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Robotic Process Automation (RPA) : Quelles opportunités pour les DSI ?


This article was originally published on the Sia Partners CFO Blog

Author: CFO Advisory Team

Après avoir envahi nos usines, les robots prennent place dans notre quotidien et dans les entreprises sous différentes formes : intelligence artificielle, automatisation de tâches répétitives, assistance et aide à la prise de décision, etc.


Au-delà du phénomène technologique, Sia Partners est convaincu qu’il s'agit d'une révolution telle que l’ont été la mécanisation de l'agriculture ou la robotisation dans l'industrie. C'est d'ailleurs de ce phénomène qu'est issue la terminologie de robotisation tertiaire, qui regroupe les technologies de SDA - Software desktop automation, de RPA - Robotic Process Automation, de Smart Automation et d’Intelligence Artificielle.


Les entreprises implémenteront dans les trois à cinq années à venir des solutions de robotisation tertiaire, qui permettront non seulement une optimisation des processus, mais aussi une revalorisation des compétences ainsi qu’une amélioration des conditions de travail. Pour la DSI, ces solutions constituent non seulement une opportunité de réduire ses coûts et de se recentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée, mais aussi une opportunité d’affermir son positionnement vis-à-vis des Directions Métiers, en les accompagnant dans la sélection et dans la mise en oeuvre de technologies

d’automatisation innovantes, leur permettant de réduire leurs coûts et améliorer la qualité du service rendu en même temps que la satisfaction des clients.


Le marché de la robotisation tertiaire (RPA) est en pleine croissance et sa valeur pourrait atteindre les 10 Milliards d’euros d’ici à 2020 - 2025 selon les principaux instituts.


La robotisation des fonctions tertiaires

Repartir des basiques : qu’est-ce que l’automatisation / robotisation ?

L’automatisation est la combinaison des avancées de la technologie (et de la mécanique dans certains cas également) pour mettre en oeuvre des processus de complexité différentes, ayant pour but de réduire la charge de travail réalisée par un humain et de l’assurer par un robot ou une machine sans perdre en efficacité.


Aujourd’hui, l’automatisation ne touche plus uniquement le secteur industriel, mais également le secteur tertiaire. En effet, l’automatisation de certaines fonctions tertiaires est devenue une alternative pour les entreprises souhaitant optimiser l’exécution de certains processus afin d’en améliorer l’efficience et l’efficacité, tout en conservant voire améliorant les qualités d’exécution. Les ressources consacrées à ces tâches peuvent ainsi être orientées sur des activités à plus forte valeur ajoutée.


L’automatisation / robotisation dans le secteur tertiaire

L’automatisation ou la robotisation tertiaire arrivent au sein des entreprises de service par le biais des systèmes d’information, et il est indispensable, pour une bonne compréhension, de distinguer les différents types de technologies associées. Sia Partners identifie trois types de technologies : la RPA ou Robotic Process Automation (qui inclut la RDA - Robotic Desktop Automation), la Smart automation et l’Intelligence Artificielle (dont le deep learning est une des composantes).


La SDA (Software Desktop Automation), la RDA (Robotic Desktop Automation) et la RPA (Robotic Process Automation) sont des technologies permettant d’automatiser les processus et les actions des utilisateurs, soit par l’enregistrement de leurs actions, soit par la modélisation puis l’automatisation des processus. Dans le cas de la SDA ou de la RDA, le robot capture les actions effectuées par l’utilisateur au sein d’un logiciel à l’aide de différentes technologies, la plus courante d’entre elles étant le “screen-scraping”. Avec certaines solutions, le robot traite et convertit les actions en processus automatisés afin de faciliter le travail des employés.


La RPA présente plusieurs avantages, dont :

  • Un faible coût d’implémentation : la technologie vient s’installer en surcouche des systèmes existants et ne nécessite pas de transformation du SI ;

  • Son efficacité et sa performance : la RPA permet de traiter des tâches répétitives dans des temps record ;

  • La qualité des données : contrairement à un humain, le robot exécute les tâches avec un taux d’erreur bien plus faible. La qualité et l’intégrité des données sont ainsi préservées voire améliorées.


En effet, la RPA permet de réaliser des économies significatives tout en améliorant la productivité grâce au fonctionnement 24h/24 et 7j/7 des robots. Par exemple, le taux d’erreur humaine sur une tâche peut atteindre 10% tandis que celui d’un robot reste quasi-nul quelle que soit la durée passée sur cette tâche. La RPA apparaît particulièrement appropriée pour la gestion des tâches récurrentes, comme par exemple les clôtures budgétaires, ou encore la gestion des habilitations à une application.


