Avec l’explosion des données et les nouvelles technologies d’automatisation, les organisations cherchent à optimiser les processus d’entreprise pour gagner en rentabilité. Elles constateront probablement que le système fonctionne bien jusqu’à ce que des données non structurées entrent en jeu. À ce moment-là, le processus peut s’arrêter net.

C’est un problème pour les entreprises qui veulent profiter pleinement de ce que l’automatisation robotisée des processus (RPA) peut offrir, notamment une plus grande efficacité et un coût total de possession (TCO) plus faible pour leurs projets d’automatisation.

Les données non structurées, le talon d’Achille de l’automatisation

Les données non structurées, tels que les PDF, les vidéos, les photos, les e-mails et les sites web, rendent difficile l’automatisation complète des opérations car ils exigent une intervention humaine pour analyser, comprendre les informations contenues dans chaque document et prendre une décision sur cette base. Les goulots d’étranglement se forment et ralentissent considérablement l’avancée des opérations en cours et ceci ne correspond absolument pas aux objectifs fixés lors du déploiement des projets d’automatisation

Cette situation est loin d’être rare, et représente une menace pour les ambitions d’automatisation des entreprises. Jusqu’à 60% des processus métiers contiennent des données non structurées. Par conséquent, 60% du temps, les robots sont obligés de cesser leur travail jusqu’à ce qu’un humain intervienne.

Par exemple, le papier est omniprésent à toutes les étapes du traitement des réclamations. Les gens envoient des documents physiques ou scannés par courrier ou par e-mail à un système, où des opérateurs/ gestionnaires doivent ensuite les examiner et les classer à la main. Pour ceux qui rêvent d’une automatisation totale, c’est un cauchemar.

Cela pourrait également expliquer pourquoi, malgré deux décennies de mise en œuvre de la gestion des processus d’entreprise (BPM), l’automatisation complète des processus reste l’exception. Selon le rapport 2019 de l’AIIM sur le marché des technologies émergentes, « deux tiers des organisations affirment que les processus de base sont automatisés à moins de 50% ». Et alors que certaines industries utilisent le RPA pour la gestion des dossiers, la correspondance avec les clients, le traitement des chèques et d’autres processus fortement consommateurs de papier, moins d’une organisation sur cinq a entièrement automatisé ses principaux processus de back-end.

En attendant, le problème causé par les données non structurées ne fera qu’empirer. La moitié des personnes interrogées dans le cadre de l’enquête AIIM déclarent que 70% des données de leur organisation sont non structurées. Parallèlement, les entreprises prévoient une croissance massive des données. Selon la même enquête, 35% des personnes sondées s’attendent à ce que la quantité de données soit multipliée par cinq au cours des deux prochaines années. Il n’est pas étonnant qu’elles soient 70% à déclarer que les informations non structurées sont le talon d’Achille de la mise en œuvre du RPA.

La capture cognitive transforme les cauchemars en rêves

Pour atteindre des degrés d’automatisation élevés, les entreprises doivent combiner le RPA avec l’intelligence artificielle – une fonctionnalité essentielle d’une plateforme d’automatisation intelligente. Grâce à la capture cognitive avancée et à l’extraction d’entités, l’analyse et l’interprétation de données non structurées deviennent une réalité. L’automatisation intelligente permet aux organisations de transformer les processus intellectuels. Les cauchemars deviennent alors de doux rêves.

Une plateforme d’automatisation intelligente peut gérer la sélection, la classification et l’acheminement des documents, ce qui augmente la vitesse de traitement et la précision, tout en réduisant la nécessité d’une intervention humaine. Ainsi, les tâches de routine qui faisaient auparavant dérailler un robot-logiciel sont traitées plus efficacement.

Par exemple, lorsqu’un client essaie d’ouvrir un compte via l’application mobile de la banque et télécharge une photo de son permis de conduire, l’image doit être lue, et les données extraites. Le robot-logiciel RPA n’est pas en mesure de traiter ces données sophistiquées. Un humain doit intervenir pour les lire, comprendre et prendre une décision. Cependant, une plateforme d’automatisation intelligente permet de le faire. Grâce à l’automatisation cognitive des documents (CDA), la plateforme capture, lit et interprète les informations. Comme la CDA peut lire des données sous différents formats, elle peut transformer le permis de conduire et le courrier électronique en informations utilisables. En utilisant le machine learning et le traitement du langage naturel, la plateforme d’automatisation intelligente interprète les données et définit la suite des opérations.

Pour les organisations qui luttent pour atteindre des niveaux d’automatisation plus matures du fait de limitations de données créant des goulots d’étranglement et des ralentissements, il convient de mettre en place une solution qui intègre le RPA à l’intelligence artificielle. Plutôt que de subir un tel cauchemar, les entreprises peuvent transformer leurs projets d’automatisation, en passant de cas d’utilisation transactionnels répétitifs à des processus de gestion plus complexes basés sur la connaissance, améliorant ainsi l’expérience des clients et l’excellence opérationnelle.

Grâce à la combinaison de l’IA aux technologies d’automatisation intelligente, les collaborateurs peuvent dès aujourd’hui travailler comme demain.

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Par Alexis Vernières, Vice President, Sales – Italy, France & Iberia, chez Kofax France