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IDC prévoit que l’impact économique mondial de l’automatisation intelligente dans tous les secteurs d’activité et les fonctions informatiques avoisinera les 3 000 milliards de dollars d’ici la fin 2022.
Le début de l’ère industrielle s’est marqué par l’utilisation de l’automatisation des processus dans le secteur industriel. Les outils d’automatisation ont fait leurs preuves en rendant les processus commerciaux plus efficaces et performants. Avec la mondialisation et l’évolution des écosystèmes industriels, une nouvelle approche, plus unifiée et avancée, a rejoint cette évolution et n’est pas passé sans faire d’échos.
Cette approche révolutionnaire est «l’hyperaumatisation ».
Dans cette article, nous allons traiter l’hyperautomatisation en répondant aux questions suivantes :
- Qu’est-ce qu’on veut dire par l’hyperautomatisation ?
- Quelle est la différence entre l’automatisation, hyper-automatisation et automatisation intelligente ?
- L’hyperautomatisation : une stratégie profitable aux entreprises
Qu’est-ce que l’hyper automatisation ?
Considérée comme l’une des 10 tendances technologiques stratégiques de l’année (Cité dans le rapport Gartner Top Strategic Technology Trends ), l’hyperautomatisation consiste à automatiser tous les processus en se basant sur le traitement numérique de la Data.
L’hyperautomatisation révolutionne l’automatisation traditionnelle avec l’objectif de mettre en place des systèmes entièrement indépendant et autonome, avec la capacité de réaliser des taches complexes telles que l’anticipation des scénarios et la prise de décision, qui nécessitaient une réflexion humaine autrefois.
Dans une démarche de digitalisation, imposée par la mondialisation et le progrès technologique, l’hyperautomatisation s’invite à cette gavotte transitoire en s’emparant d’une boite à outils tels que l’automatisation des processus par la robotique (RPA), l’apprentissage machine (ML) et l’intelligence artificielle (IA) dans le but d’automatiser les processus métier les plus complexes et permettant ainsi la réussite de cette transformation numérique.
L’automatisation, hyper-automatisation et automatisation intelligente : une trilogie évolutionnaire ou complémentaire?
L’automatisation et l’hyper-automatisation et l’automatisation intelligente sont aujourd’hui des concepts distincts, mais intrinsèquement liés par l’objectif de leur mis en place et qui est l’optimisation des processus organisationnels.
L’automatisation traditionnelle consiste à se concentrer sur l’automatisation des tâches répétitives individuelles telles que le déploiement d’un robot collaboratif plutôt qu’un travailleur humain pour les applications répétitives, alors que l’hyper automatisation s’appuie sur l’optimisation de l’ensemble des processus déjà optimisés.
Quand on parle du lien entre l’automatisation intelligente (IA) et l’hyper automatisation, on considère que toutes les deux tendent vers l’utilisation des plateformes et des outils d’automatisation alimentés par l’IA dans une perspective commerciale et informatique. Elles font référence à l’utilisation de l’automatisation pour rationaliser les processus à l’aide de technologies et d’améliorations poussées, permettant ainsi d’améliorer la qualité des résultats d’automatisation et la qualité des interactions avec les clients.
Cependant, l’automatisation intelligente comprend l’automatisation des processus robotiques (RPA), l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), alors que l’hyperautomatisation est une approche disciplinée axée sur les process que les entreprises utilisent pour identifier, contrôler et automatiser rapidement autant de processus commerciaux et informatiques.
Par conséquent, l’automatisation intelligente est l’ensemble des technologies utilisée au service de l’hyper automatisation.
Même si Gatner considère l’hyperautomatisation comme l’une des principales tendances 2020, son adoption doit être précédée par une étude permettant de voir si cette approche de bout en bout pourra apporter une valeur aux procédés de l’entreprise.
De ce fait, les entreprises doivent mettre en place une Roadmap permettant de clarifier la vision stratégique, et d’aligner ainsi les objectifs commerciaux aux outils d’automatisation nécessaires pour les atteindre.
Pour construire sa stratégie d’implémentation de l’hyperautomatisation des processus métier, il est élémentaire de prendre en considération 3 éléments clé notamment : le chiffre d’affaire, le coût et les risques.
Un tel paramétrage permet aux fabricants, en premier lieu, de mener des réflexions sur les technologies qui pourront améliorer leur processus et accroître leur productivité et leur performance. Ensuite optimiser la conception de leurs processus pour diminuer les coûts et réaliser des économies d’échelle, tout en prenant en compte les risques de non-conformité.
L’hyperautomatisation : une stratégie profitable aux entreprises
Entre la réduction des interventions humaines dans les tâches répétitives qui prennent beaucoup de temps, l’efficacité qui augmente au sein de l’entreprise, la productivité et l’ambiance du travail – parce que les employés passent plus de temps à travailler sur des projets de réflexions à forte valeur ajoutée plutôt que des tâches subalternes, aucune entité ne peut nier les avantages de l’automatisation.
La plupart des entreprises adoptent aujourd’hui une approche ad hoc de l’automatisation, n’automatisant qu’une partie des tâches répétitives et délaissant une grande, plus complexes et nécessitant « une réflexion humaine ».
Ces lacunes dans l’automatisation traditionnelle peuvent être comblées en adoptant une approche unifiée de l’automatisation à l’échelle de l’entreprise (hyperautomatisation), en utilisant des outils de développement de processus à faible code et d’orchestration des tâches.
Ces processus peuvent ensuite être simplifiés et optimisés par le biais des outils d’orchestration. Les processus sont alors réalisés en moins de temps, avec moins d’erreurs et moins de ressources. Les algorithmes d’IA et de ML peuvent alors optimiser ces processus en coordonnant les ressources informatiques, en analysant les données historiques et en temps réel, et en prenant des mesures automatisées pour éviter les retards.
Après l’exécution des taches par un planificateur de tâches d’entreprise ou une plateforme d’automatisation de la charge de travail, l‘IA peut être utilisée pour l’exploration des processus.
En coordonnant une gamme d’outils avec une solution unique et unifiée, les entreprises sont en mesure de réagir rapidement à l’évolution du marché.
Ceci demeure l’objectif ultime de l’hyperautomatisation.
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