Qu’est-ce que l’automatisation robotisée des processus (RPA) ?

Michael Chen | Senior Writer | 18 décembre 2025

Dans cet article

Lorsqu’on évoque les moyens de pointe par lesquels la technologie exploite la puissance des données, l’automatisation robotisée des processus (RPA) n’est pas la première qui vient à l’esprit. Toutefois, les entreprises à la pointe savent que la RPA est un levier clé pour optimiser les processus, qu’il s’agisse de saisie de données, d’opérations ou de service client. La RPA peut relier des processus entre services et fonctions, et libérer les équipes des tâches manuelles afin qu’elles se concentrent sur des activités plus critiques et créatives.

Qu’est-ce que l’automatisation robotisée des processus (RPA) ?

La RPA est une forme d’automatisation des processus informatisée, destinée aux workflows dont les règles, les entrées, les sorties et les déclencheurs sont clairement définis. Les tâches répétitives peuvent être exécutées plus rapidement avec la RPA qu’à la main, sans la variable de l’erreur humaine. Des workflows RPA peuvent être définis grâce à des intégrations avec diverses applications ou avec des outils no code ou low code. Certains systèmes RPA peuvent même créer des scripts en observant un humain accomplir une tâche. Des exemples concrets de processus RPA incluent la saisie automatisée de données, les contrôles d’inventaire lorsque certains seuils sont atteints, ou le traitement de retours simples pour les enseignes de la distribution.

Points clés à retenir:

  • La RPA est une automatisation informatisée qui permet de traiter, à grande échelle, des tâches répétitives et régies par des règles, sans les aléas des erreurs humaines.
  • La RPA est différente de l’IA. Elle ne peut ni apprendre seule ni identifier de nouveaux schémas en dehors du workflow défini.
  • La RPA libère les utilisateurs des tâches répétitives et chronophages, comme les saisies fréquentes de données ou le déploiement de mises à jour logicielles.
  • La RPA est souvent utilisée lors de la création d’agents d’IA, en leur donnant les moyens d’exécuter des tâches répétitives.

Ce qu'il faut savoir sur la RPA

La RPA est une technologie qui utilise des robots logiciels, autrement dit des bots, pour automatiser des tâches numériques répétitives et régies par des règles, auparavant effectuées par des humains. Les bots RPA peuvent interagir avec des applications et des systèmes comme le ferait une personne. En se connectant, en naviguant dans les écrans, en cliquant sur des boutons, en extrayant des données, en remplissant des formulaires et en déplaçant des fichiers, les bots peuvent, par exemple, traiter des factures, gérer des données clients et générer des rapports. La RPA accroît l’efficacité, réduit les erreurs et permet aux collaborateurs de se concentrer sur des activités plus complexes et à plus forte valeur ajoutée, qui exigent jugement et créativité. De plus, la RPA peut consommer moins de ressources qu’un système d’IA accomplissant un travail similaire.

La RPA fonctionne de manière similaire aux macros dans des applications comme Excel. Dans les deux cas, l’automatisation pas à pas des tâches s’appuie sur un ensemble de règles et de déclencheurs. Cependant, les solutions de RPA peuvent fonctionner sur plusieurs applications et offrir des fonctionnalités telles que la logique conditionnelle pour gérer des workflows plus complexes. Lorsqu’elle est intégrée à une infrastructure cloud, la création de scripts peut se faire avec des outils no code ou low code. Cela rend la RPA accessible aux utilisateurs professionnels, qui peuvent désormais créer des automatisations de tâches sans l’aide de l’informatique.

La RPA peut être configurée comme une étape automatisée au sein d’un workflow (non assistée) ou être déclenchée manuellement (assistée). Un processus peut être davantage automatisé en l’associant à des agents d’IA.

