La prochaine frontière de l'hyperautomatisation : comment les entreprises peuvent garder une longueur d'avance

Même si l'hyperautomatisation n'est pas encore très répandue parmi les entreprises, elle évolue déjà rapidement, passant de la simple automatisation des processus à un écosystème intelligent et interconnecté, alimenté par l'IA, l'apprentissage automatique (ML) et l'automatisation robotisée des processus (RPA). Cela motive-t-il les entreprises à mettre en œuvre ces solutions ? Probablement.

D’après Gartner, près d'un tiers des entreprises automatiseront plus de la moitié de leurs opérations d'ici 2026, soit une augmentation significative par rapport aux 10 % de 2023. Cependant, alors que l'hyperautomatisation promet de révolutionner les industries et que le nombre de ceux qui l'adoptent augmente, de nombreuses organisations peinent malheureusement encore à la déployer efficacement. Moins de 20% des entreprises maîtrisent l’hyperautomatisation de leurs processus.

Dans cet article, nous allons donc explorer pourquoi l’hyperautomatisation évolue, les principaux défis de sa mise en œuvre et comment les entreprises peuvent pérenniser leurs opérations tout en évitant les pièges courants.

Passer de l'automatisation de base aux systèmes intelligents

L'hyperautomatisation, comme son nom l'indique, propulse l'automatisation à un niveau supérieur en combinant l'IA, le ML, la RPA et d'autres technologies. Elle permet aux entreprises d'automatiser des tâches complexes, d'analyser de grandes quantités de données et de prendre des décisions en temps réel. Ainsi, alors que l'automatisation traditionnelle se concentre sur des tâches individuelles, l'hyperautomatisation crée des systèmes qui apprennent et s'améliorent en permanence.

Comme mentionné précédemment, peu d'entreprises l'ont encore intégrée, peut-être parce qu'elles n'en comprennent pas vraiment la nécessité : l'hyperautomatisation est essentielle pour rester compétitive dans un monde numérique. Comment ? En réalité, la liste est longue : elle permet de réduire les coûts, d'accroître l'efficacité, de minimiser les erreurs humaines dans les tâches répétitives, de rationaliser les opérations, de contribuer au respect des réglementations et d'améliorer l'expérience client.

Cependant, comme nous l'avons déjà vu dans l'étude de Gartner, prédictionD'ici 2026, près d'un tiers des entreprises auront automatisé plus de la moitié de leurs opérations, et ce changement montre que les entreprises veulent plus que de simples tâches automatisées : elles ont besoin de systèmes qui analysent, apprennent et s'ajustent en temps réel.

Par exemple, les entreprises utilisent l'automatisation intelligente (AI) pour améliorer leur prise de décision. Cela implique l'intégration de l'IA générative (GenAI) à des plateformes d'automatisation, permettant ainsi aux entreprises de réduire le travail manuel et d'améliorer leur efficacité. Des entreprises comme Airbus SE et Equinix, Inc. ont réussi à le faire. mis en œuvre Hyperautomatisation basée sur l'IA pour les processus financiers, réduisant considérablement les charges de travail et accélérant les processus.

À mesure que les volumes de données augmentent et que la prise de décision en temps réel devient essentielle, l’hyperautomatisation joue un rôle clé dans la réussite des entreprises.

Les défis de l'exécution de l'hyperautomatisation

Si l'idée d'une automatisation à grande échelle paraît séduisante, son adoption reste faible. Outre l'incapacité à définir l'objectif de l'hyperautomatisation, le manque de ressources et la résistance au changement sont autant de facteurs qui freinent l'adoption. Vous pouvez Cela peut constituer un obstacle majeur. Par ailleurs, la complexité de l'intégration des nouvelles technologies aux systèmes existants et la nécessité d'investissements importants dans la formation du personnel posent également des défis majeurs. Face à ces obstacles, la plupart des entreprises s'appuient encore largement sur des processus manuels et des flux de travail opérationnels obsolètes.

