RPA : les premiers feed-back

Sommaire du dossier :

C’est devenu un passage quasi obligé. Tout projet « innovant », notamment dans les grandes structures, intègre aujourd’hui des réflexions autour des composants big data, intelligence artificielle et Robotic Process Automation. Entrée dans le vocabulaire, la RPA fait ses premiers pas dans la pratique. Voici comment.

On a beaucoup écrit, disserté autour du big data et de l’intelligence artificielle (IA), avec, pour l’un et l’autre, son lot d’espoirs et de déceptions. Rien de vraiment nouveau, ni de révolutionnaire !

Pour certains lecteurs, il en sera de même pour la RPA. Quelque part, il s’agit simplement de mettre un nom sur des technologies anciennes. Cette vision est, de notre point de vue, également réductrice, mais somme toute acceptable. Les grandes structures ont toutes lancé des Poc (proof of concept) plus ou moins généralisés, avec de premiers bilans plus ou moins prometteurs. L’aspect méthodologique et l’intégration dans un système plus large restent clés dans la réussite d’un projet RPA. Toutefois, une chose est sûre, la RPA est là et bien là. Elle est en passe de devenir une brique à part entière de l’écosystème.

Une vraie vision et un vrai positionnement

Seules les organisations avec une vraie vision et un vrai positionnement de chaque nouvelle brique pourront bénéficier de son apport réel, sans forcément rentrer dans la « vallée de la désillusion ».

Mais avant de rentrer dans le vif du débat, il est important de bien définir la RPA et sa portée. Nous voudrions également élargir la définition parfois réduite de la RPA pour pouvoir en bénéficier.

Sans être forcément extraordinairement révolutionnaire, son succès tient surtout dans sa mise en place simple et rapide dans le cadre de Poc et dans sa capacité à être réactif, par définition, dans un écosystème IT bougeant.

Donc la RPA, quésaco ?

1. Définition

Plusieurs définitions existent sur le web, nous en retiendrons certaines.

La Robotic Process Automation désigne l’ensemble des technologies logicielles permettant facilement de programmer des tâches simples, à l’identique d’opérateurs humains. Ce robot logiciel peut réaliser et apprendre plusieurs étapes d’un processus comme la récupération de formulaires, l’envoi d’emails, le remplissage de formulaires ou de fichiers, etc. En résumé, la RPA est conçue pour réduire le nombre de tâches simples et répétitives d’opérateurs. (inspiré de Investopedia.com)
La Robotic Process Automation désigne l’automatisation des tâches routinières par l’intégration de robots logiciels qui réalisent les tâches automatiquement. Celles-ci incluent la saisie de transactions, la gestion des assistants automatisés, etc. Ces robots peuvent remplacer des hommes pour des tâches IT communes. La différence majeure entre la RPA et les robots traditionnels est que les robots RPA apprennent leurs actions au lieu d’être programmés (en mode design). Cette formation peut s’accompagner de méthodes de type « machine learning ». (librement inspiré de Techopedia.com)

Effectuer les tâches répétitives

Globalement, la RPA fait intervenir des composants logiciels « robots » simples, désignés, permettant d’effectuer les tâches répétitives d’utilisateur, celui-ci pouvant se concentrer sur les opérations à plus grande valeur ajoutée. Cette vision nous semble un peu réductrice et une vision plus large permettrait de profiter à plein de ce type de technologie.

À noter par ailleurs que la RPA est fréquemment assimilée, par les analystes et éditeurs logiciels, à la Remote Desktop Automation ou RDA. La RDA s’applique surtout à la réplication d’actions utilisateurs sur un poste de travail en mode répétition, donc au design de scénarios utilisateurs. Pour nous, il est nécessaire d’avoir une vision plus large de la Robotic Process Automation en intégrant les notions de BPM, case management, moteur de règles et d’intelligence artificielle. Il est fondamental de mettre en valeur ces concepts, pour bien fixer les frontières entre eux et éviter les erreurs dans les projets.

