AVIS D’EXPERT – L’automatisation des processus métiers améliore la productivité dans les entreprises, mais les gains restent souvent imprécis. La mesure concrète et lisible de l’efficacité des automatisations va devenir un pilier pour la compétitivité des organisations. Elle ouvre la voie à une optimisation en continu des processus, fondée sur une analyse précise des données, qui va permettre non seulement d’améliorer la performance, mais aussi d’aligner les opérations sur les objectifs stratégiques.
Les explications d’Aure Pellefigue, responsable Marketing Produit chez Bonitasoft, pour les lecteurs de Solutions Numériques & Cybersécurité.
Dans les entreprises en recherche de gains de productivité, il est crucial de prendre un peu de hauteur et d’être en capacité d’évaluer régulièrement l’efficacité des processus métiers pour s’assurer qu’ils répondent aux objectifs fixés en amont. Pour les tâches automatisées, l’analyse détaillée des données d’exécution permet d’identifier les succès, les points de blocage, et d’apporter les ajustements nécessaires pour améliorer continuellement les performances. Il est essentiel de démystifier les données complexes issues des processus, en guidant les utilisateurs sur les indicateurs à privilégier. L’objectif étant de doter les métiers d’une compréhension fine pour une prise de décision éclairée.
La visibilité par les données
La clé pour optimiser les processus métiers automatisés réside dans la capacité à obtenir une visibilité complète sur ce qui se passe. Les statistiques telles que le volume, le temps d’exécution, et le nombre d’étapes apportent des insights précieux. Cela nécessite un outillage spécifique du processus, fourni par très peu de solutions qui permettent d’avoir dans un même univers un cercle d’optimisation : design, développement, automatisation, observations des données, implémentation et résultats sur la productivité. La finalité première étant de pouvoir effectuer les modifications sur le bon niveau du processus.
Mesurer en continu l’efficacité des processus permet non seulement de s’assurer de leur performance par rapport aux objectifs fixés, mais aussi d’identifier rapidement les opportunités d’amélioration. C’est également un moyen pour les fonctions supports de rendre des comptes de façon précise et d’affiner leur stratégie d’automatisation grâce à des reportings détaillés et compréhensibles de tous. Ainsi, la DSI mesure mieux l’impact des automatisations qu’elle développe, le service client évalue les bénéfices d’un traitement automatisé de certaines demandes.
Avec ces remontées de données, finie l’opacité derrière l’automatisation d’un processus ! Tout pourra désormais être observé, étudié et analysé en détail pour s’assurer d’avoir mis en place le meilleur processus et de la meilleure des manières pour l’entreprise, c’est-à-dire la plus efficiente et performante.
Les données au service de l’optimisation
Les outils d’analyse jouent un rôle déterminant dans cette démarche d’amélioration continue au plus près du processus. En permettant une compréhension approfondie du fonctionnement réel, ces technologies offrent la possibilité d’évaluer l’efficacité des opérations, d’identifier les blocages, et de réaliser des modifications ciblées pour améliorer la performance. Elles permettent de détecter les inefficacités, comme les tâches chronophages ou les étapes devenues inutiles, pour les corriger de manière proactive.
L’accès à des tableaux de bord dynamiques, des données exploitables et facilement compréhensibles soutient la prise de décision éclairée et aide à piloter les projets d’automatisation alignés avec les objectifs.
IA et Machine learning pour exploiter tout le potentiel des données d’exécution
L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (machine learning/ML) permettent d’envisager de nouveaux champs d’analyse et d’optimisation en profondeur des automatisations. L’IA peut en effet aider à extraire des informations précieuses à partir des données et faire émerger des modèles. Ceux-ci vont nourrir, grâce au machine learning, des algorithmes d’analyse et de détection de tendances, de dépendances ou d’anomalies.
En exploitant ainsi les données issues de l’exécution des processus, il est possible de déterminer des facteurs de corrélation pour mieux cerner les causes racines d’écarts entre objectifs et résultats observés. Dans la même veine, sur la base d’apprentissages, on peut envisager d’anticiper le déroulement d’un processus en cours – non-respect des objectifs/SLA, durée restante, survenue d’événements indésirables – pour alerter les utilisateurs. Enfin, ces analyses causales et prédictives pourront déboucher sur des recommandations d’actions correctives du processus en cours d’exécution, qui pourraient même être formulées en temps réel, voire des propositions de modification structurelle des automatisations pour en améliorer la performance.
L’automatisation des processus métiers a ouvert la voie à des gains d’efficacité. Mais pour réaliser pleinement leur potentiel, ces processus doivent être continuellement évalués et optimisés. On peut déjà voir plus loin avec la création de “routines” pour surveiller d’éventuels écarts par rapport aux objectifs/cibles de performance. La définition de valeurs cibles personnalisées, accompagnées de tableaux de bord dédiés avec des indicateurs précis permet d’envisager une analyse de données encore plus fine. L’IA vient élargir le champ des possibles : analyse de causes profondes, anticipation de toute situation qui irait à l’encontre des objectifs, recommandations d’amélioration. Avec en ligne de mire l’objectif de vérifier que la mise en œuvre de l’automatisation des processus tient ses promesses et atteint ses objectifs, les entreprises peuvent mettre en place un facilitateur d’automatisation aligné sur leurs objectifs métier..
Aure Pellefigue