Fonctionnement de la RPA

La RPA fonctionne grâce à des bots logiciels qui reproduisent la manière dont une personne utiliserait un ordinateur pour accomplir une tâche. Pour commencer, un utilisateur professionnel ou un développeur utilise un logiciel de RPA pour enregistrer précisément les étapes d’exécution d’un processus. Le logiciel enregistre les clics, les frappes clavier et les opérations sur les données effectuées dans les applications concernées, notamment les e‑mails, les sites web, les feuilles de calcul et les logiciels métiers comme les ERP. Cet enregistrement crée un script ou un processus pas à pas. Un expert peut ensuite affiner ce script en ajoutant des règles, des boucles et de la logique pour gérer les variations et les décisions potentielles.

Une fois le processus défini, le bot est prêt à être mis en production. Il peut être planifié à des heures précises ou déclenché par un événement. Par exemple, lorsqu’il s’agit d’accueillir un nouveau collaborateur. Le bot exécute automatiquement les étapes scriptées de l’onboarding comme le ferait une personne, mais généralement plus vite et sans erreurs. Il peut récupérer les informations de la nouvelle recrue à partir des systèmes de recrutement ; créer des comptes utilisateurs, des adresses e‑mail et des identifiants d’accès aux systèmes ; envoyer des e‑mails de bienvenue et des instructions pratiques pour le provisionnement des appareils ou des ressources ; et générer tous les formulaires de conformité requis. Si le bot ne peut pas mener un processus de bout en bout, il peut solliciter une intervention humaine.

Technologies clés utilisées

Une manière courante de créer un bot basique consiste à faire « observer » et enregistrer par le logiciel de RPA les actions d’un utilisateur. Les entreprises peuvent également déployer des outils de task mining qui enregistrent les interactions des utilisateurs (clics, frappes et saisies) dans différentes applications afin d’identifier les tâches répétitives qui se prêtent le mieux à la RPA. Les outils de minage de processus (process mining) vont plus loin en analysant les journaux d’événements des systèmes d’entreprise pour visualiser des processus complets de bout en bout et aider à déterminer ceux qui offriront un bon retour sur investissement de l’automatisation.

Pour des automatisations plus complexes, des routines peuvent être développées dans des langages comme Python ou JavaScript. Ces langages peuvent utiliser des API pour se connecter aux systèmes d’import/export de données, à la reconnaissance optique de caractères (OCR) et à la détection d’objets pour les processus impliquant des documents numérisés, ainsi qu’à des intégrations avec des agents d’IA. C’est là que la RPA évolue vers l’automatisation intelligente, l’IA permettant de traiter des données moins structurées et de prendre des décisions simples.

Les outils de RPA peuvent eux‑mêmes s’appuyer sur des solutions no code et low code pour créer des scripts et, s’ils sont intégrés à une infrastructure cloud, ces scripts peuvent fonctionner avec un large éventail de sources de données. En réalité, la RPA dans le cloud est une tendance majeure. Le cloud améliore l’évolutivité et facilite la connexion des bots à un large éventail d’applications et de sources de données.

Enfin, à mesure que les entreprises accumulent les bots, elles ont besoin d’un moyen de les gérer. Les outils d’orchestration fournissent des consoles centralisées pour, par exemple, affecter le travail aux bots disponibles, gérer les identifiants et offrir des journaux détaillés ainsi que des analyses sur les performances des bots.

Comment l’IA et la RPA se complètent

L’IA peut fonctionner avec la RPA de deux manières principales. Premièrement, un agent d’IA peut utiliser la RPA pour accomplir la tâche qui lui est assignée. Par exemple, si la mission d’un agent d’IA est de vérifier et préparer des documents entrants, il peut examiner une feuille de calcul pour déterminer si le format reçu est compatible avec le format privilégié par l’entreprise. Si une transformation est nécessaire, il peut activer un script RPA pour effectuer les actions requises.

