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Essentiel•8–12 heures

Carte d’automatisation des processus par IA

Transformez un processus as-is en carte d’automatisation fondée sur des preuves avec goulots d’étranglement, contrôles, candidats IA, alternatives déterministes, checkpoints humains et critères d’acceptation mesurables.

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Scénario

Tâche

Un processus opérationnel traverse e-mail, tableurs et CRM, avec contrôles manuels, double saisie et plusieurs exceptions. L’équipe propose d’ajouter de l’IA, sans preuve de l’endroit où un modèle crée de la valeur par rapport à une automatisation déterministe du workflow. Construisez une carte as-is/to-be, séparez automatisation déterministe et IA probabiliste, conservez les points de contrôle et définissez la vérification avant rollout.

Exécution pas à pas

1. Reconstruire le véritable processus as-is

Résultat: La carte repose sur des preuves et montre les exceptions, pas seulement le happy path.

Tâches

  • →Collecter 10–20 instances réelles du processus
  • →Marquer acteurs, systèmes, files, approbations et rework
  • →Mesurer temps de cycle, attente et signaux d’erreur ou de rework
  • →Relier les étapes critiques aux documents sources ou événements système

Vérifications

  • ✓Chaque étape à fort impact possède une source de preuve
  • ✓Les exceptions ne sont pas cachées dans les notes
  • ✓Chaque contrôle manuel a un objectif explicite

2. Séparer automatisation déterministe, assistée par IA et agentique

Résultat: L’IA n’est utilisée que lorsqu’une capacité probabiliste est nécessaire.

Tâches

  • →Définir au moins une alternative sans IA pour chaque goulot
  • →Évaluer variabilité des entrées, ambiguïté, besoin de raisonnement, accès aux outils et impact de l’échec
  • →Attribuer une classe d’autorité : read, recommend, draft, bounded action ou prohibited action
  • →Identifier les dépendances à la qualité des données, retrieval, identité, permissions et revue humaine

Vérifications

  • ✓Chaque candidat IA possède une baseline sans IA
  • ✓La sortie du modèle n’est ni une permission ni un résultat autoritatif
  • ✓Une action à fort impact n’obtient pas d’autonomie sans preuve de contrôle

3. Construire le flux to-be avec contrôles et chemins d’échec

Résultat: Le processus cible décrit validation, escalade, retry et réconciliation, pas seulement une étape IA.

Tâches

  • →Dessiner le chemin normal et au moins trois chemins d’échec
  • →Ajouter validation de schéma et de champs avant la logique métier
  • →Définir préconditions, idempotence et postconditions autoritatives pour les write actions
  • →Définir un fallback pour modèle indisponible, données obsolètes, faible confiance ou conflit de politique

Vérifications

  • ✓Un timeout après side effect entre en réconciliation plutôt qu’en retry aveugle
  • ✓Les résultats incertains ou non supportés ont une sortie sûre
  • ✓Les checkpoints humains sont liés au risque et à l’autorité

4. Transformer la carte en expérience prête à décider

Résultat: L’équipe peut prendre une décision go, iterate ou kill à partir de signaux mesurables.

Tâches

  • →Créer un evaluation set représentatif avec happy paths, edge cases et échecs coûteux
  • →Fixer baseline et cibles pour qualité, temps, coût et rework
  • →Concevoir un rollout shadow, draft et canary
  • →Définir rollback, owner et boucle feedback production vers régression

Vérifications

  • ✓Chaque métrique de succès possède une baseline et une source de ground truth
  • ✓Un échec critique bloque le rollout quel que soit le score moyen
  • ✓Le coût est calculé par tâche réussie avec overhead de review et retry

Critères d’acceptation

  • La carte as-is possède des preuves pour les étapes critiques, handoffs, exceptions et contrôles
  • Chaque candidat IA est comparé à une baseline déterministe ou sans IA
  • Le flux to-be contient autorité, validation, escalade, retry ou réconciliation et fallback
  • Un evaluation set représentatif et des critères go, iterate ou kill prédéfinis existent
  • Une automatisation à fort impact exige une frontière humaine ou de permission explicite et une vérification autoritative

Ressources avant l’exécution

Human-in-the-loop pour l’IA

Une architecture de production pratique pour la supervision humaine : faire intervenir une personne à un point de risque précis avec assez de contexte pour un contrôle réel, et non purement formel. Couvre les contrats, limites d’autorité, modes de défaillance, évaluation et déploiement contrôlé.