Top 10+ Cas d'utilisation de l'automatisation de la charge de travail
Les outils d'automatisation de la charge de travail (WLA) automatisent les processus métier en planifiant, exécutant et journalisant les tâches sur différentes plateformes métier. Ils sont utilisés pour automatiser à la fois les flux de travail back-office et certaines tâches orientées client, afin d'augmenter la disponibilité du système, d'améliorer la gestion des données et de gérer les coûts d'automatisation.
Workload Automation (WLA) Software des cas d'utilisation avec des exemples concrets
Automatisation des flux de travail
automatisation des opérations informatiques
Traitement par lots / d'entreprise
Gestion et automatisation des entrepôts de données (DWH)
transferts de fichiers / données
Suivi des indicateurs clés de performance (KPI)
Gestion des accords de niveau de service (SLA)
Gestion et provisionnement de serveurs sur site ou dans le cloud
Traitement des tâches SAP
Sur la base de notre expérience de recherche et de publication de plus de 50 articles couvrant la WLA, nous présentons les principaux cas d'utilisation de l'automatisation de la charge de travail dans différentes fonctions métier et les avantages de l'automatisation pour les entreprises :
Le graphique circulaire montre combien des 75 études de cas traitent chaque cas d'utilisation de l'automatisation de la charge de travail, et combien d'entre elles rapportent des résultats quantitatifs.
Principaux processus informatiques à automatiser avec WLA
1. ETLs
Le processus d'extraction, transformation et chargement (ETL) est la procédure répétitive consistant à copier des données d'une ou plusieurs sources vers un système désigné qui représente les données différemment de la source ou dans un contexte différent de la source. Les outils ETL qui englobent souvent des logiciels WLA peuvent :
- automatiser les mises à jour de données à des moments précis ou sur des événements déclencheurs
- charger des données d'une plateforme à une autre
- automatiser les événements déclencheurs (par ex., les complétions de fichiers) avant de démarrer les flux de travail dépendants pour garantir la fiabilité des données.
En savoir plus sur les outils d'orchestration de données qui peuvent automatiser les ETL.
Étude de cas réelle sur les ETLs
L'automatisation de la charge de travail pour les processus ETL réduit le temps consacré aux processus de données répétitifs et minimise l'intervention humaine, réduisant ainsi les erreurs de données subséquentes.
Graymont, un fabricant de produits à base de chaux et de pierre, était confronté à des processus ETL peu fiables, avec seulement 30 % des travaux batch réussissant en raison de dépendances échouées. Ils ont mis en œuvre ActiveBatch pour automatiser les mises à jour des données et la planification, ce qui a permis d'augmenter le taux de réussite des batchs à 95 % et de réduire les temps d'exécution des batchs de 55 %.
2. Gestion des entrepôts de données
Les processus ETL sont les premières étapes de la gestion des entrepôts de données. Pour une approche d'automatisation de bout en bout, les logiciels WLA peuvent :
- surveiller les processus et automatiser la vérification de l'état
- auditer et journaliser les événements ETL à des fins de conformité
- notifier les utilisateurs des échecs et des erreurs
- automatiser le reporting des entrepôts de données
Étude de cas réelle sur la gestion des entrepôts de données
L'automatisation de la gestion des entrepôts de données via des outils d'automatisation de la charge de travail augmente la transparence des rapports de conformité, car tous les processus sont enregistrés et disposent d'une piste d'audit détaillée.
Subway, la chaîne de restaurants mondiale, rencontrait des difficultés avec des serveurs SQL fragmentés gérant les entrepôts de données Teradata, nécessitant une supervision manuelle. En déployant ActiveBatch, ils ont automatisé les dépendances des tâches, réduit le temps de gestion du chargement des données de 10 à 4 heures par semaine, et amélioré la fiabilité des rapports à 99,5 %.
3. FTPs
Les protocoles de transfert de fichiers (FTP) déplacent des fichiers entre serveurs mais manquent de notifications et nécessitent un nettoyage manuel. Les logiciels d'automatisation de la charge de travail (WLA) améliorent la gestion FTP en planifiant les transferts, en surveillant les événements, en journalisant les activités et en notifiant les utilisateurs du succès ou de l'échec. Les outils WLA peuvent réessayer automatiquement les transferts échoués, assurant ainsi leur achèvement et réduisant l'intervention manuelle dans les processus de transfert de fichiers.
Voir les meilleurs logiciels MFT.
