Les tendances et les possibilités du traitement automatisé des données

Lorsque l'on parle de traitement des données, on pense souvent en premier lieu à des tableaux Excel interminables dans lesquels un gestionnaire saisit manuellement des colonnes de chiffres et de textes avant de les transmettre au gestionnaire suivant pour qu'il les traite. Le traitement automatisé des données est tout le contraire : le traitement est effectué par des applications et des plateformes numériques plutôt que par une préparation manuelle.

Dans les projets de numérisation précédents, seuls les outils de traitement des données ont d'abord été traduits de l'analogique au numérique [source : Histoire de la numérisation]. Sur cette base, les entreprises exploitent les véritables atouts des techniques numériques grâce au traitement automatisé des données (TAD). Cela libère les ressources internes des processus entachés d'erreurs. Cela ouvre également aux entreprises de nouveaux champs d'activité et la possibilité de se démarquer de la concurrence en termes de qualité de service, de prix et de gamme de prestations.

Qu'est-ce que le traitement automatisé des données ?

L'Automated Data Processing, ou ADP, est un ensemble de procédures et d'outils qui permettent d'automatiser le traitement des données. TechnologiesLe traitement des données est un processus qui permet de stocker, de structurer, d'organiser, d'analyser ou de traiter des données numériques lues sans intervention humaine significative. Il ne faut pas confondre cette forme de traitement avec les mesures de traitement des données à caractère personnel prévues par le règlement général sur la protection des données, le RGPD. Celui-ci porte explicitement sur traitement conforme à la loi des données personnelles des utilisateurs en matière de protection des données. Il convient également de noter que le traitement manuel décrit au début n'entre pas dans la définition d'ADP, car l'aspect automatisé fait défaut dans ce cas.

Les rapports financiers réguliers, qui sont monnaie courante dans les organisations du monde entier, en sont un exemple évident. Un processus manuel signifie que les collaborateurs commencent par rassembler les chiffres dans des bases de données et des feuilles de calcul Excel. Ensuite, ils traitent les données pour en faire des visualisations ou des tableaux de synthèse. En revanche, les programmes ATP spécialisés génèrent automatiquement le bilan annuel à partir de tous les chiffres connus. Ils tiennent compte des facteurs connus et dessinent des diagrammes pour les principaux ratios de manière prévisible, dans n'importe quel format. Même la préparation des matériaux prêts à être imprimés peut souvent être préparée de manière automatisée. Un collaborateur peut alors se concentrer sur la vérification du résultat et l'enrichissement avec des éléments créatifs.

Quels sont les avantages d'ADP ?

L'exemple ci-dessus illustre déjà certains des avantages d'ADP. La réduction des étapes manuelles, en particulier pour les tâches souvent répétitives, réduit le nombre d'heures de travail nécessaires et permet ainsi aux collaborateurs de se concentrer sur les tâches qui favorisent l'activité.

Une utilisation plus efficace du personnel grâce à l'automatisation

Si l'on considère le service public comme un autre exemple, il devient très vite évident que les processus actuels doivent être fondamentalement repensés. Aujourd'hui déjà, les employés sont soumis à une forte pression pour fournir des services aux citoyens en temps voulu et conformément à la loi. D'ici 2030, le nombre d'employés disponibles diminuera de 20% [source : Pénurie de personnel qualifié dans le secteur public]. Seule une automatisation poussée peut permettre d'y remédier. Au lieu de traiter manuellement les données, les collaborateurs restants peuvent alors se concentrer sur les citoyens. Ils peuvent apporter une aide personnalisée, effectuer des visites sur place, prendre des décisions sur la base d'informations prétraitées et bien plus encore.

A long terme, la diminution de la charge de travail par la réduction des tâches manuelles est un booster pour la satisfaction de l'employé au sein de l'entreprise. Ainsi, les organisations évitent activement les démissions officielles, ou plus important encore, les démissions internes [source : Les dangers de la démission interne].

Traiter efficacement un volume croissant de données

L'avancée de la numérisation ajoute une complication supplémentaire : le simple nombre de données disponibles empêche de plus en plus leur traitement par des processus manuels. De nombreux propriétaires de sites web souhaitent par exemple préparer et analyser les données relatives aux visites de sites web, aux profils d'utilisateurs des visiteurs ou aux appareils et navigateurs utilisés. Même pour des sites de taille moyenne, il faut alors un nombre significatif de collaborateurs pour établir manuellement des rapports quotidiens, voire horaires. Les applications ADP sont précisément conçues pour traiter et préparer de grandes quantités de données. Il suffit d'appuyer sur un bouton pour que le système crée des graphiques et des tableaux interactifs en temps réel. Ceux-ci aident les propriétaires de sites web à prendre des décisions commerciales stratégiques pour le développement de leur offre. Les coûts potentiels du logiciel ADP sont amortis en très peu de temps grâce à la réduction du travail manuel.