Deuxièmement, les scripts RPA peuvent inclure des règles pour mettre en pause et demander l’intervention d’un humain ou d’un agent d’IA lorsque certaines conditions surviennent. Par défaut, il peut s’agir de solliciter un contrôle et une décision humains. Cependant, la RPA peut aussi demander à un agent d’IA d’évaluer la situation et, éventuellement, de déterminer comment la RPA doit finaliser la tâche.

Exemples d’automatisation par l’IA

Prenons l’exemple de l’utilisation conjointe d’un agent chatbot de service client basé sur l’IA et d’un script RPA pour la gestion des retours produits. Le chatbot reçoit le formulaire de demande de retour d’un client et utilise la RPA pour vérifier la validité du motif de retour. Toutefois, la liste déroulante « Motif du retour » comporte une option « Autre » avec un champ texte dans lequel le client peut expliquer le problème. Comme cela introduit des données non structurées sans étapes suivantes évidentes, la RPA mettrait généralement en pause et signalerait le cas pour une vérification humaine. Avec l’IA, la RPA peut faire appel à un grand modèle de langage (LLM) ayant accès à des cas où des clients ont choisi « Autre » et à la manière dont ils ont été traités. L’analyse du LLM peut amener le système à accepter le retour, le refuser ou l’escalader vers un agent humain.

Avantages de la RPA

L’automatisation systémique via la RPA génère de nombreux avantages, principalement une efficacité accrue et moins d’erreurs. La flexibilité intrinsèque de la RPA permet des intégrations créatives, que ce soit dans des applications destinées aux opérations internes ou des logiciels orientés client. Voici un résumé des principaux avantages de la RPA.

  • Réduction des coûts : la RPA exécute les tâches plus rapidement tout en libérant du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée. Moins d’erreurs, c’est moins de temps passé à rechercher et corriger les problèmes. De plus, les entreprises peuvent facilement intensifier leur usage de la RPA pour répondre aux variations de la demande, sans les coûts liés au recrutement et à la formation de nouveaux collaborateurs, puis réduire la voilure si nécessaire.
  • Moins d’erreurs : les tâches manuelles intensives mentionnées plus haut s’accompagnent souvent d’erreurs humaines. Prenons un processus de saisie conçu pour importer des informations clients d’un formulaire dans un profil plus complet. La saisie manuelle peut impliquer de la frappe ou du copier‑coller, propices aux erreurs. En suivant un script prédéfini, les bots exécutent les processus avec précision.
  • Efficacité et productivité accrues : la RPA est conçue pour automatiser des étapes et des processus régis par des règles. Il s’agit souvent de tâches lourdes et multi‑étapes, comme la saisie de données pour remplir des formulaires ou générer des rapports. Exécutés dans un environnement cloud avec un large accès aux données, les processus RPA peuvent fonctionner à l’échelle de toute l’entreprise. Et les bots travaillent 24 h/24, 7 j/7, sans pause, et sont plus rapides que les humains, en prime.
  • Traçabilité stricte : les bots sont programmés pour suivre les processus à la lettre, favorisant le respect des normes réglementaires et des politiques internes avec une piste d’audit claire.

Limites de la RPA

Même si la RPA excelle dans de nombreux cas, elle présente des limites d’intégration et de fonctionnement. Voici quelques‑uns des défis les plus courants liés à la RPA.

