La plupart des organisations ne sont pas confrontées à un problème d'automatisation. Elles sont confrontées à un problème de processus que l'automatisation met en évidence.
Si le traitement d'une facture prend onze jours, ce n'est pas parce que personne n'a acheté de logiciel. Cela prend onze jours parce que la facture passe par quatre systèmes, deux services et un tableur, et parce que trois de ces transferts dépendent du fait que quelqu'un remarque un e-mail. L'automatisation des processus métier vise précisément à résoudre ce problème, et elle échoue dès lors qu'elle est mise en œuvre sans s'attaquer à cette cause.
Ce guide explique ce qu'est l'automatisation des processus métier, comment déterminer quels processus automatiser en priorité, à quoi ressemblent les processus automatisés dans les secteurs de la finance, des ressources humaines, de l'assurance, des services publics et de l'industrie manufacturière, quels outils conviennent à chaque tâche, ainsi que les sept étapes qui mènent un processus de l'analyse à la mise en production. Il aborde également les causes d'échec de ces projets, car ceux-ci échouent souvent de manière prévisible.
Qu'est-ce que l'automatisation des processus métier ?
L'automatisation des processus métier, généralement abrégée en BPA, consiste à utiliser des logiciels pour exécuter un processus métier reproductible avec peu ou pas d'intervention manuelle. Au lieu qu'une personne transfère les tâches d'un système à l'autre, applique des règles et sollicite des validations, le processus se déroule de manière autonome. Il extrait les données des systèmes qui les contiennent, applique la logique définie par l'entreprise, transmet les exceptions aux personnes concernées et enregistre chaque étape effectuée.
Le terme « processus » revêt une importance particulière dans cette définition. L'automatisation des processus métier ne se limite pas à l'automatisation d'une simple tâche. Elle consiste à automatiser une séquence d'étapes qui s'étend au-delà des systèmes, des services et parfois même des limites de l'entreprise, avec un point de départ défini, un résultat attendu et des règles régissant toutes les étapes intermédiaires.
Deux étapes précèdent l'automatisation. Premièrement, l'analyse : déterminer comment le processus fonctionne aujourd'hui, grâce à l'exploration des processus (process mining) à partir des journaux d'événements du système, à des entretiens, ou aux deux. Deuxièmement, l'évaluation : décider si ce processus particulier doit réellement être automatisé, et quel en serait le retour sur investissement. Sauter l'une ou l'autre de ces étapes est le moyen le plus sûr d'automatiser quelque chose qui aurait dû être supprimé.
Automatisation des processus métier, automatisation des flux de travail, « BPM » et RPA
Ces quatre termes sont souvent utilisés comme des synonymes. Or, ils ne le sont pas, et c'est cette différence qui détermine la catégorie de logiciel que vous devriez évaluer.
| Terme | Champ d'application | Utilisation courante |
|---|---|---|
| Automatisation des processus | Une série de tâches, généralement au sein d'une même équipe ou d'un même système | Faire passer une demande de congé par deux étapes d'approbation ; faire passer un document du statut « brouillon » à celui de « prêt à signer » |
| Automatisation des processus métier (BPA) | Un processus de bout en bout impliquant plusieurs systèmes et services | De la commande à l'encaissement ; un nouveau processus de raccordement au réseau, de la demande à la mise en service ; un sinistre, de la prise en charge au règlement |
| Gestion des processus métier (BPM) | La rigueur dans le processus : conception, gouvernance, évaluation, amélioration continue | Gérer le portefeuille de processus, définir les responsabilités, piloter le cycle d'amélioration |
| Automatisation robotisée des processus (RPA) | Une interaction unique et répétitive, automatisée au niveau de l'interface utilisateur | Copie de données entre deux systèmes ne disposant d'aucune interface |
Pour résumer brièvement : la gestion des processus métier est la discipline de gestion ; l'automatisation des processus métier désigne la manière dont ces processus sont exécutés dans ce cadre ; l'automatisation des flux de travail correspond à la même chose à plus petite échelle ; enfin, l'automatisation robotisée des processus est une stratégie destinée aux systèmes qui ne disposent pas d'une interface adaptée.