Étude de cas réelle sur les FTPs
L'automatisation des FTP avec des logiciels d'automatisation de la charge de travail réduit le temps consacré aux transferts de fichiers récurrents à grand volume et permet la surveillance des transferts de fichiers à la fois sur site et sur le cloud.
Les écoles publiques de Kansas City (KCPS) utilisaient le Planificateur de tâches Windows pour les transferts FTP, mais manquaient de visibilité et de gestion des erreurs, ce qui entraînait des échecs fréquents. Ils ont adopté GoAnywhere MFT et JAMS Workload Automation pour automatiser les transferts, surveiller l'état des tâches et garantir une exécution gratuit d'erreurs. Cela a éliminé les transferts de fichiers manuels et a fourni une visibilité complète du système.
Autres processus informatiques adaptés à la WLA
Les utilisateurs estimaient que les logiciels WLA étaient de bons candidats pour automatiser :
- Gestion du cycle de vie des flux de travail
- Ajouts de serveurs/agents dans les environnements sur site : Alors que certains systèmes auto scale, la auto scaling peut être difficile à configurer dans chaque environnement. La création de mécanismes de auto scaling avec WLA peut faire gagner du temps aux équipes et les aider à gérer la auto scaling de manière plus centralisée
- Gestion/provisionnement du cloud : Pour la gestion du cloud, les équipes informatiques peuvent s'appuyer sur des outils d'automatisation de la charge de travail pour gérer le provisionnement et le déprovisionnement de machines virtuelles sur plusieurs clouds à partir d'une plateforme unique
- Surveillance automatisée des KPI : Automatisation de la surveillance des KPI et affichage des résultats dans des tableaux de bord en libre-service
- Gestion des SLA : Alertes (par ex., par e-mails, Slack, SMS) lorsque les KPIs tombent en dessous des niveaux définis dans les SLA
- Surveillance du chemin critique : Chaque fois qu'un prédécesseur d'un travail critique dans un chemin commence à prendre du retard, le planificateur recalcule automatiquement le chemin critique, permettant aux utilisateurs de surveiller le chemin avec plus de précision.1
Voir d'autres logiciels d'automatisation informatique :
- Logiciels de planification de batchs
- Logiciels d'entrepôts de données
- Logiciels de planification de travaux d'entreprise
Processus RH
10. Paies
Le calcul de la paie est un processus répétitif qui repose sur de nombreuses données provenant de différentes ressources (par ex., données RH et ERP). Les outils WLA permettent aux utilisateurs de créer des flux de travail qui s'appuient sur des données pertinentes mises à jour provenant de différentes plateformes et de séquencer les événements et les interdépendances pour garantir un calcul précis de la paie.
Enjeux métier de la paie
Tirer parti des solutions d'automatisation pour automatiser les processus de paie :
- Réduit les erreurs de paie
- Crée une piste d'audit complète et transparente
- Protège les données privilégiées des employés
11. Intégration
L'automatisation de l'intégration des nouveaux employés peut minimiser le temps passé par l'équipe informatique à créer des identifiants de périphériques, des adresses e-mail ou des mots de passe, et à les ajouter aux groupes de travail, aux calendriers et aux listes de distribution de courrier.
Étude de cas réelle sur l'intégration
L'automatisation de l'intégration à l'aide de WLA peut :
- Réduire le temps consacré aux tâches répétitives et scriptées
- Minimiser les violations ou les accès non autorisés
- Éliminer les doublons dans l'archive d'un employé.
Three a été confrontée à des défis en matière d'intégration/désintégration des employés et de support d'un programme mondial Bring Your Own Device (BYOD). La gestion d'un environnement informatique mondial 24/7 était complexe : les processus étaient manuels et chronophages, et le provisionnement des appareils mobiles pour les nouveaux collaborateurs (et le déprovisionnement pour les départs) représentait une lourde charge pour le personnel informatique. Ces flux de travail informatiques RH manuels étaient sujets aux erreurs et ne pouvaient pas évoluer avec la croissance de l'entreprise.
Processus comptables
12. Création du P&L
Les outils d'automatisation de la charge de travail exploitent la planification et le déclenchement pour convertir les données comptables et de trading, extraire des données financières de différentes sources (finance, RH, achats, etc.) et distribuer les rapports P&L aux employés et aux clients.