  • Limitée aux tâches répétitives : les bots RPA excellent dans les tâches structurées, répétitives et régies par des règles. Ils ne conviennent pas aux processus qui exigent jugement, esprit critique ou résolution créative de problèmes. Si un processus comporte de nombreuses exceptions ou s’appuie sur des données non structurées (par exemple interpréter les « autres » motifs d’un retour produit), un bot RPA standard échouera sans l’aide d’agents d’IA plus avancés.
  • Peu adaptative : des changements dans les menus, les interfaces ou les systèmes peuvent perturber les bots RPA et entraîner des processus défaillants ou des résultats erronés. Pour que la RPA produise des résultats de qualité, l’environnement doit rester stable dans le temps. Si les processus changent en raison d’un nouveau logiciel ou de procédures mises à jour, les bots RPA ne pourront pas forcément s’adapter seuls. En effet, même si la RPA peut « apprendre » un processus par démonstration manuelle, les bots nécessitent généralement une reprogrammation manuelle de nouvelles règles.
  • Défis d’évolutivité : comme la RPA opère souvent sans API, l’export et l’évolutivité sont fréquemment limités au contexte initial spécifique. Rendre une fonction RPA plus évolutive dépend de la précision de l’objectif et des logiciels impliqués, ainsi que de la possibilité de revenir à des versions plus génériques des étapes.
  • Enjeux de sécurité : les bots peuvent nécessiter de larges accès aux systèmes et des identifiants privilégiés pour fonctionner. Comme un seul bot peut interagir avec de nombreuses applications sensibles, un compte compromis peut devenir une porte d’entrée pour accéder aux données, perturber les opérations ou commettre des fraudes. Il faut notamment veiller au stockage des identifiants, au risque d’altération malveillante de la logique d’un bot, à la mise en place de pistes d’audit robustes pour tracer l’activité des bots, ainsi qu’à un cadre de gouvernance solide imposant des contrôles d’accès stricts.
  • Coûts initiaux : la RPA est souvent utilisée lorsque les API ne sont pas disponibles. Cela implique des exigences de configuration complexes, générant des coûts plus élevés, tant au démarrage qu’en maintenance. Une solution consiste à choisir des services cloud avec des fonctionnalités RPA intégrées, offrant plus d’étendue, de collaboration et de fonctionnalités sans configuration complexe.

Types de RPA

Il existe deux principaux types de RPA : la RPA assistée et la RPA non assistée. Toutefois, une troisième option hybride gagne en popularité, car elle cherche à concilier automatisation efficace et résolution de problèmes complexes nécessitant une intervention humaine. Passons en revue ces trois types.

  • RPA assistée
    Dans la RPA assistée, le bot est déclenché par une interaction humaine : c’est un outil à la demande, utilisé au besoin. Par exemple, un bot RPA peut faire partie de l’outillage d’un analyste de données pour lancer un processus de conversion d’étiquettes sur un jeu de données. Comme l’analyste souhaite d’abord inspecter les données brutes, la transformation n’est pas entièrement automatique. Une fois l’inspection terminée, l’analyste appelle le code RPA pour automatiser la partie transformation de la tâche.
  • RPA non assistée
    La RPA non assistée permet de rendre un processus entièrement automatisé au sein du processus global. Avec la RPA non assistée, le bot est toujours actif et se déclenche immédiatement lorsque les étapes correspondantes surviennent dans le processus. Un exemple courant de RPA non assistée figure dans le commerce en ligne, où une tâche automatisée génère des reçus formatés pour envoi par e‑mail et SMS au client après l’achat.
  • RPA hybride
    La RPA hybride combine les avantages des approches assistée et non assistée. Dans un contexte hybride, les bots gèrent les tâches attendues et les éléments qui restent dans des limites et paramètres définis. Les cas atypiques ou des problèmes potentiels sont mis de côté pour une intervention humaine. Le réviseur doit prendre une décision avant de faire avancer la tâche dans le processus.

Pour illustrer l’optimisation permise par la RPA hybride, reprenons notre exemple de chatbot client qui l’utilise pour optimiser l’autorisation des retours. La RPA non assistée traite les demandes de retour qui restent dans des limites précises, comme la date d’achat, l’état et le type de produit. En revanche, si le client saisit des informations ambiguës, le chatbot peut signaler la tâche pour une intervention humaine qui décidera d’autoriser ou non le retour. Dans ce scénario, une grande partie des tâches est automatisée pour une efficacité maximale, tout en laissant la possibilité à un humain de trancher selon des critères définis, comme la valeur vie client ou la facilité de revente du produit.

