Automatisation

Automatiser ce qui vous fait perdre du temps

Dans beaucoup d’organisations, une partie du travail quotidien consiste à faire circuler des informations.

Une demande arrive depuis un formulaire.

Quelqu’un la copie dans un autre outil.

Un email est envoyé.

Une tâche est créée.

Quelques jours plus tard, une personne vérifie si une réponse a été reçue.

Puis elle effectue une relance.

Chacune de ces opérations paraît minime.

Mais répétées des dizaines ou des centaines de fois, elles représentent beaucoup de temps et autant d’occasions d’oublis ou d’erreurs.

L’automatisation consiste à confier aux outils les opérations prévisibles afin de réserver le temps humain aux tâches qui nécessitent réellement une intervention humaine.

Automatiser ne signifie pas nécessairement utiliser de l’intelligence artificielle

C’est un point important.

Une grande partie des automatisations utiles peuvent être réalisées sans intelligence artificielle.

Si une règle peut être clairement définie, un programme traditionnel constitue souvent la meilleure solution.

Par exemple :

Lorsqu’un formulaire est envoyé, enregistrer la demande et avertir le bon interlocuteur.

Lorsqu’un abonnement arrive à expiration, préparer une relance.

Chaque nuit, vérifier si de nouvelles données sont disponibles.

Si une opération échoue, créer une alerte.

Ces règles sont prévisibles.

Elles n’ont pas besoin d’un modèle d’intelligence artificielle pour fonctionner.

Nous utilisons l’IA lorsqu’elle apporte une capacité supplémentaire, pas lorsqu’une règle classique suffit.

Que peut-on automatiser ?

De nombreux processus peuvent être partiellement ou totalement automatisés.

Par exemple :

• réception et qualification de demandes ;
• transmission d’informations ;
• notifications ;
• relances ;
• imports et synchronisations ;
• contrôles de données ;
• génération de rapports ;
• création de tâches ;
• mise à jour de statuts ;
• suivi d’échéances ;
• préparation de documents ;
• campagnes emailing ;
• envoi de SMS ;
• messages vocaux VMS ;
• surveillance de sites ou de données ;
• alertes ;
• traitement de fichiers ;
• enrichissement de données.

L’objectif n’est pas d’automatiser le maximum de choses.

Il est d’automatiser les bonnes choses.

Commencer par le processus

Avant d’automatiser, nous cherchons à comprendre ce qui se passe aujourd’hui.

Qu’est-ce qui déclenche l’opération ?

Quelles informations sont nécessaires ?

Qui intervient ?

Quelles décisions sont prises ?

Quels outils sont utilisés ?

Quelles erreurs sont possibles ?

Que doit-il se passer à la fin ?

Cette analyse peut parfois révéler qu’une partie du processus est inutilement complexe.

Automatiser un mauvais processus permet surtout d’exécuter plus rapidement un mauvais processus.

Nous cherchons donc d’abord à simplifier lorsque cela est possible.

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Faire communiquer vos outils

L’une des sources les plus fréquentes de perte de temps est l’absence de communication entre les logiciels.

Le site contient une information.

Le CRM en a besoin.

La plateforme emailing possède une autre partie des données.

Un logiciel de facturation doit ensuite être mis à jour.

Une personne finit par faire le lien manuellement.

Lorsque les outils disposent d’API, d’exports ou de mécanismes d’intégration, nous pouvons développer les connexions nécessaires.

Une donnée correctement saisie une fois ne devrait pas avoir besoin d’être saisie quatre fois.

Formulaire → traitement → suivi

Prenons un exemple simple.

Un prospect remplit un formulaire sur votre site.

Sans automatisation :

• un email arrive ;
• une personne le lit ;
• elle copie les coordonnées ;
• elle crée éventuellement une fiche ;
• elle transfère le message ;
• elle pense à effectuer une relance.

Avec un processus automatisé, le formulaire peut :

• enregistrer la demande ;
• vérifier certaines données ;
• déterminer son origine ;
• l’attribuer au bon interlocuteur ;
• envoyer une confirmation ;
• déclencher une notification ;
• créer une tâche ;
• programmer une relance ;
• alimenter les statistiques.

L’humain intervient alors là où sa présence apporte réellement quelque chose : comprendre la demande et y répondre.

Automatiser les relances

Une grande partie des opportunités commerciales se perd simplement parce qu’une relance n’a pas été effectuée.

Une automatisation peut suivre certaines échéances et déclencher des actions.

Par exemple :

J+1 : confirmation.

J+3 : rappel si aucune action.

J+10 : nouvelle information.

