Diagnostic des opportunités d’automatisation

Pourquoi automatiser les processus de son entreprise ?

Une partie du temps de travail des équipes reste consacrée à des tâches répétitives : saisir une information dans plusieurs outils, déplacer des données, produire un reporting, classer des documents, contrôler des dossiers, rechercher une information ou préparer manuellement des contenus similaires.

Certaines de ces tâches peuvent être automatisées.

Mais toutes ne doivent pas l’être.

Une automatisation peut sembler simple techniquement et produire très peu de valeur parce que la tâche concernée est rare. À l’inverse, quelques minutes économisées sur une opération réalisée plusieurs centaines de fois peuvent représenter un gain significatif.

La première question n’est donc pas :

« Que pouvons-nous automatiser ? »

Mais :

« Qu’est-ce qui mérite réellement d’être automatisé ? »

Le Diagnostic des opportunités d’automatisation digitalie_ permet d’identifier les processus et tâches présentant le meilleur équilibre entre impact, faisabilité et effort de mise en œuvre.

Qu’est-ce que l’automatisation des processus ?

L’automatisation des processus consiste à confier à un système tout ou partie d’une suite de tâches auparavant réalisées manuellement.

Il peut s’agir d’actions relativement simples :

• transférer une donnée entre deux applications ;
• envoyer automatiquement une notification ;
• générer un document ;
• mettre à jour un CRM ;
• déclencher une validation ;
• produire un reporting.

Mais l’automatisation peut également intégrer des opérations plus complexes :

• lire et classer des documents ;
• extraire des informations ;
• analyser un texte ;
• synthétiser des données ;
• préparer une réponse ;
• qualifier une demande ;
• prendre en charge plusieurs étapes d’un workflow.

Selon le besoin, différentes technologies peuvent être utilisées : règles métier, API, workflows, RPA, intelligence artificielle générative ou agents IA.

L’automatisation est donc un objectif fonctionnel. L’IA n’est qu’un des moyens possibles pour y parvenir.

Quelle différence entre digitalisation et automatisation des processus ?

La digitalisation et l’automatisation sont liées, mais elles ne désignent pas la même chose.

La digitalisation consiste à utiliser le numérique pour transformer ou améliorer un processus.

L’automatisation consiste plus spécifiquement à réduire l’intervention humaine nécessaire à l’exécution de certaines tâches.

Un processus peut donc être digitalisé sans être automatisé.

Par exemple, remplacer une demande papier par un formulaire en ligne constitue une digitalisation.

Faire en sorte que les informations du formulaire soient automatiquement contrôlées, intégrées dans le CRM, affectées à la bonne personne et suivies jusqu’à leur traitement constitue une automatisation plus poussée.

La distinction est importante.

Avant d’automatiser un processus, il faut vérifier qu’il est suffisamment clair et pertinent pour mériter de l’être.

Automatiser un mauvais processus revient souvent à exécuter plus rapidement une organisation qui reste inefficace.

Quels processus peut-on automatiser en entreprise ?

La plupart des fonctions de l’entreprise peuvent comporter des tâches automatisables.

Le potentiel dépend cependant moins du métier que de la nature de l’activité réalisée.

Marketing et communication

L’automatisation peut intervenir dans :

• collecte et consolidation de données ;
• reporting ;
• diffusion de contenus ;
• déclinaison de formats ;
• qualification de demandes ;
• enrichissement de bases ;
• marketing automation ;
• préparation de campagnes.

L’IA générative ajoute également de nouvelles possibilités de transformation ou de préproduction de contenus.

Commerce

Certaines tâches commerciales peuvent être assistées ou automatisées :

• enrichissement de contacts ;
• mise à jour du CRM ;
• préparation d’un rendez-vous ;
• synthèse d’échanges ;
• qualification ;
• relances ;
• génération de comptes rendus.

L’objectif n’est pas nécessairement d’automatiser la relation commerciale elle-même.

Il peut être beaucoup plus intéressant de supprimer les tâches administratives qui entourent cette relation.

