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Automation First : concevoir ses processus pour être automatisés dès le départ

Auteur n°3 – Benjamin

Par Benjamin Massa
Lectures: 14

Résumé – L’automatisation cohérente et évolutive des workflows est désormais un levier clé pour réduire silos, coûts d’intégration et erreurs manuelles tout en libérant des ressources métier. L’approche Automation First impose une conception API-first et data-driven, une cartographie priorisée des tâches, des processus documentés et itérés, et la combinaison de RPA, IA et low-code au sein d’une architecture modulaire open source pour garantir fiabilité, traçabilité et montée en charge.
Solution : lancer des pilotes ciblés à fort impact, instaurer une gouvernance transverse et standardiser données, interfaces et tests pour industrialiser l’automatisation dès la conception.

La compétitivité des entreprises suisses repose aujourd’hui sur leur capacité à automatiser les processus métier de manière cohérente et évolutive. Plutôt que d’ajouter des correctifs ponctuels, l’approche Automation First propose de concevoir chaque workflow avec la vocation d’être automatisé dès l’origine.

Dès l’analyse initiale, les données sont structurées et les interfaces spécifiées pour garantir une intégration fluide entre les systèmes. Cette vision proactive permet de diminuer le cumul de silos, de réduire les coûts d’intégration et de limiter les pannes liées à des enchaînements manuels. En recadrant l’automatisation comme une pierre angulaire du design opérationnel, les organisations regagnent du temps pour se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée et stimulent plus rapidement l’innovation.

Planifier l’automatisation dès la conception des processus

Concevoir les workflows avec la vocation d’être automatisés maximise la cohérence et la robustesse. Un processus pensé pour l’automatisation dès le départ réduit les coûts d’intégration et les risques d’erreurs.

Principes clés de l’approche Automation First

L’approche Automation First commence par une cartographie exhaustive des tâches manuelles pour identifier les opportunités d’automatisation les plus stratégiques. Cette étape permet de hiérarchiser les workflows selon leur impact métier et la fréquence d’exécution.

Les gains attendus sont définis en parallèle avec les responsables métiers et informatiques, garantissant que chaque automatisation réponde à des objectifs clairs de performance et de fiabilité. Il s’agit d’éviter les développements ad hoc sans retour sur investissement visible.

Chaque processus est documenté à travers des schémas fonctionnels et des spécifications techniques précises, incluant les déclencheurs, les règles de gestion et les points de contrôle. Cette formalisation facilite ensuite le déploiement automatisé et la traçabilité.

Enfin, la collaboration précoce entre équipes métier, architectes et spécialistes IT assure un alignement permanent. Les retours d’expérience sont intégrés dès les premiers tests pour itérer rapidement et ajuster les scénarios d’automatisation.

Donner la priorité aux données structurées et aux interfaces définies

La qualité des données est cruciale pour toute automatisation pérenne. Des formats standardisés et des schémas de données clairs évitent les opérations de nettoyage récurrentes et permettent de réutiliser les mêmes jeux de données entre plusieurs processus.

En définissant des API et des interfaces documentées dès la phase de conception, chaque module automatisé s’intègre sans rupture de flux. Cette approche réduit les dépendances cachées et facilite la maintenance évolutive.

La structuration des données favorise également l’industrialisation des tests automatisés. Les données de test peuvent être générées ou anonymisées rapidement, garantissant la reproductibilité des scénarios et la qualité des livrables.

Enfin, la gouvernance des versions d’interface et des formats de données permet de gérer les évolutions sans casser les automatisations existantes. Les mises à jour sont planifiées et pilotées pour assurer la compatibilité ascendante.

Illustration : un cas d’usage dans la logistique suisse

Une entreprise suisse spécialisée dans la logistique a choisi de repenser son traitement des commandes en appliquant l’Automation First. Dès l’analyse, les étapes de validation, de facturation et de planification ont été cartographiées avec des données de commande standardisées.

Les données clients et produits ont été harmonisées dans un référentiel unique, alimentant à la fois les robots RPA et les API du système de gestion d’entrepôt. Cette cohérence a supprimé les ressaisies manuelles et réduit les erreurs de jumelage de stock.

Le pilote initial a démontré une réduction de 40 % des écarts d’inventaire et un traitement des commandes accéléré de 30 %. L’exemple montre qu’une conception orientée automatisation génère des gains tangibles sans multiplier les correctifs.

