RPA : bots autonomes, bots supervisés et bots augmentés

RPA autonome ou non supervisé

Les robots logiciels autonomes (ou non supervisés) exécutent des tâches sans aucune intervention humaine. Ils sont programmés pour interagir directement avec les systèmes IT pour prendre en charge un processus de bout en bout.

Ces bots savent qu’ils doivent commencer leur travail en fonction d’un calendrier préétabli ou lorsqu’un événement déclencheur se produit (un trigger). Ils fonctionnent en arrière-plan et, une fois leurs tâches terminées, ils passent la main à l’humain ou à une autre machine.

« La grande majorité des bots RPA aujourd’hui ont été conçus pour fonctionner de manière autonome », constate Carl Lehmann, analyste chez 451 Research.

Ce type de bots RPA traitent des tâches manuelles très standardisées qui suivent systématiquement, et à la lettre, les mêmes étapes.

Le RPA a historiquement été conçu pour automatiser ces tâches pour qu’elles puissent être exécutées en mode batch, de manière récurrente et massive. « Les robots logiciels autonomes ont du sens pour les tâches répétitives de base qui doivent être faites à grande échelle, en grande quantité », confirme Carl Lehmann.

Dans un centre d’appel, un bot autonome typique prendra le numéro de téléphone d’un client, le mettra en file d’attente, lancera une procédure de rappel dans le logiciel dédié, et entrera le numéro dans le CRM de l’opérateur pour qu’il traite la demande. Un autre exemple typique est un bot qui extrait des données d’un système (supply chain) et les entre automatiquement dans un ou d’autres systèmes (facturation).

Ces cas illustrent bien les avantages de ce type de RPA. Selon Justin Richie, directeur de la data science au cabinet de conseil Nerdery, non seulement ils libèrent les employés de tâches manuelles rébarbatives – ce qui économise du temps et de l’argent – mais ils travaillent aussi plus rapidement et sans faire d’erreurs.

RPA supervisé : l’assistant logiciel

À l’opposé, le RPA supervisé est conçu pour travailler « aux côtés » des humains (et non à leur place).

Ses bots effectuent des bouts de processus, au sein de workloads plus longs et plus complexes, qui ne peuvent être automatisés de bout en bout. Ces robots « assistants » sont alors déclenchés à la demande.

« L’automatisation supervisée est destinée à interagir avec l’humain », résume Gina Schaefer, responsable de l’automatisation chez Deloitte Consulting. Elle ajoute que les employés reprennent généralement la main aux étapes où les règles sont trop complexes et celles où les traitements à gérer ne suivent pas de modèle spécifique – ce qui fait que seuls des humains savent prendre ces étapes en charge.

Un opérateur de centre d’appel, par exemple, pourra lancer un bot RPA de ce type dès quand il répond à l’appel d’un client. Le bot récupérera des informations sur celui-ci dans diverses applications et les mettra à la disposition de l’opérateur pour lui éviter de passer du temps à récupérer manuellement des données dans des sources éparses.

Par définition, ce type de RPA traite des tâches et communique les résultats à un humain qui prend le relais. « Les éditeurs de RPA positionnent ces robots comme une manière “d’augmenter” les employés », synthétise Carl Lehmann. Il ne faut néanmoins pas confondre avec le « RPA augmenté » (cf. ci-dessous, RPA hybride).

Un comptable qui doit faire des allers et retours permanents entre les fichiers des créances clients et des dettes fournisseurs peut être aidé par du RPA supervisé sur cette partie de son travail. Un responsable des achats et des approvisionnements pourra également lancer un bot pour comparer un bon de commande, une facture et un avis d’expédition.

« Cette comparaison [entre documents] est une tâche fastidieuse, un robot logiciel aidera à être plus productif », avance Carl Lehmann. « Un robot assistant codifie des compétences particulières – dans ce cas précis, une comparaison – qu’un humain ne saura pas forcément faire aussi bien ».

RPA hybride

Toujours selon Carl Lehmann, les bots RPA hybrides sont ceux dont certaines fonctionnalités sont infusées à l’Intelligence Artificielle – certains les appellent IPA pour Intelligent Process Automation.

Par exemple, un bot « augmenté à l’IA » utilisera le traitement du langage naturel (NLP et NLU) pour écouter une conversation, l’analyser en temps réel et utiliser des éléments (comme des mots clefs) pour fournir des informations qui aideront un humain à prendre des mesures adéquates (call to action).

Le RPA hybride est le plus souvent utilisé dans des scénarios de relation clientèle, où il aide à mieux gérer les besoins des clients au cours de leurs interactions.