Idées reçues sur la RPA

Même si l’automatisation robotisée des processus n’est pas aussi au premier plan dans le langage courant que le machine learning et l’intelligence artificielle, elle constitue un outil puissant dont de nombreuses entreprises dépendent. À bien des égards, la RPA, le ML et l’IA sont des technologies symbiotiques et souvent complémentaires. Pour les équipes informatiques, l’essentiel est de savoir où appliquer chacune et de connaître deux idées reçues fréquentes sur la RPA.

  • La RPA est souvent confondue avec la prise de décision par l’IA. La prise de décision par l’IA s’appuie sur une combinaison de règles prédéfinies, de données d’entraînement et de raisonnements appris. Avec l’IA, les limites et les processus sont auto‑évalués pour s’améliorer et évoluer progressivement. La RPA repose sur des processus bien plus strictement régis par des règles : le raisonnement et les améliorations incrémentales ne sont pas possibles. Cette stricte adhésion aux processus signifie que, sans l’appui de l’IA, la RPA ne convient pas aux tâches nécessitant interprétation, inférence et jugement.
  • La RPA fonctionne strictement sur la base de règles prédéfinies. Même si les processus RPA reposent souvent sur des règles statiques et définies, ce n’est pas une obligation absolue. La RPA peut aussi fonctionner en enregistrant des actions fréquemment répétées, puis en les reproduisant. Par exemple, si un utilisateur répète régulièrement des étapes dans un logiciel de retouche photo pour modifier la résolution d’une image, un outil RPA peut enregistrer, identifier et mettre en œuvre ce processus. Cependant, cette capacité s’accompagne d’une adaptabilité limitée. Dans ce même exemple, si l’UX ou les options de menu du logiciel évoluent fortement, le script RPA ne pourra probablement pas s’adapter sans intervention humaine.

RPA vs IA : comprendre la différence

La différence entre la RPA et l’IA est analogue à celle entre un technicien et un ingénieur. Tous deux sont essentiels à la réussite des opérations et disposent d’une compréhension technique inhérente à leurs fonctions. Cependant, chacun suit des paramètres et des objectifs différents : un technicien suit des règles, exécute des étapes et respecte des limites pour réaliser les processus rapidement et avec précision. Un ingénieur peut effectuer le travail d’un technicien, mais il sait gérer les exceptions et les écarts, et examiner le processus pour voir comment l’améliorer.

  • La RPA automatise des tâches répétitives sur la base de règles qui peuvent être prédéfinies ou observées par répétition. L’objectif de la RPA est d’automatiser un processus répétable et régi par des règles, par exemple une séquence de clics de menus, afin de réaliser une fonction précise. À bien des égards, la RPA s’apparente aux macros d’une application comme Excel, mais ses processus sont plus flexibles, souvent plus simples à créer et plus agiles pour exporter hors d’une application. Cependant, la RPA présente des limites d’adaptabilité en raison de sa stricte adhésion aux processus et aux règles.
  • L’IA apprend à partir des données et prend des décisions fondées sur les enseignements tirés. Comme la RPA, l’IA peut démarrer avec des directives prédéfinies ou constituer un jeu d’instructions par l’observation (entraînement). Cependant, une différence clé réside dans le fait que l’IA utilise cette première étape comme un simple point de départ : à partir de directives initiales, elle évolue grâce à une boucle de rétroaction entre apprentissage et résultats. Cela permet à l’IA d’apprendre des tendances des données et d’intégrer des décisions plus nuancées ou d’ajouter des options dans un processus sans y être explicitement guidée.

