Automatisation numérique des processus (DPA) : guide complet de la DPA, de la BPM et de la transformation des entreprises

Au fur et à mesure que les entreprises poursuivent leur transformation numérique, l’orchestration intelligente associe de plus en plus l’IA agentique à une exécution déterministe. L’IA peut alors prendre des décisions qui nécessitent du discernement en complément d’une logique fondée sur des règles, sans pour autant la remplacer. Grâce à cette combinaison, les entreprises peuvent gérer des décisions et des exceptions plus complexes à l’échelle de toute leur infrastructure.

Principaux enseignements

• L’automatisation numérique des processus étend la gestion des processus métier grâce à des outils à faible code, à l’IA et à l’automatisation afin d’orchestrer des flux de travail entre différents systèmes et applications.
• Au lieu d’automatiser des activités isolées, elle met l’accent sur les processus de bout en bout, et met en relation des tâches isolées et des transferts dans des flux de travail coordonnés.
• Grâce aux plateformes à faible code, l’automatisation est plus accessible, ce qui permet aux utilisateurs métier et aux développeurs citoyens de créer et d’adapter des flux de travail avec une moindre dépendance au développement logiciel traditionnel.
• Elle complète les robots basés sur les tâches et l’IA : elle utilise des règles déterministes pour les tâches courantes tandis que l’IA prend en charge les décisions, les exceptions et les entrées non structurées.
• L’objectif ? Une transformation numérique plus large, qui améliore l’efficacité opérationnelle tout en créant des expériences plus rapides et plus cohérentes pour les clients comme pour les collaborateurs.

Qu’est-ce que l’automatisation numérique des processus ?

L’automatisation numérique des processus, ou DPA pour Digital Process Automation, utilise des outils de développement à faible code pour automatiser et orchestrer des processus couvrant plusieurs applications. Au lieu de tâches isolées, elle privilégie les flux de travail de bout en bout. Le concept a été introduit par Forrester Research en 2017 pour décrire l’abandon progressif des suites logicielles historiques lourdes et complexes au profit de solutions d’orchestration à faible code plus agiles.

La DPA moderne réunit quatre éléments fondamentaux : les plateformes à faible code, les moteurs d’orchestration des flux de travail, l’intelligence artificielle et l’automatisation des processus par la robotique (RPA). La combinaison de ces technologies permet aux entreprises de coordonner le travail entre des applications qui, historiquement, fonctionnaient en silos. Les interfaces de programmation d’applications (API) peuvent connecter les applications modernes directement. Quant aux robots logiciels, ils peuvent interagir avec des systèmes dépourvus d’API ou d’autres méthodes d’intégration. L’IA peut interpréter les informations et prendre en charge la prise de décision dans le flux de travail.

Les interfaces à faible code élargissent encore le cercle des personnes pouvant participer à l’automatisation. Au lieu que les développeurs aient à coder chaque automatisation de flux de travail de toutes pièces, les développeurs citoyens autorisés peuvent utiliser des outils visuels par glisser-déposer pour concevoir et modifier des processus tout en respectant les normes de gouvernance de l’entreprise.

DPA approfondie et DPA étendue : le cadre de Forrester

Cette approche comporte deux couches de technologie que Forrester Research distingue : la DPA approfondie et la DPA étendue.

La couche approfondie représente l’évolution des plateformes historiques vers des systèmes à faible code et compatibles avec le cloud, capables de gérer des processus d’entreprise complexes et fortement intégrés. La couche étendue met l’accent sur des outils plus légers et plus accessibles, qui permettent à des groupes plus larges d’utilisateurs métier d’automatiser des flux de travail relativement simples.

Grâce à cette distinction, les entreprises peuvent choisir la technologie la plus adaptée à la complexité de leurs processus. Un flux de travail stratégique, qui porte sur plusieurs systèmes d’entreprise, peut nécessiter des capacités approfondies. Dans le même temps, les flux de travail dans les différents services peuvent tirer parti d’outils étendus qui donnent aux développeurs citoyens les moyens d’agir.

