Le manque de visibilité des processus nuit aux efforts d’automatisation
Soyons clairs : l’automatisation d’un processus défaillant ne le répare pas. Elle le fait échouer plus rapidement. Beaucoup d’entreprises s’enthousiasment pour l’automatisation et l’IA, ce qui est une bonne chose. Cela montre que les équipes dirigeantes pensent à l’efficacité. Mais ensuite, de nombreuses organisations se lancent sans d’abord comprendre ce qu’elles automatisent. C’est une erreur fondamentale. Vous devez voir clairement le processus avant de l’accélérer. Sinon, vous ne ferez qu’augmenter les inefficacités.
Kerry Brown, évangéliste de la transformation chez Celonis, l’a bien résumé : « Vous ne savez pas ce que vous ne savez pas et vous ne pouvez pas améliorer ce que vous ne voyez pas ». C’est l’essentiel. Sans visibilité sur les processus, vous risquez d’automatiser des points douloureux qui auraient dû être éliminés dès le départ. Cela conduit à des budgets gaspillés, à des résultats retardés et à une érosion de la confiance dans l’automatisation elle-même.
Pensez-y au niveau de l’entreprise. Lorsque vous dépensez des sommes importantes pour l’infrastructure, les plateformes ou les outils d’automatisation, vous devez d’abord savoir exactement quelles parties de votre entreprise en tireront une valeur mesurable. Eric Johnson, DSI de PagerDuty, comprend très bien cela. Il fait remarquer que les DSI qui ne parviennent pas à traduire l’IA en stratégies commerciales réelles auront du mal à démontrer le retour sur investissement. Et sans retour sur investissement, vous n’obtiendrez pas l’adhésion à long terme du conseil d’administration.
L’exploration des processus, les audits de flux de travail et les données relatives aux utilisateurs finaux apportent de la visibilité. Ils aident les responsables techniques à faire des paris intelligents, des paris qui s’alignent sur les mesures dont se préoccupe réellement votre directeur financier. C’est là que l’automatisation doit commencer. Identifiez les goulets d’étranglement, améliorez les flux de travail, puis automatisez-les. C’est ainsi que vous créerez une dynamique durable.
La mauvaise qualité des données compromet l’efficacité de l’automatisation
L’automatisation ne fonctionne pas sans données. Or, des données de mauvaise qualité transforme l’IA d’entreprise en un autre outil coûteux à faible impact. Il ne s’agit pas d’un problème de niche informatique, mais d’un problème de conseil d’administration. Les mauvaises données affectent l’expérience client, les opérations, la sécurité et la confiance.
Shuai Guan, cofondateur et directeur général de Thunderbit, l’explique en termes simples : « Les outils d’automatisation sont conçus pour traiter et analyser les données à grande échelle, mais ils dépendent entièrement de la qualité des données d’entrée. C’est la réalité. Si votre CRM contient des données clients incorrectes, vos flux de marketing automatisés risquent de cibler les mauvaises personnes. Ou pire encore, ennuyer les clients actuels. De telles erreurs nuisent à la réputation de la marque et au chiffre d’affaires. Elles peuvent être évitées.
L’hygiène des données n’est pas très excitante, mais elle est fondamentale. Vous avez besoin de données structurées, cohérentes et précises, et cela demande de la discipline. Cela signifie qu’il faut investir dans des équipes et des systèmes qui maintiennent les pipelines de données au fil du temps, et pas seulement pendant la mise en œuvre. Trop de dirigeants relèguent la gouvernance des données au bas de la feuille de route. C’est probablement le raccourci le plus coûteux de la transformation numérique.
De bonnes données vous permettent de prendre de bonnes décisions à grande échelle. C’est ainsi que l’automatisation devient un retour sur investissement positif plutôt qu’un fardeau. Les dirigeants de la suite devraient en faire une priorité. En effet, sans données fiables, tout le reste, l’analyse, l’IA, l’intégration des systèmes, perd de sa valeur stratégique. Les données ne se contentent pas de soutenir l’automatisation. Elles l’alimentent. N’automatisez pas avant d’être sûr que vos données peuvent le supporter.