Malheureusement, les obstacles ne s'arrêtent pas là. Une autre raison majeure pour laquelle peu d'organisations parviennent à mettre en œuvre efficacement l'automatisation est une culture des données défaillante. Sans politiques de données structurées et processus bien documentés, les entreprises peinent à cartographier précisément leurs flux de travail, ce qui engendre des inefficacités que l'automatisation seule ne peut résoudre. L'absence d'un système solide de gouvernance des données peut également entraîner des problèmes de qualité des données, rendant difficile de garantir que les systèmes automatisés fonctionnent avec la précision et la fiabilité nécessaires pour induire des changements significatifs.

Il faut également tenir compte du fait que les équipes informatiques opèrent souvent séparément du reste de l'infrastructure de l'entreprise, ce qui rend l'automatisation difficile à mettre en œuvre. Pour combler ce fossé, il faut des facilitateurs solides, qu'il s'agisse de consultants externes ou de membres d'équipes internes convaincus de l'importance de l'automatisation et ayant un intérêt personnel à la concrétiser. Par exemple, les salaires (ou les primes, au moins) des employés peuvent être liés à des résultats mesurables, auquel cas l'automatisation est directement liée à une meilleure efficacité et à une meilleure rémunération.

Des délais et des indicateurs de réussite clairs sont également essentiels, car sans échéanciers définis, les efforts d'automatisation risquent de stagner et de ne pas produire de résultats significatifs. Et même si la mise en œuvre initiale est réussie, une maintenance constante de cette automatisation est nécessaire. Les mises à jour logicielles sont généralement très fréquentes, et il est essentiel de les suivre pour garantir la bonne intégration des modèles d'IA utilisés à vos systèmes.

À cet égard, je recommanderais de réduire le nombre de fournisseurs de logiciels dont les produits dépendent pour votre entreprise. Plus il y a de plateformes, plus il est difficile de maintenir une surveillance sur tous ces produits interconnectés. L'hyperautomatisation est plus efficace dans les entreprises dont les opérations sont simples et dont les protocoles de mise à jour et de maintenance des systèmes automatisés sont clairs.

L'avenir de l'hyperautomatisation : les startups en tête

L'hyperautomatisation est particulièrement efficace pour les entreprises qui ont fait leurs preuves. Les entreprises établies, bien que souvent freinées par des systèmes hérités, bénéficient de budgets importants et peuvent embaucher des équipes complètes, ce qui leur permet de relever des défis que les petites entreprises ne peuvent tout simplement pas relever en raison de leurs financements limités. C'est pourquoi je suis convaincu que les startups, qui construisent tout de zéro, privilégieront de plus en plus l'hyperautomatisation pour réduire leurs coûts opérationnels.

Il est toutefois important que les deux camps soient attentifs aux réactions des clients. Si l'automatisation a un impact négatif sur l'expérience client, que ce soit en raison d'une mauvaise mise en œuvre ou simplement d'un manque de demande, il faut en tenir compte. Pour l'instant, les clients se tournent vers avec scepticisme Les chatbots IA, les réponses automatisées et bien d'autres fonctionnalités offertes par le service client moderne. Par conséquent, forcer l'automatisation là où elle n'est pas nécessaire risque de faire plus de mal que de bien.

En fin de compte, je recommanderais aux entreprises de considérer l'hyperautomatisation comme une initiative transversale, impliquant toutes leurs divisions afin de garantir une adéquation optimale avec les besoins réels de l'entreprise. Les petites startups offrent davantage de latitude pour l'expérimentation, mais pour les grandes entreprises, cela implique d'établir une supervision structurée afin d'éviter des erreurs coûteuses.

Il est important de garder à l'esprit que l'hyperautomatisation ne se limite pas à la technologie : il s'agit de créer une approche adaptable des processus métier, et ceux qui y parviendront gagneront un avantage considérable sur leurs concurrents. L'hyperautomatisation est inévitable, mais sans une stratégie adaptée, elle peut créer plus de problèmes qu'elle n'en résout.