Qu'est-ce que l'hyperautomatisation ? 

Cet article a été rédigé par Ma-Keba Frye, rédactrice de contenu SEO chez MuleSoft.

Les récents progrès réalisés dans les domaines de la robotique, de l'intelligence artificielle et du machine learning ont plongé les entreprises, tous secteurs confondus, dans une nouvelle ère de l'automatisation, appelée « hyperautomatisation ». À l'heure où 95 % des responsables des technologies de l'information et de l'ingénierie voient dans l'automatisation des workflows un axe de développement prioritaire, cette nouvelle opportunité a conduit de nombreuses entreprises à aller plus loin dans leurs initiatives de transformation digitale. 

Associant technologies avancées et outils de pointe, la nouvelle ère de l'automatisation doit sa croissance à l'automatisation robotisée des processus (RPA). Dans ce processus, des « robots » sont utilisés pour accélérer les tâches manuelles afin d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de gagner en précision et de réduire les erreurs. Le marché de la RPA est appelé à enregistrer une croissance à deux chiffres d'ici 2030. Quant au marché de l'hyperautomatisation, il devrait dépasser encore ces indicateurs et peser près de 600 milliards de dollars en 2022.

Cet article étudie l'évolution de l'automatisation dans le monde de l'entreprise et met en évidence les avantages et l'importance de l'hyperautomatisation.

Qu'est-ce que l'hyperautomatisation ?

Although RPA has been instrumental in improving business processes, it’s just one piece of the automation puzzle. RPA is limited to automating repetitive, predefined, less complex tasks — that’s where hyperautomation comes in. Gartner defines hyper-automation as “a business-driven, disciplined approach that organizations use to rapidly identify, vet, and automate as many business and IT processes as possible,” which can take RPA to greater heights while minimizing human resources input.  

En quoi l'hyperautomatisation est-elle importante ?

L'hyperautomatisation désigne un processus d'automatisation surpuissant qui associe plusieurs éléments clés : la puissance de l'intelligence artificielle (IA), du machine learning (ML), du traitement en langage naturel (NLP) et de la reconnaissance optique de caractères (OCR). Si l'hyperautomatisation repose au départ sur la RPA, elle la complète par diverses technologies avancées pour automatiser les processus de bout en bout grâce à des outils de pointe et à des techniques analytiques modernes, telles que l'IA, le machine learning et les systèmes de gestion de processus métiers (BPMS).

En d'autres termes, l'hyperautomatisation s'appuie sur l'automatisation et en amplifie les capacités pour créer un processus qui progresse et s'améliore en permanence grâce au potentiel des données. L'enrichissement de l'automatisation par une forme d'intelligence procure la puissance et la flexibilité nécessaires pour automatiser aussi bien les processus les plus complexes que les opérations non documentées qui reposent sur des informations non structurées.

Indépendamment de l'infrastructure et du travail répétitif d'une organisation, des robots d'automatisation peuvent, avec le soutien des technologies IA/ML, faire le tri parmi les données non structurées et prendre des décisions nuancées. Cette approche permet aux entreprises de répondre rapidement aux attentes de leurs clients, d'atteindre leurs objectifs, d'améliorer leur productivité et de gagner en efficacité.

Par exemple, les simples robots RPA se limitent à lire des factures et des documents standardisés et numérisés. Mais en ajoutant à la RPA des fonctionnalités OCR et NLP, on obtient des robots hyperautomatisés capables d'exécuter des tâches à la fois fastidieuses et intuitives (création de rapports commerciaux ou de contrats, lectures de factures, d'e-mails ou de documents officiels dans différents formats provenant de divers fournisseurs). Ces robots peuvent également écouter, lire et engager des discussions pour aider à apporter des éléments de réponse et à identifier les opportunités en un temps record.

Quels sont les avantages de l'hyperautomatisation ?

Il est important de comprendre que l'hyperautomatisation ne se résume pas au machine learning ou à l'intelligence artificielle. L'hyperautomatisation permet d'utiliser des outils d'automatisation sur différents systèmes, et donc d'exploiter l'automatisation sous la forme d'un processus global plutôt que d'éléments isolés. Ses avantages sont illimités :  

• Réduction des obstacles opérationnels : l'hyperautomatisation aide à piloter les systèmes legacy et à surmonter les contraintes opérationnelles en identifiant les processus inefficaces ou les obstacles qui perturbent les opérations de l'entreprise. En alliant l'IA à la RPA, il est possible de déterminer les bonnes pratiques pour optimiser les processus automatisés, et ainsi créer encore davantage d'impact. 
• Développement de travailleurs digitaux : renforcez les compétences de vos équipes en déployant des travailleurs digitaux chargés de collaborer avec vos employés pour leur apporter de l'aide ou augmenter leur productivité. Ces travailleurs digitaux, conçus grâce à des outils d'hyperautomatisation, peuvent également aider les consommateurs à parcourir des bases de connaissances, fournir des services de support et gérer des comptes.
• Accélération des tâches composites : l'hyperautomatisation accélère la transformation digitale et contribue à automatiser davantage de tâches qui font traditionnellement appel aux connaissances et aux interventions d'opérateurs humains. En rationalisant divers systèmes internes, l'hyperautomatisation améliore la visibilité sur les interactions, jusqu'ici dissimulées, entre les fonctions, les KPI et les processus.
• Amélioration de l'agilité métier : les organisations modernes doivent être capables d'adapter leurs processus aux nouveaux besoins du marché. L'hyperautomatisation leur permet de faire évoluer leurs opérations, de réagir face aux variations du marché et de saisir les nouvelles opportunités qui se présentent.

Quels sont les principaux cas d'usage de l'hyperautomatisation ?

Avec ses capacités d'intelligence robotique améliorées, l'hyperautomatisation permet aux organisations d'amplifier l'automatisation de leurs principaux processus métiers. Voici quelques exemples de cas d'usage :

• Santé : le machine learning, l'IA, le NLP et la RPA contribuent très largement à améliorer les processus dans le secteur médical. En combinant tous ces différents outils, l'hyperautomatisation permet aux établissements de santé de gagner du temps, de standardiser leurs processus et de réduire les erreurs en automatisant les tâches répétitives dans différents domaines : tests sur les patients, bilans comparatifs des médicaments, enregistrement des patients, vérification des assurances, etc.
• Services financiers : avec l'avènement des méthodes de prêt alternatives, le développement des fintechs et l'émergence de banques challengers, le secteur des services financiers est devenu plus concurrentiel que jamais. L'hyperautomatisation peut aider les institutions financières à transformer leurs opérations et à préserver leur compétitivité en améliorant l'intégration des clients, en rationalisant leurs processus de conformité et en leur permettant de gagner en rapidité et en précision.
• Service client : face aux fluctuations des demandes et des attentes des clients, les entreprises doivent imaginer des moyens d'adapter leurs opérations pour répondre aux préoccupations de leurs clients et améliorer leur expérience. L'intégration de l'hyperautomatisation dans les processus et systèmes de service client peut aider à réduire les tâches manuelles, à trier les demandes, à proposer rapidement des solutions et à rationaliser les workflows.

Fondamentalement, l'hyperautomatisation mobilise la force des organisations à rapprocher les employés, les systèmes et les robots d'automatisation de manière à encourager leur collaboration pour aider l'entreprise à atteindre ses objectifs de demain.