de décisions dans les différentes applications.

Voici les composantes essentielles de l’automatisation des processus métier par l’IA :

• Interprétation du contexte : comprend à quel stade se trouve le processus, quelles sont les informations manquantes, et quelles règles ou conditions s’appliquent. L’IA peut ainsi prendre des décisions éclairées concernant les étapes suivantes, en fonction du contexte de l’entreprise.
• Prise de décision : applique le raisonnement de l’IA, la logique d’entreprise et les règles structurées pour déterminer l’action suivante la plus adaptée. Cela va au-delà des automatisations : des actions simples, basées sur des règles conditionnelles, deviennent des automatisations dynamiques qui font des choix intelligents et adaptatifs en fonction notamment des règles et du contexte.
• Exécution d’une application à l’autre : déclenche des automatisations, des intégrations et des mises à jour de données dans les systèmes de CRM, d’ERP et de gestion documentaire, ainsi que dans les API et les applications existantes. Le flux de travail et des données est fluide, même entre des systèmes disparates et isolés.
• Gestion des documents et des données : extrait, valide, classe, résume et met à jour des informations dans de nombreux systèmes. C’est essentiel pour les processus qui reposent fortement sur des données non structurées.
• Exception et implication humaine dans la boucle : achemine les cas ambigus ou à haut risque vers un humain à des fins d’examen, et réintègre le résultat dans le processus. De cette manière, l’expertise humaine est exploitée où elle est la plus nécessaire.
• Gouvernance : assure le contrôle des identités, la limitation des autorisations, l’auditabilité et le respect des garde-fous de conformité. Elle est essentielle pour maintenir la sécurité, la conformité réglementaire et la confiance dans les processus automatisés.

Les Agents IA opérationnels d’Automation Anywhere, qui conservent le contexte, réfléchissent aux étapes suivantes et coordonnent les actions d’un système à l’autre. Ils contribuent à garantir que l’automatisation des processus métier pilotée par l’IA couvre l’ensemble de l’entreprise.

Importance de l’automatisation des processus métier par l’IA

Aujourd’hui, les entreprises disposent de nombreuses fonctionnalités d’intelligence artificielle, mais elles sont nombreuses à rencontrer des difficultés pour les appliquer efficacement aux flux de travail concrets. Selon le cabinet McKinsey, 88 % des entreprises déclarent utiliser régulièrement l’IA dans au moins une fonction de l’entreprise ; il y a un an, ce chiffre était de 78 %. Pourtant, un tiers seulement des entreprises déclare avoir à peine commencé à faire évoluer leurs programmes d’IA. Cette lacune met en évidence un défi majeur que les entreprises doivent relever : comment passer plus rapidement de déploiements d’IA isolés à l’exécution de processus métier intégrés et stratégiques ?

Sans capacité de connecter des données stockées dans des systèmes isolés ni de comprendre le contexte entre les différents services, les processus des systèmes de CRM, d’ERP et autres restent fragmentés, ce qui oblige les humains à gérer manuellement les transferts de données, leur acheminement, les mises à jour et le traitement des exceptions. Cela entraîne des inefficacités, une augmentation des taux d’erreur et une perte de ressources humaines précieuses. Les processus restent dépendants d’un effort manuel au lieu d’être facilement automatisables.

L’automatisation des processus métier par l’IA transforme cette dynamique : elle permet à l’intelligence artificielle d’interpréter le contexte des processus, de prendre des décisions, de déclencher des actions dans les différents systèmes déconnectés et de gérer les exceptions prévisibles. L’effort humain peut alors être consacré aux étapes exigeant de nombreux jugements, et dans lesquelles l’expertise et l’expérience ont le plus d’impact. Dans le même temps, les équipes n’ont plus à s’occuper des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée.

En fin de compte, l’automatisation des processus métier par l’IA constitue le principal cadre de référence, tandis que l’orchestration agit comme la couche de connexion qui permet une exécution coordonnée entre les différents domaines, et transforme des flux de travail fragmentés en processus cohérents, pilotés par l’IA, et capables de passer d’un service à l’autre.

Cas d’utilisation de l’automatisation des processus métier par l’IA

L’automatisation pilotée par l’IA peut transformer radicalement les processus à nombreuses étapes dans divers secteurs, même dans les domaines stratégiques de l’entreprise. Voici quelques exemples illustrant les processus manuels et fragmentés avant l’automatisation, et les flux de processus intégrés et pilotés par l’IA après l’automatisation.

