Cela fait déjà quelques années que l’hyperautomation figure dans les grandes tendances technologiques, et est considérée comme un vecteur de croissance pour les entreprises. Certains pensent encore que ce type de processus est une menace pour leur emploi, mais nous allons voir aujourd’hui que l’hyperautomation a vocation à optimiser le travail des équipes d’une entreprise, et non à les remplacer.
Qu’est-ce que l’hyperautomation ?
Tout simplement, l’hyperautomation est un processus consistant à automatiser un maximum de process au sein d’une entreprise en utilisant des technologies avancées comme l’intelligence artificielle et le machine learning.
Quels sont les avantages de l’hyperautomation ?
Comme l’explique TechRepublic, l’hyperautomation des process permet de centraliser et synchroniser les interfaces, améliorant ainsi la productivité grâce à un meilleur accès aux données. Elle permet également d’intégrer plus facilement de nouveaux process.
En ce qui concerne l’hyperautomation de la data pipeline, elle permet de se débarrasser des tâches à faible valeur, d’accélérer l’accès à la donnée pour tous les utilisateurs, de faciliter l’intégration de nouvelles données, et de désiloter les données, entre autres (voir schéma ci-dessous).
Cet accès facilité à la donnée et l’automatisation des tâches ingrates permet de libérer les data scientists et data analysts, qui peuvent se consacrer à des tâches à haute valeur ajoutée et ainsi alimenter sur le long terme la croissance de l’entreprise.
Pour l’instant, l’hyperautomation est souvent mise en place au sommet des grandes entreprises, mais la démocratisation de la data et l’arrivée de nouvelles plateformes nécessitant un investissement moindre contribue à la popularisation de cette pratique.
Comment mettre en place l’hyperautomation au sein de son entreprise ?
Avant toute chose, l’entreprise doit s’assurer d’avoir digitalisé ses fichiers et ses sources de données.
Ensuite, selon RTInsights, il vaut mieux commencer par de petits projets, comme l’automatisation d’une tâche simple, afin de déterminer et optimiser le processus d’hyperautomation en fonction des besoins de l’entreprise.
Le processus d’hyperautomation des process comprend l’intégration des applications et systèmes utilisés dans la création et la gestion des données de l’organisation. Cela signifie la mise en place d’un iPaaS et d’un APIM (Application Programming Interface Management), ainsi que d’un outil de développement low-code permettant la création d’applications mobiles et web utilisant les APIs et les intégrations.
L’hyperautomation de la data pipeline exploite l’IA, le machine learning et les APIs pour chaque étape de la pipeline, de la collecte des données à leur analyse (voir schéma ci-dessous).
Ce processus d’hyperautomation de la data pipeline augmente l’efficacité opérationnelle et réduit les chances d’erreurs, puisqu’elle automatise chaque étape de la pipeline et met automatiquement à jour les données.
Pour aller plus loin sur le processus d’hyperautomation de la data pipeline, consultez notre livre blanc, L’entreprise data-driven, saison 2 épisode 1: celle qui hyperautomatise, et notre webinaire, Hyperautomatisation – Rendez votre data pipeline plus intelligent, sur le sujet !
