Intelligence Artificielle
Mettre en place un programme RPA
Publiée le novembre 18, 2025
Publiée le novembre 18, 2025
Une erreur fréquente est de lancer un projet RPA en sélectionnant un outil sans avoir clarifié les objectifs. Avant de s’intéresser à la technologie, il faut répondre aux questions suivantes : Quels sont les objectifs stratégiques ? Réduire les coûts, améliorer l’expérience client, assurer la conformité ? Quels processus y contribuent le plus ? Il convient de cartographier les processus et d’évaluer leur automatisabilité (volume, variabilité, stabilité).
Le secteur BFSI est un exemple instructif : il représente près de 29 % du marché RPA. Pourtant, l’automatisation y avance plus vite dans les filiales où la direction a défini une feuille de route claire et articulé des objectifs précis (réduction du temps de traitement des prêts, diminution des risques d’erreur, amélioration du service client).
Une gouvernance RPA efficace repose sur :
Un sponsor exécutif : membre du comité de direction qui porte la vision, arbitre les investissements et facilite la communication entre métiers et IT.
Un Centre d’Excellence (CoE) : cellule dédiée à l’automatisation, composée de développeurs RPA, de data analysts, d’experts métier et d’architectes IT. Le CoE définit les standards (modélisation des processus, nomenclature des robots, sécurité), assure la formation et accompagne les équipes locales.
Des référents métiers : pour chaque domaine (finance, RH, production…), un référent identifie les opportunités d’automatisation, valide les besoins et évalue les gains. Il collabore avec le CoE pour concevoir et tester les robots.
Un cadre de gestion du changement : communication, formation et accompagnement des équipes pour favoriser l’acceptation. L’automatisation ne doit pas être perçue comme une menace, mais comme un moyen d’enrichir les missions.
On peut utiliser une matrice impact/faisabilité pour classer les processus par ordre de priorité. Parmi les critères :
Impact business : nombre d’heures économisées, effet sur le client, réduction des risques.
Complexité du processus : nombre de systèmes concernés, variabilité des cas, exceptions.
Dépendances : évolution prévue du SI, disponibilité des données, projets en cours.
En phase de démarrage, il est recommandé de choisir des quick wins : processus simples à automatiser, avec un impact visible. Par exemple, l’automatisation du rapprochement des factures dans un service de comptabilité ou la génération de rapports de conformité.
Un robot suit généralement les étapes suivantes :
Capture du processus : analyse documentaire, interviews, enregistrement des tâches via task mining. Cette phase permet de modéliser le flux, les variantes et les exceptions.
Design : rédaction de la spécification fonctionnelle et technique. On y décrit les entrées, sorties, règles métiers et interactions. Il est important de prendre en compte les exceptions dès le départ.
Développement : réalisation du workflow dans l’outil RPA, création des scripts, intégration des appels API ou IA, configuration des variables.
Tests unitaires et d’intégration : vérification du fonctionnement du robot sur un environnement de test, traitement de cas simples et d’exceptions.
Test utilisateur (UAT) : validation avec les métiers et ajustements éventuels.
Mise en production : planification et déploiement via l’orchestrateur, configuration des accès et paramètres.
Supervision et maintenance : suivi des logs, résolution des incidents, optimisation du robot, adaptation aux évolutions (nouvelles fonctionnalités, évolution d’interface).
Pour mesurer l’efficacité du programme RPA, on suit généralement :
Heures automatisées : temps économisé par an grâce aux robots.
Taux d’erreur : comparaison entre erreurs manuelles et automatisées.
Délais de traitement : avant/après automatisation.
Taux de disponibilité des robots : proportion du temps où les robots sont opérationnels.
Retour sur investissement (ROI) : gains financiers générés par les robots comparés au coût de développement et de maintenance.
Sous‑estimer la maintenance : les interfaces évoluent, les volumes augmentent, et la logique métier peut changer. Il faut anticiper le besoin de ressources pour maintenir les robots, intégrer les mises à jour et gérer les versions.
Négliger la sécurité : les robots accèdent à des données sensibles. Il convient de définir des comptes de service distincts, de gérer les droits par rôle et de suivre les accès (journaux d’activité). Les modèles d’IA doivent aussi être sécurisés.
Ne pas impliquer les métiers : la réussite de la RPA dépend de la compréhension fine des processus et de l’adhésion des utilisateurs. Les métiers doivent co‑construire les robots et s’approprier les résultats.
Limiter la RPA à des silos : l’automatisation isolée par département limite les gains. L’ambition doit être de traverser les frontières fonctionnelles et d’orchestrer des processus de bout en bout.
Construire un programme RPA est un projet stratégique qui dépasse la simple mise en place de robots. Il s’agit de repenser les processus, de rapprocher les équipes métiers et IT, et d’instaurer une culture d’amélioration continue. Les retours d’expérience montrent que l’automatisation peut libérer 20 à 30 % de capacité dans les organisations (marutitech.com) et améliorer significativement la qualité du service. Pour autant, la réussite repose sur une gouvernance solide, une priorisation intelligente et une vision à long terme où l’automatisation devient un levier d’innovation plutôt qu’un simple outil de réduction des coûts.