Différences entre les couches d’automatisation

L’orchestration de bout en bout, la gestion des processus existants et les robots basés sur les tâches répondent à différents niveaux d’amélioration. L’orchestration moderne a évolué depuis la gestion des processus métier. Elle peut intégrer des robots logiciels en tant que composantes d’exécution dans des flux de travail plus vastes. Ces technologies n’entrent pas en concurrence ; elles fonctionnent de plus en plus souvent ensemble.

Évolution depuis la gestion traditionnelle des flux de travail : comparaison de la DPA et de la BPM

La principale différence entre la DPA et la BPM réside dans le mode de numérisation et d’exécution des processus. La BPM se concentre traditionnellement sur la modélisation, la gestion et l’optimisation des processus métier, tandis que la DPA étend ces principes grâce au développement à faible code, à l’IA, aux intégrations modernes et aux expériences numériques. La DPA n’élimine pas la gestion des processus métier. Elle modernise et étend un grand nombre de ses concepts sous-jacents.

Différences de portée et d’exécution : comparaison de la DPA et de la RPA

La différence essentielle entre la DPA et la RPA réside dans la portée. L’automatisation des processus par la robotique automatise généralement des tâches répétitives spécifiques en imitant les interactions humaines avec les logiciels. La DPA, quant à elle, orchestre l’automatisation complète des flux de travail entre les applications, les personnes, les données et les automatisations.

Principaux avantages de l’automatisation numérique des processus

La DPA améliore l’efficacité opérationnelle, réduit les coûts et les erreurs manuelles, accélère les parcours client et renforce l’évolutivité en numérisant les flux de travail de bout en bout et en connectant des systèmes cloisonnés. Elle réduit les erreurs de saisie manuelle des données et optimise l’expérience des clients et des collaborateurs.

Voici ses principaux avantages :

• Amélioration de l’efficacité opérationnelle et de la productivité. L’automatisation des flux de travail réduit les saisies de données répétitives et les changements de système. Les collaborateurs peuvent consacrer davantage de temps à des tâches à plus forte valeur ajoutée.
• Réduction des coûts d’exploitation. Le traitement en temps réel permet aux entreprises de gérer des volumes de transactions plus importants sans avoir à augmenter en conséquence les efforts manuels.
• Amélioration de la précision et de la conformité. Les processus standardisés réduisent les erreurs manuelles tout en créant des pistes d’audit et des flux de travail cohérents. Ce point est particulièrement important dans les services financiers, les soins de santé et les autres secteurs réglementés.
• Amélioration des expériences client. Le traitement automatisé de bout en bout réduit les délais entre les demandes des clients et leur aboutissement.
• Amélioration de l’évolutivité. Les flux de travail numériques permettent aux entreprises d’absorber de plus grands volumes de transactions sans augmenter leurs effectifs.

Les gains potentiels peuvent être considérables. Un client du secteur des télécommunications a multiplié par 108 l’efficacité de ses opérations de recouvrement et a économisé 635 000 dollars par mois en heures de travail manuel grâce à 102 automatisations.

Exemples et cas d’utilisation courants

La DPA est communément utilisée pour l’intégration des clients, la gestion des factures et des achats, l’exécution des commandes et le traitement des demandes en libre-service, soit des processus qui couvrent plusieurs systèmes et qui nécessitaient auparavant des transferts manuels.

• Intégration des clients : la DPA peut coordonner les contrôles de connaissances du client, la génération d’identifiants et les communications de bienvenue. En reliant ces étapes, les entreprises peuvent raccourcir les cycles d’intégration. Par exemple, la solution d’IA agentique pour l’intégration réduit le temps de connaissance du client/de lutte contre le blanchiment d’argent jusqu’à 60 %, avec une diminution de 50 % des erreurs manuelles.
• Gestion des factures et achats : l’automatisation des flux de travail peut extraire les informations des factures, les valider par rapport aux bons de commande, transférer des données entre les systèmes financiers et les systèmes de planification des ressources d’entreprise, acheminer les exceptions pour examen et lancer des approbations ou des paiements.
• Traitement des commandes : la DPA peut connecter les systèmes de commande pour calculer des taxes, générer des manifestes et communiquer aux clients l’état du suivi des commandes.

