Aller plus loin dans l’automatisation grâce à l’OCR

La BIL, Banque Internationale à Luxembourg, a fait appel à Fujitsu Luxembourg et à la société canadienne Magic Lamp pour utiliser la solution OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) Datacap d’IBM, en combinaison avec la plateforme RPA déjà en place (Blue Prism). Ce projet inédit, fruit d’une collaboration à distance, permettra non seulement d’aller plus loin dans l’automatisation de la banque mais aussi d’accélérer les traitements de divers processus et d’en améliorer la qualité, lorsqu’habituellement ces traitements étaient réalisés manuellement.

De gauche à droite: Franck Niatel , Automation Team Manager & Pedro Faria, Automation Team Leader – BIL
Olivier Gourdange, Senior Sales Lead & Steve Heggen , Head of Operation Automation – Fujitsu Luxembourg

Encore marginale il y a quelques années, l’utilisation de la RPA (Robotic Process Automation) s’est aujourd’hui considérablement élargie et concerne désormais de nombreux secteurs d’activité. Les banques, qui ont la volonté et le devoir de se digitaliser et de se réinventer, se sont rapidement intéressées à cette technologie. À la BIL, Banque Internationale à Luxembourg, la technologie RPA est en place et fait ses preuves depuis 2016. Cette dernière a été éprouvée et permet d’envisager une évolution vers l’« Hyperautomation ». En effet, même si la solution RPA s’avère très utile pour certaines tâches, elle a aussi ses limites, notamment lorsqu’il s’agit de traiter des données non structurées. « Fin 2019, nous avons donc testé le potentiel de la solution Datacap d’IBM. Cet outil devait nous permettre d’extraire les données de documents dans divers formats et issus de différentes sources, et de faire appel à notre technologie RPA pour les comparer et les injecter dans nos systèmes applicatifs, explique Franck Niatel, Automation Team Manager au sein de la BIL. Ce test nous a conforté dans l’intérêt d’investir dans ce type de solution. »

UN PARTENARIAT FRUCTUEUX

La BIL, dans son souhait d’implémenter Datacap, a recherché des partenaires expérimentés en gestion documentaire et familiers de l’outil d’IBM. C’est ainsi que la collaboration avec Magic Lamp et Fujitsu a débuté. Malgré le fait que la société Magic Lamp soit localisée au Canada, le choix de ce partenariat s’est décidé du fait de sa grande expérience dans cet outil et de ses nombreuses références dans le domaine OCR. « Ce n’était toutefois pas évident de lancer le projet dans de bonnes conditions car, entretemps, la pandémie de coronavirus s’était déclarée. Pour la banque, il était très difficile de mesurer l’impact financier qu’aurait cette crise sur ses résultats.

Malgré cela, la BIL a décidé d’investir dans ces solutions qui sont justement une réponse directe à ce type de situation », poursuit Franck Niatel. « Effectivement, dans ce contexte de crise Covid, nous observons que beaucoup d’organisations, si elles ne l’avaient pas encore fait, ont décidé également de prendre cette direction, vu que les circonstances imposent d’accélérer leur transformation digitale », estime Steve Heggen, Head of Operations Automation au sein de Fujitsu Luxembourg.

Une fois la décision prise, il a aussi fallu inventer une nouvelle façon de travailler, entièrement à distance. « Non seulement nous n’étions pas localisés au même endroit, en télétravail, mais des questions se posaient aussi en matière d’accès à l’information et de collaboration entre le Canada, où est installé Magic Lamp et le Luxembourg, où sont situées les équipes de Fujitsu et de la BIL », explique Olivier Gourdange, Senior Sales Lead chez Fujitsu Luxembourg.

De gauche à droite : Christian Dodier, Project Manager & Benjamin Cormier, Datacap Developer – Magic Lamp

VÉRIFIER LA COHÉRENCE DES DONNÉES

Pour mener le projet à bien, la BIL, Magic Lamp et Fujitsu se sont partagé la tâche. « Sous la supervision de l’équipe Automation BIL, Magic Lamp a pris en charge l’intégration de la solution Datacap, en faisant en sorte qu’elle puisse s’appliquer à tous les documents que la banque est amenée à traiter, souligne Benjamin Cormier, développeur Datacap chez Magic Lamp. Dans un second temps, nous avons également assuré le transfert de connaissances, pour veiller à ce que l’équipe amenée à utiliser la solution la maîtrise parfaitement. » Du côté de Fujitsu, l’interopérabilité entre Datacap et Blue Prism a été prise en charge de façon à ce que les données extraites soient exploitables à travers les processus automatisés.

