L'automatisation robotisée des processus (RPA) fait référence à l'utilisation de robots logiciels ou de « bots » pour automatiser les tâches courantes hautement répétitives généralement effectuées par des humains. Ces tâches impliquent souvent d'interagir avec des applications et des systèmes numériques de manière structurée et basée sur des règles (de la même manière que Minitab utilise l'IA). La RPA est largement utilisée pour améliorer l'efficacité, la précision et la conformité de divers processus opérationnels.
La RPA de pointe s'étend désormais au-delà des tâches répétitives, en tirant parti de « l'automatisation intelligente » (AI) pour reconnaître le texte et prendre des décisions probabilistes en cas d’incertitude. C'est là que l'analyse prédictive peut encore améliorer la valeur commerciale de la RPA.
La RPA est généralement utilisée pour l'automatisation des tâches courantes telles que la saisie, les données à copier-coller, le déplacement de fichiers, le remplissage de formulaires, l'extraction de données et le traitement des transactions. En automatisant les tâches courantes, la RPA réduit le risque d'erreurs humaines, accélère les temps de traitement et permet aux employés de se concentrer sur des activités plus stratégiques à valeur ajoutée.
La RPA peut être utilisée dans différents domaines d'une organisation. Dans le domaine de la finance et de la comptabilité, elle peut vous aider à automatiser le traitement des factures, les comptes fournisseurs/clients et les rapports financiers. Dans le domaine du service client, la RPA peut potentiellement traiter les demandes des clients, traiter les commandes et gérer les données client. Dans le domaine des ressources humaines, elle peut vous aider dans le traitement des salaires et l'administration des avantages sociaux. En ce qui concerne la chaîne d'approvisionnement, la RPA peut automatiser la gestion des stocks et le suivi logistique.
Il est assez courant que les systèmes de RPA tirent parti de la reconnaissance de texte pour améliorer leurs capacités, permettant la lecture de documents et l'automatisation de tâches plus complexes et non structurées. La reconnaissance de texte implique le traitement et l'analyse de grandes quantités de données textuelles pour extraire des informations pertinentes, effectuer la correspondance des expressions et prendre des décisions. Entre autres, les outils de RPA intègrent désormais des fonctionnalités de reconnaissance de texte pour analyser les e-mails et les documents, comprendre les retours client, traiter et catégoriser des volumes de documents et contrôler la conformité.
La RPA dépend de règles pour automatiser les processus, mais ne serait-il pas encore mieux que les RPA puissent étendre leurs capacités pour prendre des décisions fiables en cas d'incertitude ? L'analyse prédictive permet d'étendre les RPA de cette façon. En outre, les RPA fonctionnent désormais de manière complémentaire avec des outils d'exploration de processus (tels que SAP Signavio ou Celonis) pour identifier les processus inefficaces ou non conformes. L'étape logique suivante consiste à ajouter des analyses prédictives pour étendre les capacités de « l'automatisation intelligente » afin d'inclure des fonctionnalités telles que la prévision des risques liés aux indicateurs clés de performance et la signalisation pour que les RPA prennent des mesures d'atténuation préventives.
Exemple 1 : Gestion des stocks. Imaginez un système de RPA basé sur des règles qui automatise non seulement la réorganisation des stocks en fonction des seuils de stock, mais prend également des décisions de réorganisation en analysant les schémas prévus à l'aide de données système ERP supplémentaires. Nous savons tous que les ruptures de stock peuvent arriver, car l'optimisation des stocks ne dépend pas seulement de la quantité de stock disponible. L'utilisation d'une approche basée sur les données et de l'analyse prédictive peut contribuer à optimiser les stocks et la rentabilité. Une fois que vous avez les informations et le modèle prédictif, vous pouvez déployer le modèle dans la RPA, à l'aide de solutions telles que Minitab Model Ops®, pour prendre de meilleures décisions.
Exemple 2 : Prévention des fraudes. L'objectif principal de la RPA est d'être efficace et d’agir plus rapidement. Si certaines règles puissent être définies, comme le nombre de transactions par compte, l'ampleur des transactions, etc., l'analyse prédictive peut identifier des schémas dans les données de transaction et le comportement des clients qui peuvent signaler ou bloquer des activités frauduleuses. Une fois que vous avez pris les mesures appropriées pour détecter la fraude et créer votre modèle, déployez le modèle dans la RPA pour améliorer la prise de décision du système.
Toute organisation déployant la RPA comprend l'importance de l'efficacité et du « déploiement de modèles » car elle déploie efficacement des modèles basés sur des règles. En intégrant et en déployant l'analyse prédictive avec les RPA, la prise de décision est améliorée et les performances suivent.
A propos du blogueur invité
John Aaron (titulaire d’un doctorat en économie) est chef de projet SAP indépendant et consultant en transformation d’entreprise depuis 1995. Il est président de Milestone Planning and Research, Inc.
En plus d'être chef de projet, John est data scientist et a beaucoup travaillé dans l'analyse des processus opérationnels, les prévisions et l'apprentissage automatique appliqué. John a été membre adjoint du corps professoral de la Elmhurst University pendant cinq ans, où il a élaboré des cours et enseigné des programmes de maîtrise en science des données, gestion de la chaîne d'approvisionnement et gestion de projet.