Chapitre 02
La RPA est depuis longtemps considérée comme un élément clé de la transformation numérique. En 2021, Deloitte a constaté que 78 % des organisations la mettaient en œuvre, que 16 % supplémentaires prévoyaient de la mettre en œuvre sous trois ans, et que seulement 6 % disaient ne pas avoir de projet d'adoption.²
Cette utilisation quasi-universelle est due à la proposition de valeur convaincante de la RPA. Dans le scénario idéal, elle permet aux robots logiciels de prendre en charge des tâches banales et répétitives, libérant ainsi les gens pour qu'ils effectuent un travail de plus grande valeur et plus agréable. La RPA est rapide et abordable à mettre en œuvre et ne nécessite pas de travail d'intégration en arrière-plan car l'automatisation se fait au niveau de l'interface utilisateur.
En conséquence, les processus d'entreprise s'accélèrent, les taux d'erreur chutent et les employés sont plus engagés. Les coûts diminuent également, les revenus augmentent et l'expérience client s'améliore.
La manière dont la RPA est mise en œuvre et déployée est cruciale pour la réussite
Ces exemples montrent les possibilités offertes lorsque la RPA est mise en œuvre dans le cadre d'une stratégie dirigée par l'entreprise, qui prend le temps d'analyser les processus et de déterminer où l'automatisation peut être la plus efficace.
Mais pour près de la moitié des organisations qui ont déployé la RPA, les résultats n'ont pas été aussi brillants.⁴ Soit la RPA n'a pas du tout apporté le retour sur investissement attendu, soit les premières victoires n'ont pas été transposées en une optimisation continue à l'échelle de l'entreprise.
Cela peut parfois ressembler à un problème de logiciel. Mais dans presque tous les cas, le problème n'est pas tant la solution RPA que la façon dont elle est déployée.
En particulier, les faibles barrières à l'entrée de la RPA signifient qu'elle est souvent mise en œuvre dans un seul département, pour automatiser des tâches spécifiques qui accaparent le temps des employés ou qui semblent causer des goulots d'étranglement et des inefficacités.
Imaginez, par exemple, une organisation qui reçoit des plaintes de fournisseurs concernant des retards de paiement. Le temps passé à utiliser manuellement les données des factures papier semble être un problème, si bien que le service des finances utilise la RPA pour construire un bot qui analyse les factures et entre les détails dans le système financier SaaS.
Le bot fonctionne bien, mais les délais d'approvisionnement et de paiement (P2P) ne semblent pas s'améliorer. Puis un jour, la personne qui a construit le bot part. Personne d'autre ne sait comment le maintenir à jour, si bien que, lorsque le fournisseur SaaS met à jour le système financier, le bot cesse de fonctionner.
Façons dont les projets RPA peuvent échouer
Ce simple exemple met en évidence plusieurs façons dont les mises en œuvre de la RPA peuvent échouer :
Une seule partie du processus a été traitée : Les processus "procure-to-pay" et "order-to-cash" comptent parmi les plus complexes de l'organisation moderne. Ils concernent plusieurs départements et parties prenantes externes, et comprennent de longues chaînes de tâches interdépendantes. S'attaquer à une seule partie du processus peut apporter un certain soulagement, mais s'il y a des goulots d'étranglement ailleurs dans le processus, l'amélioration globale peut être minime ou inexistante. Une correction isolée d'une partie du processus peut même créer de nouveaux problèmes ou goulets d'étranglement en amont ou en aval.
L'automatisation a été appliquée à un mauvais processus : Ce processus impliquait des factures papier, qui pouvaient avoir été envoyées par courrier à l'organisation, triées dans la salle du courrier, transmises au contact du client, et peut-être perdues pendant un certain temps sur un bureau en désordre avant d'être physiquement transmises à la comptabilité. L'automatisation de l'extraction des données de ces factures n'a guère contribué à accélérer l'ensemble du cycle P2P. Il fallait repenser l'ensemble du processus avant d'appliquer une quelconque automatisation.
Les indicateurs clés de performance n'étaient pas clairs : Les dirigeants de l'organisation savaient qu'il y avait un problème, mais n'ont pas réfléchi à l'amélioration qu'ils voulaient voir. Plutôt que de spécifier un résultat souhaité et des indicateurs clés de performance mesurables, ils ont simplement appliqué la RPA comme un emplâtre sur l'une des sources les plus visibles d'inefficacité. En prenant du recul et en examinant l'ensemble du processus, ils auraient pu mettre en évidence toutes les inefficacités, décider comment les corriger et calculer le ROI de chaque correctif avant d'agir.
L'utilisation d'outils ad hoc a rendu l'automatisation non viable : Le bot a été créé par un responsable financier féru de technologie à l'aide d'un outil RPA à faible code. Ils ont trouvé le logiciel facile à utiliser, mais cette connaissance a disparu lorsque la personne est partie. Non seulement le bot a été mis hors service, mais l'occasion d'étendre l'utilisation de la RPA pour résoudre d'autres problèmes d'inefficacité a également été manquée.
La gouvernance continue faisait défaut : Comme le bot a été construit et déployé de manière ad hoc plutôt que dans le cadre d'une stratégie d'automatisation, personne (ni aucun système de surveillance) ne le surveillait, de sorte que personne ne pouvait prévoir qu'une mise à jour du système financier allait l'interrompre.
Cinq exigences pour une RPA réussie
Ce qui manque dans le scénario décrit ci-dessus, ce sont cinq éléments qui auraient pu faire de l'utilisation de la RPA un succès, tant à court qu'à long terme :
- La visibilité de bout en bout des processus complexes tels que le P2P, qui couvrent plusieurs départements, systèmes, parties prenantes et points de contact.
- Les informations sur les goulots d'étranglement et les inefficacités qui se produisent dans l'organisation, sur leur raison d'être et la meilleure façon de les résoudre.
- La modélisation des processus existants et la simulation précise de toute modification apportée à ceux-ci, afin de pouvoir évaluer l'impact de toute automatisation avant de la mettre en œuvre.
- Les calculs de ROI pour évaluer ce que l'organisation gagnera à remanier ses processus et à automatiser certaines tâches.
- La surveillance continue des tâches automatisées et des processus plus larges auxquels elles contribuent, avec des systèmes d'alerte mis en place pour repérer tout problème potentiel qui se profile à l'horizon.
L'ajout de ces éléments peut sembler être un travail considérable – et jusqu'à présent, c'était le cas. La modélisation traditionnelle des processus d'entreprise (BPM) est une activité à forte intensité de main-d'œuvre qui peut prendre des mois et implique une cartographie et une analyse manuelles des processus organisationnels afin d'identifier les domaines dans lesquels des gains d'efficacité peuvent être réalisés.
Mais aujourd'hui, il existe un moyen beaucoup plus rapide et efficace d'obtenir des informations sur les inefficacités cachées qui freinent l'activité des entreprises. Cette méthode permet déjà de dégager des milliards de dollars de valeur inexploitée chaque année pour les entreprises du monde entier.
Entrez dans le Process Mining.
Chapitre 03
Apporter visibilité, gouvernance et évolutivité à la RPA avec le Process Mining
Références
² https://www2.deloitte.com/bg/en/pages/about-deloitte/articles/Intelligent-Automation-Survey-2021.html (lien externe à ibm.com)
³ https://researchportal.vub.be/en/publications/the-economic-impact-of-standards-in-belgium (lien externe à ibm.com)
⁴ https://www.ey.com/en_us/consulting/five-design-principles-to-help-build-confidence-in-rpa-implement (lien externe à ibm.com)