La première approche est de lister les tâches que l’on sait déjà automatisables par l’expérience d’un secteur donné et celles que l’entreprise souhaiterait automatiser.
Cadrage et preuve de concept :
Il conviendra de répondre aux questions ci-dessous :
Automatisation réalisable, tout ou en partie / possible / non réalisable
Pertinence de l’automatisation
Existe-t-il des applications déjà existantes et opérationnelles ?
Quelles adaptations ou créations sont à envisager ?
Cette phase permet aussi de détecter les cas d’usage pertinents et prioritaires éligibles au BPA.
Pour chaque tâche à automatiser (surtout celles propres à l’entreprise), on pourra s’aider de la note de pertinence déterminée en remplissant le tableau suivant :
Plus le score est élevé, plus le cas d’usage est pertinent.
Nous tiendrons compte bien évidemment des contraintes de l’entreprise aussi bien fonctionnelles que règlementaires (Ordres de la profession, RGPD,…).
Des présentations d’applications ou de maquettes de process seront réalisées.
Etude d’impact et planification :
L’étude d’impact est une phase souvent délaissée (et même oubliée parfois) qui nous parait essentielle et qui fait pleinement partie de notre méthodologie.
Il s’agit de bien analyser et maitriser les impacts négatifs éventuels à court terme (même si ils sont minimes) des changements apportés par l’automatisation sur le bon fonctionnement de l’entreprise.
A la suite de toutes les étapes précédentes un planning par phases et séquences sera proposé, discuté et adapté.
Le planning de la mise en oeuvre d’une BPA doit se décomposer en phases bien articulées.
Mise en œuvre par séquençage et itération:
Il nous parait important d’agir par séquences dans l’entreprise pour intégrer les changements en douceur sans perturber l’exploitation.
De la même façon les outils mis en oeuvre pourront évoluer par itérations successives pour les améliorer (nouveautés techniques constantes et nouveaux besoins).
Ne prenez plus de retard.
N’attendez plus la solution idéale et passez à l’action…
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La digitalisation permet aux entreprises d’optimiser leurs processus, d’améliorer la productivité et de mieux répondre aux besoins des clients. Elle est un levier clé pour la compétitivité.
L’automatisation réduit les erreurs, améliore l’efficacité et libère du temps pour les tâches à forte valeur ajoutée. Elle permet aussi d’optimiser la gestion des ressources.
L’IA joue un rôle clé dans la digitalisation et l’automatisation en permettant d’optimiser l’efficacité, de réduire les erreurs et d’améliorer la prise de décision.
Grâce au traitement intelligent des données, elle automatise des tâches répétitives tout en s’adaptant aux besoins spécifiques de l’entreprise.
Elle facilite également :
L’analyse prédictive pour anticiper les tendances,
L’optimisation des workflows et de la gestion des ressources,
L’amélioration de l’expérience client via les assistants virtuels et les recommandations personnalisées.
En intégrant l’IA, les entreprises rendent leurs processus plus fluides, performants et évolutifs.
Des solutions accessibles permettent aux PME d’adopter l’IA sans compétences techniques avancées. L’accompagnement et la formation sont essentiels pour une transition réussie.
90 % des PME qui ont adopté l’IA constatent des gains de productivité.
Pourtant, seules 35 % des PME françaises ont franchi le pas de l’intégration de l’IA dans leurs processus.
L’étude met en avant un paradoxe : l’IA est reconnue comme un moteur de compétitivité et d’accès à de nouveaux marchés, mais son adoption reste freinée par le manque de soutien, d’informations claires et de solutions adaptées.
Les bénéfices cités : automatisation des tâches administratives, amélioration de la gestion financière, optimisation des ressources humaines, et accès facilité à l’analyse de données pour la prise de décision.
L’étude souligne que pour accélérer l’adoption, il est crucial de renforcer la confiance des PME via des conseils pratiques et un accompagnement ciblé.
Cette étude, menée par un acteur majeur du secteur et centrée sur les PME françaises, offre une vision précise, chiffrée et très actuelle des gains de productivité permis par l’IA, tout en identifiant les freins et leviers pour une adoption plus large5.