2. Vision globale du marché

Même s’il est difficile à définir (frontières floues), le marché des logiciels RPA a été évalué en 2016 (logiciels plus services) à 271 millions de dollars, estimé à 629 millions de dollars en 2018 avec une projection à 1,2 milliard de dollars en 2021 (selon HfS 2017) ou 2,9 milliards de dollars (Forrester, février 2017).

L'évolution du marché de la RPA selon le Forrester

Les chiffres et les progressions restent vertigineux.

Le marché RPA reste prometteur s’il est bien accompagné.

3. Démarche RPA

On peut dérouler les divers points de vigilance de la RPA lors de la mise en place d’un projet.

1. Construction des bots (robots)

Le principe majeur réside dans la construction des robots logiciels simulant une activité humaine. Il existe plusieurs différences dans les produits phares. Mais, en règle générale, l’administrateur utilise un designer pour lancer son scénario et capturer les activités.

Interface de la plateforme RPA de UiPath.

Interface de la plateforme RPA de Automation Anywhere

Une fois l’activité capturée, le scénario est testé, puis mis en production. La qualité majeure de ce type vient de la rapidité avec laquelle les scénarios peuvent être mis en production. Cet élément est primordial, essentiel.

Informatiquement, la RPA ne constitue pas, loin de là, une panacée. Par essence, l’informaticien préfèrerait utiliser les méthodes classiques (API, web services, etc.) pour capturer ou saisir l’information. Mais le cycle de mise en place de ces méthodes classiques ne répond plus aux exigences d’un écosystème en mutation permanente et au besoin de communiquer entre les diverses applications (site web externe et mainframe et toute autre application).

Notre conseil : La RPA, dans sa mise en place, doit proposer un mode rapide, itératif et interactif pour profiter à plein de son potentiel.

2. Les cas d’usages

L’identification des cas d’usages est également un élément clé. On a tout intérêt, bien sûr, à identifier les tâches simples et pénalisantes. Le résultat doit être rapide et évite le goulot d’étranglement.

Les scénarios complexes sont à repousser et à appréhender en pleine montée de compétences. L’ajout des techniques de machine learning sont également à appréhender dans un second temps afin de fiabiliser et augmenter le potentiel de la RPA. Mais son utilisation reste réservée à une certaine expertise.

Notre conseil : Les maitres-mots demeurent : simplicité, rapidité et itération.

3. Architecture

L’architecture reste un point d’attention fort sur le sujet RPA. En effet, cette partie est souvent gommée pendant le Poc. Or, la technologie se repose, malgré tout, sur la répétition d’actions utilisateur, effectuée dans une session informatique utilisateur. Les serveurs RPA ont souvent besoin de sessions de travail ouvertes, verrouillées pour exécuter les robots. En termes de production et d’exploitation, ce point peut s’avérer extrêmement bloquant, voire rédhibitoire pour le déploiement.

Nos conseils : Penser à intégrer un architecte dès la phase de choix produit + Attention à l’architecture serveur et à la stratégie de sécurité.

Un autre point concerne les infrastructures virtualisées de poste de travail (Citrix, VMWare, etc.). La technologie de design devient complètement différente et fastidieuse, car elle implique de mettre en œuvre des techniques de reconnaissance d’images. Le robot devient plus compliqué à mettre en œuvre.

Notre conseil : Attention aux robots sur des infrastructures virtualisées de poste de travail.

4. Sécurité

C’est un point fondamental qui peut poser certains problèmes. Il est probable que l’utilisateur robot nécessite des droits et habilitations forts. Cet utilisateur fortement capacitif effectue en aveugle des tâches répétitives potentiellement engageantes pour la structure. Donc, la gestion de ces utilisateurs robots (mots de passe, habilitations) est, par nature, une faille de sécurité. Les habilitations dans certaines applications peuvent être aussi problématiques (droit administrateur ?). Ce point est loin d’être à négliger lors de la mise en place de la RPA.

Notre conseil : Penser à l’identité du robot et à la gestion de son identité.