Assurer la qualité des données

En outre, les résultats du traitement sont plus fiables grâce aux applications numériques. Si les données d'entrée sont correctes et le système correctement mis en œuvre, les étapes de traitement sont également largement prévisibles. En revanche, si un utilisateur doit agréger, catégoriser ou préparer des données pendant de nombreuses heures chaque jour, des symptômes de fatigue apparaissent inévitablement. Ceux-ci ont un impact négatif sur la qualité des résultats du traitement. Les informations sont classées dans de mauvaises catégories, les mauvais chiffres sont additionnés ou les doublons de données ne sont pas détectés. Ces effets se manifestent également dès la préparation, lorsque la saisie des données est également effectuée manuellement (Manual Data Entry au lieu de Automated Data Entry).

Quelle est la différence entre l'entrée automatique de données et le traitement automatique de données ?

Une multitude de technologies de traitement des données sont regroupées au sein d'ADP. Les procédures de saisie des données en amont font plutôt partie de l'Automated Data Entry, également appelée saisie automatisée des données. Il peut s'agir de l'analyse automatique de la parole, des textes ou des images. Ce n'est qu'à l'étape suivante que le système de traitement automatique des données assure l'utilisation judicieuse des données lues au sein de la solution informatique.

Si l'on combine les deux technologies, on obtient de nouvelles possibilités d'offrir des services innovants aux clients, même en période de pénurie de personnel qualifié, par exemple dans le secteur financier, le service public ou le commerce. L'objectif est de permettre au client, grâce aux nouveaux systèmes, de résoudre lui-même ses problèmes à tout moment, en tout lieu et à peu de frais. Les services numériques s'adaptent au client et non l'inverse. Grâce au traitement automatisé, les informations sur les clients provenant de n'importe quelle source peuvent être converties dans un format uniforme. Ce format aide les systèmes en arrière-plan à traiter les tâches sans intervention humaine et à fournir aux clients le résultat souhaité. Personne ne supposerait que si l'on crie "Alexa, joue ma chanson préférée" dans la pièce, un employé se mettrait à la recherche du bon CD pour le jouer.

Progrès grâce à ADP et à l'intelligence artificielle

Technologies IA (Intelligence artificielle) permettent de prendre une autre avance significative dans le traitement des données. Le système de traitement associé au logiciel OCR (Reconnaissance optique des caractères) apprend à mieux reconnaître l'écriture manuscrite ou à déterminer les bonnes informations à partir de textes de forme libre. Les applications intelligentes peuvent identifier les bonnes catégories à partir d'images ou même initier des actions appropriées. Ce domaine du traitement des données s'appelle Traitement intelligent des données (IDP) et ouvre la voie à la prochaine étape de l'évolution du traitement des données. Il renforce encore les avantages de l'ADP en réduisant encore les cas exceptionnels où l'intervention humaine est nécessaire. Des champs d'application plus complexes deviennent soudain pertinents pour le traitement automatisé.

Il est tout à fait naturel que les résultats de tout logiciel de traitement des données ne puissent être aussi bons que la qualité des données d'entrée et la qualité des étapes de traitement programmées. Cela vaut pour les applications ADP avec ou sans IA, sur site ou en Cloud. L'évolution jusqu'à aujourd'hui montre toutefois une tendance claire. Seule l'automatisation du traitement des grandes quantités de données numériques permettra d'ouvrir des possibilités d'utilisation judicieuses et de compenser les conséquences négatives de la pénurie de main-d'œuvre. Il appartiendra toutefois toujours à l'homme de décider quelles données sont les plus utiles pour les clients et l'organisation et quelles conclusions stratégiques peuvent être tirées des résultats du traitement des données.

Sources

  1. Un aperçu de l'évolution historique de la numérisation : https://futureway.org/digitalisierung/grundlagen/geschichte-der-digitalisierung.htm
  2. Etude de PWC sur le développement futur du personnel dans le secteur public : https://www.pwc.de/de/branchen-und-markte/oeffentlicher-sektor/fachkraeftemangel-im-oeffentlichen-sektor.html
  3. Contribution sur les raisons et les conséquences économiques de la démission interne des employés : https://www.springerprofessional.de/mitarbeitermotivation/personalfuehrung/le-contentieux-interne-est-un-problème-majeur/16372756
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