Qu'est-ce qu'un travailleur numérique ?

Forrester propose la définition suivante de l’automatisation du travailleur numérique : il s’agit d’une « combinaison de blocs de construction de l’IA [d’automatisation intelligente], tels que l’intelligence conversationnelle et la RPA [automatisation robotisée des processus], qui travaillent aux côtés des employés. Ils comprennent les intentions humaines, répondent aux questions et agissent au nom de l’humain. Ce dernier conserve le contrôle, l’autorité et une expérience améliorée. »

IBM Automation observe de la même manière les travailleurs numériques, les définissant comme des collaborateurs basés sur des logiciels capables d’exécuter de manière indépendante des parties significatives de processus complexes de bout en bout, en utilisant un éventail de compétences. Ils exploitent des capacités d’intelligence artificielle, telles que le machine learning, la vision par ordinateur et le traitement automatique du langage naturel, pour exécuter une séquence de tâches au sein d’un workflow donné. Par exemple, un employé chargé des comptes fournisseurs numériques peut être en mesure d’exécuter de manière autonome certaines parties des trois rôles professionnels traditionnels (représentant du service client, agent de facturation et applicateur de paiement ou résolveur de litiges) pour effectuer un processus Order to Cash (OTC). Étant donné que les travailleurs numériques augmentent la capacité d’action de leurs employés, ils ont été largement adoptés grâce aux efforts de transformation numérique, permettant aux entreprises de réaffecter leur personnel à des tâches plus stratégiques.

Lors de la mise en place d’un personnel numérique, les concepteurs prennent en compte à la fois les processus qui peuvent être automatisés et le facteur humain, en particulier la manière dont les travailleurs numériques peuvent interagir avec les travailleurs humains pour optimiser le workflow intelligent.

À partir de là, le processus suit généralement les étapes suivantes :

1. Évaluer le besoin : l’équipe doit définir un processus que le travailleur numérique doit maîtriser. À ce stade, il peut par exemple être envisageable d’intégrer simplement la capture intelligente des données ou les règles métier de base, afin de permettre une meilleure prise de décision, en renforçant progressivement le niveau de complexité.
   
   
2. Documenter le processus : une documentation détaillée du processus doit exister pour entraîner correctement les nouveaux travailleurs numériques.
   
   
3. Former les travailleurs numériques : une fois qu’un processus documenté a été identifié pour la transition vers un travailleur numérique, il est entraîné pour gérer les tâches dans le cadre du workflow sélectionné. Les bots sont également chargés d’identifier et de signaler les exceptions pour leurs homologues humains, en leur laissant les cas d’utilisation plus complexes et en les libérant des activités de surveillance banales.
   
   
4. Évaluer les performances : au cours de cette étape, les équipes peuvent évaluer la performance d’un travailleur numérique donné, afin de s’assurer qu’il a généré un retour sur investissement (ROI) approprié pour l’entreprise. En utilisant le process mining et les mappages de processus, les équipes peuvent valider les efforts d’entraînement, mais elles peuvent également utiliser cette opportunité pour identifier les goulots d’étranglement, ce qui optimise davantage le processus.

Ocash est un spécialiste des applications numériques de trésorerie : la nouvelle recrue de la fonction finance et comptabilité. Il est souvent utile de considérer et de positionner vos travailleurs numériques dans les fonctions qu’ils occuperaient au sein des opérations de votre entreprise.

Pour créer Ocash, les membres de l’équipe IBM Services se sont d’abord concentrés sur le résultat du workflow. Ils se sont appuyés sur les données des systèmes ERP pour déconstruire le processus OTC et identifier ses composants. Ils ont ensuite abordé l’un des aspects les plus manuels du processus. Ils ont automatisé les tâches qui pouvaient l’être et renforcé celles qui nécessitaient encore des travailleurs humains.

Ocash a été conçu pour exécuter les tâches les mieux adaptées à l’automatisation, en faisant appel à ses collègues humains uniquement en cas de besoin. Mais les concepteurs d’Ocash ont utilisé ces interactions pour optimiser les processus. Par exemple, l’automatisation du contrôle des factures avec un client au début du processus peut considérablement réduire le nombre de litiges de paiement en aval.

Bien que les travailleurs numériques puissent aller au-delà des tâches numériques, ils sont principalement utilisés pour les tâches d’assistance dans diverses fonctions de l’entreprise. Voici quelques exemples :

• Chaîne d’approvisionnement : les détaillants, comme Amazon, utilisent des robots pour vérifier les stocks et les prix.
  
  
• Ressources humaines : les bots peuvent répondre aux questions en temps réel sur les avantages sociaux, collecter des données sur les employés et transmettre des tâches complexes à des experts en la matière, améliorant ainsi l’expérience des employés au sein de l’entreprise.
  
  
• Support ventes et produits : les bots peuvent répondre aux questions de base sur les produits pour aider les équipes de réussite client et de ventes à gérer les clients potentiels et existants. Ils peuvent également acheminer les demandes par niveau d’urgence, afin que les tickets prioritaires soient traités en temps opportun, améliorant ainsi l’expérience client de manière globale.

Si les travailleurs numériques permettent de gagner en efficacité, l’implémentation d’un personnel numérique peut poser quelques problèmes. Voici quelques-uns de ces obstacles :

• Pas assez de tâches à automatiser, ce qui rend difficile la justification du coût d’un travailleur numérique.
  
  
• La technologie peut avoir des difficultés avec certaines sources de données non structurées.
  
  
• La collecte d’informations à des fins de documentation peut être coûteuse et gourmande en ressources.
  
  
• La mise à l’échelle peut s’avérer difficile si les travailleurs numériques ne sont pas configurables et évolutifs.