Ce dernier point mérite d'être souligné. L'automatisation robotisée des processus est un pont, pas une base. Elle automatise le symptôme d'un manque d'intégration au lieu d'en éliminer la cause. Les organisations qui bâtissent leur infrastructure d'automatisation sur des robots fonctionnant au niveau des interfaces se rendent généralement compte de la charge de maintenance que cela représente au bout de dix-huit mois, lorsqu'une modification de la mise en page d'un écran entraîne l'arrêt simultané de quarante automatisations.
Si votre question porte davantage sur la discipline de gestion que sur la mise en œuvre, notre guide consacré aux logiciels de gestion des processus métier aborde ce sujet en détail.
Quels processus métier devriez-vous automatiser en priorité ?
Toute organisation gère un grand nombre de processus métier, et chacun d'entre eux peut en principe être cartographié et analysé. Ils se répartissent en trois grandes catégories.
Les processus administratifs et d'appui constituent le point de départ le plus simple. On les retrouve dans presque toutes les entreprises et leur fonctionnement est pratiquement identique partout : comptabilité, administration informatique, ressources humaines. Comme ils sont standardisés, il existe des solutions toutes faites qui peuvent être intégrées avec un minimum de configuration. Le retour sur investissement est rapide et le risque est faible.
Les processus clés sont directement liés à ce que l'entreprise vend et fournit. Ils sont souvent propres à l'organisation, conçus ou adaptés spécifiquement pour elle, et les solutions standard conviennent rarement. C'est là que la modélisation personnalisée des processus justifie son coût et que sa valeur est la plus élevée, car ce sont ces processus qui déterminent l'expérience client.
Les processus de gestion tels que la planification, le pilotage et le reporting sont généralement automatisés en dernier lieu, et souvent seulement en partie, car ils font appel à un jugement qui ne doit pas être délégué à un moteur de règles.
Cinq critères pour choisir le premier processus
- Volume et fréquence. À quelle fréquence ce processus est-il exécuté ? Un processus exécuté 4 000 fois par mois permet de rentabiliser l'automatisation bien plus rapidement qu'un processus exécuté douze fois par an.
- Clarté des règles. Est-il possible de formaliser la logique de décision sans avoir à recourir à une succession interminable d’exceptions ? Si chaque cas relève d’un jugement subjectif, automatisez l’acheminement et laissez à une personne le soin de prendre la décision.
- Coût des erreurs et des retouches. Combien coûte une erreur, en termes financiers, de risques réglementaires et de perte de confiance des clients ?
- Nombre de frontières du système franchies. Un nombre plus élevé de frontières est souvent synonyme d'une valeur ajoutée plus importante, et non l'inverse, car chaque transfert est aujourd'hui source de perte de temps et de dégradation de la qualité des données.
- Disponibilité des données. Les données dont le processus a besoin existent-elles dans un système, sous une forme exploitable ? Si elles se trouvent dans des boîtes mail et des tableurs, commencez par régler ce problème.
Une mise en garde s'applique aux cinq cas. Automatiser un processus mal conçu ne fait que produire plus rapidement des résultats médiocres. L'analyse doit toujours précéder l'automatisation, sans exception. Si l'exploration des processus révèle qu'un processus comporte sept étapes de validation en raison d'un contrôle mis en place en 2011 pour un risque qui n'existe plus, supprimez ces étapes avant d'automatiser quoi que ce soit d'autre.
Exemples d'automatisation des processus métier
Les avantages théoriques ne convainquent personne. Voici à quoi ressemblent concrètement les processus métier automatisés.
Finance et comptabilité
Le traitement des factures en est l’exemple type. Les factures entrantes arrivent sous forme électronique, au format PDF ou sur papier. Elles sont saisies, lues et rapprochées des bons de commande et des entrées de marchandises. Le logiciel crée l’écriture comptable, rapproche les grands livres des comptes fournisseurs et des comptes clients, puis prépare le paiement. Un membre de l’équipe financière examine les exceptions et valide le lot. Le rôle de saisie de données devient un rôle de vérification, et la clôture de fin de mois est avancée de plusieurs jours.
Ressources humaines
L'intégration des nouveaux collaborateurs implique davantage de systèmes que presque tout autre processus administratif : le système RH, la gestion des identités, l'achat de matériel informatique, la paie, l'accès aux locaux et la formation. Grâce à une automatisation de bout en bout, la signature d'un contrat déclenche toutes ces démarches en parallèle. Le nouveau collaborateur dispose ainsi dès son premier jour d'un ordinateur portable opérationnel, d'un compte et d'un planning, au lieu de passer une semaine à les demander.