Associer la RPA et l’IA pour une automatisation intelligente

Qu’est-ce que l’automatisation intelligente ? En bref, il s’agit de l’intégration de processus d’automatisation, comme la RPA, avec l’IA pour maximiser les bénéfices des deux. Cette combinaison permet à l’automatisation, guidée par des règles, de réduire les charges et les efforts manuels, tandis que l’IA prend de manière autonome les décisions sur le moment d’exécuter ces fonctions. Voici deux exemples d’automatisation intelligente :

  • Analyse de données pilotée par l’IA alimentant la RPA pour des rapports automatisés : des scripts RPA peuvent déclencher la génération automatique de rapports. Le contenu de ces rapports peut toutefois être enrichi grâce à une analyse des données pilotée par l’IA. En utilisant l’IA pour traiter et analyser les données, les scripts RPA peuvent produire des rapports plus précis, avec des insights plus approfondis basés sur des données en temps réel. Utiliser conjointement l’IA et la RPA de cette manière réduit considérablement le temps et le nombre d’étapes aux deux extrémités du processus.
  • Utiliser le NLP (traitement du langage naturel) pour gérer des données non structurées, ensuite traitées par des bots RPA : lorsque les données se présentent sous forme d’e‑mails, de journaux ou d’un autre format texte non structuré, le NLP peut traiter et synthétiser les entrées pour les rendre exploitables par l’application concernée. Par exemple, si l’objectif de l’automatisation intelligente est de produire une analyse de sentiment à partir de formulaires de feedback, une IA utilisant le NLP peut d’abord traiter le texte pour le catégoriser, le comptabiliser et en faire ressortir les points saillants ; la RPA peut ensuite ingérer cette synthèse structurée des données pour générer un rapport.

Secteurs clés utilisateurs de la RPA

L’automatisation via la RPA s’applique largement aux fonctions et aux secteurs pour réduire le gaspillage, améliorer la performance et accroître la précision. Voici quelques exemples d’intégration réussie de la RPA dans les processus sectoriels :

  • Finance : le secteur financier génère d’importants flux de données structurées, un terrain où la RPA excelle. La RPA peut transformer de nombreuses tâches lourdes et volumineuses en automatisations quasi instantanées. Citons la saisie de données, la vérification de documents, la mise en forme de libellés et d’autres tâches avec des règles, étapes et limites clairement définies. En plus de renforcer l’efficacité, la RPA améliore la précision en éliminant le risque d’erreur humaine lié à la saisie manuelle.
  • Santé : ces entreprises peuvent appliquer la RPA aux fonctions orientées patient comme aux opérations internes. Pour les patients, l’automatisation de processus pratiques — enregistrement aux rendez‑vous, notifications de résultats d’analyses/scans, rappels de rendez‑vous — simplifie et améliore l’expérience globale. Pour les établissements, la RPA accélère la consolidation des données entre formats de DME (EHR) et la gestion post‑sortie. Côté opérations, la RPA couvre un large spectre de besoins, de l’optimisation des plannings à la gestion de la supply chain et des stocks.
  • Retail : qu’un vendeur soit en ligne, en magasin physique ou hybride, la RPA améliore considérablement les opérations. Intégrée à la gestion des stocks et de la supply chain, la RPA permet de suivre en continu les niveaux et les expéditions, et d’opérer des ajustements plus rapides. En outre, la RPA automatise de nombreuses fonctions orientées client, comme le traitement des demandes de retour/remboursement, la création et l’envoi de factures, ainsi que la gestion des e‑mails et SMS marketing.

Cas d’usage de la RPA

La RPA s’applique à tous les secteurs pour automatiser des processus métier, qu’ils concernent les opérations internes ou les interactions avec les clients. Les usages de la RPA sont presque illimités : tout processus répétable avec des étapes définies est un bon candidat. Voici quelques cas d’usage transverses :

