L'extraction de processus pourrait être la nouvelle porte d'entrée de l'IA

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La réponse pandémique des entreprises à l'échelle mondiale pourrait faire basculer la course à l'intelligence artificielle (IA) vers une nouvelle voie rapide : l'extraction de processus. 

D'une taille de marché pré-pandémique de 110 millions de dollars en 2018 à... près de trois fois supérieur en 2019, 47% des entreprises utilisent désormais ou prévoient d'exploiter l'exploration des processus. Ce n'est pas un secret que les entreprises veulent la recette pour travailler de manière plus légère et plus intelligente dans le sillage de la récente secousse économique mondiale. L'IA et l'automatisation sont au premier plan de cet effort.

Les technologies d'IA d'aujourd'hui, comme l'apprentissage automatique, aident à rendre le travail plus prédictif et adaptatif, mais elles ont besoin de données sur la façon dont vous travaillez aujourd'hui pour s'entraîner. Plutôt que de consacrer des heures de travail manuel épuisantes à la cartographie traditionnelle des processus, les équipes peuvent choisir d'intégrer les processus dans leurs efforts d'automatisation des processus robotisés (RPA) et de disséquer toute information générée automatiquement.

Cependant, les entreprises découvrent que les ingrédients défectueux donnent des résultats aigres. Là où la RPA peut conduire à des ensembles de données d'IA défectueux, remonter aux racines de la recette avec l'exploration des processus peut permettre de construire de manière fiable des plans plus vrais que nature de vos opérations quotidiennes.

Voyons comment l'exploration des processus et les outils d'automatisation à faible code pourraient constituer une meilleure porte d'entrée vers une utilisation plus fiable de l'IA.

Pourquoi la RPA empêche l'intelligence artificielle de réussir

À la recherche de moyens plus intelligents pour alimenter l'IA, l'automatisation des processus par les robots peut se résumer à obtenir ce que l'on y met.

Comme la RPA traditionnelle doit être élaborée étape par étape, les étapes elles-mêmes doivent l'être :

  1. Correspond à la façon dont le processus fonctionne "tel quel" dans la réalité.
  2. Réaliser des performances exemptes d'inefficacités majeures.
  3. Être normalisé pour être exécuté de la même façon à chaque fois.

Idéalement, une configuration RPA propre permettrait de créer un historique continu et chronologique du fonctionnement réel d'un processus, ainsi que de toutes les influences possibles qui le façonnent et d'un large éventail de résultats.

En révélant vos opérations à travers les processus et les départements, l'outil d'intelligence artificielle disposerait alors d'un large éventail de modèles à exploiter.

Des chatbots intelligents à l'analyse prédictive des rapports de vente, divers outils pourraient utiliser les données à l'échelle de l'entreprise pour créer une toile d'amélioration continue des opérations avec moins d'heures de travail humain et moins de défauts.

Cet idéal ne correspond pas à l'état de l'automatisation des processus modernes. En fait, l'accélération des résultats des "mauvais" processus a conduit certaines organisations à amplifier les résultats de faible qualité au lieu de les améliorer.

1. Des processus imprécis

Premièrement, les idées de la RPA peuvent être basées sur une vision erronée des opérations du monde réel. Les comportements du personnel et des clients ont radicalement changé au cours de la seule année dernière. Si vous glanez les étapes des processus d'aujourd'hui à partir des entretiens avec les employés, vous risquez de manquer des étapes clés qui permettent à vos flux de travail de fonctionner au mieux. 

2. Des processus inefficaces

Deuxièmement, les processus peuvent s'être écartés de leur flux de travail d'origine, ou être tout simplement mal conçus. Par exemple, des procédures opérationnelles datées pour le traitement des factures peuvent comporter des signatures redondantes. Il se peut aussi que les employés aient intégré des solutions de contournement à divers processus pour leur confort, au détriment de la qualité. 

3. Processus non standard

Troisièmement, l'automatisation peut même ne pas être possible avec des processus qui sont partiellement ou totalement non standardisés. Si votre équipe n'accomplit pas les tâches de manière répétée et avec des résultats prévisibles, toute tentative de RPA ne sera pas fiable.

Dans l'un ou l'autre de ces cas, votre carte des processus peut être truffée d'erreurs, de raccourcis et d'étapes inutiles qui ne répondent pas à vos besoins essentiels.

En général, les processus ne devraient pas être automatisés pour obtenir plus de résultats avant d'avoir été réexaminés quant à leur efficacité. Pourtant, les entreprises peuvent être tentées d'automatiser les fruits les plus faciles à cueillir. 

En fin de compte, les tentatives de mise à l'échelle d'une RPA mal conçue ramènent de nombreuses entreprises à la case départ.