Réception, examen et résolution des demandes d’indemnisation

La réception manuelle des demandes d’indemnisation, la saisie de données à partir de divers documents, la recherche de polices et la vérification des fraudes exigent un effort manuel important. Les experts humains passent du temps à valider les informations et à acheminer les demandes, ce qui ralentit le traitement et entraîne des erreurs potentielles.

L’IA automatise l’extraction de documents à partir de divers formats, recherche des polices, valide les informations selon des règles établies, réalise des contrôles de fraude, et oriente intelligemment les demandes en fonction de leur complexité et du niveau de risque. Résultat : une réduction des cycles de révision manuelle pouvant aller jusqu’à 60 % et une amélioration de la précision de 25 %.

Alight, l’un des principaux fournisseurs de services technologiques et de capital humain dans le cloud, a abandonné ses processus manuels au profit d’automatisations alimentées par l’IA afin de rationaliser et d’accélérer le traitement des demandes d’indemnisation. Avec une précision de 95 % sur les processus automatisés, Alight a réduit les délais de traitement des demandes d’indemnisation à moins d’un jour et a diminué de 50 % les volumes d’appels grâce à des paiements plus rapides.

Accueil des clients et validation des procédures de connaissance du client et de lutte contre le blanchiment d’argent

Les longs processus manuels de vérification de l’identité, d’évaluation des risques et de validation des documents ralentissent les procédures de connaissance du client et de lutte contre le blanchiment d’argent qui sont déterminantes pour lutter contre la criminalité financière. Les contrôles réglementaires sont effectués à la main, ce qui entraîne des retards et des risques de non-conformité. Les agents humains consacrent un temps considérable à la saisie répétitive de données et à la vérification croisée des informations.

L’IA automatise la vérification de l’identité, l’évaluation des risques, la validation des documents et les contrôles réglementaires pour la connaissance du client et la lutte contre le blanchiment d’argent, en respectant l’ordre nécessaire. Dans les scénarios ambigus ou à haut risque, la combinaison de décisions prises par l’IA est importante pour les cas de routine et d’examen humain dans la boucle, et elle garantit la conformité et l’intégration plus rapide des clients.

KeyBank, grande entreprise américaine de services financiers, a utilisé l’automatisation des processus métier par l’intelligence artificielle pour gérer son processus de signalement des activités suspectes, et a pu réduire les risques tout en renforçant sa conformité. L’automatisation alimentée par l’IA a éliminé les lacunes de KeyBank entre les différents systèmes et a rationalisé les flux de travail de remontée d’informations. Les collaborateurs n’ont plus eu à se charger des tâches répétitives et sources d’erreurs, et 105 000 points de contact manuels ont été supprimés des processus.

La solution agentique d’Automation Anywhere pour l’intégration des clients fournit des Agents IA préentraînés pour les flux de travail de connaissance du client et de lutte contre le blanchiment d’argent. Elle a permis de réduire jusqu’à 60 % le temps d’examen et de diminuer de 50 % les erreurs manuelles.

Cycles order-to-cash et procure-to-pay

La validation manuelle des bons de commande, des factures et des documents d’expédition perturbe le flux de trésorerie, et met en péril les relations avec les clients et les fournisseurs. Les divergences nécessitent en outre une intervention humaine pour la vérification en trois points, le rapprochement et les approbations dans des systèmes ERP et financiers disparates, ce qui entraîne des retards de paiement et des exceptions.

Les solutions d’IA automatisent les validations, l’ingestion de documents, les vérifications des fournisseurs, les vérifications en trois points, les rapprochements, les approbations et le traitement des paiements dans les systèmes ERP et financiers. Les exceptions peuvent ainsi être réduites de 40 % et le temps de cycle, de 30 %.

Jemena, entreprise australienne d’infrastructures de services publics, a utilisé Document Automation d’Automation Anywhere pour traiter 170 000 documents en seulement six mois. Cette solution d’automatisation alimentée par l’IA a permis d’économiser 12 000 heures de travail, a réduit le nombre d’erreurs avec une précision de 99,9 % dans le traitement des documents et a amélioré la satisfaction au travail des collaborateurs de 87 %. Elle a également renforcé les relations de Jemena avec ses fournisseurs et a constitué un avantage stratégique dans les renégociations contractuelles.

