Qu’est-ce-que l’hyperautomatisation ?

L'hyperautomatisation s'impose comme la prochaine étape de l'évolution technologique en entreprise, incitant les organisations à repenser leurs méthodes pour rationaliser les opérations et prendre des décisions. Les experts estiment que le marché de l'hyperautomatisation atteindra 167 milliards de dollars d'ici 2032.  

Le terme « hyperautomatisation »  désigne l'intégration de technologies avancées telles que l'automatisation des processus robotiques (RPA), l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning, pour automatiser non seulement des tâches individuelles, mais aussi l'ensemble des processus métiers de bout en bout. Cette approche transformative vise à maximiser l'efficacité, réduire les coûts et améliorer la prise de décision globale. Découvrons ce concept de plus près.  

Introduction à l'hyperautomatisation  

L'hyperautomatisation va bien au-delà de l'automatisation traditionnelle, comme la RPA, qui se concentre principalement sur des tâches que les machines accomplissent mieux que les humains, par exemple les tâches répétitives sujettes aux erreurs humaines.  

Alors que l'automatisation comme la RPA vise des tâches spécifiques, l'hyperautomatisation s'appuie sur un écosystème plus large de technologies permettant d'automatiser des flux de travail complexes.  

Avec l’ajout de l’IA, l’hyperautomatisation ne se contente pas d’automatiser des tâches : elle apprend et s’adapte, favorisant ainsi une optimisation continue des processus. Grâce à une combinaison de RPA, d’IA, de machine learning et de gestion des processus métiers (BPM), l’hyperautomatisation pousse la transformation numérique à un niveau supérieur.  

Les principaux composants de l'hyperautomatisation

• Robotic Process Automation : Considérée comme la pierre angulaire de l'hyperautomatisation, elle est largement utilisée pour automatiser les tâches répétitives et basées sur des règles.
• Intelligence artificielle et machine learning (IA et ML) : L'IA ajoute une couche d'intelligence supplémentaire, rendant l'automatisation plus intelligente et adaptable. Le machine learning, quant à lui, analyse les modèles de données, prévoit les résultats et permet des décisions éclairées.
• Gestion des processus métiers (BPM) : Le BPM garantit que les processus automatisés s’alignent sur les objectifs stratégiques de l’entreprise, tout en permettant une gestion et une optimisation systématiques des workflows.  
• Automatisation intelligente des processus : En intégrant l'IA au BPM, l'hyperautomatisation améliore les capacités de prise de décision, notamment pour des scénarios métiers complexes

Les avantages de l'hyperautomatisation  

Pourquoi les entreprises devraient-elles viser cette forme d’automatisation avancée plutôt qu’une simple automatisation classique ? Les avantages peuvent être résumés ainsi :  

• Efficacité accrue et coûts réduits : L’automatisation des processus complexes réduit les erreurs humaines, accélère les opérations et diminue considérablement les coûts.  
• Amélioration de la prise de décision : L'utilisation de l'IA et du machine learning permet aux gestionnaires de prendre des décisions basées sur les données, plus rapidement et avec une meilleure précision. 
• Évolutivité : Les solutions d’hyperautomatisation peuvent être déployées à l’échelle de plusieurs fonctions, départements et géographies, garantissant une efficacité uniforme dans des organisations de grande envergure ou complexes. 
• Meilleur expérience client : En automatisant les processus orientés client, les entreprises peuvent répondre plus rapidement et offrir des services personnalisés.  

Mise en œuvre de l'hyperautomatisation  

Pour mettre en œuvre l'hyperautomatisation efficacement, les organisations doivent d'abord évaluer leurs processus existants et identifier les tâches pouvant être automatisées. Des technologies comme le process mining peuvent aider à révéler les inefficacités que l'hyperautomatisation pourrait résoudre. 

Cas d'usage de l'hyperautomatisation

Bien que l’hyperautomatisation en soit encore à ses débuts, ses applications se multiplient déjà : 

• Finance et comptabilité : Automatisation du traitement des factures, suivi des dépenses et rapports financiers pour réduire les coûts et améliorer la précision.  
• Optimisation des processus : Les chatbots alimentés par l'IA peuvent exécuter des commandes complexes et gérer des requêtes clients avec un minimum d'intervention humaine, libérant ainsi les agents pour des problèmes plus complexes.  
• Ressources humaines : L’hyperautomatisation peut rationaliser les fonctions RH telles que l’intégration, la gestion de la paie et l’évaluation des performances.  
• Gestion de la supply chain : Automatisation de la gestion des stocks, prévisions de la demande et communications avec les fournisseurs pour une efficacité accrue et une durabilité renforcée. 

Tendances futures de l'hyperautomatisation 

On s’attend bien sûr à ce que l’utilisation de l’IA dans l’hyperautomatisation se généralise, les entreprises adoptant ces technologies pour anticiper les changements et s’adapter de manière proactive.  

Les plateformes de développement low-code et no-code démocratiseront également l’hyperautomatisation, permettant aux utilisateurs métier de contribuer aux initiatives d’automatisation. 

En bref 

L'hyperautomatisation est appelée à transformer la manière dont les entreprises fonctionnent, en combinant des technologies puissantes telles que l'IA, la RPA et le BPM pour créer des flux de travail plus intelligents et plus efficaces. Avec une adoption croissante, les entreprises peuvent rester compétitives, améliorer leur efficacité et prendre des décisions plus judicieuses à tous les niveaux de leur organisation.