Grâce à Process Discovery, les entreprises peuvent identifier ces possibilités de traitement automatisé de bout en bout avant de sélectionner les tâches à automatiser en ayant connaissance des activités répétitives, des goulets d’étranglement et des transferts qui génèrent de fortes frictions.

Transformation numérique grâce à l’IA et à l’orchestration

L’automatisation numérique des processus relie la planification des ressources d’entreprise, la gestion de la relation client et les services cloud via des API, applique des analyses en temps réel et achemine les exceptions nécessitant un jugement humain vers des Agents IA ou des humains à des fins d’examen et d’approbation.

L’IA agentique vient compléter cette couche, sans la remplacer. L’exécution déterministe prend encore en charge les étapes du flux de travail à fort volume et fondées sur des règles, tandis que l’IA agentique raisonne sur les exceptions, les entrées ambiguës et les décisions nécessitant du discernement que la logique fondée sur des règles ne peut résoudre seule.

Les outils d’automatisation des flux de travail à faible code étendent cette approche aux utilisateurs métier. Ils permettent aux développeurs citoyens autorisés de créer et d’ajuster des flux de travail sans attendre que les équipes d’ingénierie codent chaque modification.

Dans cette vidéo, vous verrez Mihir Shukla, président-directeur général d’Automation Anywhere, et Craig Le Clair, vice-président et analyste principal chez Forrester Research, clarifier les différences essentielles entre les Agents IA, l’IA agentique et l’automatisation des processus. Ils présentent les trois catégories d’Agents IA et expliquent que l’orchestration interservice à l’échelle de l’entreprise est la clé qui permet d’obtenir un retour sur investissement transformateur et une efficacité opérationnelle.

Défis courants liés à la mise en œuvre (et comment les éviter)

Dans l’évolution de la gestion des processus métier, les principaux défis de la DPA sont la résistance au changement, la complexité de l’intégration aux systèmes existants, le manque de clarté quant à la responsabilité des processus et la gouvernance à grande échelle. Ce n’est pas la technologie proprement dite.

Les entreprises peuvent réduire ces risques en commençant par la découverte des processus et en identifiant les flux de travail à forte valeur ajoutée, plutôt qu’en lançant de vastes programmes de transformation radicale. Les projets pilotes offrent l’occasion de démontrer une valeur mesurable avant le passage à l’échelle. Pour vous aider dans la structuration de ces initiatives, le cadre de gestion des risques liés à l’IA (AI Risk Management Framework) du NIST (National Institute of Standards and Technology) est une ressource volontaire pour la gouvernance des systèmes intelligents.

Autre critère important : les entreprises ne doivent pas optimiser un flux de travail défaillant. Le fait de numériser une séquence inefficace ne peut qu’accélérer l’inefficacité. Avant toute automatisation, les entreprises doivent identifier les étapes superflues et les responsabilités mal définies.

Elles ont également besoin, dès le départ, d’une gouvernance pour les développeurs citoyens, l’IA, l’accès aux données et l’exécution. Enfin, les équipes doivent tenir compte de la dette d’intégration : les API peuvent simplifier les connexions aux applications modernes, mais les systèmes hérités nécessitent souvent des stratégies d’intégration ou de robot supplémentaires.

Déploiement par Automation Anywhere de l’automatisation numérique des processus à l’échelle de l’entreprise

Automation Anywhere réunit l’orchestration des flux de travail, l’automatisation des processus par la robotique, l’IA et la gouvernance d’entreprise afin d’automatiser les processus dans des environnements technologiques complexes.

Le système d’automatisation agentique des processus (APA) étend l’automatisation grâce à des Agents IA capables de raisonner et d’agir dans l’ensemble des flux de travail. Le moteur de raisonnement des processus fournit des capacités de prise de décision agentique pour les processus complexes, tandis que Process Discovery aide les entreprises à identifier les possibilités d’automatisation des flux de travail et à comprendre comment le travail circule réellement entre les équipes et les systèmes.

