Comment identifier les processus métier à automatiser

Automatiser une tâche habituelle ne suffit pas à améliorer un processus métier. Pour choisir une priorité pertinente, il faut un problème mesurable, un fonctionnement suffisamment prévisible et des bénéfices qui justifient les coûts de mise en œuvre et de suivi.

Avant de sélectionner un outil, examinez le travail tel qu’il se déroule réellement et comparez quelques possibilités sur une base commune.

1. Recenser les processus tels qu’ils fonctionnent

Interrogez les personnes qui réalisent et supervisent le travail : où faut-il ressaisir des données, relancer des validations, corriger des erreurs ou transférer des informations entre applications ? Explorez notamment la finance, les opérations, les ventes, le service client, les ressources humaines et l’informatique. Une seule étape peut être une meilleure candidate que l’ensemble du processus.

Pour chaque piste, notez le déclencheur, les étapes, le responsable, les systèmes utilisés, le volume mensuel, le temps de travail actif, le temps d’attente, les erreurs, les reprises et les exceptions fréquentes. Distinguez travail actif et attente : automatiser une saisie ne supprimera pas forcément un retard lié à l’indisponibilité d’un valideur.

Les entretiens et l’observation révèlent des actions absentes des systèmes. Si des données d’événements fiables sont disponibles, le process mining, ou exploration des processus, peut aider à repérer les parcours réels et les blocages. Ses conclusions dépendent toutefois de la qualité des données et peuvent exclure le travail non enregistré.

2. Reconnaître les signes d’une bonne opportunité

Dans sa présentation de l’automatisation des processus métier, IBM cite notamment le volume, la répétition et les contraintes de délai parmi les critères utiles. Complétez-les par les questions suivantes :

• Les règles sont-elles explicites ? Peut-on décrire le parcours habituel et les cas à transmettre à une personne ?
• Le processus est-il stable ? Si les règles ou les applications changent souvent, mieux vaut d’abord les clarifier ou les stabiliser.
• Les données sont-elles exploitables ? Vérifiez leur disponibilité, leur cohérence et les droits d’accès nécessaires.
• Le résultat a-t-il une valeur ? Mesurez les effets possibles sur la capacité des équipes, les délais, les erreurs et la qualité du service.
• Les risques sont-ils maîtrisables ? Repérez les données sensibles, les décisions importantes et les conséquences d’une action incorrecte.

Une chaîne de validation inefficace ne doit pas être automatisée à l’identique : supprimez d’abord les étapes inutiles et attribuez clairement les responsabilités. Un faible volume n’exclut pas une automatisation si le blocage est important, mais il faut en démontrer l’intérêt.

3. Classer les pistes

Pour faciliter la discussion, attribuez à chaque candidat une note de 1 à 5 sur les quatre critères suivants. Cette grille est une méthode interne proposée ici, et non une norme ; une note élevée est favorable.

• Valeur métier : gains attendus en capacité, qualité ou délai.
• Répétabilité : clarté des règles et proportion de dossiers suivant un parcours commun.
• Préparation technique : qualité des données, accès aux systèmes et stabilité du processus.
• Faisabilité du projet : présence d’un responsable, disponibilité des équipes et périmètre maîtrisable.

Additionnez les notes sur 20, puis comparez les éléments qui les justifient. Traitez le risque comme un critère bloquant distinct : des économies élevées ne compensent pas des risques de sécurité, de confidentialité ou de décision impossibles à maîtriser. Désignez une personne chargée de vérifier les hypothèses avant le pilote.

4. Estimer la valeur et choisir la solution

Calculez le temps potentiellement gagné sur les dossiers concernés, en déduisant le temps restant de contrôle et de traitement des exceptions. Valorisez les heures récupérables à un coût horaire complet adapté, puis retirez les coûts récurrents : logiciels, assistance et surveillance. Comparez le bénéfice annuel net aux dépenses initiales de conception, d’intégration, de test et de formation. Du temps libéré représente une capacité disponible, pas nécessairement une économie de trésorerie.

Exemple fictif : 1 000 demandes par mois prennent chacune huit minutes. Si le temps total du personnel tombe à trois minutes, contrôles et exceptions compris, le gain potentiel est d’environ 83 heures mensuelles. Avec un coût supposé de 30 dollars par heure, la capacité libérée représente environ 2 500 dollars par mois. Après 600 dollars de coûts mensuels, le bénéfice net estimé atteint 1 900 dollars. Un investissement initial de 9 000 dollars serait amorti en environ 4,7 mois, si les hypothèses se vérifient et si cette capacité peut être réellement valorisée. Ce calcul simplifié exclut notamment le financement et d’autres coûts ou avantages.

Adaptez la technologie au besoin : règles de workflow pour l’orientation et les notifications ; interfaces applicatives pour les échanges pris en charge entre systèmes ; automatisation robotisée des processus, ou RPA, pour les actions répétitives dans une interface lorsqu’aucune interface adaptée n’est disponible. IBM indique qu’une intégration par API peut être préférable aux robots d’interface lorsque des API sont accessibles. L’IA peut aider à traiter des textes ou documents variés, mais elle introduit de l’incertitude : une tâche manuelle ne justifie pas à elle seule son utilisation.

5. Tester avant de généraliser

Retenez un périmètre limité, un responsable métier, des dossiers représentatifs et une possibilité de retour au traitement manuel. Avant le lancement, mesurez le volume, le temps de travail actif, le délai de bout en bout, les erreurs, les reprises et les exceptions. Fixez la durée du pilote, les seuils à atteindre et la personne autorisée à l’interrompre.

Testez les cas courants et les exceptions, limitez les accès, conservez des journaux adaptés et attribuez le traitement des échecs. Pour une étape assistée par IA, précisez ce que les équipes doivent vérifier et quand elles peuvent corriger ou arrêter le système. Le cadre volontaire de gestion des risques liés à l’IA du NIST aborde notamment la supervision, le suivi et la désactivation des systèmes.

À la fin du pilote, comparez les résultats à la situation initiale en incluant le temps de contrôle et les incidents. Étendez la solution seulement si les bénéfices et les contrôles atteignent les seuils convenus ; sinon, ajustez-la ou arrêtez-la. Les recommandations de Microsoft sur l’évaluation de l’automatisation préconisent elles aussi une comparaison fondée sur des indicateurs de réussite définis à l’avance.

Préparer la collaboration avec un partenaire

Avant de démarrer, clients et partenaires potentiels ont intérêt à préciser le périmètre, les accès, le traitement des données, les critères de réception, les responsabilités, la documentation, l’assistance et le transfert de connaissances. Il faut aussi déterminer qui maîtrise les configurations et comment l’organisation pourra maintenir la solution ou en sortir.

Les services de conseil technologique, de développement logiciel et d’automatisation par IA d’Altweeb constituent un point de départ pertinent pour explorer ces choix. Le meilleur premier projet n’est pas forcément le plus ambitieux : c’est celui dont le problème, la valeur attendue et les contrôles peuvent être vérifiés.

Pour approfondir ce sujet, découvrez aussi Faites de votre prochain projet numérique un vrai levier..