L’IA et le Low-Code : deux tendances qui bouleversent le BPM

Le BPM évolue en permanence. Parmi les grandes tendances en la matière, les analystes et les observateurs épinglent l’Intelligence artificielle, la Machine Learning et les plateformes de développement dites « Low-Code ».

Si le BPM (Business Process Management) est historiquement considéré comme une solution pour améliorer la productivité, l’efficacité opérationnelle et réduire les coûts, le concept est aujourd’hui au cœur de la transformation numérique des entreprises. Il est même vu comme l’un de ses moteurs.

Le BPM consiste à améliorer les workflows d’une entreprise qui est confronté en permanence à des changements de rythme et de marché. Ces ajustements sont généralement complexes, laborieux et très consommateurs de ressources. Les dernières solutions de BPM sont centrées sur l’automatisation de workflow pour faciliter les flux d’activités ainsi que les tâches. L’Intelligence artificielle, le « Low-Code  » et les interactions vocales ou conversationnelles font également parties de cette équation.

« En fait, nous utilisons actuellement le terme automatisation de processus numériques plutôt que BPM à cause de ces bouleversements technologiques en lien direct avec la transformation numérique », explique Rob Koplowitz, analyste chez Forrester Research.

La première motivation en matière de BPM était jusqu’alors la réduction des coûts, mais cela s’est aujourd’hui déplacé vers l’expérience utilisateur et la transformation numérique. Dans cette transformation, les entreprises doivent mettre en place des back-offices ainsi que des processus taillés pour la « digitalisation ».

Le « Low-Code  », le chemin à suivre

« Nous pensons que le premier changement est la mutation vers le développement Low-Code . Cela est nécessaire pour supporter le grand nombre de processus indispensables à la transformation numérique », commente l’analyste. « Le Low-Code  est plus rapide et rapproche les activités de développements des départements métiers. Le second changement porte sur l’expérience utilisateur, et par extension le développement mobile, toujours Low-Code. Le troisième est celui de l’innovation qui est présente dans plusieurs secteurs, les plus intéressants étant ceux des nouvelles interfaces comme la voix ou les chats, et  le Machine Learning. Cela apporte de nouvelles capacités analytiques et d’intégration de services cognitifs. »

L’IA et la transformation du BPM

Pour Rob Koplowitz, le BPM est dans une phase de « profonde mutation », dans laquelle l’intelligence artificielle jouera un rôle clé pour améliorer l’automatisation et mieux servir les clients. Selon lui, l’IA est actuellement utilisée dans trois secteurs au sein du BPM : l’optimisation de processus via le Machine Learning, « l’augmentation » de l’humain grâce à de nouvelles sources d’expertise cognitives et le déploiement de nouvelles interfaces. Il reconnait toutefois que le BPM a été très performant à automatiser les processus structurés, mais avec l’IA, le traitement du langage naturel et l’analyse de sentiments, on peut interpréter les intentions à partir de sources de données et d’informations cette fois-ci non structurées.

La gestion des télécommunications et du réseau est une affaire d’automatisation et d’intelligence. Cela s’appuie sur des indicateurs remontés par l’analytique et l’IA pour rendre le réseau plus malléable, abaisser les coûts et le doter de plus de flexibilité pour supporter d’autres services, soutient de son côté Ed Fox, vice-président, Network Services, de MetTel, un fournisseur de services de télécommunications américain.

En principe, le réseau représente une fondation pour la transformation numérique, note-t-il. Et le BPM contribue à l’améliorer pour lui permettre de supporter les opérations liées au digital dans toute l’entreprise. « Nos équipes de R&D à MetTel testent plusieurs méthodes pour améliorer notre plateforme de BPM avec l’IA, via l’usage de Bots ou l’intégration d’autres applications comme IBM Watson », souligne-t-il.

Un point sur lequel semble s’accorder Paul Daugherty, CTO chez Accenture : « nous pensons que l’IA est la technologie qui va entrainer le plus de transformations depuis l’avènement des technologies de l’information. L’Intelligence artificielle et les dernières formes d’automatisation nous amènent de nouvelles méthodes pour doter les processus métiers de plus d’agilité. »

De son côté, Amit Rajaram, directeur des solutions Pega chez Telerx, confirme que le BPM va aujourd’hui bien plus loin qu’il y a 10 ans, alors qu’il débutait au poste de directeur du BPM et des workflows. « Ces dernières années, le BPM a évolué et s’est doté de bien plus de nuances et de facettes, avec par exemple l’analytique avancée, l’IA, le Machine Learning, le traitement du langage naturel et du reporting bien plus sophistiqué. On peut faire aujourd’hui bien plus de choses avec la solution d’origine qui à l’époque n’était en fait qu’un moteur de workflow optimisé. Il ne s’agit pas seulement d’automatiser les tâches et de réduire les coûts. »

Les fournisseurs de BPM ainsi que les utilisateurs finaux commencent aussi à associer des interactions, vocales ou par chats, aux processus métiers et à y intégrer des systèmes pour les gérer. Grâce au numérique, et avec l’IoT, l’Intelligence Artificielle, le Machine Learning, les assistants virtuels et les plateformes conversationnelles, il existe une grande quantité d’informations dans laquelle on peut piocher en temps réel, soutient à son tour Samantha Searle, analyste Gartner, spécialisée dans le BPM.

« Les opportunités pour concevoir des processus plus intelligents qui bénéficient de toute cette information temps réel sont nombreuses», explique-t-elle, enfin. 

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