Assurance
Réception des déclarations de sinistre et première notification : une déclaration de sinistre, quelle que soit la voie par laquelle elle est transmise, est validée au regard de la police d’assurance, enrichie de données provenant de services externes, classée en fonction de sa complexité, puis soit traitée automatiquement, soit transmise à un expert en sinistres. Les sinistres simples sont réglés en quelques minutes. Les experts en sinistres consacrent leur temps aux sinistres qui nécessitent leur intervention.
Services publics et énergie
La mise en service d'un nouveau raccordement au réseau est un processus de longue haleine impliquant plusieurs intervenants : demande, évaluation technique, planification, installation, enregistrement du compteur et mise en service. Ce processus concerne les systèmes SCADA, GIS et ERP , et implique le client, l'installateur et le gestionnaire de réseau. Automatisé de bout en bout, ce processus de six semaines comportant quatre étapes de transfert devient un processus suivi dont le client peut consulter l'état à tout moment.
Fabrication
Contrôle qualité et gestion des non-conformités : un résultat de contrôle est transmis automatiquement depuis l'atelier, évalué par rapport aux tolérances, puis soit clôturé, soit transmis vers une action corrective documentée. Les personnes concernées sont informées et la piste d'audit est enregistrée au fur et à mesure du déroulement du processus, et non reconstituée a posteriori.
Plusieurs d'entre eux sont actuellement en production chez nos clients. Les « success stories » clients fournissent des informations détaillées à ce sujet, et il existe des ressources spécifiques à différents secteurs d'activité : finance, assurance, services publics et industrie manufacturière.
Les avantages de l'automatisation des processus métier et les indicateurs clés de performance (KPI) qui les attestent
Les avantages sont bien connus. Ce qui distingue une analyse de rentabilité d'une brochure, c'est l'indicateur associé à chacune d'elles, mesuré avant le lancement du projet.
Efficacité et débit. Les étapes automatisées s’exécutent les unes après les autres sans attendre qu’un intervenant les remarque, souvent en temps réel, et le logiciel s’adapte à la charge de travail au lieu de voir ses performances se dégrader sous son poids. Ce deuxième point est plus important qu’il n’y paraît. Les processus manuels échouent précisément lorsque le volume atteint son pic, c’est-à-dire au moment où l’entreprise peut le moins se permettre une défaillance. Indicateur : temps de cycle de bout en bout au 95e centile, et non la moyenne.
Réduction de la charge de travail manuel. L’automatisation prend en charge les tâches répétitives et sources d’erreurs que personne n’apprécie : la ressaisie, le suivi, la vérification. Le personnel se concentre désormais sur la gestion des exceptions et la prise de décision. Indicateurs : nombre d’interventions manuelles par dossier et pourcentage de dossiers traités sans intervention humaine.
Qualité et cohérence. Un processus qui se déroule de la même manière à chaque fois produit des résultats vérifiables et comparables. Dans les environnements réglementés, c'est souvent la principale justification, avant même le coût. Indicateurs : taux d'erreur, taux de retouches, constatations d'audit.
Expérience client. La plupart des éléments mentionnés ci-dessus se traduisent concrètement par des réponses plus rapides, moins d'erreurs et la capacité à informer précisément le client de l'état d'avancement de son dossier. Indicateurs : temps de réponse, résolution dès le premier contact, nombre de demandes de suivi.
Transparence et gouvernance. Un processus exécuté génère un historique complet. Vous savez ce qui a été exécuté, quand, avec quelles données et à quel moment cela s'est bloqué. Cet historique constitue la base de la prochaine phase d'amélioration. Indicateur : part des processus couverts par la surveillance et délai de détection d'un cas bloqué.
Élaborer une analyse de rentabilité capable de résister à l'examen du service financier
Pour établir un calcul de retour sur investissement solide, quatre données sont nécessaires : le coût actuel par dossier, incluant le temps de travail du personnel (tous frais compris) et les retouches ; le volume annuel ; la réduction attendue des interventions manuelles ; et le coût de mise en œuvre, y compris l'intégration.