Service client

L’automatisation peut faciliter :

• classification des demandes ;
• routage vers le bon interlocuteur ;
• recherche d’informations ;
• préparation de réponses ;
• mise à jour des dossiers ;
• synthèse des interactions.

L’IA peut alors assister le conseiller plutôt que remplacer son intervention.

Finance et administration

Factures, justificatifs, contrôles, rapprochements, reporting, extraction de données ou circulation de documents présentent souvent un potentiel d’automatisation important.

Ressources humaines

On peut automatiser certaines étapes de :

• collecte documentaire ;
• onboarding ;
• demandes internes ;
• mise à jour d’informations ;
• génération de documents ;
• reporting.

Opérations

Selon l’activité, l’automatisation peut concerner la circulation de données, le traitement de demandes, les contrôles, les alertes, la documentation ou certaines décisions fondées sur des règles explicites.

Comment identifier les tâches à automatiser ?

Les meilleures opportunités se trouvent souvent dans les tâches qui combinent plusieurs caractéristiques.

Elles sont répétitives

Une opération effectuée plusieurs fois par jour ou par semaine présente davantage de potentiel qu’une tâche exceptionnelle.

Elles consomment du temps

Le temps unitaire doit être rapproché du volume.

Une action de deux minutes répétée 500 fois représente plus de seize heures de travail.

Elles suivent des règles relativement stables

Plus une tâche peut être décrite clairement, plus il est généralement simple de déterminer comment elle peut être automatisée.

Elles mobilisent plusieurs outils

Copier une information d’un logiciel vers un autre constitue un cas classique d’automatisation.

Elles génèrent des erreurs

Les ressaisies et manipulations répétitives peuvent créer des erreurs que l’automatisation permet parfois de réduire.

Elles créent des délais

Certaines tâches ne sont pas longues en elles-mêmes mais ralentissent tout un processus parce qu’elles attendent une intervention humaine.

Elles apportent peu de valeur au collaborateur

Une activité administrative répétitive mobilise du temps qui pourrait être consacré à une analyse, une décision, une relation client ou une autre tâche nécessitant davantage d’expertise.

Le potentiel d’automatisation se situe souvent dans la combinaison entre fréquence, temps consommé et faible valeur ajoutée humaine.

Comment calculer le potentiel d’une automatisation ?

Une automatisation doit être évaluée comme un investissement.

Il faut commencer par comprendre le fonctionnement actuel.

Combien de fois la tâche est-elle effectuée ?

Combien de temps prend-elle ?

Combien de collaborateurs sont concernés ?

Quel est son coût ?

Quel niveau d’erreur génère-t-elle ?

Quels délais entraîne-t-elle ?

Une première estimation peut ensuite être réalisée :

volume × temps moyen × coût de traitement

Cette approche permet d’obtenir un ordre de grandeur du coût actuel du processus.

Il faut ensuite comparer ce coût aux gains accessibles et aux investissements nécessaires pour mettre en œuvre et maintenir l’automatisation.

Tous les bénéfices ne sont cependant pas financiers.

Une automatisation peut également améliorer :

• la rapidité ;
• la qualité ;
• la traçabilité ;
• la satisfaction des collaborateurs ;
• la capacité à absorber davantage de volume ;
• l’expérience client.

La valeur potentielle doit donc être mesurée avant de choisir la technologie.

Comment prioriser les opportunités d’automatisation ?

Identifier les tâches automatisables est seulement la première étape.

L’enjeu est ensuite de déterminer lesquelles doivent être traitées en priorité.

digitalie_ évalue notamment plusieurs critères.

Le gain potentiel

Combien de temps ou de ressources l’automatisation peut-elle libérer ?

Quel autre résultat peut-elle améliorer ?

Le volume

Une tâche fréquente dispose généralement de davantage de potentiel qu’une tâche occasionnelle.

La faisabilité

Les outils concernés permettent-ils facilement l’intégration nécessaire ?

Des API sont-elles disponibles ?

Les données sont-elles accessibles ?

La stabilité du processus

Un processus qui change constamment constitue rarement le meilleur candidat pour une première automatisation.

Le risque

Que se passe-t-il si l’automatisation se trompe ?

Une erreur peut-elle être corrigée facilement ou avoir des conséquences importantes ?

