01
Quelles étapes doivent être supprimées, standardisées ou automatisées ?
Reconcevoir le processus avant le choix technologique afin d’appliquer l’automatisation à un meilleur workflow.
IA, automatisation et optimisation
Automatisation intelligente
Automatiser le workflow autour de la décision, pas seulement le clic répétitif qu’il contient.
L’automatisation intelligente combine workflow déterministe, données, règles et IA lorsque le processus exige davantage qu’une simple automatisation de tâches. L’objectif est de réduire l’effort manuel tout en conservant la maîtrise des validations, des exceptions et des décisions qui nécessitent encore un jugement humain.
Nous commençons par cartographier le processus, supprimer la complexité inutile et définir le modèle opérationnel cible avant de choisir les technologies d’automatisation. Cela évite d’automatiser plus rapidement des workflows défaillants.
La perspective NoèmeXRendre d’abord le système intelligible : révéler la structure, les contraintes et les variables qui déterminent où le changement peut produire le résultat recherché.
Priorités de direction associées
Les priorités IA dépendent de la responsabilité de la décision, du risque et du résultat opérationnel.
Utilisez ces parcours pour relier les travaux d’IA, d’automatisation et d’optimisation aux dirigeants responsables de la gouvernance, des fondations et de la performance de l’entreprise.
Priorité dirigeant
CAIO : portefeuille IA, gouvernance et valeur
→Priorité dirigeantCIO : architecture, intégration et opérationnalisation
→Priorité dirigeantCDO : préparation des données, gouvernance et données d’entrée des modèles
→Priorité dirigeantCOO : automatisation, prévision et résultats opérationnels
→Questions auxquelles nous répondons
Les décisions qui structurent l’automatisation intelligente
Nous commençons par le processus métier, la décision, l’information et les contrôles opérationnels autour du cas d’usage avant de sélectionner les modèles, plateformes ou technologies d’automatisation.
02
Où les règles suffisent-elles et où l’IA apporte-t-elle de la valeur ?
Utiliser une logique déterministe pour les décisions stables et l’IA uniquement lorsque la classification, l’extraction, la prédiction ou le raisonnement linguistique créent de la valeur.
03
Comment les exceptions doivent-elles être orientées ?
Concevoir les files d’attente, seuils, validations et interventions humaines pour les cas qui ne peuvent pas être traités automatiquement.
04
Comment maintenir l’auditabilité de l’automatisation ?
Conserver l’état, les journaux, les validations, les données sources et les responsabilités afin que le processus puisse être revu et contrôlé.
Ce que nous livrons
Une capacité conçue pour la production, pas une expérimentation isolée
Le périmètre exact dépend de l’organisation et du cas d’usage, mais les travaux produisent généralement une combinaison de ces livrables.
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Évaluation des opportunités d’automatisation
Inventaire au niveau des processus de l’effort manuel, des goulots d’étranglement, des types de décision, de la valeur et de la complexité de mise en œuvre.
02
Workflow automatisé cible
Processus repensé distinguant les étapes automatisées, déterministes, assistées par l’IA et contrôlées par l’humain.
03
Orchestration et règles
Moteurs de workflow, règles métier, files d’attente, temporisateurs et gestion des exceptions pour une exécution fiable.
04
Composants assistés par l’IA
Capacités de classification, d’extraction, de prédiction ou de traitement du langage lorsqu’elles créent une valeur mesurable dans le processus.
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Contrôles avec intervention humaine
Schémas de validation, revue, escalade et dérogation pour une automatisation responsable.
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Monitoring et amélioration continue
Indicateurs opérationnels, analyse des exceptions, performance de l’automatisation et backlog d’amélioration continue.
Réalisations sélectionnées
Éléments probants et contexte opérationnel issus de travaux de transformation d’entreprise
La plateforme mondiale de gouvernance des données fournit un exemple documenté d’automatisation de workflows manuels d’ingénierie, de validation et de certification au sein d’un processus d’entreprise gouverné.
feuilles de calcul éliminéesDes milliers70 pays · Processus mondial de gouvernance des données
Remplacer les tâches manuelles de gouvernance par des workflows structurés et automatisés
La création, le mapping, la relecture, la validation et la certification des modèles de données reposaient sur des feuilles de calcul, des réunions et de l’ingénierie manuelle. La plateforme a centralisé les workflows, automatisé les transformations de données, ajouté une validation assistée par l’IA et conservé la certification humaine, réduisant les interventions manuelles tout en maintenant la gouvernance et les contrôles d’accès.
Lire l’étude de cas associéeServices associés
Poursuivre vers la capacité adjacente.
L’IA, l’automatisation et l’optimisation croisent souvent les données, l’analytique, les processus et la gouvernance. Ces pages maintiennent chaque capacité sur son objectif propre tout en rendant ces relations explicites.
Nos modes d’intervention
Utilisez le mode d’intervention adapté au problème.
Les travaux peuvent commencer par un conseil ciblé puis se poursuivre par la mise en œuvre, un support intégré, des opérations managées ou l’exploitation et la maintenance selon la maturité et la criticité de la capacité.
Conseil
Évaluer les opportunités d’automatisation et repenser le processus avant la mise en œuvre.
En savoir plus →Réalisation de projets
Construire l’orchestration, les règles, les intégrations, les composants IA et les contrôles humains.
En savoir plus →Services managés
Exploiter et améliorer en continu l’automatisation lorsqu’une responsabilité spécialisée durable est pertinente.
En savoir plus →Vos interlocuteurs
Échangez directement avec les personnes responsables de ces travaux. Découvrez leur expérience et les possibilités de prise de contact.
Zahra Fathisalout
Fondatrice · Ing., CSP, CMLAI
Gouvernance d’entreprise · Candidate ASC-C.Dir.
Intervient à l’intersection de la stratégie, de la transformation d’entreprise, des données, de l’IA et de la gouvernance, avec une expérience d’ingénierie opérationnelle appliquée aux décisions de transformation complexes.
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Brendan Young
B.Com, Directeur des opérations
Relie la conception de la transformation à la discipline opérationnelle, en s’appuyant sur une expérience de direction en logistique, exécution des commandes et opérations à haut débit.
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Automatisation intelligente
Commencez par le problème métier, le workflow et la décision à améliorer.
Présentez le workflow, les systèmes, les tâches répétitives, les validations, les parcours d’exception et les attentes de service. Nos équipes peuvent repenser le processus et déterminer la combinaison appropriée de règles, d’automatisation et d’IA.