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Étude ABBYY : la France championne du Process Mining avec 73 % d'entreprises équipées


Rédigé par Communiqué de Abbyy le 13 Mai 2020

En matière d'adoption du Process Mining, la France se positionne devant les Etats-Unis (64 %), le Royaume-Uni (64 %) et l'Allemagne (57 %).
Le niveau d'adoption du RPA en France passe de 28 à 35 % en 3 mois.
Parmi les projets de RPA qui échouent, plus de deux tiers (68 %) sont freinés par une mauvaise compréhension des processus, ce qui peut expliquer le fort intérêt des entreprises pour le Process Mining.
Parmi les pays étudiés, c'est en France que les entreprises ont le plus recours à des consultants externes pour optimiser et appréhender leurs processus (86 % des répondants).



ABBYY, entreprise internationale spécialisée dans l'intelligence digitale, dévoile les conclusions de son étude consacrée à l'automatisation des processus d'entreprises menée en partenariat avec Opinium Research auprès de décideurs dans les secteurs de la finance, de l'administration, de l'assurance, de la santé, de la logistique, de la distribution et des transports.

En matière de processus, les entreprises françaises sont disciplinées. Les résultats démontrent dans 87 % d'entre-elles les processus en vigueur sont rigoureusement respectés. Cette tendance est d'autant plus marquée dans les secteurs où le travail à distance est de plus en plus courant.

Une question de compétitivité et de productivité

La mise en place de processus clairs et accessibles au sein permet d'accroître l'engagement des équipes. Le manque de pertinence semble produire l'effet opposé dans la mesure où 39 % des collaborateurs français indiquent ne pas suivre les processus si ces derniers sont mal définis par l'entreprise. Pour comprendre et implémenter au mieux ces processus, les entreprises françaises s'appuient particulièrement sur trois stratégies : le recrutement de consultants externes (86 %), les compétences internes (89 %) et le soutien des technologies disponibles (93 %). Selon l'étude, les entreprises françaises sont celles qui s'appuient le plus sur l'expertise des consultants externes parmi les pays étudiés.

« Les entreprises sont en quête de cohérence. Pour retrouver du sens, elles souhaitent positionner leurs enjeux stratégiques au cœur de la prise de décision opérationnelle. Les dernières technologies d'optimisation de processus sont utilisées dans ce cadre pour gagner en compétitivité, en productivité et en mieux être au travail. », souligne Linda Ameur, Directrice Commerciale France chez ABBYY.

La plupart des entreprises françaises (73 %) font appel à l'analyse de données pour mieux connaître leurs processus

Le Process Mining s'installe durablement dans le paysage technologique français. Les entreprises françaises sont 73 % à d'ores et déjà utiliser le Process Mining devant l'Angleterre (64 %), les États-Unis (64 %) et l'Allemagne (57 %). La France est en pointe et les entreprises hexagonales ont définitivement pris en considération les bénéfices apportés par ces technologies, qui sont multiples : aide à la prise de décisions stratégiques en logistique et sur la chaîne d'approvisionnement (47 %), amélioration de l'expérience client (46 %) ou encore l'optimisation des processus financiers (41 %).

Plus de trois quarts (78 %) des entreprises françaises utilisent ou comptent utiliser des technologies de RPA

Dans son étude publiée fin 2019, ABBYY démontrait que les technologies de RPA étaient encore sous-exploitées par les entreprises françaises, en effet seulement 28 % d'entre-elles justifiées d'un investissement. Quelques mois plus tard, plus d'un tiers (35 %) des entreprises françaises utilisent déjà des technologies de RPA et 43 % ont l'intention de les implémenter au cours de l'année à venir.

Le Process Mining : un prérequis pour réussir les projets de RPA

L'engouement s'accentue mais l'étude souligne que la bonne compréhension des processus est un élément clef pour assurer la réussite des projets de RPA. En France, selonles répondants, plus de deux tiers (68 %) des échecs sont causés par une mauvaise compréhension des processus à automatiser. Inversement, pour les projets menés avec succès, plus de la moitié (59 %) des répondants mentionnent une bonne appréhension des processus comme facteur de réussite.

Lorsque les processus sont bien compris, les bénéfices apportés aux entreprises françaises par les technologies de RPA sont indéniables que ce soit pour gérer des tâches administratives (45 % des répondants), pour améliorer l'expérience client (45 % des répondants) ou encore pour administrer des services informatiques (39 % des répondants).

« L'automatisation fait quasiment l'unanimité en permettant aux entreprises de prospérer davantage et à leurs équipes de se libérer des tâches fastidieuses du quotidien pour se concentrer sur la valeur ajoutée. A cet égard, il est impressionnant de constater à travers cette étude que les entreprises françaises sont les plus friandes de Process Mining. Même si tiers des entreprises en France n'en sont pas encore dotées, le RPA est lui aussi en plein boom, en témoigne la croissance soutenue de son adoption qu'elle soit effective ou prévue. Le pilier de la transformation digitale est à notre sens l'usage complémentaire de deux technologies, à savoir le RPA pour ce qui concerne l'automatisation des processus et le Process Mining pour optimiser, mesurer leur performance et découvrir immédiatement si jamais le processus est mal automatisé. La compréhension exhaustive des processus est essentielle pour augmenter le QI digital - qui constituera ainsi un indicateur clef de performance, et ce, au même titre que la productivité. », ajoute Linda Ameur, Directrice Commerciale France chez ABBYY.

Méthodologie : ABBYY a réalisé cette enquête en partenariat avec Opinium Research en mars 2020 auprès de 400 décideurs d'entreprises, de plus de 50 employés, situées aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France et en Allemagne. Les secteurs d'activité représentés sont : les entreprises du secteur de la banque et de la finance, de l'administration publique, assurance, santé, logistique et transport/distribution.




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