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La pandémie oblige de nombreuses entreprises à accélérer leur virage numérique. Comment l’intelligence artificielle peut-elle leur venir en aide?
Avec des effectifs moins disponibles et une distance qui ajoute de la complexité au quotidien, plusieurs PME ont dû revoir leur plan d’affaires et accélérer leur transformation numérique, tout en assurant la continuité des services auprès de la clientèle. L’automatisation des processus d’affaires peut contribuer à leur efficience, à condition d’avoir la bonne approche.
L’automatisation des processus d’affaires : oui, mais…
Pour un grand nombre de joueurs de l’industrie financière, les projets de transformation numérique pour les lignes d’affaires avaient commencé avant la pandémie par une approche classique d’automatisation des processus d’entreprise (BPA), parfois même pour des projets complexes.
Ces projets nécessitaient invariablement une longue feuille de route et le parcours était semé d’embûches. L’évaluation du rendement se basait parfois sur des hypothèses, dont les données pouvaient varier notablement à court et à moyen terme et, ainsi, rendre la solution cible caduque.
Dans les deux dernières années, l’intégration de solutions d’intelligence artificielle s’est invitée dans l’automatisation des processus d’entreprise. Dans les institutions financières, par exemple, on tentait de prédire des comportements d’usagers, de prescrire des actions anticipées, d’accélérer le traitement de documents ou d’augmenter le nombre de nouveaux clients.
Ainsi, plusieurs entreprises s’embarquaient dans des processus de transformation beaucoup trop lourds, sans résultats tangibles et bien trop coûteux. À cela s’ajoutait une certaine frustration de la part des promoteurs et des équipes opérationnelles. Ils percevaient que les solutions d’analytique avancée et d’intelligence artificielle s’intégraient mal au quotidien d’une équipe. Cette perception a empêché les petites entreprises d’investir dans leur transformation numérique.
Toutefois, la situation actuelle a poussé les entreprises à exiger davantage, à maîtriser le rendement à plus courte échéance. Tous nos clients nous le disent : ils n’ont plus le choix de moderniser leur infrastructure, de rationaliser leur processus d’affaires et de valoriser leurs données. L’automatisation des processus d’affaires et la méthodologie de réalisation doivent être pragmatiques.
Démystifier la complexité de l’automatisation des processus d’affaires pour les PME
L’approche a changé et les entreprises souhaitent mettre en place des initiatives d’automatisation de façon raisonnée, itérative, et pour lesquelles chaque dollar investi garantit un résultat tangible dans le quotidien des équipes.
Les facteurs de succès sont les suivants :
- Une approche itérative et portable, processus par processus;
- Une feuille de route simple décrivant le processus existant, les fonctionnalités qui seront automatisées et la raison de ce changement;
- La visualisation rapide du bénéfice par le promoteur à travers une démonstration de faisabilité intégrant la couche de présentation des données d’affaires;
- Une solution d’automatisation augmentée par l’intelligence artificielle, développée et testée dans les règles de l’art et mise en production au bout de quelques mois.
Par exemple, une compagnie d’assurance pourra faire le choix d’automatiser d’abord le traitement, le suivi et la mise à jour des contrats, plutôt que d’automatiser de bout en bout le processus de réclamations.
Dans un souci d’efficacité et de réduction des erreurs humaines, certains clients, comme des cabinets d’avocats ou des directions de ressources humaines de grandes entreprises, choisissent d’automatiser la partie répétitive du processus de vérification, de recherche ou de traitement des documents papier. Les techniques de reconnaissance optique de caractères (OCR) sont ensuite utilisées pour améliorer les solutions robotiques afin de fluidifier, d’accélérer et de fiabiliser les traitements. Ainsi, les équipes peuvent investir leur temps dans des tâches à valeur ajoutée.
Les projets de transformation numérique pour les PME atteignent le succès en équilibrant l’automatisation orientée vers les processus et l’intelligence artificielle axée sur les données. Ainsi, ils obtiennent des résultats tangibles et facilitent l’intégration opérationnelle des processus automatisés.
En résumé, l’accès à la donnée, son interprétation et sa structuration ainsi que la mise en place d’automatisation des tâches humaines répétitives permettent d’optimiser le processus d’affaires préalablement spécifié. Cette robotisation sera codée en termes de logiques traduisant des règles d’affaires. Cette donnée valorisée facilitera ensuite de façon optimale l’apposition d’un modèle d’apprentissage.
Ensuite, le développement de cette automatisation par un modèle d’intelligence artificielle nécessitant un entraînement spécifique permettra de prendre en charge une analyse plus ou moins complexe, comme la lecture de documents, et d’extraire les informations pertinentes des données semi-structurées. Le modèle déchiffrera correctement les informations à extraire à partir d’une variété de types et de formats de documents.
Fédérer et former les équipes pour travailler avec ces nouveaux modèles
Ces modèles novateurs sont extrêmement performants, mais nécessitent que l’équipe opérationnelle accepte et accueille ces nouveaux joueurs dans leur quotidien. La pédagogie et un effort accru pour rendre la solution opérationnelle dans son intégralité, c’est-à-dire de son utilisation quotidienne à sa maintenance, sont des facteurs clés de succès.
Tout doit être connu et inclus : l’apprentissage de l’équipe, la connaissance de ce que le robot fait et ne fait pas, les programmes d’exécution, la gestion des erreurs, les nouveaux gestes des membres de l’équipe, etc. Une routine doit être établie, tant au sein de l’équipe commerciale qu’avec les services informatiques et de soutien.
La réussite d’un tel projet est fondamentalement axée sur l’image d’ensemble. L’automatisation est utilisée là où c’est nécessaire et où la preuve de valeur est ciblée et rapide. En même temps, elle permet l’intégration de technologies plus complexes comme l’intelligence artificielle (machine learning, traitement du langage naturel, capacité interactive) et augmente le degré d’efficacité des personnes impliquées dans le procédé. Le choix du processus à entamer n’est pas nécessairement compliqué. Intégrer l’automatisation augmentée et la faire adopter par l’équipe reste le point de vigilance.
Même si les entreprises ont dû repenser leurs stratégies d’affaires afin de survivre à la pandémie, celle-ci les a contraintes à se recentrer sur l’essentiel et sur l’obtention de résultats mesurables. Le virage numérique par le biais de l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’automatisation des processus d’affaires est une solution viable et performante, non seulement pour les grandes entreprises, mais particulièrement pour les PME.