De l’automatisation à l’hyperautomatisation : une nouvelle ère

L’hyperautomatisation est une nouvelle tendance stratégique qui assemble différentes technologies disruptives, telles que l’automatisation intelligente de processus, l’automatisation robotisée de processus (RPA), l’intelligence de processus, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ou Machine Learning – ML), pour créer une solution automatisée de bout en bout et en temps réel pour les entreprises.

En plus de couvrir un large panel d’outils, l’hyperautomatisation va plus loin que l’aspect technique de l’automatisation : elle englobe plusieurs étapes telles que la découverte et l’analyse du besoin, la conception de la solution, l’automatisation en elle-même, la mesure, le suivi et l’évaluation des impacts.
L’hyperautomatisation est considérée comme une extension de l’automatisation à plusieurs niveaux. Selon Gartner, elle revient à passer d’une automatisation « limitée » à la RPA et aux tâches à automatiser, à une automatisation de processus hautement sophistiquée, basée sur l’IA.
L’hyperautomatisation fait naître un nouveau mode de fonctionnement de haut niveau sur toute la chaîne, de l’automatisation de tâches à leur orchestration, en passant par l’intelligence de processus. Elle permet de fournir des données prédictives, des recommandations appuyées, une exploration de processus et une prise de décision adaptée.

En quoi l’hyperautomation est-elle différente de l’automatisation ?

Là où l’automatisation peut consister en une simple optimisation de tâches (à l’aide d’un robot configuré pour réaliser ces tâches), l’hyperautomatisation ajoute une couche d’intelligence robotisée à un processus. Une façon imagée de représenter ce concept serait de voir l’automatisation comme le bras du robot effectuant une tâche, plus rapidement et avec moins d’erreurs, tandis que l’hyperautomatisation représente le cerveau du robot qui permet de réaliser la tâche de façon plus intelligente.

Cette couche supplémentaire d’intelligence est apportée par différentes technologies d’IA, telles que :

  • le Traitement du Langage Naturel (TLN) : capacité des robots à interpréter le langage humain tel qu’il est parlé
  • la Reconnaissance Optique de Caractères (OCR) : processus par lequel des robots convertissent des images en texte lisible et modifiable
  • l’Apprentissage Automatique (ou Machine Learning – ML) : lorsque des robots sont capables d’identifier des modèles récurrents, et donc d’apprendre, parmi des ensembles de données

Combinées à un logiciel d’automatisation, ces technologies peuvent élargir considérablement les possibilités de l’automatisation.

Défis de l’Hyperautomatisation

Identification des cas d’usage
Les organisations peuvent avoir des difficultés à identifier par où commencer, comment faire évoluer ou comment étendre l’hyperautomatisation à d’autres fonctions.

Absence de feuille de route
Souvent, les organisations n’ont pas de feuille de route stratégique à long terme pour guider leur parcours d’hyperautomatisation, ni de plan pour faire évoluer leur solution d’automatisation.

Manque de gouvernance
Les organisations doivent s’assurer d’avoir un mécanisme de gouvernance robuste pour pouvoir mettre en œuvre les initiatives d’hyperautomatisation et suivre les tendances technologiques stratégiques.

Technologies en silo
Une organisation qui se contente d’intégrer de nouvelles technologies de pointe à ses processus risque de se retrouver confrontée un jour à des problèmes de développement à plus grande échelle. Les technologies comme l’IA ou la RPA aident à atteindre des objectifs d’automatisation flexibles et évolutifs dans le temps.

Avantages de l’Hyperautomatisation

Elle brise les limites de l’automatisation
Il ne fait aucun doute que chaque technologie a ses propres limites. L’hyperautomatisation permet cependant aux entreprises de se libérer des contraintes et des inefficacités d’une technologie en particulier.

Intégration facilitée
L’hyperautomatisation simplifie le partage de données entre plusieurs applications et systèmes grâce à l’intégration d’une technologie de pointe. Elle permet également un accès aux données plus fluide et plus rapide.

Hausse de productivité
L’amélioration de la productivité est probablement l’un des avantages les plus importants de l’hyperautomatisation. Cette dernière peut en effet automatiser les tâches chronophages et répétitives pour permettre aux employés de consacrer leur temps à d’autres activités plus cruciales et à plus haute valeur ajoutée, telles que le développement de la relation client. Ainsi, l’hyperautomatisation contribue à la croissance de l’entreprise.

Apports de l’IA et du ML
Capitaliser sur les capacités d’apprentissage de l’IA et du ML apporte de l’intelligence à vos processus. Cela vous permet d’attribuer aisément les tâches aux bons utilisateurs, de prendre des décisions réfléchies et d’enrichir votre relation client grâce à une meilleure connaissance du contexte et de l’historique.

Recours à l’intelligence de processus
Optimisez vos efforts d’hyperautomatisation grâce à des outils tels que l’analyse avancée et l’exploration de processus afin d’évaluer la santé de vos processus métier, sélectionner les techniques d’automatisation appropriées et prendre des décisions éclairées.

Comment AMO peut vous aider ?

Pour répondre à vos besoins d’hyperautomatisation de manière globale, une solution de type plateforme est essentielle car elle vous permettra de rationaliser et de maximiser les capacités de cette technologie. Cette solution devra se concentrer sur la réduction des silos (fonctionnels et technologiques) et reposer sur une stratégie de plateforme intégrée.

Chez AMO, nous utilisons les technologies clés qui constituent le cœur des outils et des stratégies de l’hyperautomatisation pour créer des solutions sur mesure. Notre intervention permet de promouvoir l’innovation, tant au sein des fonctions cœur de métier que des fonctions supports de nos clients, grâce aux technologies UiPath et Nintex. Nos solutions incluent la Gestion de Processus Métier (BPM), l’Automatisation Robotisée de Processus (RPA), la gestion des règles métier, la gestion des prises de décisions ainsi que des plateformes d’applications low-code.

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