Désalignement entre l’automatisation des tâches et les objectifs stratégiques de l’entreprise
Trop d’entreprises commettent l’erreur de rechercher des gains rapides en matière d’automatisation. Oui, la réduction des volumes de tickets ou la simplification des tâches répétitives peuvent donner aux équipes l’impression qu’elles progressent. Mais ce type d’automatisation superficielle ne fait pas avancer les choses si elle ne résout pas les problèmes réels qui pèsent sur vos opérations. Vous pouvez automatiser pour obtenir des gains à court terme qui ne contribuent en rien à la santé de l’entreprise à long terme.
Erik Gaston, DSI de Tanium, a clairement exposé le problème. Il a averti que lorsque les DSI se concentrent uniquement sur la suppression du bruit, en réduisant les incidents mineurs, ils finissent souvent par ignorer ce qui ne va vraiment pas sous la surface. Selon lui, ce sont en fait les problèmes de niveau intermédiaire non traités qui, au fil du temps, se transforment en problèmes plus importants ayant un impact sur l’activité de l’entreprise. Supprimer les alertes ne résout pas les raisons pour lesquelles ces perturbations se produisent en premier lieu.
C’est là que l’alignement sur la mission de l’entreprise devient essentiel. Vous ne voulez pas d’initiatives d’automatisation déconnectées les unes des autres. Vous voulez des programmes qui aident l’entreprise à évoluer, à rester agile et à mieux servir ses clients. Pour ce faire, vous devez identifier les domaines stratégiques à fort effet de levier dans lesquels l’automatisation peut apporter une valeur ajoutée à l’entreprise, puis contrôler les performances au fil du temps.
Muhammad Nabeel, directeur technique de Begin, a insisté sur cet état d’esprit à long terme, exhortant les entreprises à ne pas considérer l’automatisation comme un « feu et un oubli ». Vous ne lancez pas un outil et ne vous en éloignez pas. Vous restez impliqué. Vous itérez. Vous affinez. Les dirigeants doivent s’attendre à des changements. La technologie évolue, les besoins des clients changent, tout comme les modèles d’entreprise. L’automatisation doit être flexible et non figée.
Si l’automatisation n’est pas alignée sur le contexte de l’entreprise et l’évolution des objectifs, elle devient un produit d’appoint. Le but n’est pas de tout automatiser. Il s’agit d’automatiser ce qui compte. Et pour cela, il faut de la perspicacité, pas seulement de la bande passante.
Planification insuffisante de l’intégration des outils d’automatisation
L’un des points d’échec les plus courants dans les déploiements d’automatisation est une mauvaise planification de l’intégration. Les entreprises sous-estiment ce qu’il faut faire pour faire fonctionner l’automatisation à travers les systèmes existantsLes entreprises sous-estiment ce qu’il faut faire pour que l’automatisation fonctionne sur des systèmes hérités, des environnements cloud et des architectures informatiques de plus en plus complexes. Que vous déployiez des flux de travail scriptés ou une IA avancée, si vos systèmes ne fonctionnent pas ensemble, vous ne faites qu’ajouter de la complexité.
Mason Goshorn, ingénieur principal en solutions de sécurité chez Blink Ops, a clairement mis en évidence ce risque. Trop d’équipes pensent que l’automatisation pilotée par l’IA peut fonctionner sans problème dès sa sortie de la boîte, sans surveillance en temps réel ni coordination avec les opérateurs humains. Ce n’est pas le cas. L’intervention humaine reste essentielle, en particulier pour le traitement des erreurs, la détection des biais et la gestion des risques de sécurité émergents.
Par ailleurs, M. Goshorn a mis en garde contre le verrouillage des fournisseurs. Cela se produit lorsque les entreprises adoptent des outils qui ne prennent pas en charge les normes ouvertes ou qui nécessitent des écosystèmes dédiés pour fonctionner. Si votre plateforme d’automatisation est incompatible avec le reste de votre environnement, elle réduit les options et vous oblige à adopter des architectures rigides, ce qui limite l’adaptabilité future.
Une planification intelligente de l’intégration n’est pas facultative. C’est une nécessité. Vous devez intégrer l’interopérabilité dans votre feuille de route d’automatisation dès le premier jour. Cela signifie qu’il faut identifier les points de friction entre les systèmes de données, l’infrastructure et les départements. Vous devez ensuite choisir des technologies qui fonctionnent bien ensemble, des API transparentes, des conceptions modulaires et des cadres évolutifs.
