L’Entreprise autonome,
au-delà de la Transformation digitale

« Automation is a mindset, not just a tool », Zapier.
Sommaire

LE MOT DE L’INTERVENANT

On cite souvent l’exemple des géants du Web comme modèles de...

On cite souvent l’exemple des géants du Web comme modèles de transformation digitale. On oublie qu’ils voient beaucoup plus loin que nos entreprises françaises. En effet, pour Amazon, les employés d'entrepôt comme les caissières sont voués à être remplacés par des automates ; pour Uber, les chauffeurs sont un mal nécessaire en attendant les voitures autonomes ; pour Google, le client doit être une commodité. La prochaine révolution de l‘IT est l’entreprise autonome, une entreprise quasi-automatisée, où tous les processus décrits et stabilisés doivent être délégués aux machines. C’est une conviction que j’applique au quotidien dans ma société, en déléguant de plus en plus mon travail à des automates, selon la formule de Zapier “Automation Is a Mindset, Not Just a Tool”.

Guillaume PLOUIN et Arnaud-François FAUSSE
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Aujourd’hui, l’avènement de la robotique, de l’intelligence artificielle et du Cloud permettent de changer radicalement la conception du fonctionnement d’une entreprise. La majorité des processus métiers est automatisable. L'entreprise devient "autonome", au même titre que les voitures autonomes, qui se conduisent toutes seules.

On peut désormais voir l’entreprise comme un ensemble de processus automatisés qui collaborent, sans séparation et frein organisationnel, là où même les opérateurs humains disparaissent... Il existe d’ores et déjà des exemples de telles entreprises dans la logistique, l’imprimerie, l’informatique, les transports, le voyage, le pétrole, ou même la banque. L’entreprise autonome est construite sur la modélisation et l'exécution de processus qui utilisent massivement l’IA pour réaliser des tâches jusqu’alors réservées au cerveau humain. L’Entreprise Autonome se concentre sur la production de ses processus et pas sur l’organisation humaine qui produit.

Ce type d’entreprise, finalement assez simple à construire, constitue la cible de 2030.

Ce séminaire explore les concepts et le fonctionnement de l’Entreprise Autonome, l’architecture du système d’information associé et présente des entreprises déjà "autonomes". Différentes démonstrations et illustration de technologies émergentes vous convaincront que l’avenir est à portée de main et constitue une source d’inspiration majeure pour qui veut gagner la bataille économique du 21e siècle.



Perspectives sur l’automatisation


Les déclencheurs

  • La transformation digitale, en version ultime.
  • Les GAFAM.
  • Les entreprises exponentielles, sans assets physiques.
  • Le report des saisies vers les clients finaux (agence de voyage, banque en ligne, caisse automatique, McDonald, etc.).
  • Les métiers bouleversés à moyen terme : transport, utilities, santé, agriculture, industrie, etc.
  • Le "digital labour" : mechanical turk, Malt, foulefactory, etc.
  • Modèle économique de l’automatisation.
  • Exemples marquants dans l’économie réelle : Uber, FoxConn, Xerox, N26.
  • Illustrations dans des entreprises françaises.

Vision cible : un monde sans emploi ?

  • Vision prospective : le rôle ou absence de l’humain dans l’Entreprise Autonome.
  • La transformation sociétale issue de l’entreprise autonome.
  • Vision et impact macroéconomique.
  • Vitesse de la transformation.
  • Exemples de visions d’experts connus.

Les pratiques fondamentales

  • Si vous faites un "copier/coller", vous avez un problème.
  • La paresse comme valeur reine.
  • Les pratiques libertariennes : ask for forgiveness, not for permission.
  • Ultralibéralisme et logique de compétitivité.
  • Des externalités positives : mise à disposition des données auprès des villes.
  • Le bilan énergétique.
  • La frugalité et l’efficience numérique.
  • L’information omni-disponible.