La Smart Automation regroupe les solutions empruntant les capacités de la RPA, auxquelles sont ajoutées des composantes d’intelligence artificielle. Grâce à la Smart Automation, des règles de gestion métiers complexes peuvent être configurées et peuvent aboutir à des prises de décision automatiques. Cette notion n’est pas à confondre avec la RPA qui, elle, traite uniquement d’automatisation d’actions quotidiennes pour faciliter le travail des employés. L’automatisation de processus métiers complexes, nécessitant par exemple plusieurs validations ou impliquant de nombreux acteurs, devient possible grâce à la Smart Automation.


Un des cas d’usage de la Smart Automation est le processus d’attribution de prêt ou d’octroi d’une assurance. Ces processus nécessitent de collecter beaucoup d’informations sur les clients, ce qui entraîne des lenteurs dans le traitement de leur demande. La Smart Automation permet, par une automatisation simple, d’apporter des réponses rapides aux demandes de prêts ou d’assurances.


Une autre illustration : les stations de travail autonomes. Dans l’industrie 4.0, des stations d’assemblage automatiques permettent de fabriquer des pièces ou encore des produits finis complexes sans intervention humaine. Chaque pièce est référencée par une étiquette RFID. Cette dernière permet à la station d’assemblage automatisée de vérifier son origine, d’identifier le vissage et le placement nécessaire de chacune des pièces dans la chaîne d’assemblage et de finaliser le montage de la pièce industrielle à produire.


L’intelligence artificielle (dont le Deep Learning) a quant à elle pour but de résoudre des problèmes complexes d’ordre logique ou arithmétique. Bien au-delà de cette définition, elle permet au robot de s’adapter à son environnement et de proposer des solutions adéquates au contexte et au besoin à un instant précis. Le robot n’est plus uniquement un exécuteur de tâches, il devient également force de proposition.


Aujourd’hui, l’intelligence artificielle peut par exemple se présenter sous forme de chatbot ou d’aide en ligne robotisés. De nombreux sites internet proposent une assistance en ligne via un chat. Le chatbot est un robot qui analyse les messages écrits ou vocaux, et propose des réponses pertinentes. Pour ce faire, ces machines sont souvent dotées de ce que l’on nomme l’apprentissage profond (Deep Learning). Le Deep Learning est une composante de l’intelligence artificielle qui permet à un robot d’auto-apprendre. Il repose sur plusieurs algorithmes tels que les réseaux neuronaux, grâce auxquels le robot enregistre les nouvelles données acquises en les contextualisant et en les mettant en relation avec les données déjà acquises. L’ensemble de ces données constitue une base de connaissances, que le robot utilise non seulement pour résoudre les problématiques auxquelles il a déjà été confronté, mais aussi pour résoudre des problématiques nouvelles, grâce à l’intelligence artificielle.


Maturité des types d’automatisation

Si les solutions de RPA présentent un niveau de maturité avancé, les solutions de Smart automation et d’intelligence artificielle n’en sont qu’à leurs débuts. Dans les fonctions tertiaires, les solutions de RPA actuelles s’adaptent à tous les secteurs d’activité et permettent rapidement d’automatiser la plupart des processus, dès lors que leurs règles de gestion sont clairement définies. Par exemple, les centres d’appels / de relation clients utilisent la RDA et la RPA pour faciliter la prise en charge et l’instruction des demandes clients.


Si les solutions de Smart automation et d’intelligence artificielle nécessitent encore des développements pour atteindre leur maturité (richesse fonctionnelle, qualité de service, coût de revient, etc), certaines solutions proposent d’ores et déjà des fonctionnalités riches, comme par exemple JulieDesk (automatisation de la gestion des rendez-vous) ou Yseop (analyse de données et génération de rapports financiers). Les technologies sont en cours d’émergence, elles s’intègrent progressivement pour proposer des solutions les plus complètes possibles. Elles sont en réalité plus complémentaires que concurrentes. Il est ainsi tout à fait possible de mettre en place la RPA dans un premier temps sur un périmètre bien défini, puis d’évoluer vers d’autres solutions de type Smart automation ou Intelligence Artificielle plus tard et sur d’autres périmètres.


Comment la robotisation va-t-elle impacter les DSI ?