La complexité informatique n’est pas près de disparaître. L’automatisation doit la réduire, et non l’accroître. Si vous ne prévoyez pas d’intégration, vous vous exposez à des silos, à des inefficacités et à des déploiements bloqués. La puissance de l’automatisation dépend de ses connexions. Gérez-les bien.
L’automatisation prématurée de processus inadaptés réduit le retour sur investissement
Tous les processus ne valent pas la peine d’être automatisés. La recherche de gains immédiats par l’automatisation de tâches simples crée souvent un faux sentiment de progrès. Ce type de mise en œuvre précipitée ne tient pas compte des véritables facteurs de coût, tels que la stabilité, la complexité et l’évolution future des conditions d’exploitation. Si un processus est appelé à évoluer ou s’il nécessite un jugement humain de haut niveau, l’automatisation risque d’ajouter plus de frais généraux que de valeur.
David Brauchler, directeur technique et responsable de la sécurité de l’IA et du ML chez NCC Group, a averti que les dirigeants doivent regarder au-delà des économies de surface. L’automatisation nécessite un investissement. Si un processus ne se produit pas souvent, ou prend peu de temps à réaliser manuellement, l’automatiser peut brûler du temps et du capital sans produire de retour sur investissement mesurable. Les dirigeants doivent être disciplinés et éviter d’automatiser pour l’apparence ou la commodité.
Sourya Biswas, également chez NCC Group en tant que directeur technique de la gestion des risques et de la gouvernance, a expliqué que lorsqu’un processus implique un raisonnement humain, des émotions ou des règles incohérentes, il doit être dépriorisé. L’IA s’améliore rapidement, mais il n’est pas toujours rentable ou judicieux sur le plan opérationnel de la forcer à prendre des décisions qu’elle n’est pas prête à prendre. Il a également souligné que l’automatisation des processus susceptibles de subir prochainement des changements opérationnels importants rendra difficile la récupération de l’investissement initial avant que l’automatisation ne devienne obsolète.
Les dirigeants doivent définir des critères de qualification clairs pour les candidats à l’automatisation, en commençant par la question suivante : le processus est-il suffisamment stable, répétitif, fondé sur des règles et fréquent pour justifier l’investissement ? Si la réponse est négative, passez votre chemin, pour l’instant. L’objectif n’est pas d’automatiser autant que possible. L’objectif est d’automatiser là où cela permet d’obtenir des résultats durables et mesurables.
Une trop grande importance accordée aux économies de coûts peut nuire à la valeur de l’automatisation
Trop se concentrer sur la réduction des coûts peut se retourner contre vous. Oui, l’automatisation permet d’économiser de l’argent. Mais si le coût est le seul critère, les entreprises finissent par choisir des outils difficiles à mettre à l’échelle, à intégrer ou à exploiter. Ce compromis peut discrètement éroder la productivité et l’innovation au fil du temps. Choisir l’option la moins chère peut ralentir vos équipes et vous enfermer dans des systèmes obsolètes.
Derek Ashmore, directeur de la transformation des applications chez Asperitas, a lancé un sérieux avertissement à ce sujet. Il a souligné que de nombreux DSI tombent dans le piège d’évaluer les technologies d’automatisation uniquement sous l’angle des coûts, en négligeant complètement des facteurs tels que l’agilité, l’évolutivité, l’expérience client et la capacité d’innovation. Lorsque ces dimensions stratégiques plus larges sont ignorées, l’automatisation ne crée pas d’avantage concurrentiel.
Le véritable pouvoir de l’automatisation se manifeste lorsque les économies de coûts s’alignent sur les gains de productivité et la croissance de l’entreprise. Une plus grande rapidité de décision, une meilleure qualité de production et un engagement sans faille de la part des clients ajoutent une valeur significative à l’entreprise, même s’ils n’apparaissent pas immédiatement sur la feuille de budget.
Les dirigeants doivent prendre en compte le coût du cycle de vie, l’effort d’intégration et les inconvénients potentiels d’un verrouillage des fournisseurs. Évaluez les outils d’automatisation en fonction de leur flexibilité, de leur ouverture et de leur alignement sur les objectifs de transformation à long terme. Réduire simplement les dépenses d’aujourd’hui sans tenir compte des limites de demain n’est pas la bonne solution.