Le rôle et les perspectives de l’intelligence artificielle

  • Qu'est-ce que l'IA peut vraiment remplacer ?
  • Apprentissage supervisé et non supervisé.
  • Le NLP (Natural Language Processing) et ses perspectives.
  • Les technologies d’automatisation en cours de recherche.
  • L’informatique cognitive.
  • Exemples d’utilisation actuelle.

Les nouveaux enablers

  • Intégrer le legacy rapidement : La Robotic Process Automation (RPA).
  • Traiter facilement des données volumineuses : le stockage et le traitement massif des données avec big data.
  • Créer des systèmes réactifs aux demandes clients : le temps réel et les architectures réactives.
  • Sous-traiter la complexité technique : le Cloud managé SaaS/PaaS.
  • Réaliser des applications logicielles spécifiques avec très peu de code : le Low-Code.
  • Déployer les contrats électroniques (en P2M et M2M) : la blockchain (smart contracts et paiements automatisés).
  • Connecter l’entreprise au monde physique de capteurs et d’actionneurs : l’IoT et les capteurs.
  • Prévoir, ajuster et valider les modèles business et de processus : la simulation en temps réel, le "What if".
  • Prévoir l’avenir : le filtrage numérique et les estimateurs.
  • Véhiculer des données à coût quasi nul : le SD-WAN et SDN.
  • Illustration par des démonstrations de produits et usages.

Les concepts de l'entreprise autonome


Le retour aux processus

  • Modèle en 3 couches de processus.
  • Le processus s'affranchit de l'organisation et des hommes (Bounded context).
  • Transformation de l’organisation et des rôles (entre autres de la DSI).
  • La fin du Bounded context.
  • Automatisation des travaux simples et complexes.

Modélisation des processus

  • Modélisation des processus.
  • Le BPM et la chorégraphie des services en compétition.
  • BPMN2 et les moteurs modernes de BPA.
  • Simulation des processus.
  • Outils de modélisation et d’exécution : Bonitasoft, Activiti, Camunda, Zeebe.
  • Outils de simulation des processus.

Le niveau stratégie

  • La comparaison des résultats de l’entreprise à ses objectifs stratégiques.
  • Les outils de modélisation de la stratégie et exemple dans le domaine de la santé et du transport.
  • Les tableaux de bord stratégiques.

Le niveau Business model

  • Les business canvas automatisés.
  • Simulateurs de modèles économique et réglages des processus dépendants.
  • Prévisions des résultats et des capacités.
  • Injection de facteurs exogènes (météo, aléas, risque de change…) et "plan B".

Le niveau Opération

  • Les processus producteurs.
  • Interaction avec le monde réel.
  • Activités ne pouvant pas se passer de l’humain.
  • Supervision de l’IA dans les processus de production.
  • Organisation des opérations.
  • Transition progressive vers l’automatisation.

Process mining

  • Principes et domaine d’application.
  • Usage comme chemin de progrès.
  • Instrumentation du SI.
  • Exemple d’implémentation : Célonis, etc.

Processus dans des "Bounded contexts"

  • Notion de domaine pếrimétré.
  • Notion de plateforme et confrontation au concept de l’entreprise autonome.
  • Automatisation de la recherche de business models (insightmaker.com).
  • Automatisation du marketing.
  • Automatisation des opérations.
  • Automatisation de la RH (recrutement, gestion des talents, de la formation).
  • CRM : salesforce.com, magento, etc.
  • Finance : vosfactures.fr, Sage, etc.
  • Logistique : Inventaire, Préparation, Expéditions, Transport, tracking, etc.
  • Exemples marquants : management automatisé chez Uber, etc.

Les réglages des processus par rétroaction

  • Principe de la boucle de rétroaction : automated lean-startup.
  • Principe réglages : synchrones, asynchrones (sur événements).
  • Variables prises en compte pour le feed-back (KPI, statistiques, seuils, algorithmiques, filtres numériques…).
  • Exemples pratiques dans la vente et la RH.