La solution agentique d’Automation Anywhere pour les comptes créditeurs propose des modèles de solutions agentiques propres aux processus. Déployés en quelques jours, ils peuvent réduire les pénalités de retard jusqu’à 100 %, atteindre un taux de traitement direct supérieur à 90 % et augmenter l’efficacité des comptes créditeurs jusqu’à 80 %.

Clôture, rapprochement et reporting financiers

La moitié des entreprises ont besoin de plus d’une semaine pour réaliser leur clôture de fin de mois. Ce processus de clôture financière qui s’étend sur plusieurs jours comporte de nombreuses dépendances. Il nécessite la consolidation des données provenant de différentes sources, la détection des anomalies, la validation des journaux et la résolution des exceptions. Autant d’opérations manuelles qui sont lentes, sources d’erreurs et de retards.

L’automatisation des processus métier par l’IA accélère la consolidation, identifie automatiquement les anomalies et les écarts, valide les écritures comptables et résout les exceptions lors de la clôture financière. L’automatisation de la clôture mensuelle renforce la gouvernance et l’auditabilité, car elle garantit l’exactitude et la conformité des rapports financiers, avec la rapidité en prime.

Tri des incidents informatiques, analyse des causes profondes et correction

Dans les flux de travail informatiques traitant de gros volumes, le personnel informatique classe les incidents, enrichit les données, oriente les tickets et met en œuvre des mesures correctives, le tout manuellement. La conformité aux accords de niveau de service (SLA) est irrégulière et les délais moyens de résolution sont allongés. Les clients en font les frais, et leurs frustrations croissantes érodent leur fidélité comme l’efficacité des services informatiques.

L’IA automatise les tâches informatiques traitant de gros volumes telles que la surveillance des opérations, l’assistance aux utilisateurs, le suivi des ressources et l’enregistrement des menaces de cybersécurité. Par ailleurs, l’automatisation est parfaitement adaptée aux tâches alignées sur les bonnes pratiques de la Bibliothèque pour l’Infrastructure des Technologies de l’Information (ITIL) telles que la classification, l’enrichissement, le routage et la correction automatisée. Grâce à l’automatisation de ce type de tâches à fort volume, les équipes informatiques peuvent se concentrer sur la cohérence des SLA et réduire les coûts d’exploitation jusqu’à 30 %.

Nouryon, entreprise mondiale de produits chimiques, utilise l’automatisation pour renforcer sa conformité informatique. D’un rapport annuel, elle est passée à des vérifications à la demande qui renforcent les contrôles et évitent les erreurs. Grâce à l’automatisation des processus métier par l’IA, Nouryon a atteint un taux de conformité informatique de 100 %.

Traitement des exceptions de la chaîne d’approvisionnement et rétablissement de l’exécution

Le contrôle manuel des signaux de la chaîne d’approvisionnement conduit à des réponses réactives, ce qui entraîne des retards, des pénuries et des modifications fréquentes des prévisions. L’évaluation des solutions alternatives et le déclenchement d’actions correctives ralentissent, car ils exigent de nombreuses interventions humaines, ce qui entraîne des surcoûts, des délais et des difficultés.

L’IA surveille les signaux de la chaîne d’approvisionnement, notamment les retards, les pénuries et les changements de prévisions. Lorsqu’une anomalie est détectée, elle évalue les solutions alternatives, déclenche des actions correctives et met à jour les systèmes de gestion des entrepôts, de gestion des transports et ERP : les chaînes d’approvisionnement deviennent plus résilientes et plus réactives.

Genpact, leader des opérations métier, a collaboré avec un client dont les processus de saisie manuelle des données généraient tellement d’erreurs qu’ils empêchaient la prévision efficace des tendances. L’automatisation des processus métier par l’IA a augmenté la vitesse des transactions de 25 %, réduit les coûts de 25 % et éliminé totalement les erreurs humaines.

Fonctionnement de l’automatisation des processus métier par l’IA

Le modèle opérationnel de l’automatisation des processus métier par l’IA peut être représenté comme une boucle continue : les signaux génèrent du contexte, ce qui alimente le raisonnement et l’exécution, tout en intégrant l’intervention humaine lorsque cela s’avère nécessaire pour assurer le bon déroulement du processus.