5. Monitoring

La charge liée à la surveillance n’est pas non plus à négliger. Les robots sont soumis potentiellement à des changements d’environnement :

site web changeant ;
mise à jour navigateur ;
etc.

L’aspect monitoring des robots devient donc un enjeu fort et la charge de travail liée à leur surveillance est loin d’être négligeable.

La structure du projet est également impactée dans la mise à jour du robot défaillant. Il est nécessaire de disposer d’un designer bot avec une disponibilité projet.

Ces points sont à mettre dans le ROI du projet au sens négatif. C’est un coût non généralement exposé.

Nos conseils : Renforcer la surveillance + Penser à maintenir en disponibilité le designer robot + Ne pas oublier l’aspect reporting.

4. Environnements RPA

Pour bénéficier de tout le potentiel RPA, il est nécessaire d’intégrer la démarche sur l’ensemble du processus de travail. La réflexion doit être globale.

La RPA est un outil extrêmement aidant, mais ne représente pas toute la robotisation du processus. Notre réflexion doit être poussée plus loin.

BPM – case management

Le BPM, et par extension le case management, est également la robotisation de processus métier. La RPA couplée avec les technologies BPM permet une automatisation plus poussée des tâches des acteurs du workflow et facilite également des étapes métier simples. Pour les tâches plus complexes, le BPM peut s’adouber d’un moteur de règles pour apporter des décisions sur des cas plus complexes.

Trop de projets BPM peinent par l’absence de ce type de technologie permettant de simplifier et d’assouplir la mise à jour des processus métier. L’adjonction de technologies permet de bénéficier à fond de leurs atouts. Le triplet « case management + règles métier + RPA » apporte une nouvelle vision de la robotisation avec une vue plus globale du processus métier et de sa robotisation.

On peut comparer ce triplet à une chaîne de montage automobile automatisée alternant des machines robots, des opérateurs humains pour les tâches complexes et des capteurs permettant de prendre des décisions automatisées (couleur de peinture, modèles, etc.). Le gain n’est pas négligeable aussi bien en production qu’en mise en place, et apporte de nouvelles perspectives réelles et vérifiées.

Intelligence artificielle

Après avoir franchi l’étage RPA, l’étage BPM, case management, moteur de règles, il est nécessaire de s’arrêter à l’étage intelligence artificielle. Certes, l’intelligence artificielle peut s’intégrer dans la RPA, dans la prise de décision sur des actions simples. Mais il faut désormais intégrer ce composant au niveau du processus complet dans la prise de décision sur des choix moins déterministes (potentiellement couvert par le moteur de règles).

L’IA pourra assister l’opérateur humain dans la réalisation de tâches complexes. Notre processus métier sera outillé dans sa totalité. Il va de soi que cet outillage complet ne sera économiquement valable sur les processus métier à réelle valeur ajoutée.

Alain Le Bras
Président d’Arondor
→ www.arondor.com

+ repères

à retenir

La RPA connaît un succès fulgurant et mérite l’attention de tous les acteurs.

Elle permet :

la mise en place rapide de robots sur des tâches simples et répétitives ;
un ROI rapide et facilement démontrable ;
un apport non négligeable dans une stratégie BPM-case management, dans les processus métier.

Toutefois, à chaque gain, il faut mesurer le revers de la médaille :

un impact d’architecture à ne pas négliger (potentiellement bloquant) ;
un aspect ressources au niveau exploitation-production important ;
les failles de sécurité à mesurer.

Nos expériences démontrent que la généralisation du Poc nécessite un réel effort.

En ce qui concerne l’urbanisation, l’utilisateur de ce type de technologie doit être en mesure d’avoir une réflexion globale sur le processus métier. Il doit être en capacité de marquer la frontière entre la RPA et le BPM-case management, et réfléchir à son intégration comme une brique complémentaire du processus métier, pour la réalisation de tâches simples.

Concernant l’intelligence artificielle, son apport au niveau des tâches complexes (case management) et tâches simples (RPA) est à évaluer une fois que les processus et étapes sont bien posés.