Dans les processus réglementaires, agir ne suffit plus… Encore faut-il pouvoir prouver, dossier par dossier, que les diligences attendues ont bien été réalisées. Pour un acteur de l’assurance confronté à la recherche de bénéficiaires de contrats en déshérence, ALDEMIA a conçu un automate UiPath capable d’industrialiser les recherches préliminaires et la production de preuves associées. Une démarche qui montre comment l’automatisation peut renforcer à la fois la conformité, la traçabilité et la performance Métier.

Quand la conformité exige autant de preuves que d’actions

Dans un environnement réglementé, la conformité ne repose pas uniquement sur la bonne exécution des actions attendues : elle dépend aussi de la capacité à les démontrer de manière fiable, homogène et opposable. Ce point est particulièrement sensible dans l’assurance, notamment lorsqu’il s’agit de rechercher les bénéficiaires de contrats en déshérence. La loi Eckert impose en effet aux assureurs de mener des recherches actives, mais aussi de conserver les preuves des démarches entreprises. L’enjeu n’est donc pas seulement opérationnel mais devient également réglementaire, documentaire et organisationnel.

Ce type de processus soulève plusieurs questions structurantes : comment fiabiliser les traitements répétitifs ? Comment réduire la dépendance aux pratiques individuelles ? Comment garantir une traçabilité dossier par dossier ? Ou encore, comment préserver l’expertise humaine là où elle apporte une vraie valeur ? L’automatisation apporte dès lors une réponse pertinente, lorsqu’elle est pensée comme un levier de maîtrise, et non comme une simple accélération technique.

Industrialiser un processus sensible sans automatiser la décision métier

Un acteur du secteur de l’assurance devait structurer la recherche de bénéficiaires de contrats en déshérence dans un contexte fortement encadré. Avant l’intervention d’ALDEMIA, aucun automate n’était en place sur ce périmètre : les recherches étaient réalisées manuellement par des généalogistes, à partir de différentes sources d’information. Elles impliquaient de consulter des sites ou fichiers, de renseigner des critères de recherche, d’analyser les premiers résultats, de détecter d’éventuelles présomptions et de conserver les preuves des investigations menées.

Cette activité mobilisait fortement les équipes sur des tâches répétitives et préparatoires. Or, la valeur ajoutée des généalogistes réside d’abord dans l’analyse des situations complexes : homonymes, correspondances partielles, variations orthographiques, adresses incomplètes ou résultats ambigus. Le véritable enjeu consistait donc à industrialiser les recherches préliminaires sans automatiser la décision Métier. L’objectif n’était pas de remplacer l’analyse humaine, mais de la recentrer sur les cas qui exigent discernement, expertise et qualification.

Le véritable risque : ne pas pouvoir prouver les diligences réalisées

Dans ce type de processus, le risque ne tient pas uniquement au temps passé sur les recherches mais surtout à la capacité de démontrer que les bonnes démarches ont été menées, selon des règles homogènes, avec des preuves correctement conservées. Un processus manuel peut être rigoureux, mais reste difficile à auditer si les pratiques varient selon les personnes, les sources consultées, les critères appliqués ou les modalités de conservation des résultats.

Cette variabilité devient particulièrement sensible lorsque chaque dossier doit pouvoir être justifié. C’est là que se joue la différence entre conformité réelle et conformité démontrable. Une recherche peut avoir été effectuée, mais perdre de sa valeur si la preuve associée est incomplète, hétérogène ou difficilement exploitable. L’enjeu était donc de transformer une pratique manuelle et empirique en processus formalisé, reproductible et traçable. Autrement dit : passer d’une logique d’action à une logique de preuve maîtrisée.

La méthode ALDEMIA pour automatiser, tracer et sécuriser

ALDEMIA est intervenu pour concevoir et livrer un automate UiPath opérationnel, dans le cadre d’un forfait. La démarche a d’abord consisté à formaliser le processus Métier afin de traduire les pratiques existantes en règles exploitables par un automate. Un premier périmètre de recherche a été cadré autour de plusieurs sources, dont le fichier des personnes décédées, les Pages Blanches, les Pages Jaunes et d’autres sites.