Interprétation des signaux et établissement du contexte

Le modèle d’automatisation des processus métier par l’IA commence par l’interprétation des divers signaux d’entrée. Ils peuvent être classés en plusieurs catégories :

• Données structurées : informations provenant de bases de données, de feuilles de calcul et de systèmes existants.
• Documents non structurés : factures, contrats, e-mails, tickets de service à la clientèle et autres textes libres.
• Événements système : déclencheurs provenant d’applications, d’appareils IdO ou d’autres systèmes automatisés.
• Demandes déclenchées par un humain : entrées ou approbations manuelles de la part des utilisateurs.

Chacun de ces signaux contribue à établir le contexte du processus. Les Agents IA analysent ces données pour comprendre l’état actuel du flux de travail, identifier les informations manquantes et déterminer les règles ou conditions applicables.

Prise de décisions et choix de la meilleure action suivante

Une fois le contexte établi, les Agents IA associent les règles métier, la logique métier, les schémas historiques et les seuils d’autorité afin de déterminer, par raisonnement, l’action suivante optimale. Cette prise de décision intelligente va au-delà de simples chemins prédéfinis : elle permet à l’automatisation de s’adapter à des circonstances variables, dans le respect des contraintes de gouvernance ou d’autorité. L’IA peut alors déterminer, par exemple, si un document nécessite un examen plus approfondi, une mise à jour du système est requise ou une intervention humaine est nécessaire.

Exécution d’actions dans l’ensemble des systèmes

L’exécution correspond au moment où le raisonnement et les décisions de l’IA sont convertis en actions dans tout l’environnement technologique de l’entreprise. Elle exige les conditions suivantes :

• Persistance de l’état : les données du processus doivent conserver leur état tout au long de leur cycle de vie.
• Fiabilité : les actions doivent être exécutées de manière cohérente et précise.
• Nouvelles tentatives : les défaillances temporaires du système ou les problèmes de connectivité doivent être pris en charge par l’intermédiaire de nouvelles tentatives exécutées automatiquement.
• Logique de compensation : des procédures de repli doivent être définies pour les cas où une action ne peut pas être menée à bien comme prévu.
• Traçabilité : une piste d’audit complète doit porter sur l’ensemble des actions et décisions dans les différents systèmes, en particulier dans le cadre des flux de travail de longue durée.

Gestion des exceptions et de l’implication humaine

Les tâches et les scénarios ne peuvent pas tous être entièrement automatisés. L’automatisation des processus métier par l’IA permet de gérer efficacement les exceptions et d’intégrer l’intervention humaine lorsque cela s’avère nécessaire. Lorsque des cas ambigus ou sensibles sur le plan politique se présentent, l’IA les transmet à des examinateurs humains avec un contexte complet qui inclut toutes les données pertinentes et la justification de l’IA. Une fois la décision humaine prise, le cas est réintégré de manière transparente dans le processus, ce qui permet au flux de travail de se poursuivre sans interruption.

Mise en place de garde-fous et de mécanismes de gouvernance à chaque étape

La gouvernance ne peut pas être une réflexion a posteriori. Elle doit être intégrée à chaque étape de l’automatisation des processus métier par l’IA. Cela comprend les étapes suivantes :

• Vérification de l’identité : garantie que seuls les utilisateurs ou systèmes autorisés peuvent lancer le processus ou interagir avec lui.
• Masquage des données : protection des informations sensibles afin qu’elles ne soient pas vues par des personnes non autorisées.
• Création de pistes d’audit : enregistrement automatique de toutes les actions, décisions et modifications de données pour garantir la conformité et la responsabilité.
• Application de stratégies : garantie que toutes les actions sont conformes aux règles commerciales prédéfinies et aux exigences réglementaires.
• Accès contrôlé aux systèmes stratégiques : limitation de l’accès aux applications et aux données stratégiques en fonction des rôles et des autorisations.

En outre, la gouvernance de l’IA et de l’automatisation doit inclure le contrôle des versions, le suivi des modifications et l’application automatisée des limites d’autorité afin de fournir un cadre solide pour la gestion et le contrôle des processus automatisés.

Finalisation du flux de travail et mise à jour des systèmes d’enregistrement

La dernière étape consiste à finaliser le flux de travail et à mettre à jour avec précision les systèmes d’enregistrement pertinents en écrivant les décisions finales, les données rapprochées, les documents validés et les mises à jour de l’état d’avancement dans les systèmes de CRM, d’ERP et autres systèmes centraux.

