Category Archives: RPA

22Juin/20
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Remarque n°3 : RPA et productivité, attention au crash !

Remarque n°3 : RPA et productivité, attention au crash !

On peut multiplier la productivité par 5 (x5), par 10 (x10), voire plus, mais jusqu’à quel point ? Au delà de l’installation de nouveaux serveurs, de l’achat de nouvelles licences du système d’exploitation, le partage du travail peut être subtil et quelques embûches commencent à apparaître.

Imaginez que vous mettez 3 robots en place pour traiter 30 000 documents, chaque document nécessitant un traitement de 1 à 2 minutes. Plusieurs stratégies sont possibles :

  1. La solution de partage qui vient immédiatement à l’esprit consiste à découper la liste de 30 000 documents en 3, soit 10 000 documents à traiter par robot. Le robot n°1 traitera donc les documents de 1 à 10 000, le robot n°2 de 10 001 à 20 000 et le robot n°3 de 20 001 à 30 000. Cependant, comme la durée de traitement n’est pas uniforme, il se peut que le robot n°1 termine bien avant le n°2 et le n°3, à moins que ce ne soit le n°2 qui termine en premier ;
  2. Pour éviter que certains robots n’attendent à ne rien faire, il faut donc mettre en place une stratégie de réaffectation. Dès qu’un robot a terminé sa liste de documents à traiter, il demande aux autres robots des tâches à réaliser. Ce travail de réaffectation nécessite une intelligence d’orchestration qui doit intervenir jusqu’à épuisement des documents ;
  3. Finalement, il vaut peut-être mieux créer 3 files d’attente, une pour chaque robot, l’orchestrateur étant chargé d’alimenter au fur et à mesure chaque file d’attente de documents à traiter quels que soient les temps de traitement.

Imaginez maintenant que chaque traitement d’un document nécessite lui aussi un ou plusieurs robots, pour lesquels on va retomber dans les mêmes problématiques…

On voit donc qu’on peut facilement augmenter la productivité en ajoutant un ou plusieurs robots mais que cela nécessite immédiatement un travail supplémentaire d’orchestration. Heureusement, les moteurs de RPA commencent à intégrer des modèles (on dit des patterns) de répartition pour les listes de tâches à faire, mais on voit que le système devient également plus complexe, donc plus couteux à mettre en place, à corriger, à faire évoluer… ce qui vient réduire le gain de productivité.

22Juin/20
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Remarque n°2 : grâce au RPA, x10 et au-delà votre productivité

Remarque n°2 : grâce au RPA, x10 et au-delà votre productivité

Comme on l’a vu précédemment, par le simple fait d’automatiser, vous multipliez par 5 (x5) votre productivité. Il suffit d’ajouter un deuxième robot pour multiplier par 10 (x10) votre productivité, un troisième pour la multiplier par 15 (x15)…

Cependant, travailler avec plus d’un robot nécessite de partager et coordonner éventuellement les tâches. Ce travail de coordination est généralement dévolu à un outil qu’on appelle l’orchestrateur. Au-delà du coût que peut représenter l’ajout d’un robot (nouveau serveur, nouvelle licence windows…), il faut également considérer le coût de l’orchestrateur.

En outre, si vous traitez une liste de documents, il faut éviter que chaque robot ne traite le même, ce qui peut paraître simple mais ne l’est pas toujours dans certaines situations. Du coup, l’orchestration n’est pas seulement une problématique financière (nouvelle licence) mais aussi fonctionnelle car il faudra partager le travail de manière intelligente, et le robot, qui ne l’est pas quoiqu’on dise (intelligent), ne pourra le faire pour vous. Il faudra donc développer une stratégie de partage du travail.

18Juin/20
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Remarque n°1 : grâce au RPA, x5 votre productivité

Remarque n°1 : grâce au RPA, x5 votre productivité

Un opérateur humain travaille environ 7h30 par jour, dont les 2/3 seulement sont productives (soit 5h), du fait des pauses, des réunions et des tâches annexes qui viennent s’intercaler dans le travail à faire.

Une journée de travail d’un ordinateur est de 24h.

D’un point de vue strictement mathématique, si on considère donc une procédure réalisée par un opérateur humain, automatisée grâce au RPA, la productivité est x5.

En fait, la productivité est supérieure car l’ordinateur ne fait pas d’erreur  et les cas non conformes sont mis de côté pour être traités ultérieurement, par exemple par un opérateur humain.