Les dirigeants doivent penser à long terme. La maîtrise des coûts est importante, mais pas au détriment de l’agilité et de l’innovation. Les stratégies d’automatisation les plus solides concilient économie et optimisation stratégique. Ne vous concentrez pas de manière étroite. Concentrez-vous intelligemment.
L’évolution des réglementations et des contraintes de conformité accroît la complexité de l’automatisation
La réglementation ne ralentit pas. En fait, elle s’accélère, et l’automatisation est directement dans le collimateur. Les entreprises qui déploient des systèmes pilotés par l’IA ou l’automatisation des processus à grande échelle en 2025 naviguent dans un réseau de plus en plus serré de règles de conformité. La sécurité des données, la confidentialité, la transparence et les normes de déploiement éthique évoluent rapidement, en particulier d’une juridiction à l’autre.
Chris Drumgoole, vice-président exécutif des services d’infrastructure mondiaux chez DXC Technology, l’a dit clairement : Les DSI doivent être vigilants quant aux exigences réglementaires émergentes qui pourraient perturber les stratégies d’automatisation. Il s’agit de comprendre à la fois les mandats spécifiques à l’industrie et les réglementations plus larges liées à la façon dont les systèmes automatisés stockent, traitent et protègent les données.
Aux États-Unis, on assiste aujourd’hui à une recrudescence de la législation sur l’IA au niveau des États. législation axée sur l’IA au niveau des États. Derek Ashmore d’Asperitas a souligné que des centaines de propositions réglementaires sont en cours de rédaction concernant l’utilisation de l’IA dans la protection des consommateurs, la prise de décision, les chatbots et même la consommation d’énergie des centres de données. Il ne s’agit pas seulement de risques théoriques, mais de réalités législatives auxquelles les chefs d’entreprise doivent se préparer.
La conformité n’est plus une question juridique secondaire. Elle doit être intégrée dès le départ dans les plans d’automatisation. Les équipes dirigeantes ont besoin de conseils juridiques en temps réel, d’audits proactifs et d’un alignement des politiques internes pour éviter les revers réglementaires. La flexibilité ne s’acquiert pas après l’adoption d’une règle. Vous gardez une longueur d’avance en concevant vos systèmes d’automatisation pour la traçabilité, le contrôle et la conformité par défaut.
Ignorer la réglementation retarde la croissance et entraîne des risques juridiques. Traitez-la comme une constante. Construisez des systèmes agiles, observables et défendables pour chaque processus que vous automatisez.
Complexité accrue de l’intégration de l’IA et risques liés à l’IA fantôme
Le déploiement de l’automatisation basée sur l’IA n’est plus un projet en ligne avec une seule équipe de mise en œuvre. Il implique désormais une compatibilité avec le cloud, des écosystèmes de fournisseurs, des modèles évolutifs et des outils non gouvernés qui pénètrent dans l’entreprise par le biais d’actions individuelles des utilisateurs. Tout cela se traduit par une augmentation significative de la complexité opérationnelle.
Deepak Singh, président et directeur technique d’Adeptia, a souligné que de nombreuses entreprises ne sont pas préparées aux coûts cachés et à la pression technique qui découlent de l’intégration de l’IA dans de vastes écosystèmes. Les outils d’IA doivent être connectés à travers des environnements fragmentés, multi-cloud, des piles hybrides et des infrastructures héritées. Sans cette intégration, l’automatisation devient plus une charge qu’un ascenseur.
Et puis il y a l’IA de l’ombre, le perturbateur silencieux. Les utilisateurs professionnels adoptent rapidement des abonnements gratuits ou bon marché à l’IA, souvent sans aucune supervision informatique. Ces outils sont intégrés dans les flux de travail, les appareils et les logiciels tiers, parfois sans politiques claires en matière de gouvernance ou d’hygiène des données. Cela ouvre la porte aux violations de la vie privée, à l’exposition des données et à l’entraînement involontaire de l’IA sur des informations exclusives.
Les DSI doivent accroître la visibilité. Ils doivent mettre en œuvre des restrictions fondées sur des politiques, surveiller les outils entrant dans l’environnement et appliquer une évaluation des risques à l’utilisation non autorisée de l’IA. Les opérations juridiques et de sécurité doivent collaborer pour identifier les systèmes non conformes et les fermer, ou les intégrer officiellement avec des garde-fous.