La cohérence de ces types de mises à jour en aval est essentielle. L’automatisation des processus métier par l’IA doit garantir que chaque processus se termine dans un état fiable, traçable et validé par le système, issu d’une source unique de vérité, afin d’éliminer toute incohérence de données.

Mise en œuvre de l’automatisation des processus métier basée sur l’IA

La mise en œuvre de l’automatisation des processus métier par l’IA nécessite une approche stratégique, qui s’appuie sur la réalité opérationnelle actuelle de l’entreprise.

Commencez par établir une distinction claire entre la découverte des processus et le process mining.

• La découverte des processus vise à comprendre les flux de travail existants grâce à des entretiens et à l’observation.
• Le process mining utilise les journaux d’événements pour analyser et visualiser l’exécution réelle des processus.

Évitez de repenser prématurément les flux de travail ; concentrez-vous plutôt sur la compréhension de leur état actuel.

Ensuite, cartographiez les flux de travail de bout en bout à l’aide d’outils visuels tels que des diagrammes en couloirs ou des modèles SIPOC (Fournisseurs, Entrées, Processus, Sorties, Clients). Cela permettra d’identifier les décisions, les emplacements des données et les exceptions, et donnera une image claire du mode de circulation du travail dans l’entreprise.

Une fois les processus cartographiés, identifiez les candidats à l’automatisation à forte valeur ajoutée en utilisant différents critères :

• Volume : processus présentant un volume élevé de transactions.
• Variante : processus à faible variabilité ou à variations prévisibles, pouvant être gérés par l’IA.
• Densité décisionnelle : processus comportant de nombreux points de décision qui peuvent bénéficier du raisonnement de l’IA.
• Temps de cycle : processus dont les temps de cycle sont longs et qui peuvent être considérablement réduits grâce à l’automatisation.
• Charge de coordination manuelle : processus qui nécessitent une coordination et des transferts manuels importants.

N’oubliez pas que les Agents IA constituent la couche opérationnelle ; examinez en quoi ils se distinguent de la RPA centrée sur les tâches, des étapes de flux de travail ou des assistants d’IA. Ces agents sont des entités intelligentes et conscientes du contexte. Ils orchestrent des actions dans les différents systèmes, prennent des décisions et s’adaptent à l’évolution des conditions.

Intégrez la gouvernance dès le départ, en vous appuyant sur une liste de vérification explicite (contrôles de l’identité et du masquage, journalisation et chemin de remontée d’informations). Cette approche proactive garantit la sécurité, la conformité et la traçabilité tout au long de la transition vers l’automatisation.

Enfin, concluez en surveillant en continu, via des tableaux de bord d’automatisation agentique des processus (APA), les indicateurs de temps de cycle, les goulets d’étranglement, les exceptions et les dépendances, afin d’identifier les axes d’évolution de la logique d’automatisation. Grâce à cette approche itérative, les entreprises peuvent affiner et optimiser au fil du temps l’automatisation de leurs processus métier par l’IA, et maximiser son impact.

L’APA comme socle de l’automatisation des processus métier par l’IA

Alors que la pression pour accélérer et améliorer l’efficacité ne cesse de croître, l’automatisation des processus métier par l’IA s’impose comme une étape stratégique pour presque toutes les entreprises. Les plus grands analystes incitent les entreprises à s’automatiser ; le cabinet Gartner prône l’« hyperautomatisation » et l’agence Forrester vante les mérites de l’« infrastructure d’automatisation ».

L’APA constitue la base de l’automatisation à l’échelle de l’entreprise ; elle unifie les automatisations déterministes (telles que la RPA) et le raisonnement non déterministe de l’IA (par exemple, compréhension de documents et modèles d’IA générative). Cette combinaison efficace permet une automatisation intelligente, capable de traiter des données structurées et non structurées afin de prendre des décisions et d’exécuter des actions dans des flux de travail complexes.

Par ailleurs, l’APA peut exécuter des processus dans plusieurs applications, avec des relances automatiques, la gestion des états et des erreurs, autant de fonctionnalités essentielles pour les flux de travail de longue durée qui concernent plusieurs systèmes. La fiabilité et la résilience de l’automatisation sont ainsi garanties. L’APA intègre également la gouvernance dans les actions et les décisions, contrairement aux outils d’orchestration Open Source ou autonomes qui manquent souvent de contrôles natifs. Grâce à la gouvernance intégrée, les entreprises sont assurées de la sécurité, de la conformité et de l’auditabilité dès le départ.