La plupart des organisations sous-estiment ce quatrième élément. L'intégration dans un environnement informatique existant représente généralement le poste de dépense le plus important, et c'est celui qui est le plus souvent omis dans les calculs proposés par les fournisseurs. Si une analyse de rentabilité ne précise pas les systèmes qui doivent être connectés, elle n'est pas complète.
Comment automatiser un processus métier : sept étapes
- Choisissez un processus et délimitez-le. Appliquez les cinq critères ci-dessus. Définissez où commence le processus, où il se termine et ce que signifie son achèvement. Évitez de commencer par le processus le plus important. Commencez par celui qui apporte le plus d'enseignements tout en présentant le moins de risques.
- Cartographiez le processus tel qu'il se déroule réellement, et non tel qu'il est décrit dans la documentation. Utilisez l'analyse des processus (process mining) à partir des journaux système, des entretiens, ou des deux. Attendez-vous à des surprises, car il existe toujours plus de variantes que ce que l'on pourrait croire.
- Repensez le processus avant de l'automatiser. Supprimez les étapes dont la raison d'être initiale n'est plus d'actualité. Simplifiez la logique de décision. C'est là que réside l'essentiel de la valeur ajoutée, et c'est l'étape qui est le plus souvent négligée.
- Modélisez le processus cible. Modélisez-le graphiquement en BPMN 2.0 afin que les équipes métier et informatiques s'appuient sur le même artefact. Un modèle rédigé dans une notation standard sert à la fois de documentation, de spécification et, dans un moteur de processus moderne, de programme exécutable à part entière.
- Intégrez les systèmes. Connectez les éléments dont dépend le processus : ERP, CRM, la gestion documentaire, les services externes. C'est la partie la plus exigeante, et c'est elle qui détermine le calendrier.
- Tester, mener un projet pilote, mettre en service. Simuler le processus modélisé, l'exécuter en parallèle du processus manuel sur un volume réel, puis effectuer la transition. Conserver la solution de secours manuelle disponible pendant un cycle.
- Suivre et améliorer. Mettre en place des outils de suivi dès le premier jour de production. L'automatisation n'est pas un projet avec une date de fin, et ce sont les données de suivi qui indiquent où doit se situer la prochaine itération.
Outils d'automatisation des processus métier : choisir la bonne catégorie
Le marché se divise en quatre catégories. L'erreur la plus courante et la plus coûteuse consiste à acheter auprès de la mauvaise catégorie.
- Les solutions ponctuelles permettent d'automatiser efficacement un domaine précis : traitement des factures, signature électronique, intégration des nouveaux collaborateurs. Rapides à mettre en œuvre, peu coûteuses et sans lien avec aucun autre système. Une solution acceptable pour un processus de soutien, mais une impasse pour un processus métier.
- Les outils de workflow et « no-code » gèrent l'acheminement des tâches et les validations simples au sein d'une équipe. Ils excellent dans ce domaine, mais atteignent leurs limites dès qu'un processus doit franchir de manière fiable les frontières d'un système.
- Les plateformes d'automatisation robotisée des processus (RPA) automatisent les tâches au niveau de l'interface utilisateur. Elles s'avèrent utiles lorsqu'il n'existe pas d'interface, mais leur maintenance est coûteuse et elles sont fragiles dès qu'un écran change.
- Les systèmes de gestion des processus métier permettent de modéliser, d'exécuter, d'intégrer et de surveiller les processus de bout en bout. Ils nécessitent un investissement initial plus important et constituent la seule catégorie capable de prendre en charge les processus clés dans un environnement système réel.
Critères d'évaluation des logiciels d'automatisation des processus métier
- Niveau d'intégration. À combien de systèmes la plateforme se connecte-t-elle dès son installation, et quel est le coût d'un connecteur personnalisé ? Ce facteur influe bien davantage sur le coût total de possession que le prix de la licence.
- Prise en charge des normes. BPMN 2.0 pour les processus, DMN pour la logique de décision. Une notation propriétaire équivaut à une dépendance vis-à-vis d'un fournisseur sous la forme d'un diagramme.
- Le « low-code » sans limites. Les équipes métier doivent pouvoir créer et modifier elles-mêmes les processus, et les développeurs doivent pouvoir aller au-delà de ce que propose l'éditeur graphique. Sans cette seconde composante, la plateforme deviendra un frein dès votre deuxième projet.
- Suivi de l'exécution. Il ne s'agit pas de tableaux de bord basés sur des données historiques, mais d'une visibilité sur les instances en cours d'exécution, avec des alertes en cas de ralentissements ou d'écarts.