Architecture du SI des entreprises autonomes


Architecture générale et fonctionnelle

  • Architecture générale de l'entreprise autonome.
  • Les processus et leurs relations.
  • Transformation des domaines métier en processus.
  • Données et interopérabilité.

Architecture applicative

  • Les 6 domaines applicatifs : frontaux, moteurs de processus, échanges, services, dispatching, data management et data lake.
  • Les ERPs, le legacy et leur intégration dans l’Entreprise Autonome.
  • L’intégration de mesh de services dans l’Entreprise Autonome.
  • Utilisation de l’IA dans les architectures logicielles traditionnelles.
  • Artificial Intelligence as a Service : exemple Google AutoML.
  • Utilisation non conventionnelle de l’IA (décisions floues).
  • Les enjeux et l’architecture de sécurité.

Fonctions Cloud élémentaires

  • Micro-services et processus.
  • Agrégation de services.
  • Services orientés API.
  • Exemple du paiement avec Stripe, AliPay, ou Gocardless.

Architecture technique générale

  • Les architectures multi-cloud : patterns d’intégration multi-clouds.
  • Le réseau.
  • La continuité de service.
  • L’élasticité des capacités.
  • Mouvement du code vers les données.

Integration as a Service

  • Services haut (logique métier) et bas niveau (transport).
  • Placement dans l’architecture. Avantages et inconvénients.
  • Outils : Zapier, Moskitos, Solace, IFTTT, eventador.io.

Les solutions Low-Code

  • La productivité du développement des applications spécifiques.
  • Les accélérateurs disponibles : L’agile, le test, les composants...
  • Typologie des applications et technologies mises en œuvre en Low-code.
  • Les plateformes : Simplicité, Microsoft PowerApps, Bubble.io, Zeroqode.
  • Exemple d’applications construites en Low-Code.

La Robotic Process Automation

  • Les cas d’usage de la RPA.
  • Architecture des services RPA.
  • UiPath, BluePrism, AutomationAnywhere.
  • Exemples de cas d’usage typiques.

Exploitation du SI de l’Entreprise Autonome

  • Le système d’information d’opération.
  • Variabilité des technologies.
  • Multiplicité des acteurs externes.
  • Intégration et gestion des SLA.
  • Stratégie d’opération automatisée.
  • Monitoring, stratégies d’autoréparation (self healing).
  • Automatisation des opérations de déploiement : DevOps.

Construire une entreprise autonome


Présentation de l’entreprise Autonome.

  • Son métier.
  • La stratégie.
  • Le business model et son canevas.
  • Les processus.
  • Les actifs numériques (données).
  • Architecture générale du système d’information.
  • Les technologies retenues.

Les facteurs culturels et humains de la transformation du travail

  • La fin des bullshit jobs.
  • 4 hours week de Tim Ferris.
  • Le travail à distance (en voyageant).
  • Les pratiques de l’open source et du partage.
  • Stratégies de décalage de l’emploi.
  • Traitement social des transformations et de la disparition du travail.
  • Le décalage des métiers vers l’automatisation. Le règne des concepteurs de machines.
  • Retour d’expérience dans quelques entreprises françaises.
  • Avis d’experts.

Mener un projet d’autonomisation de son entreprise

  • Approche dans l’entreprise : le séisme social.
  • Les stratégies possibles de l’automatisation : progression lente, construction de zéro.
  • Inscription de la digitalisation dans la roadmap.
  • Traitement social et approche humaine.
  • Freins et accélérateurs.
  • Perspective économique.

Des solutions extrêmement rentables

  • Outils faciles à prendre en main, coûts d’intégration réduits.
  • Outils sur abonnement / à la consommation, coûts de production réduits.
  • Exemples de bilans économiques.

Par où commencer

  • La recherche des processus éligibles.
  • Convaincre le management.
  • Modes d’implémentation et conversion de l’organisation.
  • Quel budget ?
  • Monter un plan de communication.
  • Montrer le succès.