L’utilisation de l’APA pour l’automatisation des processus métier à l’échelle de l’entreprise s’effectue généralement selon les étapes de maturité suivantes :

1. Assistée : l’IA fournit des informations et des recommandations, mais ce sont les humains qui pilotent l’exécution.
2. Augmentée : l’IA complète activement l’effort humain en accomplissant des tâches et en prenant des décisions.
3. Agentique : l’IA pilote l’exécution, l’intervention humaine étant principalement réservée aux exceptions ou à la supervision stratégique.

L’automatisation des processus métier par l’IA est la clé qui permet de progresser dans cette transition qui vise à transformer les organisations en entreprises modernes et hautement performantes.

Mesure du succès de l’automatisation des processus métier par l’IA

Il est essentiel d’établir des indicateurs clairs pour évaluer l’impact de l’automatisation des processus métier par l’IA. Plutôt que de se concentrer sur des indicateurs isolés, la réussite doit être évaluée à l’aide d’ICP qui couvrent l’ensemble du processus, intègrent un équilibre entre indicateurs de performance, d’adoption et de gouvernance.

Voici quelques exemples d’indicateurs d’automatisation par l’IA :

Amélioration du temps de cycle et du rendement

• Temps de traitement moyen : temps moyen nécessaire à la réalisation d’un processus.
• Volume de retard : nombre d’éléments en attente.
• Délai de transfert : temps d’attente entre les étapes du processus.

Précision, qualité et réduction des exceptions

• Traitement direct : pourcentage des transactions effectuées sans intervention humaine.
• Réduction des données manquantes : réduction des cas d’informations incomplètes ou erronées.
• Réduction des corrections : diminution de la nécessité de procéder à des ajustements manuels ou à des retouches.
• Diminution du taux d’exception : réduction des cas qui s’écartent du déroulement normal de la procédure.

Adoption et réutilisation dans toute l’entreprise

• Nombre de processus automatisés : nombre total de flux de travail automatisés.
• Expansion dans de nouveaux services : adoption de l’automatisation dans différentes unités commerciales.
• Pourcentage d’étapes automatisées dans chaque flux de travail : degré d’automatisation des différents processus.

Respect de la gouvernance et de la conformité

• Taux de non-conformité aux stratégies : fréquence des actions non conformes aux stratégies établies.
• Préparation à l’audit : facilité et exhaustivité avec lesquelles les pistes d’audit peuvent être générées et examinées.

Observabilité au niveau de la plateforme et intégrité des processus

• Graphiques de dépendances : représentations visuelles des interdépendances entre les processus automatisés.
• Qualité du transfert d’un système à l’autre : mesures de la fluidité et de l’exactitude du transfert de données entre les systèmes.
• Tableaux de bord en temps réel sur l’état des processus : visualisations donnant un aperçu immédiat des performances des processus et des problèmes potentiels.

Approche Automation Anywhere de l’automatisation des processus métier par l’IA

Automation Anywhere permet d’automatiser les processus métier par l’IA, et ouvre la voie à de nouveaux niveaux de performance, de valeur et d’innovation. Contrairement à l’automatisation simple qui se concentre uniquement sur des gains d’efficacité, le système d’automatisation agentique des processus élargit la portée de l’automatisation, renforce la résilience et réduit les risques grâce à une orchestration entre les différents systèmes, quels qu’ils soient, à une intelligence des processus capable de comprendre comment atteindre les objectifs, ainsi qu’à une gouvernance et à un contrôle assurant la confiance à grande échelle.

Le système d’APA orchestre la RPA, propose des ensembles d’intégration préconfigurés, utilise Document Automation pour extraire, valider et acheminer les données, et intègre un raisonnement génératif par l’IA qui permet une orchestration fluide et une collaboration optimale entre humains et agents. Grâce à cette approche globale, les entreprises peuvent tirer parti d’un large éventail de fonctionnalités d’automatisation et d’IA, dans une plateforme unique et cohérente.

Il convient de noter que la gouvernance est automatiquement intégrée à l’automatisation grâce au masquage des données, aux contrôles d’identité, aux pistes d’audit et aux limites d’autorité configurables. De cette manière, chaque action et décision automatisée respecte les normes de l’entreprise en matière de sécurité, de conformité et de responsabilité.