D’après une étude menée par IDC, les équipes des Directions des Systèmes d’Information consacrent moins de 15% de leur temps à l’innovation et aux nouveaux projets. Elles consacrent ainsi l’essentiel de leur temps aux opérations récurrentes et chronophages.


L’automatisation de certaines de ces tâches, via notamment les nouvelles solutions de robotisation, impacterait fortement le quotidien des équipes de la DSI. Le projet de robotisation de la DSI doit donc intégrer au plus tôt le risque de rejet qui lui est associé.


Sia Partners propose d’analyser les impacts de la robotisation de certaines activités de la DSI selon trois points de vue :

  • Tout d’abord, clarifier l’apport de la robotisation aux activités de la DSI, afin de mieux identifier celles qui sont éligibles à l’automatisation.

  • Ensuite, évaluer les impacts de la robotisation sur la relation de la DSI avec ses sous-traitants, et notamment les acteurs du BPO (Business Process Outsourcing) ; autant dire tout de suite que les perspectives en termes de renégociation de contrats sont uniques !

  • Enfin, la robotisation des processus et activités tertiaires est une thématique innovante et globale que la DSI doit porter avec les métiers CFO / CPO / Back-Office…, dans un objectif commun d’amélioration de l’efficacité et des coûts.


L’apport de la robotisation dans les fonctions de la DSI : des améliorations dans tous les domaines

La robotisation et l’Intelligence Artificielle appliquées aux activités de la DSI ouvrent des perspectives très intéressantes, notamment en termes de réduction des coûts ou d’amélioration de la qualité de service. Des éditeurs généralistes ou spécialisés proposent déjà des solutions qui automatisent une partie des tâches de la DSI, aussi bien pour les phases de développement que pour les phases de production/exploitation. Des fonctions spécifiques comme le Maintien en Condition Opérationnel (MCO) ou la Tierce Maintenance Applicative (TMA) sont également éligibles à la robotisation.


On peut par exemple envisager d’automatiser les activités suivantes :

  • le développement applicatif afin de réduire le Time-to-Market,

  • le développement et la conception de processus (applications, etc …) à partir de procédés de type Machine Learning,

  • la gestion des incidents : redémarrage automatique des serveurs, suivi et reporting, processus de remontée, maintenance prédictive, ...

  • la gestion des opérations d’infrastructure : gestion des backups et de l’espace disque serveur, gestion des comptes utilisateurs, déploiement de machines virtuelles, ...

  • la gestion des correctifs logiciels, via des automates

  • les activités de helpdesk auprès des utilisateurs (principalement pour le traitement des questions récurrentes)


La robotisation est aussi très prometteuse dans le domaine de la cybersécurité. De nouvelles stratégies peuvent être mises en place ou améliorées au sein des Security Operating Centers (SOC) : analyse en temps réel du trafic pour détecter ou anticiper des anomalies grâce à des fonctions d’Intelligence Artificielle couplées au Big Data, redirection et déclenchement d’actions préventives, création automatique de rapport d’incidents et data analytics, etc. Il ne s’agit pas de technologies gadgets, mais d’outils qui deviennent indispensables face aux menaces toujours plus évoluées et à la nécessité de réagir quasiment en temps réel.


Une occasion unique de revoir la relation avec les sous-traitants

La DSI attend de ses sous-traitants qu’ils soient dans une dynamique d’amélioration continue, en termes de productivité et de qualité de service. Généralement toutefois, les gains sont incrémentaux et de l’ordre de quelques pourcents.


Les techniques de robotisation sont susceptibles d’apporter des gains de productivité significatifs. A titre d’exemple, une grande banque a diminué ses coûts de RUN relatifs aux opérations d’exploitation (storage, back-ups, …) de 46%. La DSI dispose donc d’une opportunité unique de challenger son sous-traitant sur ses coûts, voire de redéfinir sa stratégie de sourcing.


« Software is eating the world » comme il est dit. Dès lors, le développement applicatif devient « Core Business ». Or la robotisation, couplée avec le Cloud Computing ou le DevOps, permet de libérer les capacités de développement et d’augmenter l’agilité des « usines logicielles ». Elle est donc amenée à se développer. Tous les infogérants et acteurs du BPO informatique l’ont bien compris, au premier rang desquels les indiens Wipro, Tata et Infosys, qui sont parmi les acteurs les plus avancés en solutions de robotisation et qui investissent massivement dans l’Intelligence Artificielle.


