AUTOMATISATION DES PROCESS
Tout savoir sur l'automatisation des processus
Qu'est-ce qu'un processus métier ?
Avant de parler automatisation, il est important de bien comprendre ce qu’est un processus métier. Il s'agit d'un ensemble de tâches et d’étapes impliqué dans la réalisation d'un objectif spécifique. Nous pouvons illustrer cette notion avec l'exemple d'un processus logistique :
Une commande client sur internet va se traduire par une succession de tâches : envoi d’un mail de confirmation de commande, préparation de la commande, action de modification des stocks, transmission au transporteur, livraison et réception de la commande par le client pour les principales.
L’ensemble de ces tâches sont nécessaires à la bonne livraison du client et sa facturation.
Toutes ces étapes et tâches sont souvent répertoriées et horodatées dans des systèmes d'information (ERP, CRM, WMS, etc.). Ce qui doit permettre à tout moment pour un opérateur de savoir où en est la commande et quel est son statut.
L'automation des processus et son potentiel
L’ automatisation est une technique ou un ensemble de techniques ayant pour but de réduire ou de rendre inutile le facteur humain dans un processus, avec pour objectifs des gains de productivité.
Le potentiel de l’automatisation est gigantesque : PwC estime à ce titre que 45% des tâches réalisées par l’humain peuvent être automatisées ce qui permettrait des économies estimées selon eux à 2 trillions.
C’est certainement grâce à ce potentiel que les entreprises se sont lancées dans une course folle à l’automatisation sans en obtenir pourtant tous les résultats escomptés. Nous allons essayer de comprendre pourquoi et donner des pistes de bonnes pratiques en la matière.
Réussir son projet d'automatisation
1. Une automatisation performante ne se fait qu’après avoir restitué une vue d’ensemble du process
Une fois l’ensemble des étapes du processus métier identifiées et répertoriées dans vos différents outils, l’usage du Process Mining devient ici clé. Il va permettre de monitorer l’intégralité du processus et rendre lisible leurs fonctionnements.
Grâce aux journaux d’information (logs) le Process Mining reconstitue les principales étapes, les parcours empruntés par chaque unité et donne des informations comme les délais, la valeur de chaque unité, les acteurs etc.
Cette vue transparente basée sur des faits réels vous permet de pas prendre de décision d’automatisation en fonction de la manière dont vos process ont été pensés mais bien en fonction de la manière dont ils sont opérés sur le terrain autrement « as-is ».
De plus, le Process Mining vous apporte une vision de l’historique, une vision temps réelle et également prédictive de vos processus. Vous disposez ainsi d’une vision temporelle et dynamique qui va pouvoir guider vos choix et aider vos décisions.
2. Déterminer les éléments du processus qui nécessitent une automatisation
Une fois cette vue d’ensemble reconstituée, il va falloir déterminer quelles parties de mon processus sont automatisables ou à automatiser en priorité.
Là encore, le process mining va accompagner votre décision. Grâce au Machine Learning et à l'IA, vous pourrez facilement identifier et catégoriser les anomalies de processus : délais trop importants, parcours non conformes, rework, goulets d’étranglement etc. Pour chaque éléments vous en aurez les causes racines, ou « root causes », ce qui vous donnera de précieuses informations sur le choix entre une optimisation simple car facile à mettre en œuvre (changement de prestataire par exemple dans le cas ou un prestataire est moins bon que les autres) ou si une automatisation est nécessaire.
C'est souvent le cas pour :
- les tâches récurrentes et chronophages
- les tâches pour lesquelles l'intervention humaine est sujette aux erreurs
- les tâches de vérification simple
3. Choisir les technologies adaptées à la partie du process à automatiser
L’automatisation peut être réalisée en interne via de simples développements. Cela peut être par exemple de créer un lien entre 2 de vos systèmes d’information pour les enrichir de data et éviter de faire de la double saisie.
Cela peut être comme nous l’avons vu, l’IA ou le ML qui permettent grâce à des algorithmes de réaliser de manière automatisée des tâches autonomes en récupérant un contexte, un historique. On peut citer par exemple de faire des vérifications de conformité sur des étapes du process de crédit bancaire où le Machine Learning permet ce type de vérification automatique.
Enfin, RPA allows the use of robots to perform simple tasks such as questions and answers in chatbots.
Les champs d'application de l'automatisation des processus
Automatiser les échanges avec un client
Le RPA permet de traiter des demandes souvent simples ou sans valeur ajoutée. Un chatbot pourrait être un exemple de traitement de la relation client simplifié. En effet, certaines étapes nécessaires de qualification du contexte client (demander le nom, prénom, adresse mail, numéro de commande, etc.) peut souvent prendre du temps. Confier cela à un robot permet de faire gagner du temps aux opérateurs et de les impliquer davantage dans des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Eviter l'erreur humaine
Les traitements manuels des processus impliquent parfois des dysfonctionnements ou des erreurs. En comptabilité par exemple, des factures peuvent être envoyées aux mauvaises personnes, des erreurs de date d’échéance ou encore des erreurs dans les montants. Dans ce cas, les processus automatisés permettent de diminuer les taux d’erreur et d’accélérer les délais de traitement.
Contrôler la qualité et la conformité
Le fait d’automatiser des tâches de vérification de manière identique et systématique permet de renforcer son système de qualité et d’améliorer la conformité.