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04/04/2017

Qu'est ce que la robotisation des fonctions tertiaires

Après avoir envahi nos usines, les robots prennent place dans notre quotidien et dans les entreprises sous différentes formes : intelligence artificielle, automatisation de tâches répétitives, assistance et aide à la prise de décision, etc.
Au-delà du phénomène technologique, Sia Partners est convaincu qu’il s'agit d'une révolution telle que l’ont été la mécanisation de l'agriculture ou la robotisation dans l'industrie. C'est d'ailleurs de ce phénomène qu'est issue la terminologie de robotisation tertiaire qui regroupe des technologies allant du SDA - Software desktop automation, la RPA - Robotic Process Automation, la Smart Automation ou à l'Intelligence Artificielle.
Les entreprises implémenteront dans les trois à cinq années à venir des solutions de robotisation tertiaire. Les impacts seront à plusieurs niveaux de l’organisation : optimisation des processus, revalorisation des compétences, amélioration des conditions de travail etc.
Les intérêts pour la DSI sont multiples et peuvent s’illustrer dans la valorisation des coûts IT, la modification de l’organisation du travail en assignant les tâches répétitives à des robots, et également l’apport de solution à ses partenaires stratégiques. L’automatisation des processus va permettre à la DSI de se positionner comme un centre de valeur et de compétences qui d’une part sélectionne les technologies adéquates et d’autre part réalise leurs implémentations selon les contraintes métiers.
Ces éléments se traduisent sur un marché de la robotique RPA en croissance dont la valeur pourrait atteindre les 10 Milliards d’euros entre 2020 et 2025 selon les principaux instituts.

 

Repartir des basiques : qu’est-ce que l’automatisation /  robotisation ?

L’automatisation est la combinaison des avancées de la technologie (et de la mécanique dans certains cas également) pour mettre en œuvre des processus de complexités différentes ayant pour but de réduire la charge de travail réalisée par un humain et de l’assurer par un robot ou une machine sans perdre en efficacité.

De nos jours, l’automatisation ne touche plus uniquement le secteur industriel, mais également le secteur tertiaire. En effet, l’automatisation de certaines fonctions tertiaires est devenue une alternative pour les entreprises souhaitant optimiser l’exécution de certains processus afin d’améliorer l’efficience et l’efficacité tout en conservant voire améliorant les qualités d’exécution. Les ressources consacrées à ces tâches peuvent ainsi être orientées sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

L’automatisation / robotisation dans le secteur tertiaire

L’automatisation ou la robotisation tertiaire arrivent au sein des entreprises de service par le biais des systèmes d’information, et il est indispensable, pour une bonne compréhension, de distinguer les différents types de technologies la traitant. Sia Partners propose la déclinaison suivante pour identifier et distinguer en trois types de technologies : la RPA ou Robotic Process Automation (qui inclut la RDA - Robotic Desktop Automation), la Smart automation et l’intelligence Artificielle (dont le deep learning est une des composantes).

 

La SDA (Software Desktop Automation), la RDA (Robotic Desktop Automation) et la RPA (Robotic Process Automation) sont des technologies permettant d’automatiser les processus et les actions des utilisateurs soit par l’enregistrement des actions des utilisateurs, soit par la modélisation et l’automatisation des processus. Dans le cas de la SDA ou de la RDA, le robot capture les actions effectuées au sein d’un logiciel à l’aide de différentes technologies, la plus courante d’entre elles est le “screen-scraping”. Dans le cas de certaines solutions, le robot traite et convertit les actions en processus automatisés afin de faciliter le travail des employés.

La RPA dispose de plusieurs avantages dont :

  • Le faible coût d’implémentation : la technologie vient s’installer en surcouche des systèmes existants et ne nécessite pas de transformation du SI ;
  • Son efficacité et sa performance : la RPA permet de traiter des tâches répétitives dans des temps record ;
  • La qualité des données: contrairement à un humain, le robot exécute les tâches avec un taux bien plus faible d’erreur. L’intégrité des données est ainsi préservée et améliorée.

En effet, la RPA permet de réaliser des économies de coûts significatives tout en améliorant la productivité grâce au fonctionnement 24h/24 et 7j/7 des robots.  Par exemple, le taux d’erreur humaine sur une tâche peut atteindre 10% tandis que celui d’un robot reste quasi-nul quelle que soit la durée passée sur cette tâche.  Plusieurs facteurs encouragent la mise en place d’une telle technologie pour la gestion de tâches récurrentes à l’exemple des clôtures budgétaires ou encore des processus de gestion des utilisateurs d’une application etc.