Comment la cartographie des processus hérités est un facteur d'échec de la RPA ?

Même avec des processus propres, la conception de l'automatisation elle-même peut constituer un obstacle à la formation à l'IA.

Une meilleure conception de l'APR équivaudrait à de meilleurs ensembles de données - en théorie, du moins. Cependant, la cartographie manuelle des processus ouvre en soi la porte à toutes sortes de biais et d'oublis humains. Ces erreurs entachent les résultats et freinent l'automatisation dans l'ensemble de l'organisation. 

En outre, la cartographie des processus existants nécessite des heures de travail pour la collecte et l'analyse des informations. Associée à un codage RPA laborieux, cette méthode n'est pas toujours la plus rapide à mettre en œuvre.

Comment l'exploration des processus et le low-code pourraient dépasser la RPA 

Ce qu'il faut retenir ? Une carte de processus théorique et une RPA traditionnelle auront des difficultés à refléter leurs homologues du monde réel.

Les inconvénients de la RPA ont incité à se concentrer davantage sur la préparation de la pré-automatisation. L'exploration des processus et l'automatisation à faible code deviennent un moyen plus attrayant de générer des données d'entraînement pour l'IA. Plus précisément, leurs avantages sont triples :

  1. Une mise en œuvre et des résultats plus rapides
  2. Une visibilité plus vraie que nature
  3. Suivi continu

Plutôt que de recueillir des données par des moyens traditionnels, l'exploration de processus permet de créer des journaux horodatés d'événements dans un flux de travail plus important.

Les outils d'extraction puisent directement dans vos applications en utilisant un point de connectivité partagé - les interfaces de programmation d'applications (API). Depuis les applications de gestion de la relation client (CRM) et au-delà, les organisations peuvent extraire des données de processus en temps réel sans effort supplémentaire.

Cette intersection cruciale entre la gestion des processus d'affaires et l'exploration des processus est connue sous le nom de découverte de processus.

La découverte de processus expliquée

Il est beaucoup plus facile de trouver des possibilités de réduire les coûts par l'automatisation lorsque les organisations ont la certitude que les données relatives à leurs processus sont fiables. En d'autres termes, une meilleure visibilité des processus permet d'établir des priorités plus claires. 

  1. En faisant en sorte que les outils et les composants du flux de travail puissent facilement "parler" entre eux, toute donnée recueillie présente moins de risques de mauvaise communication.
  2. En outre, la collecte d'informations sur le processus tel qu'il se déroule dans la réalité signifie que les entreprises n'ont pas besoin de chercher bien loin pour comprendre ce qui se passe réellement dans leur activité.
  3. Enfin, le suivi continu des processus peut aider à clarifier si les flux de travail sont systématiquement respectés. 

Lorsque les équipes comprennent ce qui se passe réellement et où se situent les problèmes, les signaux d'alarme au sein d'un processus peuvent facilement être remis en question et éliminés tout en conservant les étapes saines. 

Par exemple, les flux de travail idéaux peuvent être normalisés pour être partagés avec d'autres branches de l'organisation. Certains processus sont peut-être déjà suffisamment sains pour être poussés dans le pipeline d'automatisation encore plus rapidement.

Dans tous les cas, la confiance dans la connaissance de vos processus ouvre la voie à une meilleure prise de décision concernant les efforts d'automatisation.

Quelle est la place de l'automatisation low-code ?

Par conséquent, la modélisation des modèles pour l'automatisation peut se faire beaucoup plus rapidement et facilement.

Les outils d'automatisation à faible code simplifient l'installation en éliminant les exigences en matière de connaissances de codage. Au lieu de cela, ils sont pilotés par des constructeurs de processus visuels dotés de fonctionnalités telles que des outils de conception par glisser-déposer que pratiquement tout le personnel peut utiliser.

L'exploration des processus permet de continuer à surveiller ces automatisations et de découvrir ce qui fonctionne - et ce qui ne fonctionne pas.

En tandem, l'exploration des processus et les outils d'automatisation à faible code invitent les organisations à devenir plus efficaces et évolutives.

En outre, la nature agile de ces outils offre une meilleure flexibilité que la RPA traditionnelle lorsque les organisations sont confrontées à des changements rapides. La capacité d'adaptation continuera à prendre de la valeur à mesure que nous avançons dans la pandémie et au-delà.

Qu'est-ce qui pourrait freiner l'exploration des processus axée sur l'IA et l'automatisation à faible code ?

