La RPA est-elle sur-médiatisée, évolutive ou un pansement ? Les moteurs de décision sont-ils les prochains ?

La RPA est-elle sur-médiatisée, une solution évolutive ou un pansement ? Les moteurs de décision sont-ils l'avenir ?

Vous l'entendez assez souvent. La RPA est surestimée. C'est comme un pansement. Now Information Age s'est entretenu avec un expert en conseil aux entreprises qui a fait valoir que les moteurs de décision plutôt que la RPA étaient l'avenir. A-t-il raison ?

Pour Albert Rees, qui dirige le conseil aux entreprises pour l'Amérique du Nord, pour l'EPAM, la RPA ressemble plus à un pansement.

Rees voit deux problèmes avec RPA.

• les coûts de mise en œuvre sont beaucoup plus élevés que prévu.
• coûts d'entretien. "Vous transférez des données entre des systèmes existants et si ces systèmes ne changent jamais, tout va bien dans le monde. Mais ce n'est pas vraiment le cas. Ainsi, à mesure que les systèmes évoluent, les éléments du back-end doivent également changer.

Rees déclare :"Vous devez atteindre un niveau de détail assez bas pour vraiment comprendre où l'automatisation va fonctionner, ce qu'elle va faire et comment elle va interagir avec les systèmes." Atteindre ce faible niveau de détail a également un coût.

Il ajoute :"Nous voyons des gens copier des feuilles de calcul dans et hors de celles-ci, vous allez dans des centres d'appels, vous voyez le scénario à trois écrans où ils déplacent des données de l'écran A à l'écran B à l'écran C et ce ne sont que trois systèmes internes qu'ils vous déplacez des informations et l'un d'entre eux pourrait être Excel. Si quelque chose change sur l'un de ceux-ci et que vous devez soudainement revenir en arrière et mettre en œuvre une mise à jour. La plupart des organisations ne peuvent pas le faire elles-mêmes, alors elles recommencent à dépenser de l'argent. »

Moteurs de décision

Au lieu de cela, il considère les moteurs de décision comme la clé. Mais quels sont-ils ? Il a déclaré :« Je considère les moteurs de décision comme des outils utilisés pour automatiser une partie de la prise de décision humaine qui peut être définie par un ensemble de règles. Ils fonctionnent en appliquant des règles métier prédéfinies (souvent appelées « arbres de décision ») aux ensembles de données. Les moteurs de décision ne remplacent généralement pas la RPA, mais ils peuvent améliorer la RPA lorsqu'un processus nécessite qu'une décision soit prise lors de l'évaluation de règles complexes appliquées à des ensembles de données complexes."

Le débat

Alors, c'est ça ?

Récemment, Information Age s'est entretenu avec Bruno Ferreira, directeur général Royaume-Uni et Irlande chez UiPath, sans surprise, il a une perspective différente.

L'argument du battage médiatique, suggère-t-il, n'a aucun sens. "Notre taux de renouvellement est supérieur à 90 %."

Il fait également référence à la croissance d'UiPath :10 millions de dollars en 2016, 200 millions de dollars en 2018, ce qui suggère que les chiffres exacts indiquent un appétit féroce pour la RPA.

Et pourtant, il suggère que seul un petit nombre d'organisations utilisent la RPA, ce qui implique un énorme potentiel de croissance.

Sarah Burnett, vice-présidente exécutive et analyste distinguée d'Everest Group, déclare que "nous avons en fait réalisé des études qui montrent que les entreprises réalisent des économies d'environ 30 %".

Le pansement RPA ?

Ensuite, il y a le problème de la RPA comme un pansement. Cela se résume aux systèmes hérités. "Ils sont écrits en COBOL, ils sont installés sur des mainframes, et c'est un cas d'utilisation où nous ne pouvons plus rien faire avec ces systèmes hérités, déclare Rees. Il fait ensuite valoir que de nombreux systèmes ne sont pas bien intégrés – "nous obtenons plusieurs versions de la vérité, et cela signifie énormément de travail manuel banal, la saisie de données, par exemple, qui existe déjà dans un autre système". Il suggère qu'un certain nombre d'entreprises utilisent la RPA pour y parvenir, mais que "à bien des égards, la RPA est un pansement pour les choses qui pourraient exister, les capacités qui pourraient exister au sein de l'ERPS et d'autres solutions de type best-of-breed aujourd'hui. ”

"La question qui me préoccupe, dit-il, est de savoir combien de temps la RPA restera-t-elle vraiment une solution viable sur le marché. Et ça je ne sais pas. Je spécule entre trois et cinq ans, car ce que nous voyons vraiment, ce sont les clients qui se dirigent vers des solutions d'automatisation intelligente et de cloud, qui sont vraiment la prochaine évolution de la RPA. ”

Là encore, il y a ceux qui sont fortement en désaccord. Par exemple, UiPath a déclaré son objectif de réaliser un robot pour chaque bureau, un objectif qui semble implicitement avoir une planification à long terme.

Bruno Ferreira cite comme exemple l'objectif d'UiPath d'être un robot par scientifique. « Imaginez que, » dit-il, « chaque jour, un scientifique se rend au laboratoire, mais doit passer une heure par jour à se préparer », avec RPA, dit-il. « Les estimations suggèrent une économie de neuf heures par mois, ce qui serait incroyable. ”

Données sensibles

Rees a également des inquiétudes concernant les robots sans surveillance, qui pourraient automatiser un processus de bout en bout. Une partie des problèmes réside dans la réglementation et le danger que des robots sans surveillance puissent répéter une erreur, dont les opérateurs, séparés des opérations quotidiennes, ne sont pas conscients.

« Tout le monde veut être agile », dit-il et « l'agilité est formidable du point de vue du développement lorsque vous pouvez vous permettre de faire des erreurs et d'apprendre de ces erreurs et de les corriger. Mais vous ne pouvez pas faire cela avec des données sensibles.

Ainsi, lorsque des robots déplacent des données du système A vers le système B assis derrière un pare-feu, le fonctionnement sans surveillance fonctionne très bien. Si quelque chose ne va pas, devinez quoi ? Nous lançons un autre sprint, le réparons et nous sommes de retour sans surveillance. Généralement, il est attrapé avant qu'il n'arrive entre les mains de qui que ce soit, où il va créer un problème. »

Il voit cependant un problème avec les données sensibles. Par exemple, si vous obtenez les "relevés bancaires pour le compte courant de quelqu'un d'autre. "Dans ces situations, l'absence de surveillance devient beaucoup, beaucoup plus risquée."

Sarah Burnett, en revanche, considère la précision des performances des données comme l'un des points forts de RPA.

Comme on dit, se tromper, c'est être humain, RPA peut éliminer l'erreur.

« Si une personne saisit un peu de données, elle peut si facilement changer accidentellement certains chiffres. En corrigeant cette erreur, plus le processus avance, plus il devient coûteux. Vous pourriez avoir des gens, dont le temps est très coûteux, qui recherchent cette erreur et essaient de la réparer, tout au long du processus. Les robots, s'ils sont développés correctement, entretenus et fonctionnent correctement, ne feront pas ces erreurs. Nous entendons des organisations dire qu'elles ont continué à tester leurs applications robotiques et qu'elles n'ont jamais trouvé d'erreur une fois qu'elles l'ont testée, c'était précis à 100 %... toujours."