La RPA, technologie à utiliser à bon escient
L’enthousiasme autour de la « Robotic Process Automation » ne cesse de croître auprès des entreprises, pourtant deux chiffres s’opposent sur ce marché :
- Les projets RPA échouent dans 30% à 50% des cas,
- Les dépenses dans la RPA ont augmenté de 60%.
La RPA est souvent vue comme la technologie qui va permettre d'automatiser l'ensemble des processus de l'entreprise pour un coût réduit. Il est important de comprendre que ce n'est pas toujours la meilleure solution, car l'engouement pour la RPA est parfois construit sur une mauvaise compréhension du mot "Process" de RPA.
Un assistant virtuel est conçu pour automatiser des tâches répétitives. Il aide l'humain dans la réalisation de ces tâches mais il ne le remplace pas. Si le robot est utilisé dans ce sens alors il peut avoir un réel impact sur la stratégie de transformation. Cependant, cette situation n’est valable que pour une minorité de projets RPA.
Au contraire, si un assistant virtuel est implémenté pour exécuter de nombreux process complexes, avec la promesse d’une importante réduction de coûts, alors le projet une forte probabilité d’échouer. En effet, un robot ne reconçoit et n'optimise aucun process, il ne fait que l'accélérer.
Ainsi, pour éviter qu’un projet RPA ne soit abandonné, il est nécessaire d'étudier en amont la complexité des process pour vérifier la possibilité d'utiliser une technologie de RPA, puis estimer le temps nécessaire pour les automatiser, les déployer et les maintenir. Il apparaît alors que les process les plus à même à être automatisés sont les process récurrents à faible valeur ajoutée humaine. Le ROI d’un projet RPA peut alors être significatif.
Pour les organisations, la RPA est une technologie intéressante et pertinente pour de nombreux process, mais il faut rester vigilent sur sa capacité à faire.
Au final, la RPA a sa place dans la stratégie de transformation de l'entreprise, mais n'en représente qu'une petite partie, et doit donc s’intégrer avec d'autres concepts, comme l’Agile ou le Design Thinking, et d’autres technologies, comme l'Intelligence Artificielle ou la Big Data.