L’automatisation par la société immobilière commerciale JLL de son processus source-to-pay, comme de nombreux projets informatiques d’entreprise aujourd’hui, a son origine dans la pandémie.
Alors que COVID commençait à fermer des bureaux dans le monde entier, de nombreuses entreprises étaient confrontées à des difficultés pour gérer ou surveiller les flux de trésorerie, dont JLL.
« Nous regardions l’argent entrer et sortir, compte tenu de la situation dans laquelle se trouvaient la plupart des grandes organisations », explique le CIO George Thomas, qui supervise l’informatique d’entreprise chez JLL, y compris les centres de données, les systèmes ERP et d’autres infrastructures logicielles à l’appui de les quelque 450 bureaux de la société dans 83 pays à travers le monde.
Au fur et à mesure que le rythme de la pandémie s’accélérait, il devenait plus difficile pour les systèmes financiers de suivre : systèmes de gestion du capital humain, sans visibilité en temps réel dans l’ensemble de l’entreprise pour les comptes fournisseurs », dit-il. De plus, les processus d’approbation des paiements n’étaient pas rationalisés et ne disposaient pas d’un mécanisme de suivi mondial cohérent.
En collaboration avec le PDG, le directeur financier et le directeur des achats, Thomas a identifié une opportunité d’automatiser le processus source-to-pay en utilisant l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique en plus des systèmes ERP de JLL pour offrir une plus grande efficacité et une excellente expérience utilisateur, un projet qui a valu à JLL un Prix CIO 100 pour l’innovation et le leadership informatique.
Visibilité
Lorsque Thomas et son équipe ont formulé le projet, ils se sont demandé quels avantages l’automatisation de bout en bout du processus source-to-pay pourrait apporter en plus d’un meilleur temps de cycle et d’une meilleure visibilité sur les flux de trésorerie.
« Les avantages indirects se sont rapidement transformés en avantages matériels, car nous avons ensuite examiné le nombre de personnes qui pourraient être tenues de le faire, et cela allait être nettement inférieur au nombre de personnes qui le faisaient auparavant », dit-il. « Nous pourrions les déplacer vers d’autres choses que nous étions tenus de faire ou que nous aspirions à faire. »
Les cadres supérieurs étant convaincus des avantages du projet, explique Thomas, l’équipe est passée à l’identification des exigences de haut niveau, puis à « une planification détaillée de manière agile à travers diverses sessions de conception à travers le monde », et enfin, à la planification des versions avec de plus en plus davantage de groupes opérationnels au sein des fonctions finances, achats et informatique.
Initialement, l’objectif de JLL était de normaliser à la fois la pile technologique et les processus commerciaux dans le monde entier, bien qu’en fin de compte, certaines personnalisations locales aient été nécessaires pour répondre aux besoins réglementaires ou au respect des politiques gouvernementales.
« Avec le recul, si nous avions fait un peu plus de travail en amont pour comprendre un peu mieux ces choses, nous aurions évité certains travaux d’annulation-rétablissement », déclare Thomas. Néanmoins, dans les 22 pays où JLL a automatisé le source-to-pay, « nous avons standardisé la technologie et le processus à près de 80 % du chemin ».
Avec une analyse de rentabilisation solide, il a été relativement facile d’obtenir l’adhésion de la direction et le financement du projet, et le plus grand défi s’est avéré être la gestion du changement dans l’ensemble de l’organisation, dit-il.
La quantité de changements que les unités opérationnelles de JLL devaient subir pour exécuter les nouveaux processus représentait un défi. « La sous-estimation de cet aspect culturel de la gestion du changement que nous devions intégrer dans le cycle de planification, … s’il y avait eu une meilleure appréciation de cela, nous aurions probablement été faits beaucoup plus rapidement », dit-il.
Outre les facteurs humains, l’automatisation signifiait également un changement technologique. « Nous avons introduit plusieurs nouvelles technologies qui devaient se connecter à un hub central, ce qui nécessitait un niveau de test intense pour synchroniser correctement tous les systèmes », dit-il. Même si cela a rendu le processus un peu plus long, l’équipe n’a pas perdu de temps pour réaliser la valeur du projet : « Nous n’avons pas attendu que les 22 pays soient mis en œuvre pour commencer à extraire de la valeur. Nous l’avons mis sur un marché, nous avons compris que l’analyse de rentabilisation avait des bases solides, puis nous avons continué à nous déployer dans les autres pays, de sorte que la valeur a été ajoutée en cours de route. »
L’offre et la demande
Un autre facteur compliquant le processus d’automatisation : ce ne sont pas seulement les employés et les systèmes informatiques de JLL qui ont dû s’adapter ; il y a aussi des exigences envers les fournisseurs.
« Dans un programme comme celui-ci, nous avons tendance à ignorer la transformation nécessaire des fournisseurs », explique Thomas. JLL doit échanger des données avec ses fournisseurs via le nouveau cadre, ce qui signifie qu’ils doivent également prévoir et mettre en œuvre le programme. « Nous ne sommes peut-être pas toujours la priorité absolue pour eux, car ils ont également toute une gamme de programmes qu’ils doivent suivre pour leur entreprise », prévient-il.
Il recommande d’être transparent avec les fournisseurs dès le début du processus, de définir les exigences et les avantages, et de leur laisser le temps de s’adapter.
Les fournisseurs peuvent également faire ou défaire des projets d’automatisation comme celui-ci d’autres manières. « Après la première mise en œuvre, nous avons compris que les données des fournisseurs ne sont pas toujours propres », dit-il. « La capture de données nécessitera un bon programme de qualité des données autour d’elle. »
Sur la base de son expérience acquise dans l’automatisation du source-to-pay chez JLL, Thomas dit qu’il adopterait une approche légèrement différente des futurs projets d’automatisation, en prenant le temps de comprendre les besoins de localisation plus tôt dans le processus et en lançant le processus de gestion du changement beaucoup plus tôt, afin qu’il progresse de concert avec les changements technologiques.
Bien que Thomas s’attarde sur les retards causés par certaines décisions précoces, il dit qu’il n’a fallu que quelques mois pour que la transformation commence à produire des résultats. « Une fois que nous avons commencé à les voir, cela a dépassé toutes les attentes. Cela nous a ensuite permis de démontrer que nous devions aller plus vite sur ces autres marchés, et il nous a été assez facile d’accélérer la mise en œuvre des autres pays.
Grâce au projet, JLL constate un traitement plus rapide des factures et un plus grand volume de paiements effectués par voie électronique, ce qui réduit encore les coûts.
Fort du succès du projet d’automatisation source-to-pay, Thomas a fait en sorte d’étendre l’utilisation de automatisation intelligente chez JLL l’un des quatre impératifs stratégiques pour son équipe au cours des deux ou trois prochaines années. Les trois autres permettent un environnement de travail hybride ; rendre l’infrastructure informatique sécurisée mais adaptable ; et offrir une expérience utilisateur intuitive.
L’automatisation du source-to-pay joue également un rôle dans certains d’entre eux : le travail hybride est beaucoup plus simple lorsque vous n’avez plus besoin d’accéder physiquement à des documents tels que des bons de commande ou des factures, tandis qu’une expérience utilisateur qui n’implique pas la numérisation de papiers et – le référencement de fichiers dans plusieurs systèmes à l’écran est également plus susceptible d’être intuitif.
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