Le RPA (Robotic Process Automation ou Automatisation des Processus Robotiques) est devenu un outil inestimable pour la transformation numérique organisationnelle. Il a évolué rapidement au cours des dix dernières années et est maintenant capable d’automatiser les interactions homme-machine en entreprise. Pour les opérations IT, le RPA peut automatiser efficacement les tâches répétitives telles que la mise à jour des contrôles du système. Mais ce n’est qu’un début. Cette logique a déjà tendance à se développer, tant en externe qu’aux nouveaux services que l’IT doit prendre en charge.

Le plus important est d’identifier et de comprendre où se trouve le travail à faible valeur ajoutée pour que l’intervention humaine puisse être réduite sur ce type de tâche. Tout d’abord en automatisant la tâche à l’aide du RPA, puis idéalement en modifiant ou en supprimant le processus complètement.

Le RPA est un élément de plus en plus central pour l’intégration des applications (EAI) au sein des plates-formes avec une connectivité API limitée ou inexistante. Si nous prenons par exemple un site de vérification des dossiers médicaux, où il est possible d’entrer les détails du praticien pour trouver des informations telles que son autorisation d’exercice de la médecine, il n’y a pas d’API système-à-système facile qui peut exécuter une intégration réussie.

Ce serait un cas d’utilisation idéal pour les robots afin d’imiter le comportement de l’employé et extraire des informations sans que l’utilisateur ait besoin de faire quoi que ce soit.

Les entreprises trouvent certainement que leur moteur RPA possède déjà toutes les caractéristiques dont elles ont besoin pour construire leur processus. Cependant, il se peut très bien qu’elles soient confrontées à des scénarios exigeant une logique que leur fournisseur de RPA n’a pas ; ce qui révèle aujourd’hui certains challenges. En règle générale, les moteurs RPA devraient avoir toute la facilité nécessaire pour définir la logique business et avoir les structures en place pour traiter une grande variété de cas d’utilisation – tels que les opérations, événements, portails et services d’intégration.

Si le moteur RPA couvre la majorité des cas d’utilisation, le reste peut être réalisé en créant une fonctionnalité qui permettra d’étendre les capacités du moteur RPA d’une manière évolutive et qui garantira que les mises à niveau ne perdent pas les fonctions étendues. Et l’accomplir avec une démarche low-code peut d’autant plus augmenter l’importance de son adoption.

Le RPA arrivera à maturité dans quelques années et la plupart des logiciels finiront par adjoindre un degré d’automatisation intégré ou un module complémentaire RPA pour gérer plusieurs scénarios. En outre, les fournisseurs trouveront des moyens d’identifier les tendances et de recommander des méthodes pour les automatiser. C’est à ce moment que le Machine Learning et le RPA travailleront en étroite collaboration.

Le travail a déjà commencé pour les fournisseurs de RPA qui souhaitent intégrer des concepts de Machine Learning pour permettre aux robots d’apprendre de leurs activités. Ce travail s’articule actuellement autour de deux axes principaux :

– Identifier où un processus peut être modifié
– Recommander le changement et/ou effectuer la modification (en fonction du niveau de confiance)

La prochaine étape dans l’évolution du RPA est d’apprendre des processus déjà réussis à travers le monde et d’accélérer l’innovation par la collaboration. En particulier lors de l’automatisation de l’étape d’approbation, où le RPA devrait recommander quelles sont les étapes à envisager, le scénario d’exception, le traitement des exceptions et la façon d’impliquer les employés dans la boucle.

Le RPA s’est déjà imposé comme un outil essentiel de transformation numérique pour les DSI et les CTO ayant des cas d’utilisation prouvés. Dans les années à venir, il y aura d’autres améliorations technologiques, une automatisation des processus plus manuels et pilotée par le RPA, tout cela nous faisant

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Xavier Grimaud est Vice-Président France Appian