Florence Bollaert

Florence Bollaert

Directrice en charge de l’offre RPA/IA pour la région Grand Ouest – CGI

L’intelligence artificielle et le RPA (Robotic process automation) sont de plus en plus sollicités pour accélérer la transformation. Ces technologies permettent de replacer à sa juste place des collaborateurs trop souvent immergés dans une multitude de tâches à accomplir induites par la multiplication des outils à utiliser, la complexification des actions à mener et l’acquisition permanente de nouvelle façons de travailler. Au-delà de la seule problématique d’optimisation, un projet d’IA/RPA peut générer de nombreuses (autres) retombées positives sur le long terme. Mais mener (et réussir a fortiori) un projet d’IA et de RPA peut comporter quelques risques. Florence Bollaert, Directrice en charge de l’offre RPA/IA au sein de CGI, livre six conseils pour les éviter et donner un coup d’accélérateur à votre transformation.

1. Comprendre la différence entre IA et RPA

Le RPA, c’est le fait de confier à un logiciel appelé « automate » des tâches répétitives que l’humain effectue sur son ordinateur, à faible valeur ajoutée et qui concernent souvent de gros volumes. L’automate interagit avec toutes sortes de supports et reproduit à l’infini des règles de gestion déterminées par les humains. Il peut par exemple envoyer des emails, faire des mises à jour dans une application d’entreprise, rassembler des documents sur un sharepoint, etc. C’est une aide précieuse, mais il faut guider l’automate dans ses premiers pas pour qu’il puisse être efficace. Derrière le terme d’IA, on trouve en fait des approches comme le Machine Learning ou le Deep Learning. Le moteur se base cette fois sur un historique de données pour déterminer comment réussir à dégager des tendances, des prédictions. Par exemple l’IA peut déterminer un label avec un pourcentage de fiabilité. Le RPA et l’IA sont deux technologies complémentaires. Ainsi les outils de RPA généralistes incluent souvent des briques d’IA, notamment pour la Reconnaissance optique de caractères (OCR)[1] afin d’augmenter le champ des possibles et aller encore plus loin dans le service rendu. L’Intelligent process automation (IPA) ou automatisation intelligente, combinaison des approches RPA et IA, donne naissance à des assistants automatisés de plus en plus autonomes, capables de mieux percevoir, décider, agir et apprendre.

2. Cartographier les tâches éligibles

Potentiellement, et contrairement à certaines idées reçues, le RPA peut concerner tous les métiers et tous les secteurs d’activité. Dès lors que l’organisation compte de nombreux outils, parfois vieillissants, des empilements de fichiers Excel ou de calculs intermédiaires, des tâches humaines répétitives, des volumes à traiter variables dans le temps, l’automatisation peut s’avérer bénéfique. L’important est de cibler les tâches chronophages, celles pour lesquelles ces technologies vont apporter de la valeur pour l’organisation. Le RPA simplifie le parcours du collaborateur, en confiant ces actions à des logiciels. Le prérequis est d’adopter une approche « lean » des processus, c’est-à-dire de les décomposer en tâches pour identifier celles qui sont inutiles, redondantes, les gaspillages ou les tâches qui peuvent être optimisées voire automatisées. Sans oublier bien sûr de prioriser les tâches ainsi identifiées qui pourront être traitées rapidement, de manière à réaliser des « quick wins ». Attention, le RPA n’est pas la solution à toutes les problématiques mais bien un outil supplémentaire au service des métiers.