Grâce à cette démarche, l’entreprise a pu généraliser le modèle à d’autres flux métier et instaurer une culture de documentation rigoureuse, pilier de toute stratégie Automation First.

Aligner technologies et contexte métier pour plus d’agilité

Choisir des technologies adaptées permet de rendre les processus automatisés réellement efficaces. RPA, IA et plateformes low-code sont à combiner selon les scénarios métiers.

Automatiser les tâches répétitives avec la RPA

La Robotic Process Automation (RPA) excelle dans l’exécution de tâches structurées et volumineuses, comme la saisie de données, l’envoi de rapports ou la vérification de correspondances. Elle simule les actions humaines sur les interfaces existantes sans modifier le système source.

Pour être efficace, la RPA doit s’appuyer sur des processus stabilisés et bien définis. Les premiers pilotes permettent d’identifier les routines les plus chronophages et d’ajuster les scénarios avant de les industrialiser.

Lorsque les robots opèrent dans un environnement à données structurées, le risque de dysfonctionnements diminue et les opérations de maintenance sont simplifiées. Les logs natifs des plateformes RPA offrent une traçabilité complète des transactions, surtout lorsqu’ils sont intégrés à des orchestrateurs centralisés.

Enfin, la RPA peut s’intégrer à des orchestrateurs centralisés pour gérer les pics de charge et répartir automatiquement les tâches entre plusieurs robots, garantissant ainsi une montée en charge maîtrisée.

Soutenir la prise de décision par l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle ajoute une couche de jugement sur les processus automatisés, par exemple pour classer les demandes, détecter les anomalies ou ajuster automatiquement des paramètres. Les modèles entraînés sur des données historiques apportent de l’agilité.

Dans un scénario de détection de fraude, l’IA peut analyser des milliers de transactions en temps réel, signaler les cas à risque et déclencher des workflows de vérification manuelle ou automatisée. Cette combinaison renforce la réactivité et la précision.

Pour atteindre la fiabilité attendue, les modèles doivent être formés sur des données pertinentes et actualisées. Une gouvernance du cycle de vie des modèles, incluant tests, validation et recalibrage, est indispensable.

En combinant RPA et IA, les organisations bénéficient d’automatismes robustes et adaptatifs, capables d’évoluer avec le volume des données et les exigences métier.

Accélérer l’autonomie des équipes via le low-code/no-code

Les plateformes low-code et no-code donnent aux équipes métier la possibilité de créer et de déployer des automatisations simples sans recourir à des développements lourds. Cela réduit la file d’attente IT et renforce l’agilité.

En quelques clics, un analyste peut modéliser un processus, définir les règles métier et publier un flux automatisé dans l’environnement de production sécurisé. Les mises à jour sont rapides et peu risquées.

Cependant, pour éviter une prolifération incontrôlée, un cadre de gouvernance doit définir les périmètres d’intervention, les normes de documentation et les contrôles de qualité.

Cette synergie entre équipes métier et IT crée un cercle vertueux : les premiers prototypes servent de socle pour des solutions plus complexes, tout en garantissant la stabilité et la traçabilité.

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Construire une architecture modulaire et ouverte

Une architecture modulaire garantit la flexibilité et la maintenabilité sur le long terme. Intégrer des briques open source avec des composants spécialisés évite le vendor lock-in.

Exploiter les briques open source pour accélérer les intégrations

L’utilisation de composants open source éprouvés permet de gagner du temps de développement et de profiter d’une large communauté pour les mises à jour et la sécurité. Ces modules servent de socle stable.

Chaque brique est isolée dans un microservice ou un conteneur, facilitant les déploiements indépendants et la montée en charge ciblée. L’intégration via des API REST ou des bus d’événements structure le système.

Les équipes conservent une totale transparence sur le code et peuvent l’adapter aux besoins spécifiques sans limite de licence. Cette flexibilité est un atout dans un contexte de transformation continue.

Prévenir l’enfermement propriétaire et garantir la pérennité

Pour éviter le vendor lock-in, chaque solution propriétaire est sélectionnée après une analyse fine des coûts, des dépendances et des alternatives open source. Il s’agit d’équilibrer performances et indépendance.

Lorsque des solutions payantes sont retenues, elles sont isolées derrière des interfaces standardisées pour pouvoir être remplacées facilement en cas de besoin. Cette stratégie assure une souplesse future.

