Les discussions vont bon train entre les professionnels de l'informatique pour savoir ce qu'est vraiment la transformation numérique.
Une transformation numérique réussie passe par des applications qui fournissent de meilleures expériences utilisateurs pour les clients et les salariés. Des interfaces utilisateur modernes, associées à des opérations back-end simplifiées, permettent d'améliorer l'efficacité des entreprises, de faciliter les processus et d'accélérer la réaction aux changements du marché.
Bien que les applications basées sur les processus métiers soient de plus en plus sophistiquées, la conséquence des retards liés aux traitements métiers associés (ie validation des prêts bancaires, expédition des commandes) reste toutefois un problème.
Anticipation
En général, les retards découlent de l'indisponibilité des ressources, d'un pic de charge de travail et de dépendances externes. Pour identifier et détecter ces blocages, les responsables des opérations disposent d'un ensemble d'outils efficaces (par exemple, des tableaux de bord de surveillance assurent la visibilité). Et grâce à des outils logés au sein même de la plateforme applicative et qui permettent d'intervenir directement dans les applications, les responsables peuvent apporter des corrections rapides et des solutions de contournement en temps réel.
Mais, de récents progrès dans le domaine de l'intelligence artificielle permettent d'anticiper les futures contraintes et de les aligner avec des ressources disponibles (c'est-à-dire de devenir proactif plutôt que réactif) pour enfin éviter les engorgements.
Une amélioration continue intelligente
L'application des technologies d'intelligence artificielle au BPM permet de détecter le modèle de flux de processus et d’effectuer des prédictions sur les éventuelles mesures à prendre, relatives au processus et aux métiers. Il s’agit là d’orienter des actions correctives ainsi que des mises à jour d'applications en cours.
Avec l'intelligence artificielle, les applications peuvent analyser leurs propres modèles historiques et signaler de futures contraintes qui ne sont pas faciles à percevoir pour un observateur humain.
Voici comment cela devrait fonctionner.
Une plateforme d'applications basée sur les processus est connectée à un entrepôt de données externes. Cela extrait des données brutes depuis les applications elles-mêmes. Comme la plateforme BPM est générale, le type de données à analyser n'est pas connu à l'avance.
Quand nous appliquons l'intelligence artificielle au BPM, nous extrayons des modèles imposés par le flux d'exécution du processus afin de développer des prédictions. La plateforme peut ensuite construire un modèle prédictif et identifier les points de blocage. Par exemple, nous pourrions demander aux applications de prédire le moment où une tâche sera finalisée.
Imaginons qu'une banque de détail ait besoin de traiter, d’analyser et d’approuver des demandes de prêt dans un délai établi. Avec une application basée sur les processus, le responsable pourrait surveiller les demandes de prêt et être alerté quand la fonction prédictive détecte qu'une demande spécifique ne sera pas réalisée dans les délais. La plateforme repose ainsi ses calculs sur les données historiques et actuelles portant sur le temps d'exécution de la demande de prêt.
La plateforme peut proposer et suggérer une action de remplacement à court terme, afin de faire intervenir un autre responsable de crédits ou une autre ressource. De plus, si le système détecte un retard, le responsable peut choisir de réaliser lui-même les changements.
Vers une intelligence artificielle de confiance
Les processus métiers sont toujours centrés sur l'humain et les responsables ne sont pas, à juste titre, prêts à se fier à l'intelligence artificielle pour prendre des décisions à leur place.
Actuellement, une combinaison de données structurées, d'apprentissage machine et d'algorithmes intelligents peut venir en support des décisions humaines. Nous appliquons l'intelligence artificielle aux informations (données, raisons pour des problèmes, évaluation des risques), et proposons des actions à mener.
Les fonctions de surveillance de la plateforme peuvent nous montrer ce qui se passe dans le processus quand une action suggérée est appliquée, aidant ainsi à valider le fait que la décision est la bonne. L'intelligence artificielle associée à la gestion des processus métiers offre une meilleure compréhension des processus pendant qu'ils ont lieu, plus une vision de l'avenir, avec des opérations améliorées et plus fluides d’un bout à l’autre de la chaîne.
Mais, si l'on se penche encore davantage sur l'avenir, certaines décisions pourraient être entièrement déléguées à l'intelligence artificielle. L'amélioration intelligente et continue permettra d'obtenir des prédictions, une identification des risques et des actions à mener de plus en plus pertinentes. Les responsables et chefs d'équipe finiront ainsi par se fier aux recommandations ainsi qu'aux résultats.