Le besoin de contrôle humain

Certaines tâches peuvent être entièrement automatisées.

D’autres nécessitent une validation humaine avant que l’action suivante soit déclenchée.

Le coût de mise en œuvre

Une automatisation techniquement possible n’est pas nécessairement économiquement pertinente.

La priorité ne va donc pas à la tâche la plus facile à automatiser, mais à celle qui présente le meilleur rapport entre valeur et effort.

Qu’est-ce qu’une matrice d’automatisation ?

Une matrice d’automatisation permet de comparer plusieurs opportunités à partir de critères communs.

Une première lecture peut croiser :

impact potentiel et faisabilité.

Les opportunités à impact élevé et faisabilité élevée constituent généralement les premiers candidats.

Les automatisations à impact élevé mais complexes peuvent être intégrées à une roadmap et nécessiter un cadrage plus approfondi.

Les tâches faciles à automatiser mais disposant de peu d’impact peuvent être conservées comme opportunités secondaires.

Enfin, les projets complexes produisant peu de valeur doivent généralement être écartés.

La matrice peut être enrichie avec d’autres critères :

• volume ;
• risque ;
• coût ;
• maturité technologique ;
• données disponibles ;
• adoption ;
• dépendances.

L’objectif n’est pas de créer une notation sophistiquée. Il est de rendre les arbitrages explicites.

Automatisation classique, RPA ou IA : quelle technologie choisir ?

Il n’existe pas une technologie adaptée à toutes les situations.

Le choix dépend principalement de la nature de la tâche.

Automatisation par workflow

Elle est pertinente lorsque les étapes du processus et les règles sont clairement définies.

Un événement déclenche une action, puis une autre, selon un scénario connu.

Intégration par API

Lorsque plusieurs applications doivent échanger des données, leurs API permettent souvent de créer une automatisation plus robuste.

RPA

La Robotic Process Automation permet notamment d’automatiser certaines manipulations réalisées dans des interfaces lorsqu’une intégration directe entre les systèmes n’est pas disponible.

Intelligence artificielle

L’IA devient particulièrement intéressante lorsque la tâche nécessite de traiter des informations moins structurées :

• comprendre un texte ;
• classifier un document ;
• résumer ;
• extraire une information ;
• générer une réponse ;
• analyser des contenus.

Agents IA

Les agents IA cherchent à aller plus loin en permettant à un système d’enchaîner plusieurs actions, utiliser différents outils et adapter son comportement selon le contexte.

Leur potentiel est important, mais leur niveau d’autonomie doit être adapté au risque et à la fiabilité nécessaires.

La technologie doit être choisie après avoir défini le processus et le résultat attendu. Jamais l’inverse.

Qu’est-ce que l’automatisation intelligente ?

L’expression « automatisation intelligente » désigne généralement la combinaison de mécanismes d’automatisation classiques avec des technologies d’intelligence artificielle.

Une automatisation traditionnelle fonctionne particulièrement bien lorsque les données sont structurées et les règles explicites.

L’intelligence artificielle peut permettre de traiter des situations moins déterministes, comme comprendre un document, interpréter une demande ou produire une synthèse.

Les deux approches peuvent donc être combinées.

Par exemple :

1. un email est reçu ;
2. une IA analyse son contenu ;
3. le type de demande est identifié ;
4. les informations utiles sont extraites ;
5. le dossier est créé dans un outil métier ;
6. une réponse est préparée ;
7. un collaborateur valide avant envoi.

L’IA ne remplace pas l’ensemble du workflow.

Elle intervient précisément sur les étapes où les règles classiques atteignent leurs limites.

Quelle différence entre RPA et intelligence artificielle ?

La RPA automatise principalement des actions répétitives à partir de règles prédéfinies.

Elle reproduit certaines opérations qu’un utilisateur effectuerait dans des logiciels : ouvrir une application, copier une donnée, compléter un champ ou déplacer un fichier.

L’intelligence artificielle intervient davantage lorsque la tâche nécessite d’interpréter une information.

Par exemple :

la RPA peut déplacer un document.