  • Support client : des chatbots propulsés par la RPA peuvent traiter de nombreuses demandes courantes et procédurales — vérification de dossiers, demandes de retour/remboursement, traitement des feedbacks, dès lors que les étapes sont clairement définies et structurées. Dans la plupart des entreprises, la majorité des tâches de support suivent des processus standard que la RPA peut prendre en charge, libérant ainsi les équipes pour des cas plus complexes.
  • RH : les services RH gèrent de nombreux processus qui peuvent être nettement optimisés par l’automatisation. Presque tous les aspects de l’expérience collaborateur font appel à des processus RH répétables : onboarding initial, saisie des profils, processus de formation, jusqu’aux check‑lists de départ. Les fonctions RPA peuvent automatiser l’essentiel de ces processus.
  • Mises à jour logicielles : la RPA peut alléger considérablement la charge des équipes informatiques en automatisant les mises à jour sur l’ensemble du réseau. Avec la RPA, les systèmes peuvent vérifier les mises à jour disponibles et les installer en minimisant l’impact sur les ressources et le temps des collaborateurs.

Défis liés à la mise en œuvre de la RPA

Si la RPA offre d’importantes opportunités d’automatisation et de gains d’efficacité, les entreprises se heurtent souvent à plusieurs défis récurrents. Heureusement, la RPA est une technologie éprouvée et des stratégies proactives permettent de surmonter la plupart des obstacles.

  • Intégration avec les systèmes hérités : les applications modernes s’intègrent généralement sans difficulté avec la RPA. En revanche, les systèmes hérités et tout particulièrement ceux exécutés sur site posent souvent des problèmes de points de connexion hétérogènes et d’environnements informatiques disparates. Les équipes informatiques peuvent réaliser des audits de compatibilité des applications et des systèmes RPA et, au besoin, recourir à des middlewares ou des connecteurs personnalisés pour combler l’écart entre la plateforme RPA et les applications anciennes ou spécifiques.
  • Résistance des collaborateurs et conduite du changement : l’introduction de l’automatisation peut susciter des craintes pour l’emploi et une résistance susceptible de compromettre le projet. Une gestion du changement efficace est essentielle. La direction doit communiquer en toute transparence les objectifs de la RPA, en soulignant qu’elle renforce les capacités humaines en prenant en charge les tâches répétitives. Cela repositionne l’automatisation comme un outil permettant aux collaborateurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, mobilisant créativité et esprit critique, plutôt qu’une technologie destinée à les remplacer.
  • Gestion des évolutions de processus et maintenance des bots : les bots RPA sont configurés pour des processus spécifiques. Si une application sous‑jacente ou un processus change, même légèrement, comme le déplacement d’un bouton, l’automatisation peut ne plus fonctionner. Cette fragilité impose une maintenance continue. Les entreprises doivent définir un plan de gouvernance pour le suivi régulier des bots et la mise à jour des scripts, afin de garantir l’exactitude et d’éviter des interruptions coûteuses.

Bonnes pratiques pour réussir la mise en œuvre de la RPA

La RPA est un puissant levier d’optimisation des processus ; quelques bonnes pratiques de planification et d’intégration maximiseront la réussite. En règle générale, l’adoption de la RPA commence par l’identification des tâches répétables et stables au sein des processus de l’entreprise. Une fois des processus cibles identifiés, plusieurs étapes contribueront à la réussite des démarches d’automatisation.

  1. Intégrer la configurabilité : les développeurs RPA efficaces limitent le code qui fige des variables et paramètres spécifiques, comme des chemins de fichiers ou des adresses e‑mail de destinataires. Ces éléments doivent être facilement configurables par les propriétaires de processus, afin que les modifications n’exigent pas une reprise du code et des scripts par les développeurs.
  2. Privilégier la réutilisabilité : de nombreuses étapes des processus RPA sont génériques et répétables (connexions, notifications e‑mail, changements de format). En intégrant la modularité au code RPA, ces composants peuvent être exportés et servir de base à d’autres fonctions. Cette approche accélère les développements futurs et crée des standards organisationnels de réutilisation et d’accès.
  3. Anticiper et gérer les erreurs : comme la RPA est régie par des règles, des écarts imprévus ou des changements applicatifs peuvent faire dérailler un processus. Si certaines erreurs sont bloquantes, d’autres se gèrent avec les outils RPA modernes (à condition de prévoir des réponses adaptées à des incidents courants et attendus) comme des expirations de serveur. Les mesures peuvent inclure le passage à l’élément suivant de la file d’attente tout en journalisant les détails de l’erreur pour examen humain.
  4. Anticiper l’intégration de l’IA : avec l’IA, la RPA gère des données plus complexes et non structurées, comprend mieux le contexte et traite les exceptions. Cela ouvre la voie à l’automatisation d’un plus grand nombre de processus de bout en bout, comme le traitement de formats de factures variés ou l’interprétation du sentiment client dans les e‑mails.

