Nous avons déjà eu l’occasion de discuter du vibe coding, cette technique de programmation qui permet de générer du code en expliquant simplement son problème à l’intelligence artificielle. Une transition parallèle et tout aussi intéressante a lieu dans les départements administratifs et financiers : l’automatisation par robots logiciels.
En quoi cela consiste ? Tout comme le vibe coding transforme la façon dont nous créons du code, la RPA (Robotic Process Automation) révolutionne la manière dont les entreprises gèrent leurs processus back-office. Le principe est identique : au lieu de programmer chaque étape manuellement, l’entreprise décrit simplement ses besoins opérationnels à des robots logiciels, et ces derniers automatisent instantanément les processus correspondants.
Curieux d’en savoir plus sur cette transformation, ses avantages et ses limites, je me suis intéressé à cette technologie qui semble déjà séduire le monde des entreprises.
Origine du concept
Le terme Robotic Process Automation (RPA) a émergé au début des années 2000, notamment avec Blue Prism et UiPath, mais a connu une accélération fulgurante depuis 2020. Cette technologie permet aux « robots logiciels » d’imiter les interactions humaines avec les systèmes numériques pour exécuter des processus métier de manière automatisée.
L’adoption de la RPA s’est accélérée de manière spectaculaire ces dernières années. Selon l’étude Global Robotics Survey de Deloitte publiée en 2018, 70% des entreprises avaient déjà commencé la mise en œuvre de solutions RPA pour améliorer leurs performances. Plus récemment, en 2024, 53% des entreprises mondiales avaient pleinement implémenté la RPA selon Deloitte. Les départements de trésorerie furent parmi les premiers adopteurs, automatisant la réconciliation des comptes et la gestion des positions de trésorerie.
La promesse de l’automatisation RPA
Selon Accenture, l’automatisation via RPA peut augmenter la productivité des travailleurs de 40%, permettant aux entreprises d’économiser jusqu’à 30% de leur budget en automatisant leurs processus financiers. Les gains de productivité atteignent des niveaux spectaculaires : dans les entreprises traitant de gros volumes d’informations, la hausse peut atteindre 200% à 300%, voire davantage. Concrètement, les robots logiciels économisent 2 à 3 heures par jour sur un seul projet RPA, et plus de 90% des salariés estiment que l’automatisation améliore leur efficacité.
L’une des révolutions majeures de la RPA moderne réside dans sa démocratisation grâce aux plateformes no-code et low-code. Ces interfaces visuelles intuitives de type « drag and drop » permettent aux utilisateurs métier de créer leurs propres robots sans dépendre du service IT, rendant le développement 10 à 20 fois plus rapide qu’avec le codage traditionnel selon différentes études. Résultat : les employés peuvent automatiser leurs tâches répétitives en quelques heures au lieu d’attendre plusieurs mois qu’une équipe de développeurs les prenne en charge, tout en réduisant significativement les coûts et la charge de travail du département informatique.
Quadient : le symbole de la révolution d’automatisation financière
Pour illustrer concrètement comment fonctionne une solution RPA, prenons l’exemple de Quadient, plateforme française d’automatisation qui s’est spécialisée dans les processus financiers. Leur approche démontre typiquement ce que peut accomplir la RPA appliquée aux back-offices : les robots logiciels capturent automatiquement les données des factures via OCR (reconnaissance optique de caractères), les transforment en données structurées, les intègrent dans les systèmes ERP existants comme NetSuite ou SAP, déclenchent des circuits de validation automatisés, effectuent les rapprochements comptables et gèrent les relances clients.
Les résultats mesurés chez leurs clients illustrent le potentiel de la RPA : réduction de 60-80% des coûts de traitement manuel, économie de 10-15 heures par semaine sur les tâches administratives, diminution de 35% des créances en souffrance, et amélioration du DSO (Days Sales Outstanding) de 10 à 20 jours. Par exemple, Automated HealthCare Solutions a réduit son processus manuel de 6-8 heures à moins de 2 heures, réalisant 250 000$ d’économies de frais postaux dès la première année avec un ROI en moins de 10 mois.
En 2024, Quadient a lancé son plan « Elevate to 2030 » structuré autour de trois piliers d’automatisation : les communications d’entreprise (gestion omnicanale), les processus financiers (automatisation complète AP/AR), et l’automatisation du courrier (physique et digital). Cette stratégie a permis à l’entreprise de franchir 270 millions d’euros de revenus récurrents avec 16 500 clients et un taux de rétention supérieur à 95%. Ces chiffres démontrent que le marché de l’automatisation RPA connaît effectivement une adoption massive, les entreprises cherchant à transformer leurs processus manuels coûteux en flux automatisés rentables.
Source: https://www.quadient.com/fr/resources/2025-spark-matrix-accounts-payable-automation
Limites
Malgré un potentiel important, l’automatisation RPA présente encore des limites importantes.
Actuellement, la RPA excelle dans l’automatisation de tâches répétitives et basées sur des règles. Cependant, elle n’élimine pas tout le travail nécessaire pour gérer les exceptions et les cas complexes. 42% des opérations financières peuvent être entièrement automatisées selon les estimations, mais pour les processus d’envergure, la supervision humaine demeure essentielle.
Ensuite, les risques de sécurité constituent également une préoccupation sérieuse, notamment concernant la protection des accès privilégiés et les violations potentielles de données.
Enfin, les coûts d’implémentation restent un obstacle majeur. Pour les petites entreprises notamment, le ROI est plus difficile à atteindre.
Avenir
Le marché global de la RPA devrait atteindre plus de 200 milliards de dollars d’ici 2034, avec un taux de croissance annuel de 25%. On pourrait ainsi voir se développer l’hyperautomation (combinant RPA, IA et Machine Learning), ou l’automatisation financière complète représentant 18,4 milliards de dollars d’ici 2030.
Les tendances émergentes incluent l’IA agentique permettant des décisions autonomes, les plateformes no-code/low-code démocratisant l’automatisation, et l’automatisation basée sur le cloud rendant l’adoption plus accessible. D’ici 2030, 70% des transactions financières seront entièrement automatisées, et 90% des grandes entreprises feront de l’hyperautomation une priorité stratégique.
La société pourrait alors progressivement faire davantage confiance aux modèles d’IA pour gérer les processus financiers critiques sans nécessairement surveiller tous leurs raisonnements, transformant fondamentalement la nature du travail administratif et financier.