13. Facturation
À l'aide d'un outil WLA, les utilisateurs peuvent créer un flux de travail qui extrait les données financières de plateformes désignées, valide les fichiers sources, déclenche les processus de création de factures et met à jour les datasets d'écritures de journal sur les plateformes concernées.
Étude de cas réelle sur la facturation
Les outils d'automatisation de la charge de travail pour les processus comptables peuvent améliorer la qualité des rapports générés en :
- Minimisant les erreurs de données
- Limitant le temps consacré à la génération de rapports
- Assurant que les employés respectent les délais (par ex., effectuer les tâches répétitives, notifier les utilisateurs des erreurs de données et de la fin des tâches.)
UBS AG, une banque mondiale, a été confrontée à des retards dans le traitement de rapports financiers sur 170 applications, prenant plus d'une semaine pour compiler les rapports. Ils ont intégré Redwood RunMyJobs pour automatiser les flux de travail de reporting financier, réduisant le temps de reporting de 9 à 5 jours et améliorant l'efficacité des processus informatiques de 30 %.
Comment l'IA peut-elle améliorer la WLA ?
Les outils WLA déploient des capacités d'IA pour l'automatisation des flux de travail opérationnels et l'orchestration agentique. Voici quelques-unes des façons dont ces capacités améliorent les solutions WLA :
- Analytique : L'analyse d'un entrepôt de données centralisé peut aider à identifier les lacunes métier grâce à :
- Prévision : Prédire les temps d'exécution des tâches pour estimer les impacts en aval et les coûts d'infrastructure (par ex., prévoir une augmentation de 40 % des coûts de cloud computing ce mois-ci parce qu'un travail parallèle de chargement de données stocke des volumes massifs non compressés dans un niveau de stockage cloud coûteux).
- Reconnaissance de motifs : Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent détecter les tendances et les modèles d'exécution dans les journaux de travaux historiques pour optimiser les fenêtres de planification des batchs et déclencher dynamiquement les événements dépendants en fonction des variations quotidiennes/hebdomadaires/mensuelles plutôt que d'horloges temporelles rigides.
- OCR et reconnaissance d'images : Implémentation de la reconnaissance optique de caractères (OCR) et de la reconnaissance d'images permet à l'outil WLA d'ingérer des formats non structurés (comme des factures numérisées ou des manifestes PDF), d'en extraire le texte et de lancer automatiquement les flux de travail ETL, de validation des données et de mise à jour de la base de données qui en découlent.
- IA conversationnelle : Les chatbots intégrés aux outils ChatOps (comme Slack ou Teams) peuvent guider les utilisateurs dans la définition de planifications de tâches complexes ou la modification de dépendances actives. Ils peuvent transmettre les notifications critiques d'échec de tâches aux équipes opérationnelles, isoler le bug spécifique ou le nœud de travail défaillant, et extraire automatiquement les journaux d'événements pertinents pour un audit rapide et une réponse aux incidents.
- IA générative : Les utilisateurs peuvent générer des définitions de flux de travail de bout en bout, des configurations de tâches XML/JSON et des scripts d'intégration à l'aide de prompts en langage naturel, permettant aux analystes métier non techniques de construire et de modifier en toute sécurité des pipelines d'automatisation sans écrire de code.
- IA agentique : Les agents autonomes agissent indépendamment selon des objectifs de haut niveau plutôt que des déclencheurs rigides. Ils peuvent planifier dynamiquement, exécuter des flux de travail en plusieurs étapes et auto-réparer les tâches échouées en identifiant les causes racines et en appliquant des correctifs sans intervention humaine.
Étude de cas réelle sur l'IA et la WLA
Global Upside Corporation, une société d'externalisation de la paie, rencontrait des difficultés avec un traitement de la paie lent et sujet aux erreurs dans plus de 170 pays. Ils ont mis en œuvre AutomationEdge avec des capacités OCR et NLP pilotées par l'IA pour automatiser les entrées de paie et les contrôles de conformité. Cela a réduit les erreurs de paie de 15 %, amélioré la vitesse de traitement et minimisé l'intervention manuelle.
Découvrez quelles tâches peuvent être automatisées à l'aide de cas d'utilisation réels de l'IA
Qu'est-ce que l'automatisation de la charge de travail ?
L'automatisation de la charge de travail peut planifier, gérer et orchestrer les processus et les tâches informatiques dans les environnements cloud, hybrides et sur site. Les outils WLA sont également appelés plateformes d'orchestration de services et logiciels de planification de travaux d'entreprise.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
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}Liens de référence
Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.
Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.
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