La documentation des contrats, des schémas d’architecture et des scénarios de bascule complète la préparation à toute migration éventuelle. La résilience du système est ainsi renforcée.

Illustration : modernisation d’un système financier suisse

Un établissement financier de taille moyenne a modernisé son cœur de plateforme en passant d’un monolithe historique à une architecture modulaire. Chaque service métier, front-end, authentification et reporting a été découpé en microservices.

Les équipes ont remplacé progressivement les modules propriétaires par des alternatives open source, tout en gardant la possibilité de réintégrer une solution commerciale si nécessaire. Cette flexibilité a été validée par des tests de charge et de continuité d’activité.

À l’issue du projet, le délai de mise en production de nouvelles fonctionnalités est passé de plusieurs mois à quelques jours. Cet exemple démontre qu’une architecture ouverte réduit la complexité et accélère l’innovation.

La maintenabilité et la gouvernance sont désormais assurées par des pipelines CI/CD et des revues de code transverses entre DSI et métiers, garantissant la qualité et la conformité du système.

Assurer un accompagnement stratégique pour le long terme

Un pilotage continu et une gouvernance adaptée garantissent la robustesse et la scalabilité des automatismes. L’évaluation des retours d’expérience et la mise à jour régulière sont essentielles.

Identifier et prioriser les cas pilotes

Lancer un projet Automation First par des cas pilotes ciblés permet de démontrer rapidement la valeur ajoutée et d’ajuster la méthodologie avant un déploiement à grande échelle. Ces premiers cas servent de référence.

La sélection repose sur des critères d’impact métier, de maturité technique et de faisabilité. Les processus à fort volume ou à forte erreur humaine sont souvent privilégiés pour générer des gains visibles.

Chaque pilote fait l’objet d’un suivi chiffré des performances et d’un retour d’expérience formalisé, enrichissant le référentiel de bonnes pratiques pour les étapes suivantes.

Mettre en place une gouvernance orientée sécurité et conformité

La mise en place d’un comité de gouvernance transverse réunit DSI, métiers et experts cybersécurité pour valider les cas d’usage, les politiques d’accès et les cadres de confidentialité. Cette vigilance est indispensable en Suisse.

Les exigences réglementaires relatives à la protection des données, à l’archivage et à la traçabilité sont intégrées dès la définition des workflows. Les audits périodiques valident la conformité et anticipent les évolutions légales.

Un référentiel de sécurité, incluant la gestion des identités et des accès, encadre chaque composant automatisé. Les mises à jour régulières des briques open source et propriétaires sont planifiées pour corriger les vulnérabilités.

Enfin, des tableaux de bord centralisés surveillent la disponibilité des solutions et les indicateurs clés de performance, permettant des actions correctives proactives.

Illustration : digitalisation d’un service public suisse

Une collectivité locale en Suisse a lancé un projet pilote d’automatisation des demandes administratives. Les citoyens pouvaient désormais suivre l’avancement de leur dossier via un portail en ligne interconnecté aux processus internes.

L’équipe projet a défini des indicateurs de satisfaction et de délai de traitement, mesurés automatiquement à chaque étape. Les ajustements ont été apportés en temps réel grâce à des rapports dynamiques.

Ce pilote a réduit le délai moyen de traitement de 50 % et a mis en lumière la nécessité d’une gouvernance documentaire précise. L’exemple montre qu’un accompagnement stratégique et une supervision continue renforcent la confiance des utilisateurs.

La solution a ensuite été étendue à d’autres services, démontrant la scalabilité de l’approche Automation First dans un contexte public et sécurisé.

Automation First : libérez le temps et stimulez l’innovation

Concevoir les processus pour être automatisés dès l’origine, choisir les technologies en phase avec les métiers, bâtir une architecture modulaire et assurer un pilotage stratégique sont les piliers d’une automatisation durable. Ces principes permettent de libérer les équipes des tâches répétitives et de concentrer leurs compétences sur l’innovation.

En adoptant cette démarche, les organisations suisses optimisent leur efficacité opérationnelle, réduisent la fragmentation des systèmes et garantissent la conformité et la sécurité de leurs workflows automatisés. Les retours d’expérience positifs témoignent d’un gain de temps significatif et d’une amélioration continue des processus.

