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5 pistes pour plaider en faveur de la RPA et de la Process Intelligence

Par Jim Nicol, Executive Vice President Products chez Kofax

Publication: 21 juin

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A l’heure où les entreprises doivent évoluer dans un contexte qui les pousse à être plus flexibles et optimiser leurs services, les avantages de la transformation numérique se font ressentir plus que jamais face aux contrôles des coûts plus stricts et aux collaborateurs qui se font de plus en plus rares dans les bureaux...
 

Et pourtant ces défis ne sont pas nouveaux. Notamment, augmenter ses effectifs signifie également engendrer des coûts supplémentaires, sans pour autant avoir la garantie de meilleurs résultats en matière d’efficacité ou de qualité des services fournis. Cela dit, selon une enquête de Association for Information and Image Management (AIIM), près de 60% des personnes interrogées ont désigné comme principal problème les retards dans certains processus. Cela explique pourquoi la RPA et l’IA gagnent du terrain, compte tenu de la diversité des avantages qu’elles offrent : fluidifier les workflows et aider les organisations à mieux exploiter leurs données. De plus, ces outils donnent un coup d’accélérateur à la transformation numérique.

Une fois que la transformation numérique est identifiée comme levier de performance et d’efficacité, surtout dans le contexte de la nouvelle économie, l’étape qui suit consiste à se poser les bonnes questions : passer en revue le fonctionnement des processus, identifier les tâches manuelles qui seront les meilleurs candidats à l’automatisation et les coûts pouvant être réduits grâce à l’automatisation intelligente etc... Donc pour commencer, auto-évaluer les processus de bout en bout sera plus judicieux, identifier ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, du front comme du back office.

Voici 5 pistes pour mettre les entreprises sur la bonne voie :

1. Les processus manuels sont un frein à l’évolution

De nombreuses organisations ont encore recours à des processus manuels pour gérer des tâches essentielles : copier-coller des données d’une source à une autre ou appliquer les règles métier tout au long du processus. Ce travail est fastidieux et peu gratifiant pour les employés, les erreurs sont inévitables et l’efficacité opérationnelle globale en souffre fortement.

2. Automatiser davantage avec les robots logiciels

Malgré les progrès de la technologie, de nombreuses opérations sont encore fortement demandeurs d’intervention humaine et de ressources. Or, bon nombre d’entre elles sont propices à l’automatisation.

Avec la RPA, un robot logiciel effectue le travail tout comme un humain, à la seule différence qu’il peut réaliser les séquences de commandes pendant 24H/24 et en minimisant les erreurs. Cela dit, les robots sont une main-d’œuvre numérique intelligente qui travaille en collaboration avec les collaborateurs humains. Contrairement aux erreurs que les humains peuvent commettre durant un processus, la RPA affiche un taux de précision de 100%. La RPA peut également améliorer de manière significative la productivité et l’efficacité opérationnelle allant jusqu’à 50 à 90% de gain de temps, selon un rapport récent d’IDC Financial Insights. Et in fine, les collaborateurs peuvent être réaffectés à des missions à plus forte valeur ajoutée.

3. Evaluer les processus de bout en bout

Comprendre l’exécution des opérations à chaque étape d’un processus métier sert à instaurer les bases de la RPA et accélérer le passage à l’automatisation. Avant de déléguer les missions aux robots logiciel, la première étape consiste à identifier où se trouvent les goulots d’étranglement dans les processus, ainsi que leurs éventuelles inefficacités. Le manque de visibilité sur le fonctionnement des processus est un obstacle majeur à la productivité, ainsi qu’à la conformité et à la résilience. Pour obtenir les résultats probants, il ne suffit pas seulement d’appliquer la RPA ou la Process Intelligence. Il faut également suivre et mesurer chaque amélioration pour avoir une vue d’ensemble sur les paramètres d’opérations et se rendre compte de l’efficacité des changements.

4. Combiner la RPA et l’IA pour une analyse avancée de données

Combiner la RPA et l’IA permet de traiter tous types de données, quel que soit la source utilisée : les données structurées comme non structurées, telles que les documents et les e-mails.

L’IA et la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) automatisent la collecte, la lecture et le traitement des informations nécessaires aux processus métier. Cela étend les capacités de la RPA : outre l’automatisation approfondie des opérations, elle réduit les coûts d’exploitation, elle augmente la productivité des collaborateurs et améliore le retour sur investissement.

5. Convaincre la hiérarchie et les équipes IT d’adhérer au projet de la RPA

Après que l’automatisation robotisée des processus est identifiée comme indispensable pour relever certains défis, il faut désormais convaincre les dirigeants et les équipes informatiques d’adhérer aux projets de l’automatisation.

Car convaincre les interlocuteurs internes est primordial pour la bonne implémentation des robots logiciels au sein du système existant.

Une fois que les objectifs des uns et des autres sont pris en compte, il convient de leur présenter différents cas d’usage pour doper le taux d’adhésion.

En conclusion, la transformation digitale n’est pas aussi difficile à accomplir qu’elle en a l’air. Il ne s’agit pas de revoir le fonctionnement de l’entreprise de fond en comble et du jour au lendemain. La RPA et l’IA, qui fonctionnent conjointement, ont pour mission d’accompagner les équipes déjà en place en leur apportant des analyses poussées qui les aideront à s’améliorer de façon graduelle. Ce faisant, l’entreprise pose les fondations pour une utilisation de l’IA et des applications de machine learning plus poussés à l’avenir.

https://www.kofax.com/

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