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FAQ

À quel moment un flux de travail nécessite-t-il l’automatisation complète des processus métier par l’IA plutôt qu’une simple automatisation des tâches ?

Un flux de travail nécessite l’automatisation complète des processus métier basée sur l’IA lorsqu’il comprend de nombreuses étapes, s’étend sur différents systèmes, nécessite des prises de décision intelligentes et adaptées au contexte, et gère des types de données variés (structurées et non structurées). L’automatisation des tâches est adaptée aux actions répétitives, uniques et dans un cadre limité.

Par exemple, un flux de travail de traitement des factures (qui implique l’extraction de données à partir de différents formats de factures, leur validation par rapport aux bons de commande dans un système d’ERP, puis le déclenchement du paiement selon des règles d’approbation) nécessite l’automatisation des processus métier par l’IA, car il est complexe et exige une compréhension du contexte. En revanche, l’automatisation des tâches pourrait suffire à un simple transfert de données d’une feuille de calcul à l’autre.

Jusqu’à quel point l’automatisation de l’IA doit-elle être évoluée avant d’apporter de la valeur aux processus ?

Un processus bien défini est intéressant, mais l’automatisation par l’IA peut générer de la valeur même dans des processus de maturité intermédiaire, car elle identifie les goulets d’étranglement et les incohérences. L’essentiel est de bien comprendre les objectifs du processus et les données impliquées.

Par exemple, un processus d’assistance client peut comporter certaines étapes manuelles et des variations. L’automatisation des processus métier par l’IA peut être déployée pour automatiser le tri initial, collecter les informations clients à partir de diverses sources et acheminer les tickets de manière intelligente, ce qui réduit immédiatement la charge de travail des agents et améliore les délais de réponse, même avant que l’ensemble du processus soit parfaitement optimisé.

Comment les entreprises maintiennent-elles la stabilité des processus automatisés par l’IA lorsque les systèmes, les données ou les règles évoluent ?

Les entreprises maintiennent la stabilité des processus automatisés par l’IA grâce à une gouvernance solide, un contrôle permanent et une amélioration continue. Cela inclut le contrôle des versions de la logique d’automatisation, l’automatisation des essais lors des modifications, ainsi qu’une boucle de rétroaction dans laquelle les exceptions ou l’apparition de nouveaux schémas de données alimentent les mises à jour des modèles d’IA et des règles.

Par exemple, si une nouvelle exigence réglementaire modifie la gestion des données clients, le cadre de gouvernance veille à ce que l’automatisation basée sur l’IA soit mise à jour et revalidée afin de se conformer aux nouvelles règles, avec des pistes d’audit documentant les modifications.

Quelles compétences sont requises pour concevoir et gérer des flux de travail automatisés pilotés par l’IA ?

La création et la gestion de flux de travail automatisés pilotés par l’IA exigent différentes compétences, notamment l’analyse des processus, l’expertise métier, la science des données pour le développement de modèles d’IA, ainsi que des compétences techniques concernant les plateformes d’automatisation et l’intégration. La collaboration entre les utilisateurs professionnels, l’informatique et les scientifiques des données est déterminante.

Par exemple, un analyste métier peut définir les étapes du processus, un spécialiste de la science des données peut entraîner le modèle de compréhension des documents et un développeur en automatisation peut configurer les agents de processus afin d’orchestrer le flux de travail dans les différentes applications.

Quels sont les principaux risques liés à l’automatisation de flux de travail à plusieurs étapes et passant par différents systèmes, et comment peuvent-ils être atténués ?

Les risques les plus importants sont les atteintes à la sécurité des données, les violations de la conformité, les erreurs dues à des décisions incorrectes de l’IA et les complexités d’intégration. Ces risques peuvent être atténués grâce à une gouvernance intégrée (contrôles d’identité, masquage des données, pistes d’audit), à des tests rigoureux des modèles d’IA et de la logique d’automatisation, à des mécanismes clairs de gestion des exceptions avec interventions humaines, ainsi qu’à une approche de déploiement progressive.

Par exemple, pour atténuer le risque de décisions incorrectes de l’IA dans un processus d’approbation financière, une étape humaine dans la boucle peut être conçue pour les transactions de grande valeur, dans lesquelles l’IA fournit une recommandation, mais où un humain prend la décision finale.