Dans les années 1970, l’avènement du micro-processeur a bouleversé la façon de produire et fut considéré comme la troisième révolution industrielle. Dans le prolongement du développement des outils de production informatiques, le secteur industriel continue de moderniser ses chaînes de production, au point de parler désormais d’« usine intelligente ».
Les fonctions support au sein de grandes ou petites structures, impactées profondément par l’entrée dans l’ère informatique, ont industrialisé leurs chaînes de production, notamment comptable, automatisé certaines tâches et commencent à chercher une solution pour automatiser leurs processus.
Prenons l’exemple de la valorisation des stocks. La valeur d’un stock est le résultat de la multiplication des stocks en volume présents dans les espaces de stockage (magasins, entrepôts, etc.) par le prix unitaire de chaque type de produit. Le montant est obtenu via différents canaux : inventaire sur un ou plusieurs produits, comptabilisation des entrées et sorties de stocks à la réception et à la vente de la marchandise, etc. Si l’on simplifie à l’extrême (un type de donnée = une base de données), il y a au moins quatre bases de données qui viennent alimenter ce calcul. La multitude des bases, sous la responsabilité d’acteurs différents (ex : approvisionnements, finance, etc.), engendre bien souvent des écarts qui, eux-mêmes, vont impacter la nature des tâches du processus. Le temps qui pourrait être consacré à l’analyse va se déporter sur la résolution chronophage des écarts. Or, cette analyse est indispensable pour comprendre le business a posteriori et anticiper ses évolutions (exemples de la saisonnalité ou la géographie d’un produit), mais aussi piloter sa performance de façon efficace.
Un tel processus ne peut être automatisé sans faire « communiquer » les bases de données entre elles, à défaut d’en avoir une seule pour centraliser les données collectées. Ce qui implique également de redéfinir clairement les rôles et responsabilités de chacun dans la chaîne de production.
Automatiser, c’est d’abord supprimer les sources d’erreurs qui engendrent les tâches manuelles dans le but d’améliorer significativement la qualité des données. Au sens strict, c’est limiter l’action manuelle à l’impulsion initiale qui permet à l’objet de réaliser le mouvement dans son intégralité. Il n’est pas ici question d’imiter les tâches manuelles mais de les réaliser autrement, donc de revoir et redessiner les processus.
Dans ce moment de bascule entre l’existence de tâches manuelles et automatisées et l’émergence de processus automatisés ou automatiques rendus possibles par les outils de Robotic Process Automation (RPA), le facteur clé de réussite de l’automatisation d’un processus est profondément dépendant de la capacité du projet à intégrer le nouvel outil de RPA à l’existant.
Concevoir un processus efficace à partir du processus existant
Le concept de Robotic Process Automation (RPA) correspond à l’automatisation de processus par des outils, appelés « robots », capables de réaliser une suite de tâches. L’action de l’utilisateur n’est plus dans la réalisation de la tâche mais se limite au paramétrage initial du robot ainsi qu’à la gestion de l’exception (tâches qui ne peuvent être réalisées automatiquement).
Le principe d’automatisation implique tout d’abord de dresser un état des lieux du processus à automatiser. Dans une perspective de Lean Management, il faut identifier les tâches effectuées en doublon, celles à faible valeur ajoutée, les responsables de chaque tâche, les tâches en amont et en aval, etc. Mais d’autres points sont à évaluer :
- La qualité des données à l’entrée du processus et en bout de chaîne peut avoir des impacts sur la réalisation des tâches. Par exemple, des données erronées et/ou issues de deux bases de données différentes et/ou à des mailles différentes impliquent un processus de réconciliation et d’analyse des écarts afin de garantir la fiabilité de la donnée qui peut être long
- Un recensement ainsi qu’une évaluation des outils utilisés sont également nécessaires : ai-je connaissance de la totalité des outils impliqués dans mon processus ? Me permettent-ils de garantir l’intégrité et la qualité de la donnée ? Aident-ils les utilisateurs à réaliser leurs tâches ? Quel est le taux d’appropriation des outils dont disposent les utilisateurs ? Ces outils prennent-ils en compte les spécificités du business et/ou de l’organisation concernée ?
Une fois l’état des lieux de l’existant exhaustif (rôles et responsabilités, organisation, outils et processus), il convient de dessiner un processus cible assorti de sa feuille de route d’implémentation, sans oublier de prendre en compte l’aspect évolutif des structures avec lesquelles nous collaborons. Si des consultants interviennent dans une structure à forte croissance avec des enjeux liés à une volumétrie qui explose, le nouveau processus devra supporter cette croissance dans les deux sens du terme : la soutenir et y résister. Cela implique nécessairement de dessiner des processus dits « scalables » et un outil de RPA peut garantir cette « scalabilité » du processus.
Choisir son outil de RPA pour garantir l’efficacité du processus automatisé
Ce choix doit s’appuyer sur :
- L’évaluation de la réponse au besoin de l’utilisateur apportée par l’outil
- La capacité de l’outil de RPA à faire l’interface avec l’intégralité du Système Informatique (SI) existant en ne limitant pas l’évaluation de cette capacité d’interfaçage aux seuls outils aujourd’hui utilisés dans le processus étudié
- La capacité de l’outil de RPA à supporter la croissance et la stratégie de l’entreprise
- L’intégration des coûts de l’outil, incluant la maintenance et la licence, dans la stratégie budgétaire de la Direction des Systèmes d’Information.
Dans la mesure où il peut se déployer de façon transverse, il convient d’éviter de déformer le processus pour qu’il s’adapte à l’outil. Si l’on utilise ce dernier dans un processus prenant en compte les aspects d’automatisation, il devient possible d’exploiter l’ensemble des capacités techniques de l’outil de RPA.
Aujourd’hui, un outil de RPA ne limite pas ses apports à une automatisation de tâches, un séquencement de tâches ou un processus. Puisqu’il peut s’inscrire transversalement aux métiers, il pourra permettre une supervision plus globale des processus. Il apporte également une dimension user-friendly qui optimise le taux d’appropriation de l’outil par les utilisateurs. Enfin, dans une perspective de pilotage de l’activité, outre le temps dégagé pour l’analyse, les outils de RPA proposent bien souvent une application de reporting personnalisable et accessible sur tout type de dispositif.
Un processus automatisé : quels changements dans une organisation ?
Un outil de RPA implémenté en transverse ou sur un seul processus (financier, RH ou IT) procurera des gains sur plusieurs aspects qui viendront, in fine, apporter du temps pour l’analyse et le pilotage de la performance :
- La réduction du temps passé par l’utilisateur de l’outil de RPA à la réalisation des tâches. Son rôle se limite désormais à la gestion de l’exception et à l’élaboration de règles métiers pour paramétrer l’outil
- Un utilisateur, occupant un rôle de pilotage/supervision, qui peut savoir en temps réel l’état d’avancement du processus, ce qui limite la génération souvent chronophage de reportings parfois irréconciliables
- Un outil de travail collaboratif qui permet à tous, en temps réel, de connaître l’état d’avancement du processus et d’échanger des commentaires sur les documents mis en pièce jointe
- Un référentiel commun qui améliore la communication grâce à la possibilité de formaliser et documenter l’intégralité du processus dans l’outil, incluant les rôles et responsabilités de chacun
- Un référentiel commun à l’ensemble des utilisateurs du ou des processus outillé(s), quel que soit leur rôle, améliorant la qualité des données en limitant les impacts dus à la multiplicité des bases de données, comme les actions de réconciliation.
Izem Feknous, Managing Director, Inferensia
