Avec le développement rapide des nouvelles technologies, les logiciels de gestion des processus d'entreprise (BPM) prennent une nouvelle direction : iBPM. iBPM signifie "gestion intelligente des processus d'entreprise" et implique l'intégration de technologies de pointe, telles que l'automatisation des processus robotiques (RPA) et l'apprentissage machine, dans les processus quotidiens. L'objectif de l'iBPM est de tirer parti des technologies de pointe pour produire des analyses de données automatisées et significatives afin de mieux automatiser les processus et d'améliorer l'efficacité.
Comme elle est encore récente, la différence entre les plateformes iBPM et les plateformes BPM traditionnelles peut être difficile à saisir. En quoi l'iBPM est-il plus "intelligent" que les suites BPM traditionnelles ? Ce billet de blog explore les différences entre l'iBPM et le BPM traditionnel et la manière dont ces différences affectent les flux de travail.
Logiciels et données de BPM traditionnels
La plus grande force de l'iBPM est de compiler les données provenant à la fois des utilisateurs et des applications intégrées et de les utiliser pour prendre des décisions automatisées en connaissance de cause. Il s'agit d'une différence significative par rapport aux logiciels BPM traditionnels. Il existe deux problèmes communs lorsqu'il s'agit de plateformes et de données BPM traditionnelles :
- Les logiciels de BPM traditionnels collectent un volume remarquable de données sur l'efficacité des employés et des processus. Cependant, la quantité d'informations constitue un obstacle à l'interprétation des données et à la prise de décisions éclairées.
- Même après que les analystes ont traduit les données brutes en informations, il est difficile de modifier les processus en raison de la lourdeur du codage nécessaire.
Bien que les plateformes BPM traditionnelles aident les entreprises à optimiser les flux de travail en collectant des données sur l'efficacité des processus et des employés, le temps nécessaire pour convertir les données en résultats est important.
iBPM : Convertir les données en résultats grâce à la connectivité
L'iBPM s'attaque au premier problème grâce à sa connectivité avec une technologie de pointe pour analyser automatiquement les données et optimiser les flux de travail. L'intégration de technologies et d'applications externes dans les processus BPM traditionnels nécessite souvent une équipe de programmeurs spécialisés pour élaborer des solutions personnalisées. En revanche, le logiciel iBPM orchestre de multiples applications afin de tisser des technologies innovantes et de pointe en toute transparence dans les flux de travail. L'intégration de nouvelles technologies telles que le traitement des événements et l'analyse prédictive dans les flux de travail permet de réduire considérablement le temps nécessaire pour agir sur les informations recueillies à partir des données du processus.
Deux avantages principaux découlent de la conversion rapide de l'intuition à l'amélioration : un meilleur traitement des exceptions et une optimisation continue des processus. iBPM prédit les problèmes et modifie le flux de travail en conséquence, sur la base de données en temps réel. Cela élargit le champ d'application du logiciel BPM pour automatiser les processus sujets à des exceptions. Il génère également davantage de données sur les changements apportés pour améliorer continuellement les processus. De cette façon, les données relatives aux processus se rétroalimentent continuellement, ce qui permet d'améliorer constamment les flux de travail au fil du temps.
Accroître les résultats grâce à l'itération rapide des processus
L'impact du traitement avancé des données est renforcé par la capacité à modifier rapidement les processus. Les plateformes iBPM donnent aux utilisateurs la possibilité non seulement d'apporter des modifications automatiquement grâce à une architecture pilotée par les événements, mais aussi de disposer d'interfaces de conception à faible code qui permettent même aux développeurs citoyens de modifier les processus. Il s'agit d'un grand pas en avant par rapport à la nécessité de disposer d'une équipe de professionnels de l'informatique dédiée pour déployer les changements de processus sur une série de mois, comme dans les logiciels BPM traditionnels. Dans l'iBPM, tant les développeurs technologiques que les développeurs citoyens peuvent apporter des modifications aux flux de travail en se basant sur des données précises. En conséquence, les entreprises dépendent moins du personnel informatique pour surveiller les processus et bénéficient de coûts, de risques et de délais de déploiement réduits.
L'essentiel
La capacité de l'iBPM à tirer parti des technologies de pointe en matière d'intelligence économique tout en réduisant les obstacles au développement des processus en fait un outil puissant pour expérimenter des modèles commerciaux. L'iBPM génère et effectue simultanément une analyse précise sur une quantité accrue de données grâce à l'intégration de technologies de pointe. Combiné à la capacité de modifier les processus à volonté, les professionnels ont la liberté de prendre des décisions éclairées en matière de stratégie commerciale. Ensuite, ils peuvent agir en fonction de ces décisions sans prendre de risque important. En alignant la technologie, les données et la stratégie, les entreprises bénéficient d'une efficacité accrue à un rythme beaucoup plus rapide et à un coût beaucoup plus faible.
L'état de l'iBPM
Si certaines solutions logicielles de BPM commencent à mettre en œuvre les capacités de l'iBPM, il faudra encore des années avant qu'il ne devienne la norme. La technologie qui permet d'automatiser la prise de décision et l'analyse des données n'a pas encore atteint sa pleine maturité. Toutefois, à mesure que la technologie de pointe en matière de veille économique (BI) arrivera à maturité, les logiciels de BPM commenceront à ressembler à de véritables plateformes iBPM. Alors que l'iBPM prolifère sur le marché, des possibilités passionnantes s'offrent aux organisations de toutes tailles pour transformer rapidement leurs activités grâce à l'automatisation et à l'optimisation des processus intelligents.