L’automate devait exécuter les recherches préliminaires, conserver les preuves associées et structurer les éléments rattachés aux dossiers concernés. La solution a ensuite été enrichie par lots complémentaires afin d’étendre progressivement le champ des recherches. Cette approche progressive était nécessaire, car chaque source pouvait présenter ses propres contraintes : modalités de recherche spécifiques, temps de réponse variables, comportements techniques particuliers ou limites face à l’automatisation. La démarche a également intégré un principe clé : maintenir l’analyse humaine sur les situations ambiguës.

Lorsqu’une recherche faisait apparaître une présomption, un homonyme ou une correspondance partielle, la qualification restait confiée aux généalogistes. Cette répartition claire entre automatisation et expertise Métier a permis d’industrialiser les tâches répétitives tout en préservant la responsabilité humaine sur les décisions nécessitant du discernement.

80 % de temps gagné et une traçabilité renforcée

La mission a permis de transformer un processus manuel, répétitif et chronophage en dispositif automatisé, structuré et traçable. Le gain de temps Métier constitue dès lors l’un des résultats les plus visibles. L’automatisation des recherches préliminaires a permis d’économiser environ 80 % du temps consacré à ces tâches pour une équipe de six généalogistes. Les équipes ont ainsi pu se recentrer sur leur cœur de valeur : l’enquête, l’analyse des présomptions, la qualification des homonymes et la confirmation ou l’infirmation des pistes complexes. La capacité de traitement a également été renforcée.

L’automate pouvait fonctionner 16 heures par jour, 5 jours sur 7, contribuant à améliorer la régularité du traitement et à absorber des volumes plus importants. Mais l’apport le plus structurant réside dans la traçabilité : en produisant automatiquement les preuves de recherche, la solution a permis de documenter les démarches réalisées de manière plus homogène. Les sites consultés, les critères appliqués et les résultats observés pouvaient être rattachés plus clairement aux dossiers concernés. L’automatisation a ainsi contribué à réduire les risques liés à une constitution manuelle des justificatifs, tout en renforçant la capacité de l’assureur à démontrer les diligences réalisées.

Les clés d’une automatisation réellement maîtrisée

Cette mission met en lumière un enseignement central : dans les processus réglementaires sensibles, l’automatisation crée de la valeur lorsqu’elle structure autant qu’elle exécute. Elle permet d’industrialiser les tâches répétitives et volumétriques, tout en renforçant la maîtrise opérationnelle. Elle améliore également la capacité à produire des preuves homogènes, exploitables et traçables. Elle clarifie enfin la frontière entre les tâches pouvant être automatisées et les décisions qui nécessitent une expertise humaine.

La production de preuves doit donc être intégrée dès la conception du processus. Elle ne peut être ajoutée après coup sans risquer de fragiliser la traçabilité. L’automatisation doit, par ailleurs, préserver l’intervention humaine lorsque l’interprétation reste nécessaire. Les cas ambigus, les présomptions et les correspondances partielles exigent en effet un discernement métier. La performance d’un automate ne se mesure donc pas uniquement à sa vitesse, mais aussi à sa capacité à fiabiliser, documenter et rendre le processus contrôlable.

Faire de l’automatisation un levier de conformité durable

Dans les organisations réglementées, la qualité d’un processus ne dépend pas seulement de son exécution. Elle dépend aussi de sa capacité à produire des preuves, à rester homogène dans le temps et à soutenir les décisions Métier. En industrialisant la recherche de bénéficiaires de contrats en déshérence, ALDEMIA a permis de transformer un processus manuel en dispositif plus structuré, plus régulier et plus traçable.

L’automatisation a pris en charge les recherches répétitives et la constitution des preuves, tandis que l’analyse humaine est restée au cœur des situations complexes… Pour les organisations confrontées à des processus sensibles, récurrents et fortement documentés, l’enjeu n’est pas seulement d’aller plus vite : iIl est de mieux maîtriser ce qui est fait, ce qui est prouvé et ce qui peut être contrôlé.