Menu
À l’heure actuelle, l’énorme potentiel de l’automatisation dans les entreprises suscite beaucoup d’enthousiasme, en particulier en ce qui concerne l’automatisation des processus robotiques (RPA) et l’intelligence artificielle (AI). Ces deux technologies ont la capacité de générer des gains d’efficacité significatifs et de générer de nouvelles sources de valeur pour les organisations.
La première chose à comprendre est que RPA et AI sont des technologies très différentes, mais elles se complètent très bien. On peut utiliser RPA sans AI, et AI sans RPA, mais la combinaison des deux est puissante.
RPA
Les Robotic Process Automation (RPA) sont une classe de logiciels qui reproduisent des actions humaines exploitant des systèmes informatiques pour exécuter des processus métier. Ces robots logiciels imitent exactement ce que font les opérateurs humains (en se connectant à un système, en entrant des données, en cliquant sur Valider, en copiant et en collant des données entre systèmes, etc…) les systèmes sous-jacents tels que ERP, CRM et les applications Office, fonctionnent exactement comme elles l’ont toujours fait sans aucun changement nécessaire. Les licences pour les robots représentent une fraction du prix d’embauche de quelqu’un, puis avec cette technologie, on a la possibilité de travailler 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 ; Rendant le ROI important.
En plus des économies de coûts, RPA offre également d’autres avantages importants tels que la précision et la conformité (les robots exécuteront toujours le même processus à chaque fois) et une meilleure réactivité (ils sont généralement plus rapides que les humains et peuvent travailler à toutes heures). Ils sont également très agiles – un seul robot peut faire n’importe quel processus basé sur des règles sur lequel il sera paramétré, que ce soit dans la finance, les services à la clientèle ou des opérations.
IA
AI (intelligence artificielle) est la simulation de processus d’intelligence humaine par des machines, en particulier sur des systèmes informatiques. Ces processus comprennent l’apprentissage (l’acquisition d’informations et les règles d’utilisation de l’information), le raisonnement (en utilisant les règles pour parvenir à des conclusions approximatives ou définies) et l’auto-correction. Les applications particulières de l’IA comprennent les systèmes experts, la reconnaissance de la parole et la vision artificielle.
RPA & IA
Ces robots RPA sont basés sur des règles et ne sont pas auto-apprenants. Le logiciel peut être vraiment intelligent en termes de ce qu’il peut accomplir, mais les robots feront exactement ce pour quoi ils sont programmés. C’est à la fois leur plus grande force et leur plus grande faiblesse. Une force parce que vous devez être sûr que le robot effectuera le processus de manière conforme et précise, mais une faiblesse car elle empêche toute capacité d’auto-apprentissage.
Cette incapacité à apprendre par soi-même conduit à deux contraintes distinctes pour RPA, qui, heureusement, peuvent être traitées par des capacités d’IA.
Première contrainte
Premièrement, ces robots ont besoin de données structurées, que ce soit à partir d’une feuille de calcul, d’une base de données, d’un formulaire Web ou d’une API. Lorsque les données d’entrée ne sont pas structurées, comme un e-mail client, ou semi-structurées où les informations sont généralement disponibles mais sous des formats variables (tels que des factures), une intelligence artificielle peut être introduite pour en faire un format structuré.
Deuxième contrainte
La deuxième contrainte pour RPA est qu’il ne peut pas prendre de décisions complexes, c’est-à-dire qu’il ne peut pas utiliser de jugement dans un processus. Certaines décisions sont relativement simples et peuvent certainement être traitées par RPA, surtout si elles impliquent l’application de scores basés sur des règles à un petit nombre de critères spécifiques.
Mais qu’en est-il lorsque le jugement requis est plus complexe ?
Il peut y avoir plusieurs critères différents à prendre en compte, tous avec des pondérations différentes. Certains pourraient être plus pertinents pour certains clients, et pour d’autres, certains critères pourraient être complètement hors de propos. C’est là qu’un autre type d’intelligence artificielle, généralement appelé « raisonnement cognitif », peut être utilisé pour soutenir et améliorer les processus des solutions RPA.
La chose essentielle à retenir à propos des capacités d’IA est qu’elles sont très étroites dans ce qu’elles peuvent faire. Chacune des briques de l’IA possède ses spécificités, comme une IA qui peut reconnaître des visages, ou dialoguer avec un humain. L’IA doit être considérée en termes de capacités spécifiques et comment celles-ci peuvent être combinées pour créer une solution a plus haute valeur ajoutée.
Conclusion
Comme nous l’avons vu, RPA peut apporter des bénéfices significatifs en soi, mais la vraie valeur ajoutée ressort quand les deux travaillent ensemble. L’IA ouvre beaucoup plus de processus pour automatiser les processus robotiques, et permet d’automatiser beaucoup plus de processus, y compris lorsque des décisions doivent être prises à la place d’un humain.
En utilisant RPA & IA, l’ensemble des processus peuvent être reconfigurés. Les parties du processus qui, à l’origine, ont été chères à exécuter deviennent soudainement beaucoup plus faciles et moins chères à exécuter – elles pourraient donc être exécutées dès le début, plutôt que d’attendre jusqu’à la fin.
Certains processus existants sont conservés jusqu’à tard dans la journée, car il est plus facile pour le personnel de les traiter en masse, en particulier si cela implique de se connecter à plusieurs systèmes pour en extraire des informations pour chaque cas. Cela signifie que les délais d’exécution pour les cas qui arrivent le matin sont plus longs qu’ils ne devraient l’être.
Une solution automatisée peut se connecter aux systèmes concernés plusieurs fois par jour pour extraire les informations dès qu’elles sont disponibles. Puis les décisions pertinentes, prises au moyen de l’IA, peuvent alors être prises plus rapidement et plus efficacement, ce qui améliore les délais d’exécution et la satisfaction des clients.
En conclusion, lorsque vous démarrez un processus d’automatisation, il est crucial de prendre en compte tous les types d’automatisation dans votre stratégie, et la façon dont ils peuvent se soutenir et se compléter mutuellement pour atteindre vos objectifs commerciaux.
