RPA : tout savoir sur le Français Contextor qui a séduit SAP

La société rachetée par SAP a mis au point une technologie qui capture les messages entre l’OS, le serveur et l’application pour en automatiser les échanges. Les environnements virtualisés sont compris dans cette équation. Prochaine étape : le cloud.

Racheté en novembre par SAP, Contextor fait partie des pure-players d’un secteur qui a le vent en poupe : celui du RPA (Robotic Process Automation) ou l’automatisation robotique des processus. Cette société française a également été classée par le cabinet d’analystes Forrester parmi les « Contenders » dans son classement, au côté de Softomotive et Another Monday. Toujours selon Forrester, les leaders du secteur sont UiPath, Blue Prism et Automation Anywhere.

Historiquement, Contextor a bâti une solution centrée sur les robots pour le poste de travail des entreprises. On parle de robots semi-autonomes. Ils  restent régis, en partie, par des actions de l’utilisateur. A l’inverse, le RPA appliqué au niveau du serveur correspond en fait à l’automatisation autonome dont la particularité principale est de s’exécuter sans intervention humaine.

Cette approche est issue d’un constat des fondateurs qui avaient constaté une hausse de la complexité du poste de travail dans les entreprises, à la fin des années 90. Cela était dû à un empilement d’applications, provoqué par un amoncellement de technologies (du mainframe aux applications Web). Résultat, les postes de travail étaient le reflet de cette très faible intégration, et le copier-coller, une méthode à laquelle étaient confrontés les utilisateurs, rappelle Pierre Col, en charge du marketing chez Contextor.

La société a développé un outil qui supprime les tâches répétitives de saisie d’une application à l’autre, en tâche de fond,  pour les personnes en front-office, dans les centres d’appels. Il s’agit de répliquer ce que fait l’humain, interpréter le contenu de l’écran et de copier dans l’interface d’une autre application.

Contextor a traduit cela de deux façons. La première, classique car appliquée par le marché du RPA, consiste à lire les écrans. Une approche d’OCR dite de screen-scraping qui implique de lire les données dans des champs pré-identifiés et dont le positionnement à l’écran est défini.

La seconde est plus spécifique techniquement.  Elle est directement liée aux comportements même d’une application et de son serveur sous-jacent. Le moteur d’automatisation de Contextor s’interface avec les applications via les couches basses de l’OS, en captant les messages échangés entre Windows et les applications. La solution se branche sur ces interactions et peut ainsi lire et interpréter les informations et données qui y sont véhiculés. C’est bien la logique de l’application qui sert de fondation et non pas l’écran en lui-même. Par exemple, les données d’un formulaire sont interprétées grâce à l’identificateur de champ (nom, prénom, adresse) et non pas via la lecture d’écran. Avec l’approche OCR seule, « si une évolution applicative amène une refonte de l’interface, même  cosmétique, et donc un changement des champs de saisie, l’automatisation ne fonctionnera plus », commente le responsable.

Avec cette mécanique, qui se repose sur les protocoles de bas niveau,  les robots  de Contextor supportent certes toutes les applications du monde Windows mais aussi toutes les applications Web en lisant le DOM (Document Object Model) du navigateur, ajoute encore Pierre Col.

Une série de connecteurs permet de se relier, en suivant cette même approche, à tout un ensemble de technologies propriétaires et parfois désuètes, mais toujours exploitées dans les entreprises. Quand cette approche ne peut pas fonctionner, Contextor propose la méthode de reconnaissance d’écran.

Des environnements virtualisés aux robots autonomes

Mais l’une des particularités de Contextor est que le moteur d’automatisation fonctionne également sur les environnements virtualisés. D’abord Citrix : Contextor supporte le protocole d’affichage ICA (Independent Computing Architecture). Son moteur interagit avec XenDesktop et XenApp. Puis, il prend également en charge le protocole RDP (Remote Desktop Protocol), pour les environnements Microsoft.

Cette proximité avec le monde Windows vient du fait du positionnement historique de la société sur le poste de travail. Mais depuis deux ans, la société a également formalisé son offre pour le RPA autonome dont les robots s’exécutent sur les serveurs en back-end de façon indépendante. Toutefois, la société ne propose pas de version Linux de ses outils. « Jusqu’à aujourd’hui, nous n’avons pas eu de demandes pour Linux », confirme le responsable.

