Guides Essentiels

RPA : guide pratique pour passer aux cas d'usages

Introduction

L'automatisation « robotisée » des processus métiers est la nouvelle coqueluche du secteur de l'IT. Il est vrai que les promesses de ces bots logiciels, qui sont capables d'imiter la manière dont les humains utilisent leurs outils informatiques (CRM, HCM, mails, etc.), sont très nombreuses.

Le RPA peut par exemple remplacer des APIs (dans le cas de copier-coller de données entre un mainframe et un outil plus récent de type SaaS). Il peut aider à nettoyer les données. Ou il peut reproduire à l'infini une succession d'allers et retours entre des types de fichiers (légaux et financiers par exemple) pour constituer des documents agrégeant des extraits des deux sources (communications réglementaires par exemple).

Plus largement, l'automatisation robotisée (et non robotique) peut remplacer un opérateur sur certaines parties d'une tâche - celles qui sont par essence répétitives, manuelles, laborieuses et très normalisées - ou il peut plus simplement l'accompagner (en allant par exemple chercher pour lui des données sur un client dans tous les endroits où celles-ci peuvent se trouver).

Le RPA peut aussi être autonome et se déclencher seul (en fonction d'un « trigger », comme un appel entrant ou le seuil d'un indicateur qui exige une réaction rapide) ou être lancé par l'utilisateur.

Il peut être agnostique (comme chez Automation Anywhere, Blue Prism, UIPath ou Kofax) ou infusé (comme chez Pega - et bientôt chez SAP ?).

Bref, il n'y a pas un RPA mais beaucoup de formes de RPA - toutes plus ou moins adaptées à des cas d'usages précis. Ce qui peut créer de la confusion. Le premier objectif de ce « Grand Guide du RPA » du MagIT est justement de redéfinir - avec précision et concrètement - chaque variante du concept, loin des théories éthérées et du marketing idéalisé ; pour mieux cerner le type réel de RPA qui conviendra le mieux à votre projet d'automatisation.

En plus d'une certaine confusion possible, à mesure qu'il se sépare en plusieurs branches, le RPA évolue aussi très rapidement dans son ensemble depuis quelques mois.

Le RPA s'infuse à l'Intelligence Artificielle, au Process Mining, à l'OCR et à la reconnaissance de vidéo. Au-delà de « bots logiciels », on parle à présent de véritable « main d'œuvre numérique » - en anglais de « Digital Workforce » ou « Digital Labor » - et de « RPA de seconde génération » ; ce qui constitue en fait la quatrième vague d'automatisation. On parle désormais d'un RPA capable d'automatiser des processus de bout en bout (... mais pas tous).

En explorant ces évolutions fondamentales, ce guide vous donne des clefs pour les saisir et imaginer de nouveaux projets d'envergure.

Car, c'est un fait, le RPA se démocratise. Il commence à tenir ses promesses sur le terrain comme le montrent les témoignages de LCL, Aviva, Heineken, Bouygues Telecom, Nielsen, ou encore Schneider Electric qui l'ont tous déployé à grande échelle.

Pour en arriver à ce niveau, ce guide liste également de précieux conseils - comme ceux de Devoteam ou sur la manière de l'articuler avec des APIs - pour vous mener au succès.

Attention toutefois : il y a un « mais » à ne pas oublier.

Derrière les promesses du RPA de facilité et d'optimisation accrue des processus, il reste encore des défis d'envergure : celui de la prise en main, de la vérification des workflows et des scripts (non, le RPA ne peut pas être utilisé par les métiers sans support d'un expert ou d'un intégrateur !), celui de la clarification des metrics (comme « les mégapixels par minute » dans le cas de la reconnaissance assistée par l'IA), et celui de la sécurité qui ne doit pas être sacrifiée sur l'autel de l'automatisation mise à la portée de tous.

Autant de points sur lesquels ce guide revient et qui rappelle, en filigrane, qu'aucun bon projet de RPA ne peut être mené sans la solide expertise de la DSI.

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