Le RPA est capable de prendre en charge l’intégralité d’un processus et les étapes qui le composent en les confiant à un robot logiciel installé sur un serveur. Pour NICE, le process fait loi, et de l’analyse des processus découlera le choix de la meilleure approche d’optimisation et ainsi le choix du type d’autonomisation. Ainsi, lorsque le RPA atteint ses limites, qu’il n’est pas ou plus pertinent, il est possible d’utiliser un assistant virtuel. Cet assistant, utilisant la technologie de Desktop Automation de NICE prend le relais et réalise des tâches jusque-là assurées par l’employé dans une dimension « collaborative », le conseille et le guide.

L’être humain est souvent nécessaire, pour des raisons d’empathie avec le client, de responsabilité, d’expérience client, mais également aussi d’efficacité dans la vente par exemple. « Les logiciels conversationnels utilisant l’intelligence artificielle sont d’un bon niveau, mais il faudra encore un certain temps avant qu’ils ne puissent remplacer un humain, principalement pour des moments-clés, souligne Fabien Fouissard, Automation Solution Sales Executive RPA pour la France et l’Europe du Sud chez NICE. Quelqu’un qui appelle pour déclarer un sinistre n’a pas forcément envie d’échanger avec un robot. »

Jongler avec plusieurs applications

Quand il est en interaction avec un client (au téléphone, en agence), l’employé a besoin de plusieurs applications : il jongle entre un CRM, un logiciel de facturation, une application pour remplir un contrat, ouvrir un ticket... Il est moins disponible dans son échange avec le client, dans l’expérience qu’il propose et subit – et fait subir – des temps d’attente (rechercher une information, appliquer une règle de calcul, prendre connaissance d’une règle particulière...).

Dans ce cas, un robot vient à l’aide de l’employé, sans se substituer à lui, en faisant remonter très rapidement les différentes informations dont il a besoin. « Cela aura un impact sur la productivité, mais pas seulement, poursuit Fabien Fouissard. L’expérience client sera améliorée, car il y aura une meilleure interactivité, et l’employé aura à sa disposition des informations plus fiables. Le robot assistant pourra effectuer des copier-coller, établir des règles de calculs, éviter que des erreurs ne soient commises, lui proposer des recommandations et guides. »

Le choix de l’aide apportée par cet assistant virtuel s’effectue dans le paramétrage. NEVA peut être lancée automatiquement et prendre en charge le traitement du processus puis accompagner l’agent dans les différentes étapes du traitement, ou bien être déclenchée à la demande de l’employé lorsque ce dernier en a besoin.

Techniquement, l’application de Desktop Automation est capable de se connecter aux différentes applications utilisées sans demander à l’IT de développer des API ou des webservices. Toutes les informations au sein des applications deviennent alors des « triggers », des déclencheurs, des opportunités d’automatisation et de support, intégrant par exemple des analyses de profils. « Imaginons que vous appeliez pour une réclamation, NEVA va être capable de voir dans la partie téléphonie au sein du CRM que vous avez déjà appelé pour ce motif-là, aller chercher votre contrat dans une autre application. Et proposer la meilleure offre, la meilleure réponse possible, explique Fabien Fouissard. S’il est tout à fait possible de reproduire la même chose avec un CRM, il est par contre nécessaire de développer tout le framework d’API pour reproduire ce type de capacités. Cette difficulté est clairement simplifiée avec NEVA : cette technologie de Desktop Automation propose cet « interfaçage » sans avoir à développer toutes ces API avec l’impact évident qu’on imagine au niveau coûts et délais. »

Maximiser les données disponibles

Dans le domaine de l’analyse des documents, NICE a recours au Machine Learning (ML). « Il faut récupérer les informations (factures, CERFA, RIB, carte d’identité...), les comprendre et leur donner un sens sur un document qui serait facilement intelligible pour un humain, mais pas pour un robot, explique Fabien Fouissard. » C’est d’ailleurs la raison pour laquelle, sur cette dimension OCR (Optical Character Recognition), NICE a fait le choix de prendre le moteur d’Abbyy (en OEM - Original Equipment Manufacturer) la référence mondiale sur le sujet.

A cela s’ajoute la solution Automation Finder développée en propre par NICE, qui permet au travers de l’application de ML d’analyser l’ensemble des tâches effectuées par les employés sur les différentes applications puis d’identifier des « séquences » qui sont reproduites et ainsi révéler les tâches répétitives qui mériteraient d’être automatisées. « Si l’on interroge un employé, souligne Fabien Fouissard, il se plaindra du temps de réponse de son ERP, mais ne dira pas qu’il utilise un bloc-notes ou un tableur pour noter des informations, parce qu’il a complètement intégré cette obligation, alors même qu’il est possible de le soulager et d’optimiser le processus lui-même. »

Pour conclure, le Desktop Automation de NICE apporte des recommandations, des aides à la résolution de demande, propose des éléments de langage, des arguments commerciaux... « Nous allons au-delà de la fourniture d’informations, nous optimisons les données qui sont disponibles, nous les maximisons. » Dernier atout, qui justifie à lui seul certains déploiements, l’obtention d’informations mieux structurées et leur enregistrement automatisé au moment de la qualification dans le CRM de l’interaction réalisée avec le client : il est alors possible de disposer de données fiables, qualitatives, reprenant exactement ce qui a été fait. Il est temps aux employés de tendre la main à NEVA !

Les quatre familles de produits de NICE

- Une suite de logiciels 100 % Cloud pour le routage de flux (voix, mail, chat…)

- L’analyse de la voix pour comprendre l’information et fournir des contenus sur la manière dont les clients ont répondu et sur la manière dont l’agent a mené l’échange. Une direction marketing pourra par exemple identifier quelles conversations ont généré le plus de ventes ou résolu le plus de problèmes techniques.

- La « Workforce Optimization » (WFO), qui intègre la capacité à capturer toutes les interactions à des fins de preuve ou d’analyse, et pour réaliser du quality monitoring, complété par un système de planification des ressources (WFM).

- La Robotic Process Automation (RPA) et l’assistant virtuel.