 

La Smart Automation regroupe les solutions empruntant les capacités de la RPA auxquelles sont ajoutées des composantes d’intelligence artificielle. Grâce à la smart automation, des règles de gestion métiers complexes peuvent être configurées et peuvent aboutir à des prises de décisions automatiques. Cette notion n’est pas à confondre avec la RPA qui, elle, traite uniquement d’automatisation d’actions quotidiennes pour faciliter le travail des employés. L’automatisation de processus métiers lourds nécessitant plusieurs validations ou encore impliquant de nombreux acteurs devient possible grâce à la Smart Automation.

Un des cas d’usage de la smart automation est le processus d’attribution des prêts ou l’octroi d’une assurance.  Ces processus nécessitent de collecter beaucoup d’informations sur les clients ce qui entraîne des lenteurs dans les délais de réponse. La smart automation permet par une automatisation simple de donner des réponses rapides aux demandes de prêts ou d’assurances.

Une autre illustration : les stations de travail autonomes. Dans l’industrie 4.0, des stations d’assemblage automatiques permettent de fabriquer des pièces ou encore des produits finis complexes sans intervention humaine. Chaque pièce est référencée par une étiquette RFID. Cette dernière permet à la station d’assemblage automatisée de vérifier son origine, d’identifier le vissage et le placement nécessaire de chacune  des pièces dans la chaîne d’assemblage et de finaliser le montage de la pièce industrielle à produire.

 

L’intelligence artificielle (dont le Deep Learning) quant à elle a pour but de résoudre des problèmes complexes d’ordre logique ou arithmétique. Bien au-delà de cette définition, elle permet au robot de s’adapter à l’environnement et proposer des solutions adéquates au contexte et au besoin à un instant précis. Le robot n’est plus qu’un simple exécuteur de tâches mais devient également force de propositions.

De nos jours, elle peut se présenter sous forme de chatbot ou d’aide en ligne robotisés par exemple. De nombreux sites internet proposent une assistance en ligne via un chat. Il s’agit d’un robot qui analyse les messages écrits ou encore les messages vocaux et propose des réponses pertinentes. Pour ce faire, ces machines sont souvent dotées de ce que l’on nomme l’apprentissage profond (Deep Learning). Le Deep Learning est une composante de l’intelligence artificielle qui permet à un robot d’auto-apprendre. Il repose sur plusieurs algorithmes tels que les réseaux neuronaux grâce auxquels le robot enregistre les nouvelles données acquises en les contextualisant et en les reliant avec les données d’ores et déjà acquises. L’ensemble de ces données constitue une base de connaissances, que le robot utilise pour résoudre les problématiques auxquelles il a déjà été confronté et qui lui permet d’aboutir, grâce à l’intelligence artificielle, à la résolution de problèmes jamais rencontrés.

Maturité des types d’automatisation

Si la RPA jouit d’une maturité avancée, la Smart automation et l’intelligence artificielle ne sont qu’à leurs débuts. Dans les fonctions tertiaires, les solutions disponibles de RPA s’adaptent actuellement à tous les secteurs et permettent rapidement d’automatiser la plupart des processus dès lors qu’ils ont des règles définies. C’est ainsi que les centres d’appels ou centres de relation clients ont su introduire la RDA et la RPA pour faciliter la prise en charge et l’instruction des demandes clients par exemple.

La maturité des solutions de Smart automation et d’intelligence artificielle nécessitent encore des développements mais certaines solutions proposent déjà des solutions très satisfaisantes telles que, pour n’en citer que quelques-unes, JulieDesk – automatisation de la gestion des rendez-vous, Yseop –  analyse de données et génération de rapports financiers. La maturité des solutions varie en fonction des types d’intelligence artificielle : maching learning, deep learning, analyse de texte, analyse d’image, analyse vocale et autres. Les technologies émergent et se consolident progressivement dans plusieurs solutions déjà disponibles sur le marché. Certaines doivent encore progresser et nécessiter des investissements pour atteindre des coûts abordables et des performances et une qualité de service acceptables pour les entreprises.

Ces différentes technologies sont en réalité plus complémentaires que concurrentes. Il est tout à fait possible de mettre en place la RPA dans un premier temps sur un périmètre pertinent et évoluer vers d’autres solutions de type Smart automation ou Intelligence Artificielle plus tard et sur d’autres périmètres.

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Marguerite Delalonde – Consultant

Badr Bouganga – Consultant

Théo Tamisier – Consultant

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