Dans la plupart des cas, automatiser complètement tous les processus d'une entreprise n'est pas rentable, ou alors vos collaborateurs ou vos clients refusent de le faire.
Est-il judicieux d'automatiser l'envoi d'e-mails pour l'anniversaire de l'entreprise ou pour un anniversaire ?
J'espère que vous serez d'accord avec moi et que vous répondrez par la négative à cette question.
L'automatisation peut sembler impersonnelle, même si elle est efficace et, au mieux, encore effective.
Mais qu'est-ce que le traitement direct (Straight Through Processing) ?
Le Straight Through Processing fait référence à des processus conçus pour fonctionner sans rupture de média ni interaction humaine.
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Dans le monde de la finance, ce terme désigne à l'origine le traitement entièrement automatisé des transactions sans intervention manuelle. Ce processus présentait déjà un fort potentiel d'automatisation avant l'ère de l'automatisation par l'IA. Avec l'introduction de l'IA générative, il y a de plus en plus de processus qui peuvent être automatisés sans action humaine.
La mise en œuvre de STP permet aux entreprises de réduire leurs coûts d'exploitation, de diminuer les erreurs et de réduire la durée totale des transactions.
Parallèlement, beaucoup sous-estiment le fait que le succès de l'automatisation nécessite, outre la solution technique, une efficacité conceptuelle.
Nous allons donc examiner deux cas issus de secteurs différents.
Traitement direct chez les assureurs
Skaly propose l'exemple d'un assureur qui loue ses processus automatisés à d'autres compagnies d'assurance. Nous ne souhaitons pas évaluer si cette externalisation des processus est judicieuse pour d'autres assureurs du point de vue de la concurrence, mais nous souhaitons utiliser le podcast comme contribution d'opinion à la Sujet Gestion des sinistres intégrer.
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Traitement direct dans les banques
Dans les secteurs réglementés, les processus sans intervention humaine offrent une traçabilité particulière. Moins l'intervention humaine est fréquente, plus les processus sont conformes.
La vidéo suivante montre un diagramme de processus simplifié pour l'examen des crédits. Plus ces processus sont conçus de manière modulaire, plus il est facile de les adapter en cas de modification de la législation. La contribution Saisie numérique des comptes annuels avec l'IA - Importation XBRL vers DiFin montre, à l'aide d'un exemple, comment cette collecte de données à partir des rapports financiers peut être optimisée pour les entreprises clientes.
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Logiciel de traitement direct
Il existe différents prestataires sur ce thème. Veuillez nous contacter pour obtenir un aperçu individuel des prestataires possibles.
Nous souhaitons vous présenter ici une liste de logiciels disponibles gratuitement, que vous pouvez exploiter vous-même.
1. Pathway
Pathway est un framework Python moderne pour l'ETL, le streaming et le traitement de données en temps réel. Il prend en charge les flux de travail en mode batch et en mode streaming et est idéal pour les scénarios STP dans lesquels les données doivent être traitées sans intervention manuelle. Le moteur sous-jacent est basé sur Rust et permet un traitement évolutif et résident en mémoire avec prise en charge du multithreading et des calculs distribués. Pathway offre également un support natif pour les intégrations LLM et les pipelines RAG.
2. WiredFlow
WiredFlow est une bibliothèque Python légère pour la création de pipelines ETL et de services à plusieurs étapes de traitement. Elle permet de configurer des flux de données qui peuvent recevoir, transformer et stocker des données provenant de différentes sources (comme HTTP, MQTT ou des bases de données). WiredFlow prend en charge à la fois le multi-threading et le multi-processing et convient bien aux applications STP dans lesquelles les données doivent être traitées automatiquement et sans intervention manuelle.
3. Py sans friction
Frictionless Py est un framework Python pour la gestion de données tabulaires. Il offre des fonctions de description, d'extraction, de validation et de transformation des données. Grâce à sa prise en charge de différents formats et sources de données et à la possibilité de créer des pipelines de données, il est adapté aux scénarios STP dans lesquels les données doivent être traitées et validées automatiquement.
4. Pipelines DataPackage
DataPackage Pipelines est un cadre de travail pour le traitement de paquets de données dans des pipelines modulaires. Il permet de créer des chaînes de traitement de données dans lesquelles les données peuvent être extraites, transformées et chargées à partir de différentes sources. Grâce à son architecture de streaming, il convient aux applications STP dans lesquelles de grandes quantités de données doivent être traitées efficacement et sans intervention manuelle.
5. PySTP
PySTP est un module Python permettant de se connecter à des serveurs STP (Seismogram Transfer Program) et de télécharger des métadonnées d'événements, des pics de phase et des formes d'onde déclenchés par des événements sismiques. Bien qu'il ait été développé spécifiquement pour des applications sismologiques, il montre comment les données peuvent être récupérées et traitées automatiquement par des serveurs distants, ce qui est pertinent pour les scénarios STP.
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