Nos experts sont disponibles pour accompagner ces transitions, de l’identification des cas pilotes jusqu’à la gouvernance long terme. Bénéficiez d’un accompagnement sur mesure, alliant open source, modularité et agilité métier, pour donner à votre organisation les moyens de son ambition.

Parler de vos enjeux avec un expert Edana

Par Benjamin

PUBLIÉ PAR

Benjamin Massa

Benjamin est un consultant en stratégie senior avec des compétences à 360° et une forte maîtrise des marchés numériques à travers une variété de secteurs. Il conseille nos clients sur des questions stratégiques et opérationnelles et élabore de puissantes solutions sur mesure permettant aux entreprises et organisations d'atteindre leurs objectifs et de croître à l'ère du digital. Donner vie aux leaders de demain est son travail au quotidien.

FAQ

Questions fréquemment posées sur l'Automation First

Qu'est-ce que l'approche Automation First ?

L'approche Automation First consiste à concevoir chaque processus métier dès l'origine pour qu'il soit automatisable. Elle repose sur une modélisation anticipée des données et des interfaces, une cartographie des tâches manuelles et des spécifications techniques précises. Cette méthode proactive réduit la création de silos, limite les correctifs ad hoc et optimise la cohérence globale des workflows, facilitant ainsi la montée en charge et la maintenance évolutive.

Comment identifier les processus prioritaires pour l'automatisation ?

L'identification des priorités débute par une cartographie exhaustive des routines manuelles, classées selon leur impact métier, leur fréquence et le volume de tâches. En collaboration avec les responsables métiers et IT, on définit des gains attendus mesurables. Cette hiérarchisation garantit que chaque automatisation répond à un objectif clair de performance, tout en maximisant le retour sur investissement dès la phase pilote.

Quels sont les bénéfices d'une architecture modulaire pour l'automatisation ?

Une architecture modulaire isole chaque composant dans des microservices ou conteneurs, facilitant les déploiements indépendants et la maintenance ciblée. Elle évite le vendor lock-in grâce à l’intégration de briques open source, garantit la flexibilité pour remplacer un module sans impacter le reste du système et accélère l’innovation en réduisant les délais de mise en production.

Quel rôle jouent les données structurées dans l'Automation First ?

Les données structurées sont le socle de toute automatisation fiable. Des formats standardisés évitent les opérations de nettoyage répétitives et facilitent la réutilisation des jeux de données entre plusieurs workflows. Elles permettent aussi d’automatiser les tests via des jeux de données anonymisées et reproduisibles, tout en garantissant la traçabilité et la compatibilité ascendante lors des évolutions d’interface.

Comment intégrer la RPA et l'IA dans une stratégie Automation First ?

La RPA prend en charge les tâches structurées et volumineuses, tandis que l’IA apporte du jugement, par exemple pour classer ou détecter des anomalies. En combinant les deux, on crée des workflows adaptatifs : la RPA exécute les opérations régulières, l’IA ajuste les paramètres en temps réel. L’intégration via un orchestrateur centralisé assure une répartition dynamique des charges et une traçabilité consolidée.

Quels sont les principaux risques lors de la mise en place d'une automatisation native ?

Parmi les risques figurent la mauvaise qualité des données, l’absence de spécifications techniques précises, le développement ad hoc sans retour sur investissement et le silotage des équipes. Sans gouvernance claire, on peut créer des dépendances cachées ou des vulnérabilités sécuritaires. Une documentation rigoureuse et des comités transverse atténuent ces risques.

Comment mesurer le retour sur investissement d'un projet Automation First ?

Le ROI se mesure via des indicateurs clés : réduction des temps de traitement, baisse des erreurs, gain de productivité des équipes, et diminution des coûts d’intégration. On suit également la rapidité de mise en production et la satisfaction des utilisateurs. Ces KPI sont définis dès la planification pour garantir un suivi chiffré et itératif tout au long du projet.

Comment assurer la gouvernance et la conformité des workflows automatisés ?

La gouvernance s’appuie sur un comité transverse réunissant DSI, métiers et cybersécurité. On intègre dès la conception les exigences légales, de confidentialité et d’archivage. Un référentiel de sécurité et des audits périodiques valident la conformité. Enfin, des tableaux de bord centralisés surveillent la disponibilité et la performance pour des actions correctives proactives.

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