Dans notre dernier article de blog, nous présentions des cas d’utilisation de l’automatisation de processus IT. Toujours dans le cadre des services informatiques, nous abordons ici les différents cas d’usage de l’Hyperautomatisation. Fournir un service informatique de haute qualité implique que les équipes de gestion IT (ITSM), les développeurs et les responsables des opérations IT délivrent une expérience employé d’excellence et des applications à la fois performantes et économiquement viables. Or, l’atteinte de ces objectifs n’est pas toujours aisée. Aujourd’hui, les équipes informatiques doivent en effet pourvoir gérer des applications cloud natives et héritées, les déployer sur des clouds hybrides, gérer de nouvelles versions et modifications toujours plus fréquentes, faire évoluer les infrastructures pour qu’elles supportent de plus larges volumes de données et renforcer les mesures de sécurité pour face à un nombre croissant de menaces. De nos jours, il peut être difficile de mener des projets informatiques qui fournissent une meilleure expérience et de meilleurs services, de façon efficace et au sein d’environnements de travail toujours plus vastes et complexes. Pour y parvenir, de nombreux responsables IT tentent de fluidifier les flux de travail de leurs organisations en ayant recours à l’automatisation pour renforcer les compétences techniques de leurs équipes et leurs processus de décisions. L’Hyperautomatisation devient cruciale pour assurer les succès de ces initiatives IT, en particulier dans un environnement de plus en plus complexe.
Le terme Hyperautomatisation a été développé en 2019 par le cabinet de recherche et de conseil en informatique Gartner. Aussi appelé « automatisation digitale de processus » ou « automatisation intelligente de processus », l’Hyperautomatisation fournit un cadre ou une infrastructure de pointe permettant d’adapter les capacités d’automatisation d’une entreprise selon l’évolution de cette dernière. Cette solution intègre de l’Automatisation Robotisée de Processus (RPA) renforcée par de l’IA et du Machine Learning, pour aller un cran plus loin dans l’automatisation de processus.
En pratique, une stratégie d’Hyperautomatisation peut se résumer en trois étapes :
L’Hyperautomatisation facilite l’intégration d’IA et de Machine Learning, permettant de simplifier le développement et la création automatique de prototypes d’automatisation. Par exemple, grâce aux technologies d’IA, le traitement du langage naturel (ou NLP – Natural Language Processing) permet à un robot d’interpréter le discours d’un être humain. De même, avec la reconnaissance optique de caractères (ou OCR – Optical Character Recognition), un robot peut convertir des images en texte lisible. Grâce à l’Hyperautomatisation, il devient possible de structurer des données non-structurées et donc de tirer parti de ces données auparavant inaccessibles. Outre l’automatisation, les outils d’Hyperautomatisation issus du Machine Learning permettent aux robots d’identifier des schémas au sein d’ensembles de données, offrant ainsi aux entreprises des nouvelles capacités d’analyse puissantes.
Le potentiel de l’Hyperautomatisation dans le domaine informatique est significatif. Par exemple, la découverte automatisée et la cartographie de dépendances sont des formes d’Hyperautomatisation qui permettent de collecter différents types de données selon un calendrier défini. Ces données constituent une source d’informations nouvelles et, donc, une aide précieuse à la gestion de processus informatiques. Les équipes IT doivent en effet suivre l’évolution d’infrastructures hautement flexibles dont les capacités de calcul, de stockage et de réseau peuvent augmenter ou diminuer selon la demande. L’Hyperautomatisation représente également une avancée majeure pour les opérations IT puisque, grâce à l’IA et au Machine Learning, elle permet de centraliser et structurer les alertes émises par différents systèmes et, ainsi, de disposer d’une visibilité sur la chronologie des incidents. Un autre domaine couvert par l’Hyperautomatisation est l’Automatisation Robotisée de Processus (RPA) : en effet, bien que la RPA constitue un outil utile pour automatiser des processus métiers hérités, elle n’est pas suffisante lorsqu’il s’agit de processus IT. Pour une automatisation de bout-en-bout, ces derniers nécessitent en effet une couche complémentaire d’Automatisation Intelligente. La transformation digitale consiste à repenser les business models actuels pour tendre vers de nouvelles formes de travail et des activités opérationnelles intelligentes. Pour une entreprise, cela implique de se réinventer en permanence et de mobiliser ses forces en interne pour faciliter la collaboration, la prise de décision et l’innovation, le tout avec l’aide de la technologie et de la data. Les plateformes d’automatisation low-code telles que Nintex permettent de fournir ce type de connexion grâce à un développement rapide et une prise en charge facile : se présentant sous forme d’applications, elles simplifient l’intégration, la visualisation et l’automatisation de tâches.
Les entreprises en phase d’Hyperautomatisation réalisent l’importance d’un système collaboratif de processus automatisés pour améliorer l’efficacité de leur opérations IT. Bien que ce type de projet s’accompagne de certains défis, ces derniers sont surmontables et n’empêchent pas une mise en place réussie d’une solution d’Hyperautomatisation. Chez AMO, l’expertise et l’expérience de notre équipe placent les utilisateurs au centre des solutions d’automatisation sur-mesure que nous concevons et réalisons. Nous avons aidé les équipes informatiques de nos clients à mieux utiliser leurs ressources, réduire leurs coûts et ainsi optimiser leur retour sur investissement.
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