RPA : Une révolution dans l’automatisation des processus métiers

RPA : Une révolution dans l’automatisation des processus métiers

L’automatisation des processus robots (RPA) est une technologie en plein essor qui révolutionne la façon dont les entreprises gèrent leurs processus métiers. Mais avant de franchir le pas, il est important de comprendre certaines clés pour une mise en oeuvre réussie. Voici 10 conseils essentiels pour adopter la RPA.

2. Penser à l’impact sur les entreprises

La RPA est souvent considérée comme un moyen d’améliorer le retour sur investissement ou de réduire les coûts. Mais elle peut également être utilisée pour améliorer l’expérience client. Par exemple, les compagnies aériennes emploient des milliers d’agents de service client, mais les clients attendent toujours en file d’attente pour être pris en charge. Un chatbot pourrait aider à réduire cette attente.

3. Impliquer les services informatiques dès le début

Les directeurs d’exploitation ont été parmi les premiers à adopter la RPA. Dans de nombreux cas, ils ont acheté la RPA et se sont heurtés à un mur lors de la mise en œuvre, les incitant à demander l’aide (et le pardon) des services informatiques. Maintenant, les “développeurs citoyens” sans compétences techniques utilisent des logiciels cloud pour mettre en œuvre la RPA directement dans leurs unités commerciales. Souvent, le directeur des systèmes d’information intervient et les bloque. Les responsables d’entreprise doivent impliquer les services informatiques dès le départ pour s’assurer qu’ils disposent des ressources nécessaires.

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4. Une mauvaise conception et une mauvaise gestion du changement peuvent causer des ravages

De nombreuses mises en œuvre échouent en raison d’une mauvaise gestion de la conception et du changement, explique Sanjay Srivastava, directeur numérique de Genpact. Dans la précipitation pour déployer quelque chose, certaines entreprises négligent les échanges de communication entre les différents robots, ce qui peut compromettre un processus métier. “Avant de mettre en œuvre, vous devez réfléchir à la conception du modèle opérationnel”, explique Srivastava. “Vous devez définir comment vous attendez à ce que les différents robots travaillent ensemble.” Alternativement, certains directeurs des systèmes d’information négligeront de négocier les changements que les nouvelles opérations auront sur les processus métiers de l’organisation. Les directeurs des systèmes d’information doivent planifier cela bien à l’avance pour éviter les perturbations commerciales.

5. Ne vous perdez pas dans le labyrinthe des données

Une banque qui déploie des milliers de robots pour automatiser la saisie manuelle de données ou surveiller les opérations logicielles génère une tonne de données. Cela peut attirer les directeurs des systèmes d’information et leurs collaborateurs commerciaux dans une situation malheureuse où ils cherchent à exploiter les données. Srivastava explique qu’il n’est pas rare pour les entreprises d’utiliser l’apprentissage automatique (ML) sur les données générées par leurs robots, puis d’ajouter un chatbot en frontend pour permettre aux utilisateurs de consulter plus facilement les données. Soudain, le projet de RPA est devenu un projet de ML qui n’a pas été correctement cadré en tant que projet de ML. “Le palet continue de bouger” et les directeurs des systèmes d’information peinent à le rattraper, explique Srivastava. Il recommande aux directeurs des systèmes d’information de considérer la RPA comme une démarche à long terme, plutôt que comme des projets morcelés qui évoluent en quelque chose de difficile à gérer.

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6. La gouvernance du projet est primordiale

Un autre problème qui survient dans la RPA est le manque de planification des obstacles, explique Srivastava. Un employé d’un client de Genpact a changé la politique de mot de passe de l’entreprise, mais personne n’a programmé les robots pour s’adapter, ce qui a entraîné une perte de données. Les directeurs des systèmes d’information doivent constamment vérifier les points de congestion où leur solution RPA peut ralentir, ou du moins installer un système de surveillance et d’alerte pour détecter les hoquets affectant les performances. “Vous ne pouvez pas les laisser se promener librement ; vous avez besoin de commandement et de contrôle”, explique Srivastava.

7. Le contrôle garantit la conformité

Il existe de nombreux défis en matière de gouvernance liés à l’instanciation d’un seul robot, sans parler de milliers. Un client de Deloitte a passé plusieurs réunions à essayer de déterminer si son robot était masculin ou féminin, une question de genre valable, mais qui doit prendre en compte les ressources humaines, l’éthique et d’autres domaines de conformité pour l’entreprise.

8. Construire un centre d’excellence de la RPA

Les mises en œuvre de la RPA les plus réussies comprennent un centre d’excellence composé de personnes chargées de faire des programmes d’efficacité un succès au sein de l’organisation. Cependant, toutes les entreprises n’ont pas le budget nécessaire pour cela. Le centre d’excellence de la RPA élabore des business cases, calcule l’optimisation potentielle des coûts et le retour sur investissement, et mesure les progrès réalisés.

9. Ne pas oublier l’impact sur les individus

Enchantées par les nouvelles solutions brillantes, certaines organisations sont si concentrées sur la mise en œuvre qu’elles négligent de consulter les ressources humaines, ce qui peut créer des scénarios cauchemardesques pour les employés dont les processus et les flux de travail quotidiens sont perturbés.

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10. Intégrer la RPA dans l’ensemble du cycle de développement

Les directeurs des systèmes d’information doivent automatiser l’ensemble du cycle de développement, sous peine de voir leurs robots échouer lors d’un grand lancement.

En fin de compte, il n’y a pas de solution miracle pour la mise en œuvre de la RPA, mais Srivastava affirme que cela nécessite une philosophie d’automatisation intelligente qui doit faire partie du parcours à long terme des entreprises. “L’automatisation doit parvenir à une réponse – tous les si, alors et quoi – pour compléter les processus métiers plus rapidement, avec une meilleure qualité et à grande échelle”, conclut Srivastava.