J+30 : dernière relance.

Mais une bonne séquence doit également savoir quand s’arrêter.

Si la personne a répondu, acheté, refusé ou demandé à ne plus être contactée, la relance doit être interrompue.

Une automatisation intelligente n’est pas seulement capable d’envoyer. Elle doit également savoir quand ne pas envoyer.

Emailing, SMS et VMS

Les automatisations peuvent utiliser plusieurs canaux.

Un email peut transmettre une information détaillée.

Un SMS peut être pertinent pour un rappel court ou une information urgente.

Un VMS peut diffuser un message vocal dans certaines campagnes.

Ces canaux peuvent être utilisés séparément ou dans le cadre de campagnes multicanales.

L’enjeu consiste à choisir le canal adapté au message et au contexte.

Multiplier les canaux n’est utile que si cela améliore réellement la communication.

Automatiser les imports de données

Certaines organisations doivent régulièrement intégrer des données provenant de sources externes.

Un fichier est publié chaque semaine ou chaque mois.

Une API évolue.

Un catalogue doit être synchronisé.

Effectuer manuellement ces opérations peut devenir fastidieux.

Nous pouvons développer des processus capables de :

• détecter une nouvelle source ;
• télécharger ou recevoir les données ;
• contrôler leur format ;
• comparer avec l’existant ;
• détecter les nouvelles entrées ;
• identifier les modifications ;
• repérer les suppressions potentielles ;
• signaler les ambiguïtés ;
• préparer la mise à jour.

Pour les opérations sensibles, nous privilégions une logique de contrôle avant application.

Automatiser l’import ne signifie pas autoriser une source externe à modifier aveuglément votre base de données.

Contrôler avant de modifier

Lorsqu’une automatisation touche à des données importantes, nous pouvons mettre en place plusieurs niveaux de sécurité :

• simulation ;
• prévisualisation ;
• staging ;
• contrôle de cohérence ;
• seuils d’alerte ;
• validation humaine ;
• journalisation ;
• sauvegarde ;
• possibilité de retour arrière.

Par exemple, si une synchronisation habituelle modifie vingt fiches et qu’elle en annonce soudainement dix mille, le système peut s’arrêter et demander une vérification.

Une automatisation doit aussi savoir reconnaître une situation inhabituelle.

Automatiser les contrôles

Toutes les automatisations n’ont pas vocation à modifier quelque chose.

Certaines peuvent simplement vérifier.

Par exemple :

• un site répond-il correctement ?
• un certificat arrive-t-il à expiration ?
• un fichier attendu a-t-il été publié ?
• une donnée manque-t-elle ?
• un nombre anormal d’erreurs apparaît-il ?
• une tâche programmée s’est-elle exécutée ?
• une page importante renvoie-t-elle une erreur ?
• une sauvegarde a-t-elle bien été créée ?

Le système peut rester silencieux lorsque tout fonctionne et alerter uniquement lorsqu’une intervention devient nécessaire.

L’automatisation peut ainsi devenir un outil de surveillance plutôt qu’un simple outil d’exécution.

Des tableaux de bord pour comprendre

Lorsqu’un processus devient automatique, il ne doit pas devenir invisible.

Nous pouvons créer des tableaux de bord permettant de suivre :

• opérations réalisées ;
• opérations en attente ;
• erreurs ;
• anomalies ;
• résultats ;
• volumes traités ;
• prochaines actions.

Un tableau de bord utile doit permettre de comprendre rapidement :

Que s’est-il passé ?

Qu’est-ce qui nécessite mon attention ?

Que dois-je faire maintenant ?

Les logs : savoir pourquoi

Une automatisation qui affiche uniquement :

Erreur

n’est pas très utile.

Lorsque cela est pertinent, nous cherchons à enregistrer suffisamment d’informations pour comprendre :

• quelle opération a été lancée ;
• quand ;
• sur quelles données ;
• quel résultat a été obtenu ;
• pourquoi elle a été bloquée ;
• quelle erreur s’est produite.

Cette traçabilité est particulièrement importante lorsque plusieurs automatisations interagissent.

Le système doit pouvoir expliquer autant que possible ce qu’il a fait.

Et si une automatisation échoue ?

Une erreur arrivera un jour.

Une API sera indisponible.

Un fichier changera de format.

Un serveur ne répondra pas.

Une donnée inattendue apparaîtra.

Le bon système n’est donc pas celui qui suppose que rien ne se passera jamais mal.

C’est celui qui prévoit ce qu’il doit faire lorsque cela arrive.