Optimisez votre automatisation avec les solutions RPA d’Oracle

La RPA offre une automatisation fiable et homogène, idéale dans la boîte à outils de tout agent d’IA. Oracle Integration, la plateforme unifiée d’automatisation métier d’Oracle, propose des intégrations prêtes à l’emploi, des bonnes pratiques intégrées et une expérience de développement visuelle pour tirer le meilleur parti de la RPA et d’autres outils d’automatisation. Avec les solutions Oracle Integration, les clients peuvent créer des automatisations hybrides combinant des intégrations pilotées par API, des robots, des agents d’IA et des processus avec humain dans la boucle.

Nous sommes à l’aube d’une nouvelle ère de productivité portée par la RPA grâce à l’IA. Si la RPA a toujours excellé à automatiser des tâches répétitives et structurées en imitant les actions humaines, une RPA enrichie par l’IA va bien plus loin. Le défi pour les entreprises est désormais d’élargir le champ d’application de la RPA. Envisagez des projets pilotes pour démontrer la valeur de la RPA actuelle, obtenir l’adhésion des responsables de département et planifier son rôle de catalyseur de l’IA agentique.

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FAQ sur la RPA

La RPA peut‑elle automatiser des tâches sur des données non structurées ?

Même si la RPA fonctionne au mieux avec des règles définies sur des données structurées, ses cas d’usage peuvent être étendus. Cependant, pour traiter des données non structurées (texte, vidéo, images), il faut d’autres outils capables de produire des sorties structurées exploitables par les systèmes RPA. Par exemple, des modèles de NLP peuvent traiter du texte non structuré pour attribuer des catégories et des tags, que la RPA utilisera ensuite pour générer un rapport. De même, l’image d’un document peut recourir à la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour convertir un tableau en données structurées, qui seront intégrées à l’analyse RPA.

Quels sont les principaux points d’attention pour faire évoluer la RPA à l’échelle de l’entreprise ?

La RPA peut évoluer à l’échelle de l’entreprise, mais cela exige une mise en œuvre réfléchie. De nombreux facteurs conditionnent la réussite : types d’outils RPA choisis, volume d’opportunités d’automatisation, interconnexion des données existantes, ressources de traitement et capacité à superviser la maintenance des bots. Pour commencer, il convient de mener une analyse des processus à l’échelle de l’entreprise afin d’identifier les opportunités d’automatisation, puis de l’aligner avec les autres outils et ressources informatiques de l’entreprise. À un niveau plus opérationnel, les équipes RPA doivent privilégier la modularité, la réutilisabilité et des paramètres flexibles. Cela facilite l’export des scripts RPA et simplifie l’évaluation de l’usage des ressources, de l’intégration et de l’évolutivité globale.

Comment intégrer la RPA avec d’autres technologies d’automatisation ?

La RPA peut s’intégrer à d’autres technologies d’automation (un ensemble souvent appelé automation intelligente) de multiples façons. Avec l’IA agentique, la RPA devient un outil de la boîte à outils de l’agent pour atteindre un objectif. Dans les processus, la RPA peut solliciter un modèle d’IA pour trancher un cas complexe ou ambigu avant de poursuivre. Dans d’autres cas, des modèles d’IA réalisent des analyses, y compris sur des données non structurées, avant d’alimenter un processus RPA plus structuré pour la génération de rapports.

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