L’IA peut essayer de comprendre ce document et d’en extraire les informations importantes.

Les technologies peuvent donc être complémentaires.

La question n’est pas de choisir entre RPA et IA dans l’absolu.

Il faut déterminer quelle combinaison répond le plus simplement au processus à automatiser.

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Un agent IA est un système capable d’utiliser un modèle d’intelligence artificielle pour atteindre un objectif en exécutant plusieurs étapes et éventuellement en interagissant avec différents outils.

Contrairement à un simple chatbot qui répond à une demande, un agent peut par exemple :

• rechercher une information ;
• consulter une base ;
• analyser des données ;
• utiliser une application ;
• déclencher une action ;
• vérifier un résultat ;
• poursuivre le processus.

Cette capacité ouvre de nouvelles possibilités d’automatisation.

Elle ajoute également de nouvelles questions de contrôle.

Plus le système possède d’autonomie, plus il devient nécessaire de définir clairement :

ce qu’il peut faire, quelles données il peut utiliser, quelles décisions nécessitent une validation humaine et comment ses actions sont contrôlées.

Les agents IA ne rendent donc pas les principes de gouvernance inutiles.

Ils les rendent plus importants.

Faut-il utiliser l’IA pour automatiser toutes les tâches ?

Non.

Une règle métier simple peut être plus fiable, moins coûteuse et plus facile à maintenir qu’un modèle d’intelligence artificielle.

Utiliser de l’IA pour traiter un problème déjà parfaitement couvert par une automatisation classique peut ajouter inutilement de la complexité.

À l’inverse, l’IA peut rendre automatisables des tâches qui nécessitaient jusqu’ici une intervention humaine parce qu’elles impliquaient du langage, des documents ou des informations peu structurées.

Le diagnostic cherche donc à déterminer où l’IA apporte une capacité réellement nouvelle.

Pas à l’intégrer partout.

Faut-il automatiser un processus avant de l’optimiser ?

Non.

C’est même un principe important.

Avant d’automatiser, il faut vérifier :

• que toutes les étapes sont nécessaires ;
• que les responsabilités sont suffisamment claires ;
• que les règles sont comprises ;
• que les données utilisées sont pertinentes ;
• que le processus cible est cohérent.

Une étape inutile doit être supprimée avant d’être automatisée.

Une validation qui n’apporte aucune valeur doit être questionnée avant de construire un workflow permettant de la réaliser automatiquement.

Automatiser une mauvaise organisation peut rendre ses dysfonctionnements plus rapides et plus difficiles à modifier.

Quelle place conserver à l’humain dans un processus automatisé ?

Automatisation ne signifie pas nécessairement suppression de toute intervention humaine.

Plusieurs modèles existent.

Human in the loop

Le système réalise une partie du travail mais demande une validation humaine avant certaines actions.

Human on the loop

Le système fonctionne de manière largement autonome mais un collaborateur supervise son fonctionnement et peut intervenir.

Automatisation complète

Le processus peut s’exécuter sans intervention lorsque les règles, les risques et la fiabilité le permettent.

Le bon niveau dépend du cas d’usage.

Une tâche administrative facilement réversible peut accepter un niveau d’autonomie élevé.

Une décision ayant un impact important sur un client, un collaborateur ou l’entreprise nécessite davantage de contrôle.

L’objectif n’est pas de retirer systématiquement l’humain. Il est de concentrer son intervention là où elle apporte réellement de la valeur.

Quels sont les risques de l’automatisation ?

Une automatisation peut créer de nouveaux risques si elle est mal conçue.

Propager une erreur

Une action manuelle erronée peut concerner un dossier.

Une automatisation erronée peut reproduire le même problème sur des centaines de dossiers.

Créer une dépendance difficile à maintenir

Des automatisations ajoutées au fil du temps sans documentation peuvent devenir difficiles à comprendre et à faire évoluer.

Automatiser des données de mauvaise qualité

Un système automatisé ne corrige pas nécessairement les erreurs présentes dans les données qu’il reçoit.

Supprimer des contrôles utiles

Certaines interventions humaines peuvent sembler inefficaces alors qu’elles jouent un rôle important de vérification.