- Modèle de déploiement et souveraineté des données. sur site, cloud privé ou logiciel en tant que service (SaaS), et, dans les secteurs réglementés, la question de l'emplacement physique des données.
- Sécurité aux frontières. Les processus automatisés sont conçus pour échanger des données au-delà du périmètre du réseau. Une plateforme doit apporter une réponse mûrement réfléchie à cette question, et non une solution improvisée.
Automatisation intelligente, hyperautomatisation et IA agentique
L'automatisation basée sur des règles s'applique aux processus dotés d'une logique claire et de données structurées. Cela concerne un très grand nombre de processus métier, mais exclut ceux qui impliquent des documents non structurés, le langage naturel ou des décisions difficiles à formuler sous forme de règles. Trois concepts qui se recoupent permettent de combler cette lacune.
L'automatisation intelligente associe l'automatisation des processus à des capacités d'IA, ce qui permet à un processus d'agir sur des données d'entrée qu'un moteur de règles ne peut pas interpréter. La compréhension des documents constitue généralement le point d'entrée. Un modèle extrait les données structurées d'une facture, d'un contrat ou d'une demande d'indemnisation non structurés, puis le processus se poursuit normalement à partir de là. La logique du processus reste déterministe et vérifiable, tandis que l'IA se charge de l'étape d'interprétation en périphérie.
L'hyperautomatisation est l'application organisationnelle de ce même principe : identifier et automatiser autant de processus que possible, en utilisant la combinaison de moteurs de processus, d'IA, d'exploration des processus et d'intégration qui s'avère la plus adaptée à chaque cas. L'accent est mis sur la couverture globale et sur le mécanisme permettant d'identifier le prochain processus à automatiser, et non sur une technologie en particulier.
L'automatisation des processus par agents constitue la couche la plus récente. agents d’IA Ces agents planifient et exécutent des tâches en plusieurs étapes plutôt que de suivre un chemin prédéfini. Cette approche est extrêmement puissante, mais aussi nettement plus difficile à maîtriser. Un agent qui choisit lui-même son parcours au sein d'un processus est, par nature, plus difficile à auditer qu'un agent modélisé.
C'est pourquoi un nouveau modèle s'impose dans les secteurs réglementés : les agents interviennent au sein d'un processus modélisé aux limites bien définies, plutôt que de se substituer au modèle. Le processus BPMN définit ce qui peut se produire et ce qui doit être consigné. L'agent décide quant à lui de la manière d'exécuter une étape délimitée au sein de ce processus. Vous conservez ainsi la piste d'audit tout en bénéficiant d'une plus grande flexibilité.
La condition préalable à ces trois éléments est loin d'être prestigieuse : des données structurées et bien décrites. La qualité d'une étape d'IA dépend entièrement de la qualité des données qui lui sont fournies, et un processus s'exécutant sur un environnement de données fragmenté produit des résultats fragmentés, quelle que soit la capacité du modèle. Ce point mérite une section à part entière, qui lui est consacrée plus loin dans ce document.
Les causes d'échec des projets d'automatisation des processus métier
- Automatiser un processus défaillant. L'erreur la plus courante et la plus coûteuse. Il faut d'abord le repenser.
- Commencer par le processus le plus difficile. Le processus phare est le pire choix pour un premier projet. Commencez par ce qui vous permettra d'apprendre à moindre coût.
- Sous-estimer l'intégration. La modélisation est rapide. C'est la mise en relation des systèmes qui détermine le calendrier.
- Considérer cela comme un projet informatique. La connaissance des processus réside au sein de l'entreprise. Si le service responsable du processus ne participe pas à sa conception, le modèle comportera des erreurs que personne ne remarquera avant la mise en service.
- Une mise en production sans surveillance. Un processus automatisé que vous ne pouvez pas surveiller est un processus que vous ne pouvez pas améliorer, et une défaillance dont vous entendrez parler par un client.
- Sans tenir compte de la question humaine. L'automatisation modifie les rôles. Si elle est gérée de manière transparente, le personnel se voit confier des tâches plus intéressantes. Si elle est gérée en catimini, le projet se heurte à des opposants qui savent exactement où le processus présente des failles.