L’appui aux métiers dans la robotisation de leurs activités : La DSI leader et porteuse de solutions pour l’entreprise

La robotisation est agnostique et s’applique à tout type de processus répétitif au sein de l'entreprise. A ce titre, les technologies de robotisation sont très porteuses pour toutes les fonctions transverses de l’entreprise (direction financière, achats, RH, …).


L’intérêt pour la DSI de devenir leader sur ces problématiques innovantes est double :

  1. D’une part, elle joue son rôle de « Business Partner » en proposant aux métiers des solutions leur permettant d’améliorer la productivité et la qualité de service de leurs processus. Les agents d’un centre d’appels peuvent par exemple bénéficier grâce à la RPA d’une interface unifiée qui se connecte de manière robotisée aux multiples systèmes de saisie de données. Il est alors plus facile de focaliser son attention sur les besoins de l’appelant. En résultent un gain de temps, une réduction des erreurs et une amélioration de la satisfaction client.

  2. D’autre part, la DSI joue son rôle de chef d’orchestre de l’IT en évitant le « shadow IT » et l’apparition de solutions en doublon. En effet, l’apparente simplicité de l’implémentation des robots masque des risques bien réels (sécurité, licensing, maintenance, etc.) qui nécessitent une intégration globale, pilotée par une seule entité. Enfin, l’intelligence artificielle est un domaine IT qui requiert des connaissances techniques spécifiques et pointues.

La DSI doit ainsi jouer un rôle proactif de leader référent dans le domaine de la robotisation. Il en va de sa crédibilité.


Comment définir sa stratégie de robotisation ?

Les robots sont attrayants : synonymes de nouvelles technologies, ils promettent également des économies importantes, des gains de qualité de service, ainsi qu’un recentrage sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.


De nombreux éditeurs de solutions de robotisation proposent de développer des POC (Proof of Concepts). Réalisés sur des périmètres ciblés (une activité, un processus), les POC visent à démontrer la pertinence de la solution, à tester sa faisabilité, ainsi qu’à démontrer la réalité des gains. Ils permettent également d’identifier les impacts organisationnels de la solution de robotisation ainsi que les actions de conduite du changement à mettre en oeuvre. Notons enfin que plusieurs POC peuvent être menés en parallèle sur différents cas d’usage.


La mise en oeuvre d’une démarche de robotisation doit se penser comme un projet de transformation stratégique passant par plusieurs étapes structurantes :

  • Identifier les ambitions du projet ;

  • Identifier les problématiques et cas d’usage métiers ;

  • Identifier les solutions techniques permettant d’y répondre ;

  • Concevoir le(s) nouveau(x) système(s) et l(es) intégrer dans le SI existant ; puis le déployer et le maintenir ;

  • Organiser le déploiement des cas d’usage de manière progressive dans le temps ;

  • Evaluer les impacts organisationnels et humains.


Pour réussir une démarche de robotisation, Sia Partners préconise de commencer par définir une « stratégie de robotisation ». Celle-ci doit notamment permettre d’identifier les « quick wins », ainsi que les transformations plus profondes nécessitant un accompagnement poussé dans la durée.


Débuter par l’analyse des processus

La plupart des grandes organisations ont travaillé sur la standardisation et l’harmonisation de leurs processus. Les activités de l'entreprise ont pour la plupart été rationalisées, optimisées, voire parfois confiées à des acteurs de BPO et délocalisées.


Dans le cas de la robotisation des processus, la première étape consiste à identifier les processus les plus à même d’être automatisés. Pour y parvenir, il convient d’évaluer les critères suivants pour chaque processus candidat :

  • Nombres d’ETP mobilisés ;

  • Volumétrie et récurrence des activités ;

  • Besoins en qualité de service ;

  • Complexité ;

  • Mesurabilité des gains (réduction des coûts, amélioration de qualité de service, etc.) ;

  • Clarté du périmètre de responsabilité.


Cette analyse permet notamment de sécuriser les premiers investissements et de maximiser les chances d’obtenir des « premières victoires » sur lesquelles s’appuyer pour étendre le déploiement. Par ailleurs, ils permettront de commencer à identifier les principaux facteurs clés de succès ainsi que les freins au déploiement de ces solutions à plus large échelle. Ensuite, la trajectoire de déploiement pourra être définie.