Cette version autonome est soutenue chez Contextor par une suite d’outils composée d’un orchestrateur qui gère à la fois le déploiement des robots, leur maintenance et leur dimensionnement (répartition, scheduling) ainsi que le monitoring. « On peut créer un pool de robots, dédier certains robots à certaines tâches, mutualiser les tâches sur un unique robot », illustre Pierre Col. L’ensemble des exécutions est contrôlé, en temps réel, par un outil de monitoring. Cela est traduit dans des tableaux de bord. Ceux-ci se reposent sur les logs produits par les robots.

La création d’activités automatisées peut s’effectuer de deux façons.  Proche des métiers, un studio permet de créer graphiquement des workflows automatisés (robots), dont les mécanismes sont convertis ensuite en Javascript. La solution capture séparément les écrans des applications impliquées dans l’activité à automatiser et crée une bibliothèque de ressources qui vont être utilisées dans le workflow.  Le workflow en lui-même est ensuite créé. « On tient à séparer les ressources des applications du workflow qui sera automatisé car si des changements interviennent dans l’application, il suffit de re-capturer uniquement les écrans et de les modifier dans la bibliothèque de ressources sans avoir à recomposer une nouvelle fois le workflow », explique Pierre Col. C’est ainsi que s’effectue la maintenance des robots.

Pour la création de workflows complexes, le développement sur mesure en Javascript est ensuite requis.

Enfin, un module de design d’interface s’ajoute à  l’édifice. « UI Designer » permet par exemple de créer des fenêtres pour faciliter l’interaction avec les workflows sur le poste de travail. Cela se concrétise aussi par la création de boutons qui viennent s’insérer au sein même des interfaces des applications Windows - y compris SAP - pour activer le robot et son activité associée. « Cela facilite l’intégration des robots sur le poste de travail », assure encore Pierre Col.

Une cible de grands comptes, sur le poste de travail

« Les grandes entreprises qui gèrent des millions de clients » forment historiquement la cible de Contextor. Les banques, les assurances, les mutuelles,  les telcos, les énergéticiens et le secteur public en font partie. Celles-ci ont un point commun : un SI stratifié dont la complexité se traduit sur le poste des utilisateurs, pense le responsable.

Aujourd’hui, la partie poste de travail – robots semi-autonomes – de Contextor compte pour 80 % du chiffre d’affaires de la société.

SAP, Leonardo et la cloudification de Contextor

Alors que vient faire SAP dans cette histoire ? « Beaucoup de clients ont automatisé  leur processus SAP. Et Contextor a beaucoup de clients qui fonctionnent sur du SAP »,  commente Pierre Col. Une proximité logique, certes.

Mais SAP voit aussi dans Contextor un accélérateur alors que le groupe travaillait déjà à la conception d’outil de RPA, mais centré sur ses propres applications. Via Leonardo qui comprend une composant Machine Learning, SAP  avait commencé à développer des outils RPA au-dessus de leurs propres technologies via les API. Contextor vient donc renforcer ces équipes, situées par ailleurs à Paris. 

Par exemple, « on leur apporte ces connecteurs pour aller attaquer de nombreuses autres technologies via l’interface  utilisateurs et on leur donne une ouverture sur tout ce qui n’a pas d’API », commente le responsable.

Mais l’autre explication vient également d’un second rachat de SAP : celui de Recast.ai un éditeur français de chatbot, avec qui Contextor avait précédemment noué des relations pour mettre en place un plan autour de l’intelligence artificielle. Recast est aujourd’hui devenu Conversational AI chez l’éditeur allemand et ses équipes seront rejointes par celles de Contextor chez SAP à Paris.

« Le Machine Learning est le cerveau, le chatbot forme la bouche et les oreilles, le RPA, les bras et les jambes », lance encore le responsable, pour illustrer l’imbrication des technologies chez SAP.

Côté Contextor, SAP constitue enfin une rampe de lancement vers le cloud. Jusqu’alors, la société commercialisait ses solutions uniquement sur site.  Mais « un des chantiers déclenché par notre arrivée chez SAP est la cloudification complète de la solution », renchérit le responsable, même si l’architecture de la solution est déjà modulaire.

Selon SAP, la technologie de RPA sera également une façon de connecter à S4/ HANA à tout ce qui, aujourd’hui, ne peut pas s'y connecter, cloud ou pas.

Dernière mise à jour de cet article : décembre 2018

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