Comment X4 BPMS gère le problème d'intégration
Outre la modélisation, le deuxième défi de tout projet d'automatisation réside dans l'intégration au paysage informatique existant. Un environnement informatique moderne se compose de nombreuses solutions distinctes. Pour que les processus puissent s'exécuter automatiquement et que les intervenants internes et externes puissent communiquer entre eux, il faut disposer d'interfaces permettant l'échange de données entre ces solutions.
C'est précisément ce à quoi répond l'Enterprise Service Bus intégré à X4 BPMS. Ce middleware propose plus de 200 adaptateurs permettant de connecter de manière centralisée les processus, les systèmes informatiques et les applications. Les nouveaux processus s'intègrent ainsi dans une architecture orientée services et peuvent être développés et mis en production selon les principes DevOps. Nos pages consacrées à l'« intégration transparente » traitent en détail de la couche d'intégration, et le choix entre un Enterprise Service Bus, un middleware ou des microservices mérite à lui seul un article à part entière.
Les processus métier modélisés s'exécutent sur le serveur X4 ESB, où le moteur de processus les gère et les exécute. Les connexions de l'Enterprise Service Bus permettent une intégration directe dans l'environnement informatique existant. Les services opérationnels peuvent développer leurs propres processus numériques, les simuler au préalable dans l'environnement de modélisation, puis les mettre en production.
L'automatisation étant, par nature, de nature à accroître les échanges de données entre les systèmes et les utilisateurs, les systèmes internes et les données sensibles nécessitent une protection particulière. L'extension X4 Proxy ne transmet aux processus internes que les données pertinentes, selon des règles prédéfinies ; elle consigne ces échanges, enrichit les données de connexion en vue d'une analyse sous forme de tableaux et interrompt le traitement en cas de non-respect d'une règle de validation prédéfinie.
Les autres solutions, et quand vous en avez besoin
X4 BPMS modélise, exécute et intègre les processus. Trois autres produits viennent compléter cette offre, chacun apportant une réponse à une question qui se pose dès lors que l’automatisation dépasse le cadre du premier processus. Vous n’avez pas besoin de tous ces produits pour vous lancer. Vous saurez reconnaître le moment où vous aurez besoin de chacun d’entre eux.
Phoenix : gestion de l'exécution à grande échelle
Phoenix coordonne les processus métier de bout en bout entre les personnes, les systèmes et les données, et intègre la gouvernance, la transparence et le contrôle au cœur même de l'exécution. La surveillance, les journaux et les pistes d'audit font partie intégrante des opérations quotidiennes et ne constituent pas de simples ajouts, ce qui rend les dépendances visibles et permet aux équipes de détecter les erreurs et d'évaluer leur impact à un stade précoce.
Phoenix gère également ce que produisent les intégrations, et pas seulement leur fonctionnement. Chaque système connecté, chaque transformation et chaque flux de données devient un actif documenté et traçable. Le moment où vous avez besoin de Phoenix est généralement celui où l’environnement cesse d’être un seul processus automatisé pour en compter quarante, avec des dépendances que plus personne ne peut schématiser sur un tableau blanc.
dataspot. : gouvernance des données du point de vue commercial
dataspot. aide les organisations à comprendre et à gérer leurs données dans une optique métier plutôt que d'un point de vue technique. Il offre une vue partagée et complète des données, permettant ainsi aux équipes de travailler à partir de définitions claires, d'une responsabilité clairement identifiée et d'une traçabilité assurée.
Dans le cadre d'un processus automatisé, cela revêt une importance directe. Lorsqu'un processus prend une décision en fonction du statut d'un client ou de la valeur d'un contrat, il faut que quelqu'un soit en mesure d'expliquer ce que signifie ce champ, d'où il provient et qui en est responsable. C'est sur dataspot. que se trouve la réponse.
MyDataCatalogue : savoir de quelles données vous disposez réellement
MyDataCatalogue permet aux entreprises d'explorer, de comprendre et de visualiser l'ensemble de leur écosystème de données, qu'elles soient structurées ou non structurées. Grâce à la collecte automatisée, à un catalogue de données intuitif et à des glossaires prêts à l'emploi, les équipes métier et informatiques disposent d'un vocabulaire commun pour désigner les mêmes données.