Compléter par un business case

Les éditeurs de solution de RPA / IA promettent des ROI impressionnants : 46% de réduction des coûts d’exploitation pour la DSI d’une grande banque, réduction de 3 semaines du délai moyen de traitement d’une facture, gain de 6 secondes par appel dans un call center, etc. Se reporter à notre article « Les robots sont-ils l'alternative idéale pour les ressources “coûteuses” du Call Center ? » pour de plus amples informations à ce sujet.


Au-delà des discours commerciaux, il convient de construire un Business Case qui éclairera la prise de décision par l’évaluation et la mise en perspective des coûts, des bénéfices et des risques d’un projet de robotisation.


L’évaluation des coûts comporte deux volets majeurs :

  • L’évaluation des coûts du projet : ressources internes et externes mobilisées pour les études préalables, la mise en oeuvre de la solution et l’accompagnement du changement ;

  • L’évaluation des coûts récurrents : ressources internes et externes mobilisées pour le maintien en conditions opérationnelles de la solution, redevances logicielles, infrastructures.


L’évaluation de bénéfices comporte trois volets : la réduction des coûts, l’amélioration de la productivité et l’amélioration de la qualité de service. La robotisation de tâches répétitives permet en effet de réduire les effectifs mobilisés et donc les coûts d’exécution des processus. Ensuite, un robot travaille 24h/24 et 7j/7, ce qui permet d’augmenter significativement la productivité par l’augmentation de la volumétrie des tâches exécutées et la réduction des délais de traitement. Enfin, un robot ne commet pas d’erreur dans l’exécution de tâches répétitives, ce qui permet d’améliorer la qualité du service rendu. Le tableau ci-dessous fournit quelques cas d’usage ainsi que les bénéfices obtenus :


Enfin, l’évaluation des principaux risques et la mise en oeuvre des actions de couverture associées doivent permettre de sécuriser le déroulement du projet de robotisation. Le principal risque est bien entendu lié aux impacts organisationnels du projet. Par ailleurs, il existe un risque d’exécution lié au fait que les retours d’expérience sur ce type de projet restent encore limités.


Sélectionner son fournisseur

Le marché des solutions de robotisation est en forte croissance et se caractérise par une multitude d’acteurs en présence. Ces solutions se distinguent notamment par une histoire et par une approche différente de l’automatisation.


Les critères de sélection des fournisseurs doivent être définis en cohérence avec la stratégie de robotisation, mais aussi prendre en compte les principaux critères de choix de solutions émergentes :

  • La viabilité économique des fournisseurs : stabilité financière, levées de fonds, rachat, positionnement dans le marché, actionnaires ;

  • Les capacités technologiques des solutions ;

  • La maturité des solutions ;

  • Le modèle de tarification.


Sur ce dernier critère, Sia Partners identifie trois modèles :

  1. Une tarification à la licence par poste utilisateur. Ce mode de tarification concerne les solutions proches du Software Desktop Automation (SDA). Il permet en particulier à l’éditeur de s’enorgueillir d’avoir déployé plusieurs centaines voire milliers de robots dans certaines grandes entreprises.

  2. Une tarification au robot. Le robot est alors un agent capable de traiter plusieurs processus unitairement. Dans ce cas, une licence est souscrite pour chaque robot (ex : X K€ par robot et par an).

  3. Une tarification à l'usage. Ce mode de tarification reste marginal dans les offres présentées à l'automne 2016. Il devrait toutefois se développer en raison de la souplesse qu’il procure (robot « à la demande », sur la base d’une souscription mensuelle).

Pour conclure

Le sujet de la robotisation tertiaire est vaste. Le marché étant encore émergent, il est important de comprendre les technologies qui composent les solutions. Distinguer une solution de RPA (Robotic Process Automation), d’une solution ayant des composantes d’intelligence artificielle est déterminant pour le choix des logiciels.


Toutefois, nous sommes convaincus que le choix d’une technologie, d’une solution ou d’un éditeur, doit être fait après avoir construit une stratégie de robotisation. Les POC nécessitent des investissements non négligeables et viennent solliciter les équipes. Avant de se lancer dans un projet de robotisation ou d’intelligence artificielle, il est nécessaire de prendre en compte les spécificités de l’organisation et d’identifier les départements qui seront les plus à même de bénéficier d’une automatisation des tâches. Ceci est d’autant plus important, que le déploiement de ces technologies doit être porté en interne par des parties prenantes influentes. Le projet nécessite de s'appuyer sur un plan de transformation adapté à l’organisation. Ce dernier sera déterminant pour l’acceptation des solutions logicielles par les utilisateurs et opérateurs concernés.

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