Utiliser l’IA sans niveau de contrôle suffisant

Les systèmes d’IA peuvent produire des résultats inexacts ou variables.

Le niveau d’autonomie doit donc être adapté aux conséquences potentielles d’une erreur.

Le diagnostic intègre ces contraintes dans l’évaluation de la faisabilité.

Comment mesurer le ROI d’une automatisation ?

Le retour sur investissement peut être estimé en comparant le coût actuel du processus au coût du futur dispositif.

Il faut notamment considérer :

le temps économisé,
le volume traité,
le coût horaire,
la réduction éventuelle des erreurs,
les coûts de développement ou de paramétrage,
les licences,
la maintenance,
les coûts d’exploitation.

Prenons un exemple simple.

Une tâche de cinq minutes réalisée 200 fois par semaine représente plus de seize heures de travail hebdomadaire.

Si l’automatisation réduit de 80 % le temps nécessaire, le potentiel devient rapidement mesurable.

Mais l’économie théorique ne suffit pas.

Il faut également déterminer ce que l’organisation fera réellement du temps libéré.

Le ROI d’une automatisation devient beaucoup plus pertinent lorsqu’il est rattaché à une capacité supplémentaire : traiter davantage de dossiers, améliorer le service, accélérer les délais ou recentrer les équipes sur des tâches à plus forte valeur.

Automatisation et productivité : faut-il chercher uniquement à gagner du temps ?

Non.

Le temps est souvent le bénéfice le plus facile à mesurer, mais l’automatisation peut produire d’autres formes de valeur.

Elle peut permettre de :

• réduire les erreurs ;
• standardiser certaines opérations ;
• améliorer la traçabilité ;
• diminuer les délais ;
• améliorer l’expérience client ;
• absorber davantage de volume ;
• rendre une information disponible plus rapidement ;
• réduire la pénibilité de certaines tâches ;
• sécuriser l’application de certaines règles.

Une automatisation qui ne réduit que légèrement le temps mais supprime un point de blocage critique peut ainsi être particulièrement intéressante.

La valeur ne doit donc pas être réduite aux heures économisées.

No-code et low-code : peut-on automatiser sans développement ?

Oui, de nombreuses automatisations peuvent désormais être créées à partir d’outils no-code ou low-code.

Ces solutions permettent de connecter des applications, créer des workflows ou intégrer certaines fonctions d’IA avec relativement peu de développement spécifique.

Elles peuvent réduire le coût d’entrée et accélérer les premières expérimentations.

Mais la facilité technique ne doit pas conduire à multiplier les automatisations sans gouvernance.

Chaque workflow ajoute une dépendance supplémentaire entre plusieurs systèmes.

À mesure que leur nombre augmente, les questions de documentation, maintenance, sécurité et responsabilité deviennent plus importantes.

Le no-code simplifie la construction. Il ne supprime pas le besoin d’architecture et de pilotage.

Automatisation et IA : faut-il commencer par un POC ?

Pas systématiquement.

Un POC est particulièrement utile lorsqu’une incertitude technique doit être levée.

Par exemple : un modèle est-il capable d’extraire suffisamment précisément certaines informations d’un document complexe ?

Lorsque la technologie est déjà éprouvée, un pilote en situation réelle peut être plus pertinent.

Le choix dépend donc de ce qu’il reste à démontrer :

la faisabilité technique, la valeur métier, l’adoption ou l’ensemble de ces dimensions.

Le diagnostic permet de définir la prochaine étape adaptée à chaque automatisation prioritaire.

Comment passer du diagnostic à la mise en œuvre ?

Une fois les opportunités prioritaires identifiées, chacune doit être cadrée suffisamment précisément avant son développement.

Il faut définir :

• le processus cible ;
• les actions automatisées ;
• les systèmes impliqués ;
• les données nécessaires ;
• les règles métier ;
• les exceptions ;
• les validations humaines ;
• les risques ;
• les indicateurs de performance.

Un premier périmètre peut ensuite être testé.

Les résultats sont comparés à la situation initiale avant de décider d’étendre, modifier ou abandonner l’automatisation.

digitalie_ peut accompagner le cadrage, la sélection des solutions, la coordination des partenaires et le pilotage de la mise en œuvre.