Dans un programme d'automatisation, le catalogue apporte la réponse à la question qui bloque la cinquième étape parmi les sept ci-dessus : quel système constitue la source de référence pour cet attribut, et quels autres systèmes l'utilisent ? Sans cette réponse, le travail d'intégration se transforme en véritable chasse au trésor.
Comment ils se combinent
| Produit | Répond à la question | N'hésitez pas à l'utiliser quand |
|---|---|---|
| X4 BPMS | Comment ce processus fonctionne-t-il, et comment l'intégrer à nos systèmes ? | Vous automatisez vos premiers processus et avez besoin de solutions de modélisation, d'exécution et d'intégration |
| Phoenix | Comment garantir la gouvernance et l'auditabilité d'un grand nombre de processus automatisés ? | L'automatisation a dépassé le stade où la supervision se fait de manière informelle |
| dataspot. | Que signifient ces données, et à qui appartiennent-elles ? | Les processus ou les étapes d'IA prennent des décisions sur la base de données dont la définition fait l'objet d'une controverse |
| MyDataCatalogue | De quelles données disposons-nous, et d'où proviennent-elles ? | Les travaux d'intégration continuent de piétiner en raison de la difficulté à identifier la source de référence |
Les données, l'IA et l'automatisation constituent un seul et même programme, et non trois programmes distincts
Les organisations mènent généralement ces projets séparément, avec des responsables et des budgets distincts. Elles se rendent alors compte, généralement vers le neuvième mois, que chacun d’entre eux est bloqué par les deux autres. Le projet d’automatisation attend les définitions des données. Le projet d’IA attend l’automatisation qui lui fournirait des données sur lesquelles agir. Le projet d’ gouvernance des données s attend un cas d’utilisation suffisamment concret pour justifier son existence.
Cette relation de dépendance est à sens unique, et il convient d'être clair à ce sujet. L'automatisation sans données régies produit des résultats rapides, apparemment fiables, mais erronés. L'IA sans automatisation produit des informations sur lesquelles personne ne se base. La gouvernance sans l'une ni l'autre ne produit que de la documentation.
La plateforme SoftProject s'articule autour de cette dépendance en quatre couches.
- gouvernance des données définit la signification des données, leur propriétaire et leur provenance. Cela inclut la gestion des données de référence, la gestion des métadonnées et, pour les secteurs réglementés, la souveraineté des données.
- Intégration transparente transfère ces données entre les systèmes qui les hébergent, via le bus de services d'entreprise (Enterprise Service Bus) et plus de 200 adaptateurs.
- Automatisation de bout en bout exécute les processus qui s'y appliquent, la gestion des processus métier fournissant le cadre de référence.
- Mise en œuvre de l'IA étend ces processus aux étapes que les règles ne peuvent pas gérer, en s'appuyant sur les trois premières couches qui ont fait leurs preuves.
Ce que cela implique pour votre premier projet d'automatisation
Cela ne signifie pas qu’il faille mettre en place les quatre couches avant de commencer à automatiser quoi que ce soit. C’est là l’erreur à ne pas commettre, à l’autre extrême, qui se traduit par deux ans de préparation sans aboutir à un processus opérationnel.
Cela implique de choisir un premier processus dont les données sont déjà dans un état raisonnable, et de considérer ce que vous apprenez sur ces données comme un résultat concret du projet plutôt que comme un obstacle à celui-ci. Tout projet d’automatisation met en évidence des définitions contestées, des enregistrements en double et des sources non documentées. Consignez ces constatations dans le catalogue et la couche de gouvernance au fur et à mesure. Au bout de trois processus, vous disposez à la fois d’un parc d’automatisation opérationnel et d’une base de données construite à partir d’une utilisation réelle plutôt que d’un simple atelier.
La couche de mesure boucle la boucle. La surveillance des processus vous permet d'identifier les points où les processus automatisés se bloquent réellement, tandis que la couche de gouvernance des données vous indique si la cause réside dans une règle défaillante ou dans un champ défini différemment par deux services. Il s'agit là de problèmes très différents qui nécessitent des solutions très différentes, et c'est précisément pour cette raison que ces deux couches font partie du même programme.
Par où commencer ?
L'automatisation des processus métier recèle un potentiel considérable. Une partie de ce potentiel réside dans la réduction des coûts, tant au niveau des processus administratifs que des processus métier. L'autre partie découle du travail de modélisation lui-même. La description précise d'un processus permet de le repenser de manière plus simple et en fonction d'un objectif défini, ce qui ouvre la voie à des améliorations que l'automatisation seule n'aurait jamais pu apporter.