Malgré l'abondance des avantages, l'exploration des processus et l'automatisation à faible code présentent deux inconvénients majeurs qui pourraient entraver la formation de l'IA :

  • Manque de contexte
  • Méfiance des employés

Si le paysage de ces préoccupations n'a pas encore été entièrement déballé, nous pouvons en explorer certains aspects avec confiance. 

Contexte

Problème : Le contexte des événements de processus est souvent dérivé de la façon dont les employés se comportent pour accomplir une étape. À ce niveau individuel, les journaux d'applications purement basés sur les événements pourraient négliger la façon dont un utilisateur navigue dans les interfaces graphiques utilisateur (GUI) de son flux de travail, comme celles des applications CRM.

En outre, l'exploitation minière peut suggérer d'automatiser des processus défectueux ou inutiles qu'une analyse des processus basée sur l'homme aurait détectés.

Solution possible : L'exploration des tâches peut couvrir cette composante visuelle pour donner plus de contexte à la façon dont chaque utilisateur travaille. L'exploration des processus illustre à elle seule quand et à quelle fréquence les actions sont effectuées. En tant que processus complémentaire à l'exploration des processus, l'exploration des tâches aide les équipes à comprendre comment quelque chose est fait.

Pour un contexte plus profond, l'exploitation minière pourrait être exploitée comme information supplémentaire pour guider les analystes de processus humains.

Vie privée

Problème : La surveillance des employés continue d'être un sujet brûlant autour d'outils de surveillance comme le process mining. Il faut savoir qu'avec suffisamment de données, les activités du personnel peuvent être disséquées au peigne fin pour déterminer tous les types de routines.

De nombreux employés comprennent que l'on puisse suivre la durée de résolution d'un ticket d'assistance, mais ne veulent pas savoir combien de temps durent en moyenne leurs pauses toilettes.

Solution possible : Travaillez avec vos équipes de conformité et de sécurité de l'information pour trouver des lignes claires sur la collecte responsable des données. Les équipes doivent non seulement tenir compte des limites éthiques, mais aussi des limites juridiques telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD).

En clarifiant les objectifs et en restant transparent dans la collecte des données, vous pourriez obtenir le soutien de vos équipes dans toute l'organisation.

La perte d'emplois au profit des machines

Problème : L'automatisation, quelle qu'elle soit, s'aligne sur l'objectif ultime de remplacer le travail humain dans la mesure du possible. Si les outils low-code d'aujourd'hui permettent d'introduire des flux de travail pour renforcer le personnel humain, de nombreuses tâches pourraient être supprimées avec le temps.

Inévitablement, certains rôles passeront de "exclusivement humains" à "prêts pour la machine". Des rôles en usine aux emplois de bureau en col blancles gens craignent naturellement que leurs compétences durement acquises deviennent obsolètes.

Solution possible : La transparence et les possibilités d'évolution vers des postes tournés vers l'avenir seront essentielles pour favoriser l'adoption ouverte des technologies d'automatisation. Par exemple, les entreprises invitent de plus en plus le personnel de première ligne à utiliser des outils à faible code en tant que développeurs citoyens.

En faisant participer les équipes à l'amélioration de leurs propres flux de travail, elles peuvent en voir les avantages de première main. En conséquence, ils acquerront des compétences inestimables sur le futur marché du travail.

Le rôle de l'exploration des processus et de la boîte à outils DigitalOps dans l'adoption de l'IA

Au fur et à mesure que les organisations s'enfoncent dans le terrier de l'exploration des processus, d'autres obstacles peuvent apparaître. Pour trouver le moyen le plus efficace de collecter les données d'entraînement de l'IA, de nombreuses équipes pourraient trouver des avantages à compléter les forces et les faiblesses de l'IA avec d'autres outils d'exploitation numérique. boîte à outils des opérations numériques des opérations numériques.

Par exemple, l'exploitation minière a déjà trouvé sa place pour alimenter les bots RPA de certaines autres organisations. Dans les rares situations où le low-code ne peut pas répondre aux besoins de niche d'une équipe, le RPA codé sur mesure pourrait être bien adapté à ces solutions.

Cependant, il est souvent plus sain de trouver une plateforme unique pour construire votre automatisation et surveiller vos processus, afin d'en assurer l'extension à l'échelle de l'entreprise. Le code faible permet de réunir de nombreuses méthodes disparates sous un même toit, en particulier lorsqu'il est intégré à un logiciel de gestion intelligente des processus métier (iBPMS).

Le fait de loger tous vos outils au bon endroit favorise non seulement l'amélioration des processus et l'automatisation, mais aussi des boucles de rétroaction plus fortes pour l'IA. Pour beaucoup, l'exploration des processus et l'automatisation à faible code peuvent s'avérer être un point d'entrée plus rapide et plus efficace dans ce domaine.

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