Si vous investissez dans l’IA, surveillez l’ensemble de l’écosystème. La construction externe n’est qu’une partie de la complexité. Le chaos interne, l’utilisation de l’ombre, les environnements fragmentés, les modèles non gérés, voilà ce qui introduit le risque. Abordez-le de front avec une gouvernance intégrée, la sécurité dès la conception et des règles claires sur qui utilise quoi et comment.
Les déficits de talents entravent l’adoption de l’automatisation évolutive
La technologie évolue rapidement, mais les gens ont besoin de temps pour s’adapter. À l’heure actuelle, le principal obstacle à l’automatisation n’est pas la disponibilité des outils, mais la pénurie de personnes capables de les déployer, de les gérer et de les adapter efficacement. La plupart des entreprises ne manquent pas d’ambition. Elles manquent de talents interfonctionnels capables d’intégrer l’automatisation dans des flux de travail complexes, et de le faire de manière sûre, fiable et en gardant à l’esprit l’impact sur l’entreprise.
Tim Gaus, Smart Manufacturing Business Leader chez Deloitte, a été direct sur ce point. Il a insisté sur le fait que les dirigeants devraient se concentrer sur la mise à niveau des employés existants tout en construisant des pipelines de talents à long terme. Cela permet non seulement de soutenir l’adoption, mais aussi de créer une capacité interne à gérer l’évolution de l’automatisation au fil du temps. M. Gaus a également précisé que le succès de l’automatisation exige désormais une convergence entre les technologies de l’information et les technologies opérationnelles. Il ne s’agit pas de savoir qui possède l’outil. Il s’agit d’une compréhension partagée entre les différents domaines.
Que vous soyez dans l’industrie manufacturière, les services financiers ou tout autre secteur dépendant de l’information, l’expertise du domaine associée à la maîtrise de l’automatisation est ce qui permet de débloquer de la valeur. Les meilleurs efforts d’automatisation sont actuellement menés par des personnes qui non seulement comprennent la technologie, mais savent également où et comment elle peut avoir le plus grand impact dans leur environnement professionnel spécifique.
Les équipes dirigeantes doivent repenser la manière dont elles forment leur personnel. La formation n’est pas une case à cocher. Elle doit être constante, stratégique et étroitement liée aux initiatives d’automatisation en cours dans l’entreprise. Investissez dans les personnes qui comprennent déjà vos écosystèmes opérationnels et donnez-leur les compétences nécessaires pour les remodeler grâce à l’automatisation.
Le manque de talents n’est pas seulement un déficit d’embauche, c’est aussi un sérieux problème d’évolutivité. Si votre organisation ne peut pas gérer, surveiller et développer l’automatisation avec une vision interne, elle devient dépendante d’une expertise externe. Cela vous ralentit, augmente les coûts et réduit l’appropriation. La voie à suivre est claire : donnez à votre personnel les moyens d’agir maintenant ou acceptez des limites plus tard.
Récapitulation
L’automatisation continuera à progresser, avec ou sans votre organisation. Mais qu’elle génère des gains mesurables ou qu’elle crée une complexité cachée dépend entièrement de la manière dont elle est mise en œuvre. Il ne s’agit pas de courir après le battage médiatique ou de déployer tous les outils disponibles sur le marché. Il s’agit de concevoir une automatisation qui s’aligne sur les priorités réelles de l’entreprise, qui s’adapte aux changements réglementaires et qui apporte une clarté opérationnelle, et non le chaos.
Les fondamentaux sont importants. La visibilité avant l’action. Des données propres plutôt que la rapidité. La concentration stratégique plutôt que les victoires dispersées. Et surtout, des talents capables de penser de manière transversale et d’exécuter avec précision et en contexte. Sans ces éléments, aucun programme d’automatisation n’est efficace.
Pour les équipes dirigeantes, le succès de l’automatisation n’est pas seulement technique, il est aussi structurel. Chaque outil ou plateforme que vous déployez doit être lié à des résultats que vous pouvez suivre et auxquels vous pouvez faire confiance. Intégrez la gouvernance dans la conception. Contrôlez la complexité. Développez ce qui fonctionne. Ignorez ce qui ne fonctionne pas. Ne vous contentez pas d’automatiser, dirigez avec intention.