En effet, au-delà de ses qualités intrinsèques, le choix de la solution Datacap était aussi guidé par la possibilité de l’intégrer à l’infrastructure existante de la BIL, et particulièrement à l’outil Blue Prism. « Lorsqu’il reçoit les données extraites par Datacap, Blue Prism peut instantanément détecter si une donnée est cohérente ou si elle demande une vérification complémentaire d’un opérateur », relève Pedro Faria, Automation Team Leader à la BIL.

« Lorsqu’il reçoit les données extraites par Datacap, Blue Prism peut instantanément détecter si une donnée est cohérente ou si elle demande une vérification complémentaire »

« Cela permet donc de gagner du temps tout en améliorant et facilitant les contrôles de qualité nécessaires. » Ce travail de combinaison de Datacap avec la solution RPA en place était donc primordial. « L’objectif sera de permettre à l’opérateur d’avoir plus de temps pour se consacrer aux décisions impliquant une complexité plus importante, dans le but de répondre plus rapidement aux clients. Pour l’instant, l’automatisation reste soumise à validation d’un opérateur, avec pour ambition que d’ici quelques semaines, l’automatisation devienne complète », souligne Franck Niatel.

DES RÉSULTATS PROMETTEURS

Réalisé en l’espace de 6 mois, ce projet affiche déjà des résultats impressionnants. « En un mois, nous avons traité plus de 3.000 documents sur notre premier processus sans aucun problème majeur. Nous avons poussé les tests suffisamment loin afin de garantir un niveau de qualité très élevé », observe Pedro Faria. Au-delà de ces résultats chiffrés, les responsables de ce projet, qui élève l’automatisation à un autre niveau, se félicitent surtout de l’adhésion des équipes métier à la solution. « Nous n’avons jamais deux fois l’opportunité de faire une bonne première impression, poursuit Pedro Faria. Nous pouvons donc être satisfaits des retours positifs des collaborateurs qui utilisent cet outil et qui constatent le temps gagné. »

Au-delà des opérateurs eux-mêmes, les services Compliance et Risk Management peuvent aussi être rassurés : la vérification uniforme et systématique des données est plus rapide et plus sûre qu’auparavant. C’est une vraie avancée considérant les nombreux contrôles auxquels sont soumises les banques.

Désormais, la BIL compte poursuivre sur cette voie et aller encore plus loin dans l’automatisation. Les perspectives sont nombreuses : anticiper tout problème dans les documents entrants en contrôlant leur conformité, envoyer directement les documents reçus dans les départements adéquats, mais aussi utiliser la compréhension automatique du langage humain (NLP) afin d’identifier les idées ou les chapitres clés d’un document… « Il faut toutefois être prudent avant de se lancer dans ces développements car, pour nous, la règle est simple : nous voulons pouvoir délivrer aux collaborateurs ce que nous leur avons promis. C’est ainsi que nous conserverons la confiance qu’ils ont en nous et en ces technologies », concluent Pedro Faria et Franck Niatel.

De la RPA à l’hyperautomatisation

La RPA (Robotic Process Automation) consiste à utiliser des robots pour réaliser des tâches selon certaines règles, notamment à travers les interfaces existantes. Cette solution, première étape vers une automatisation intelligente, a le vent en poupe. « Il y a encore quatre ans, nous ne faisions pas grand-chose en matière d’automatisation, indique Steve Heggen, Head of Operations Automation au sein de Fujitsu Luxembourg. Aujourd’hui, cela s’est énormément développé. Cependant, tout ne peut pas être fait avec la technologie RPA. Pour aller plus loin dans la démarche et atteindre l’Hyperautomatisation, il est indispensable de la combiner avec d’autres outils. C’est précisément ce qui a été fait sur ce projet de capture intelligente de données. »