Selon les cas :

• réessayer ;
• mettre l’opération en attente ;
• ignorer uniquement la donnée problématique ;
• arrêter le traitement ;
• avertir un administrateur ;
• demander une validation.

La gestion des erreurs fait partie de l’automatisation.

Tâches programmées

Certaines opérations doivent être exécutées périodiquement.

Toutes les heures.

Chaque nuit.

Chaque lundi.

Le premier jour du mois.

À une date précise.

Nous pouvons mettre en place des tâches programmées pour effectuer ces traitements sans intervention manuelle.

Elles peuvent notamment servir à :

• synchroniser ;
• nettoyer ;
• vérifier ;
• générer ;
• envoyer ;
• calculer ;
• surveiller.

Là encore, il est important de pouvoir savoir si la tâche s’est réellement exécutée.

Quand l’intelligence artificielle devient utile

Certaines tâches ne peuvent pas être décrites par une simple succession de règles.

Par exemple :

Comprendre le sujet d’un email.

Extraire certaines informations d’un document rédigé librement.

Résumer un dossier.

Déterminer à quelle catégorie appartient une demande.

Rechercher une réponse dans plusieurs documents.

Dans ces situations, l’intelligence artificielle peut compléter l’automatisation traditionnelle.

Un processus peut alors associer :

code classique + données + règles métier + intelligence artificielle + validation humaine.

Ce mélange est souvent beaucoup plus pertinent que de demander à une IA de gérer seule l’intégralité du processus.

Les agents IA

Un agent IA va plus loin qu’une simple génération de texte.

Il peut recevoir un objectif, consulter certaines informations, utiliser des outils et accomplir plusieurs étapes pour produire un résultat.

Par exemple, il peut analyser une demande, rechercher des informations dans une base, préparer une action puis demander une validation.

Ces systèmes ouvrent des possibilités intéressantes, mais nécessitent également davantage de contrôle.

Nous leur consacrons une expertise spécifique.

Découvrir les agents IA

Automatisation et données personnelles

Automatiser un processus ne dispense évidemment pas de réfléchir aux données manipulées.

Il faut notamment déterminer :

• quelles données sont réellement nécessaires ;
• où elles sont stockées ;
• quels services les reçoivent ;
• qui peut y accéder ;
• combien de temps elles sont conservées.

Cette question devient particulièrement importante lorsqu’un service externe d’intelligence artificielle intervient dans le traitement.

Nous cherchons à limiter les données utilisées à ce qui est nécessaire au fonctionnement du processus.

Automatiser progressivement

Il n’est pas nécessaire de transformer toute l’organisation en une seule fois.

Nous préférons souvent commencer par une opération présentant trois caractéristiques :

elle est répétitive ;

elle consomme réellement du temps ;

son fonctionnement peut être clairement décrit.

Nous automatisons cette première tâche.

Nous observons.

Nous corrigeons.

Puis nous passons éventuellement à la suivante.

Au fil du temps, plusieurs petites automatisations peuvent produire un gain considérable.

Combien de temps pouvez-vous gagner ?

Prenons une tâche de seulement cinq minutes.

Effectuée vingt fois par jour, elle représente :

100 minutes par jour.

Sur environ 220 jours ouvrés :

plus de 360 heures par an.

Toutes les tâches ne peuvent évidemment pas être totalement supprimées.

Mais cet exemple montre pourquoi il est utile de regarder les petites opérations répétitives.

Le gain se cache souvent dans ce que l’on ne remarque même plus faire.

Notre approche

Nous appliquons quelques principes simples :

Comprendre avant d’automatiser.

Simplifier avant de développer.

Utiliser une règle classique lorsqu’une règle classique suffit.

Ajouter l’intelligence artificielle lorsqu’elle apporte une capacité réelle.

Prévoir les erreurs et les situations inhabituelles.

Garder une validation humaine lorsque le risque le nécessite.

Journaliser suffisamment pour comprendre ce qui s’est passé.

Mesurer le gain obtenu.

Et surtout :

une automatisation doit vous simplifier la vie, pas créer un nouveau système que personne n’ose toucher.

Qu’est-ce que vous faites encore manuellement chaque jour ?

C’est souvent la meilleure question pour commencer.

Une information que vous recopiez.

Un email que vous envoyez systématiquement.

Un fichier que vous vérifiez.

Une relance à laquelle il faut penser.

Un rapport que vous reconstruisez chaque semaine.

Montrez-nous votre processus actuel.

Nous chercherons d’abord ce qui peut être simplifié, puis ce qui mérite réellement d’être automatisé.

Parlons de vos automatisations