Hyperautomatisation, IA générative, BOAT : qui contrôle vraiment votre entreprise ?

AVIS D’EXPERT

L’hyperautomatisation est devenue un pilier clef de la transformation digitale avec pour objectif d’automatiser tout ce qui peut l’être de manière intelligente, fluide, et évolutive, avec pour finalité une entreprise plus rapide, plus souple, plus intelligente, et plus compétitive. Bien au-delà de la simple robotisation de tâches répétitives elle combine plusieurs technologies préexistantes en un stack technologique unique.

Le RPA (Robotic Process Automation) qui vise à automatiser les tâches manuelles répétitives, le workflow pour orchestrer les séquences d’actions, le BPM (Business Process Management) orienté vers la modélisation et optimisation des processus, , l’IA et IA générative qui permettent d’analyser, prédire, apprendre et aider à la prise de décision, le No-Code / Low-Code afin de permettre aux équipes métiers de créer leurs propres applications sans dépendre de développeurs et enfin l’Ipath qui facilite la connexion de différentes applications, systèmes et données, qu’ils soient dans le cloud ou sur site.

En mai 2024 le Gartner introduit à Las Vegas le terme BOAT (Business Orchestration and Automation Technology) qui vise à rationnaliser l’orchestration de ces différentes technologies de façon structurée et efficace.

Des solutions comme Appian, UiPath, ServiceNow, Nintex, OutSystems ou Pega combinent déjà BPM et RPA pour une automatisation complète. Power Automate (Microsoft) associe déjà workflows et RPA pour simplifier la gestion des processus sans intervention humaine.

L’arrivée de l’IA générative accélère encore cette transformation car si seule, elle ne peut pas créer d’applications métiers, combinée à ces plateformes intégrées, elle devient un véritable assistant qui suggère des modèles, accélère la création, propose des améliorations, et facilite l’intégration aux outils existants.

Mais cette évolution n’est pas sans risques. À mesure que les systèmes deviennent plus autonomes et interconnectés, des défis apparaissent : cybersécurité, gestion des accès et gouvernance deviennent plus complexes et l’IA actuelle ne garantit pas encore une gestion fiable et sécurisée des autorisations. Les modèles traditionnels basés basé sur l’identité des utilisateurs (RBAC) ou encore sur des attributs comme le rôle le grade, le statut de sécurité (ABAC) sont incomplets, complexes à maintenir et montrent rapidement leurs limites dans des environnements très dynamiques.