3. Définir les objectifs et KPI attendus

L’automate peut préparer le travail de l’humain en amont, accélérer les traitements et archiver le résultat en aval. Il travaille soit directement sur poste de façon coordonnée avec le collaborateur, soit de façon asynchrone et centralisée. Le collaborateur peut ainsi se concentrer sur son cœur de métier et son pouvoir décisionnel : il gagne du temps et valorise ses actions. Mais ce n’est pas tout. L’automate fait moins d’erreurs que l’humain et va plus vite dans certaines actions simples, il aide alors au respect des délais, prévient parfois la génération de litiges ou peut même éviter des pénalités. Le logiciel peut également aider à répondre à des exigences règlementaires, qui évoluent constamment. Au-delà d’un gain quantitatif, il apporte un gain qualitatif à l’organisation ainsi qu’une vraie qualité de travail. Une fois les objectifs fixés, il reste à déterminer le ROI, le retour sur investissement du projet de RPA. Dans la balance se trouvent les coûts induits – le temps investi par les métiers et l’équipe technique ainsi que le coût des licences des outils mis en œuvre – ainsi que les gains en matière de temps libéré, de réduction des pénalités potentielles, de réduction de risque, d’amélioration du bien-être des collaborateurs au quotidien, etc. Un très large spectre d’indicateurs peut être défini. Quelques mois plus tard, le ROI pourra être vérifié afin de calculer la rentabilité de l’opération.

4. Aligner les moyens sur les ambitions

Le périmètre défini dépend des problématiques de l’entreprise et de son budget. L’éventail des scénarii est large et peut aller d’un simple automate installé sur un poste de travail à une ferme de centaines d’automates. La taille de l’équipe projet a peu d’importance, du moment que ses membres sont moteurs et que des cas d’usage éligibles au RPA ont été détectés – ce type de projets peut d’ailleurs les mettre en lumière au-delà de leur cercle naturel. En testant la solution sur une équipe réduite, l’objectif est de faire la preuve par l’exemple en faisant des premiers testeurs des ambassadeurs de l’outil auprès d’un panel large. Commencer par un automate simple permet également à l’organisation de mieux se projeter dans la solution, à moyen et long terme.

5. Impliquer les collaborateurs

Un projet de RPA est avant tout un projet humain, qui va toucher de très nombreuses personnes au sein de l’entreprise. C’est un projet de transformation radicale, même si son périmètre est limité. Les collaborateurs concernés doivent donc être fortement impliqués. Il peut y avoir des réticences : la machine se substituant en partie à l’humain, la crainte de voir une partie de son travail s’envoler peut émerger. C’est pourquoi l’accompagnement revêt une importance cruciale. Les équipes doivent monter en gamme et en compétences pour suivre la transformation et ne pas la subir. Le logiciel reste un outil au service du métier, que les collaborateurs apprennent à maîtriser grâce à un accompagnement rythmé et adapté au contexte. Pour réaliser un automate, comptez de 2 semaines à 2 mois avec une équipe aguerrie au RPA. Grâce à l’accompagnement sur ce type de projet, l’expérience des équipes métier se forge dans les premières semaines. En utilisant l’outil, les collaborateurs repèrent les exceptions, les cas jusqu’alors non-automatisés, qui pourront le cas échéant être traités par l’automate ensuite. L’idée étant d’ajuster l’automate de façon itérative pour qu’il rende le meilleur service possible dans la limite du ROI fixé au préalable.

6. Choisir le bon partenaire

Last but not least, le choix du partenaire technologique est une étape déterminante. C’est lui qui accompagne l’entreprise dans la sélection d’une solution adaptée à ses problématiques. Un accompagnement qui doit être de bout en bout et en proximité pour assurer le suivi à chaque étape du projet : acculturation au RPA, émergence des cas d’usage, étude d’opportunité, conception, développement, maintenance et accompagnement au changement. Comme chaque domaine possède ses spécificités, une expertise pointue de votre secteur d’activités est une sérieuse plus-value – c’est d’ailleurs l’intérêt de faire appel à un partenaire tel que CGI qui rassemble des consultants métier et une communauté RPA forte en France pour partager leur expérience. Un bon partenaire sera à même de mener votre projet RPA rapidement, avec professionnalisme. Au-delà de l’outil de RPA sélectionné, la valeur ajoutée réside dans la démarche du partenaire et dans sa capacité à répondre présent et à soutenir vos équipes. 


[1] Optical character recognition (OCR)

A propos de l'expert

Florence Bollaert

Florence Bollaert

Directrice en charge de l’offre RPA/IA pour la région Grand Ouest – CGI

Florence Bollaert est Directrice en charge de l’offre RPA/IA pour la région Grand Ouest chez CGI