Le diagnostic permet de choisir où automatiser. Le pilote permet de vérifier que l’automatisation crée réellement la valeur attendue.

Questions fréquentes sur l’automatisation des processus

Qu’est-ce que l’automatisation des processus ?

L’automatisation des processus consiste à utiliser des technologies pour exécuter automatiquement certaines tâches ou étapes auparavant réalisées manuellement. Elle peut s’appuyer sur des workflows, des API, la RPA ou l’intelligence artificielle selon la nature du besoin.

Quels processus peut-on automatiser ?

Les meilleurs candidats sont généralement des processus répétitifs, fréquents, suffisamment standardisés et consommant beaucoup de temps. La présence de ressaisies, de transferts entre outils, de contrôles répétitifs ou de traitement de volumes importants constitue souvent un bon indicateur.

Comment identifier les tâches à automatiser en priorité ?

Il faut comparer les opportunités selon leur volume, le temps consommé, leur impact métier, leur faisabilité, leur coût et leur niveau de risque. Les meilleurs candidats combinent généralement un gain potentiel significatif et une complexité raisonnable.

Quelle différence entre automatisation et digitalisation ?

La digitalisation transforme un processus grâce au numérique. L’automatisation cherche spécifiquement à réduire les interventions manuelles nécessaires à son exécution. Un processus peut donc être digitalisé sans être automatisé.

Quelle différence entre RPA et IA ?

La RPA reproduit principalement des actions prédéfinies et répétitives dans les systèmes informatiques. L’IA permet davantage d’interpréter des informations, des textes, des documents ou des situations moins structurées. Les deux technologies peuvent être utilisées ensemble.

L’intelligence artificielle est-elle nécessaire pour automatiser un processus ?

Non. De nombreuses automatisations fonctionnent parfaitement avec des règles métier, des workflows ou des API classiques. L’IA devient pertinente lorsqu’elle permet de traiter des informations ou décisions difficiles à gérer avec des règles déterministes.

Quels gains peut-on attendre d’une automatisation ?

Les gains peuvent concerner le temps, les coûts, la rapidité de traitement, la réduction des erreurs, la qualité, la traçabilité ou la capacité à absorber davantage de volume. Ils doivent être évalués pour chaque processus avant d’engager l’automatisation.

Peut-on automatiser un processus avec des outils no-code ?

Oui. Des plateformes no-code et low-code permettent aujourd’hui de connecter de nombreux logiciels et d’automatiser des workflows sans développement lourd. Leur usage doit néanmoins rester suffisamment documenté et gouverné pour éviter la multiplication d’automatisations difficiles à maintenir.

Combien de temps dure le Diagnostic des opportunités d’automatisation ?

Le diagnostic digitalie_ représente 3 jours d’intervention. Il associe analyse des processus, identification des tâches automatisables et priorisation selon leur impact et leur faisabilité.

Combien coûte un diagnostic d’automatisation ?

Le Diagnostic des opportunités d’automatisation digitalie_ est proposé à partir de 2 400 € HT. Le périmètre dépend notamment du nombre de processus étudiés, des outils concernés et du niveau d’analyse nécessaire.

Pourquoi choisir digitalie_ pour identifier vos opportunités d’automatisation ?

digitalie_ ne part pas d’un outil d’automatisation ou d’une technologie d’intelligence artificielle.

Nous partons du travail réellement effectué par les équipes.

Quelles tâches prennent du temps ?

Pourquoi existent-elles ?

Peuvent-elles être supprimées, simplifiées ou automatisées ?

Quel gain peut-on réellement attendre ?

Quelle technologie constitue ensuite la réponse la plus simple ?

Cette approche permet d’éviter deux écueils : automatiser une tâche qui n’apporte pas suffisamment de valeur ou utiliser de l’IA là où une solution beaucoup plus simple aurait suffi.

La bonne automatisation n’est pas la plus impressionnante. C’est celle dont vos équipes n’auront bientôt plus à se demander pourquoi elles réalisaient encore cette tâche manuellement.