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L'automatisation des processus métiers devient un levier incontournable pour améliorer la performance opérationnelle des entreprises. Avec l’essor de la RPA, de l’intelligence artificielle et des plateformes low-code, les DSI disposent de solutions puissantes pour optimiser les tâches répétitives, sécuriser les flux d'information et réduire les coûts. Mais pour générer un retour sur investissement rapide, il est essentiel de cibler en priorité les processus les plus adaptés à chaque technologie. L’objectif n’est pas d’automatiser pour le principe, mais de le faire de manière stratégique et durable.
Identifier les processus répétitifs à faible valeur ajoutée
La première étape d’une démarche d’automatisation consiste à repérer les tâches manuelles, chronophages et sans réelle valeur ajoutée. Ces processus sont souvent très simples, mais mobilisent chaque jour un temps considérable. Il peut s’agir de la saisie de données dans plusieurs outils, du rapprochement de documents, de la génération de rapports ou de l’envoi d’emails standards. Ces actions sont très bien adaptées à la RPA, qui permet d’imiter le comportement humain à travers des robots logiciels. La RPA ne nécessite pas de refonte des systèmes existants. Elle s’intègre facilement dans les environnements hétérogènes en reproduisant les gestes de l’utilisateur. C’est une solution rapide à déployer et peu intrusive, idéale pour automatiser en douceur.
Chez SEA TPI, nous accompagnons nos clients dans l’identification des processus répétitifs, en nous appuyant sur une analyse structurée du volume, de la fréquence et de la complexité des tâches. Cela permet de détecter rapidement les gains potentiels.
Intégrer l’IA pour automatiser les processus semi-structurés
Lorsque les processus impliquent des données non structurées, comme des emails, des factures ou des documents papier, l’intelligence artificielle devient un allié stratégique. Contrairement à la RPA, qui suit un ensemble de règles fixes, l’IA permet d’analyser du contenu, de comprendre un contexte, de s’adapter et de prendre des décisions simples. Elle peut classer des demandes entrantes, extraire automatiquement des informations ou détecter des anomalies.
Par exemple, un processus de gestion de tickets peut combiner une extraction de texte via OCR, une analyse sémantique et une décision automatisée grâce au machine learning. En combinant IA et RPA, il devient possible d’automatiser des chaînes de traitement entières, même lorsque les données ne sont pas standardisées. C’est notamment le cas dans les services clients, les départements financiers ou les ressources humaines.
Nos équipes intègrent ces technologies en les orchestrant dans un cadre sécurisé, robuste et évolutif, pour garantir la qualité de service et la supervision des processus automatisés.
Exploiter le low-code pour digitaliser rapidement les workflows internes
Certaines tâches ne sont pas répétitives mais restent mal outillées. C’est souvent le cas des workflows internes spécifiques à chaque entreprise : validation de congés, gestion des notes de frais, circuit de validation, suivi de demandes. Ces processus sont parfois encore gérés par email ou sur Excel, ce qui ralentit les échanges et augmente les risques d’erreurs. Le low-code permet de digitaliser rapidement ces processus, sans avoir besoin d’un développement sur mesure complexe. Grâce à des interfaces visuelles et des composants préconfigurés, les équipes peuvent modéliser elles-mêmes leurs applications, avec un accompagnement léger de la DSI. Cela accélère la mise en production, réduit la dépendance aux ressources techniques et améliore l’expérience utilisateur.
Nous recommandons le low-code comme un levier d'agilité organisationnelle, en permettant aux métiers de reprendre la main sur l’amélioration de leurs propres outils, tout en restant dans un cadre IT sécurisé.
Structurer une stratégie d’automatisation progressive et efficace
Automatiser les processus métiers ne doit pas être une initiative isolée. Il est crucial d’inscrire cette démarche dans une stratégie globale.
Cela permet de valider la faisabilité technique, de rassurer les équipes et de démontrer rapidement la valeur ajoutée. Une fois les premiers succès obtenus, il est plus facile d’élargir la démarche à d’autres processus plus complexes. L'automatisation doit également s’appuyer sur des outils d’orchestration, de monitoring et de supervision. Des solutions comme UiPath, Talend ou Grafana permettent de garantir la cohérence et la résilience des processus automatisés. En parallèle, les flux de données critiques doivent être intégrés dans cette dynamique.
Grâce à une approche DataOps, les entreprises peuvent automatiser la gestion de leurs pipelines de données, fiabiliser leurs analyses et renforcer leur conformité réglementaire. Cette automatisation intelligente, progressive et encadrée permet d'accélérer la transformation digitale sans compromettre la stabilité des systèmes existants.
Prioriser pour mieux transformer
La réussite d’un projet d’automatisation repose avant tout sur le choix des bons processus. La RPA est parfaite pour automatiser les tâches simples et répétitives. L’IA permet de traiter des données non structurées avec une logique décisionnelle. Le low-code donne aux métiers les moyens de digitaliser leurs propres workflows. En combinant ces trois leviers, les entreprises peuvent bâtir une stratégie d’automatisation complète, efficace et durable.
Nous accompagnons nos clients dans chaque étape de ce parcours, de l’audit initial à la mise en production, avec une expertise reconnue dans l’orchestration des technologies d’automatisation.