Ces capacités réunies permettent aux entreprises de combiner exécution déterministe, IA générative et IA agentique, tout en fournissant l’assistance nécessaire en matière de sécurité, de gouvernance et de supervision humaine, qui est indispensable à l’automatisation à l’échelle de la production.

Conclusion : transformation de la complexité des processus en avantage concurrentiel

Grâce à Automation Anywhere, les entreprises peuvent transformer leurs opérations héritées en flux de travail connectés et pilotés par les données. Le système d’automatisation agentique des processus (APA) séquence les Agents IA, l’automatisation déterministe et les actions humaines tout au long des processus de bout en bout. Les équipes peuvent ainsi créer de la valeur plus rapidement et offrir des expériences plus cohérentes pour les clients et les collaborateurs.

L’automatisation numérique des processus a évolué : de gestion des processus métier, elle est passée à une discipline basée sur l’IA qui orchestre des flux de travail de bout en bout, réduit les coûts et le nombre d’erreurs, et améliore l’expérience des clients et des collaborateurs.

Grâce à une priorisation fondée sur l’analyse des processus, à une gouvernance solide et à une plateforme d’automatisation d’entreprise adaptée, les entreprises peuvent combiner la DPA, la RPA et l’IA agentique afin de faire de processus fragmentés un fondement de leur transformation numérique.

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Questions fréquentes

Qu’est-ce que l’automatisation numérique des processus ?

L’automatisation numérique des processus (ou DPA) utilise des technologies à faible code, l’orchestration des flux de travail, l’IA et l’automatisation pour numériser les processus métier de bout en bout. Issue de la gestion des processus métier, la DPA relie des systèmes cloisonnés et automatise les transferts entre applications. Les entreprises peuvent ainsi améliorer leur efficacité opérationnelle et offrir, aux clients comme aux collaborateurs, des expériences plus rapides et plus cohérentes.

En quoi l’approche de l’automatisation numérique des processus diffère-t-elle de la gestion des processus métier traditionnelle ?

La gestion des processus métier (BPM) met globalement l’accent sur la modélisation, la gestion et l’optimisation des processus métier. La DPA fait évoluer la BPM en y ajoutant le développement à faible code, l’IA, des intégrations modernes et l’orchestration interapplication. Elle permet aux entreprises de numériser leurs opérations plus rapidement et d’accorder une plus grande importance aux expériences des clients et des collaborateurs.

Quelle est la différence entre la RPA et la DPA ?

La RPA automatise des tâches répétitives en imitant les interactions humaines avec les logiciels. L’automatisation numérique des processus coordonne des flux de travail de bout en bout de plus grande ampleur. La DPA peut orchestrer plusieurs robots aux côtés d’API, de l’IA, de règles métier et d’approbations humaines afin d’automatiser des processus couvrant plusieurs systèmes d’entreprise.

Quels sont les principaux avantages de l’automatisation numérique des processus ?

L’automatisation numérique des processus améliore l’efficacité, réduit les coûts d’exploitation, diminue le nombre d’erreurs manuelles, améliore la conformité et l’expérience client, et permet une plus grande évolutivité. En connectant des systèmes cloisonnés et en automatisant les transferts, la DPA libère également les collaborateurs des tâches répétitives afin qu’ils puissent se consacrer à des activités à plus forte valeur ajoutée.

Quels sont les exemples courants d’automatisation numérique des processus ?

Voici des exemples d’automatisation numérique des processus : intégration des clients, gestion des factures, achats, exécution des commandes, traitement des réclamations et libre-service des collaborateurs. Ces flux de travail s’étendent généralement sur plusieurs applications et bénéficient d’un traitement de bout en bout qui réduit la saisie manuelle des données, les changements de système et les transferts entre collaborateurs.

Comment la DPA améliore-t-elle l’expérience client par rapport à la BPM traditionnelle ?

La DPA améliore l’expérience client en proposant des interactions numériques rapides et personnalisées sur les canaux Web et mobiles. La BPM traditionnelle, quant à elle, se concentre sur la modélisation et la gestion du processus proprement dit. L’intégration de l’IA et d’une expérience utilisateur (UX) à faible code optimise l’ensemble de la transition du client.