Si vous souhaitez tester cette approche sur l'un de vos propres processus, notre offre de services constitue un point de départ idéal : un atelier permettant d'identifier les premières opportunités concrètes, une démonstration de faisabilité visant à évaluer la faisabilité et à cartographier les risques, ainsi qu'un projet de mise en œuvre dans le cadre duquel un sous-processus est modélisé dans X4 BPMS, puis mis en œuvre, testé et déployé.
En tant que directeur technique, Wolfgang Wiesner pilote le développement technologique de SoftProject depuis mai 2025. Il met l'accent sur les architectures pérennes, l'excellence technologique et la mise en œuvre réussie de solutions informatiques innovantes.
Foire aux questions
Qu'est-ce que l'automatisation des processus métier ?
L'automatisation des processus métier, ou BPA, consiste à utiliser un logiciel pour exécuter un processus métier reproductible de bout en bout, avec peu ou pas d'intervention manuelle. Le logiciel extrait les données des systèmes qui les hébergent, applique les règles métier, signale les exceptions aux utilisateurs et enregistre chaque étape effectuée.
Que signifie l'acronyme « BPA » dans le monde des affaires ?
L'acronyme BPA désigne l'automatisation des processus métier. Elle se distingue de la gestion des processus métier ( BPM), qui constitue une discipline plus large englobant la conception, la gouvernance et l'amélioration des processus. Elle se distingue également de la RPA (robotic process automation), qui automatise les interactions individuelles au niveau de l'interface utilisateur.
Quels sont les processus métier qui se prêtent le mieux à l'automatisation ?
Les processus qui s'exécutent fréquemment, obéissent à des règles pouvant être formalisées, impliquent plusieurs systèmes et entraînent des coûts importants en cas de défaillance. Les processus administratifs, tels que le traitement des factures et l'intégration des nouveaux collaborateurs, constituent généralement le point de départ, car ils sont standardisés et présentent peu de risques. Les processus métier apportent davantage de valeur, mais nécessitent une modélisation spécifique.
Comment automatiser un processus métier ?
Sélectionnez un processus et délimitez son périmètre, cartographiez son déroulement actuel, repensez-le avant de l'automatiser, modélisez le processus cible en BPMN 2.0, intégrez les systèmes dont il dépend, testez-le et mettez-le en place à titre expérimental parallèlement au processus manuel, puis surveillez-le en production et améliorez-le.
Quelle est la différence entre l'automatisation des processus métier et l'automatisation des flux de travail ?
L'automatisation des flux de travail porte sur une séquence de tâches, généralement au sein d'une même équipe ou d'un même système. L'automatisation des processus métier couvre un processus de bout en bout impliquant plusieurs systèmes et services. L'automatisation des flux de travail correspond à l'automatisation des processus métier à plus petite échelle.
Combien de temps dure un projet d'automatisation des processus métier ?
Pour un premier sous-processus bien défini, une validation de principe s'étend généralement sur plusieurs semaines et la mise en œuvre d'un premier processus opérationnel prend quelques mois. Le facteur déterminant n'est presque jamais la modélisation, mais bien l'intégration dans l'environnement système existant.
Combien coûte l'automatisation des processus métier ?
Le prix de la licence représente rarement le poste de dépense le plus important. Le coût total dépend principalement de l’intégration dans l’environnement informatique existant, c’est-à-dire du nombre de systèmes à connecter et de l’existence ou non d’adaptateurs standard pour ceux-ci. Une estimation fiable doit prendre en compte le coût par dossier, le volume annuel, la réduction attendue des interventions manuelles, ainsi que le coût de mise en œuvre, y compris l’intégration.
Quelle est la place de l'IA dans l'automatisation des processus métier ?
L'IA étend l'automatisation à des étapes que les règles ne peuvent pas prendre en charge, le plus souvent l'interprétation de documents non structurés et du langage naturel. Dans la pratique, le modèle qui fonctionne consiste à faire intervenir l'IA au sein d'un processus modélisé et vérifiable, plutôt que de le remplacer. Le processus définit ce qui peut se produire et ce qui est consigné, tandis que l'IA se charge de l'interprétation ou d'une décision bien délimitée dans le cadre de ce processus.
