IA + automatisation : pourquoi l’IA est la prochaine étape de l’automatisation
L’automatisation IA combine l’intelligence artificielle (IA) avec des systèmes automatisés pour rendre les processus plus efficaces. En associant les technologies d’IA avec des outils d’automatisation comme RPA, les organisations peuvent accélérer les flux de travail, améliorer la prise de décision et réduire leur dépendance à l’égard de l’intervention humaine.
Qu’est-ce que l’automatisation IA ?
Souvent appelée automatisation intelligente ou hyperautomation (un terme inventé par Gartner) l’automatisation IA représente l’intégration de capacités d’automatisation avancées avec des technologies d’IA. L’IA étend la portée de l’automatisation en permettant aux systèmes d’apprendre, de s’adapter et de prendre des décisions éclairées, accélérant chaque étape du cycle de vie de l’automatisation.
Le potentiel de l’association des technologies de l’IA aux outils d’automatisation tels que l’automatisation des processus par la robotique (RPA) est immense, car elle offre aux entreprises de nouvelles voies vers l’efficacité et l’innovation.
Automatisation IA contre BPM, RPA, et autres technologies.
Alors que l’automatisation traditionnelle et la gestion des processus métier (BPM) se concentrent sur des règles prédéfinies, l’automatisation alimentée par l’IA permet aux systèmes de s’adapter et d’apprendre. Parce que l’IA excelle à faire des prédictions et à prendre des décisions, tandis que les outils d’automatisation gèrent de manière fiable l’exécution entre les systèmes ou au sein de ceux-ci, elle peut insuffler à l’automatisation la flexibilité nécessaire pour répondre aux besoins et aux conditions de l’entreprise qui sont en constante évolution.
L’automatisation propulsée par l’IA repose sur l’intégration transparente de l’IA avec des technologies d’automatisation, y compris RPA et BPM, qui forment collectivement la base de l’automatisation intelligente. Contrairement à l’automatisation traditionnelle ou à la gestion des processus métier (BPM), qui reposent sur des approches basées sur des règles, l’IA introduit des capacités cognitives à l’automatisation, permettant aux systèmes de comprendre, d’apprendre et de prendre des décisions. Cette couche cognitive est ce qui définit l’automatisation propulsée par l’IA, lui permettant de gérer des tâches complexes qui nécessitent adaptabilité et perspicacité.
Les Agents IA sont la prochaine grande nouveauté dans cet écosystème. Les Agents IA incarnent la combinaison des capacités cognitives de planification, de prévision des résultats et de prise de décision, avec la capacité d’agir sur les systèmes de l’entreprise, tout en tirant continuellement un enseignement des données qu’ils traitent.
Comment l’IA et l’automatisation s’associent l’une à l’autre ?
Alors que l’IA et la technologie d’automatisation continuent d’évoluer, les organisations et les fournisseurs de solutions découvrent de plus en plus d’opportunités de tirer parti de leur complémentarité et d’étendre les avantages de l’IA à de nouveaux cas d’utilisation.
Ressources humaines : recrutement
Rôle de l’IA : l’IA analyse les CV et les données de candidature pour prédire les meilleurs candidats à un poste en fonction des compétences, de l’expérience et de l’adéquation.
Le rôle de l’automatisation : une fois que l’IA a identifié les meilleurs candidats, les systèmes d’automatisation planifient les entretiens, envoient des courriels de suivi et mettent à jour les systèmes de suivi des candidats.
Ventes : prévision
Rôle de l’IA : les modèles d’IA prédisent les tendances futures des ventes en analysant les données historiques des ventes, les conditions du marché et le comportement des clients pour prendre des décisions stratégiques.
Le rôle de l’automatisation : sur la base des prévisions de l’IA, l’automatisation ajuste les stratégies de vente, met à jour les systèmes de gestion de la relation client et lance des campagnes de marketing ciblées.
Sécurité informatique : détection des menaces
Rôle de l’IA : les systèmes d’IA prédisent et identifient les menaces potentielles pour la cybersécurité en analysant le trafic réseau et les modèles de comportement des utilisateurs.
Le rôle de l’automatisation : lorsqu’ils détectent une menace, les systèmes d’automatisation exécutent des protocoles de sécurité, tels que l’isolement des systèmes affectés, l’alerte des équipes informatiques et le lancement de processus de sauvegarde des données.
Avantages de l’association de l’IA à l’automatisation.
L’application de l’IA avec l’automatisation offre des avantages de grande envergure aux entreprises qui, en fin de compte, favorisent la transformation opérationnelle.
L’amélioration de l’efficacité vient en tête de liste des avantages, mais l’impact de processus plus rapides, sans erreur et rationalisés va au-delà des gains d’efficacité. En permettant l’automatisation non seulement des tâches de routine, mais également des flux de travail complexes et multifonctionnels, l’application de l’IA et de l’automatisation permet aux entreprises d’allouer leurs ressources plus efficacement et de se concentrer sur les initiatives stratégiques qui stimulent la croissance et l’innovation. Cette évolution axée sur l’efficacité peut à la fois stimuler la productivité et réduire les coûts d’exploitation.
Aux niveaux stratégique et tactique, la capacité de l’IA à traiter et à analyser rapidement les données à grande échelle peut redéfinir la vitesse de prise de décision, permettant aux entreprises de répondre au changement en temps réel.
L’association de l’IA à l’automatisation permet d’accroître la précision des opérations, de minimiser les erreurs et d’améliorer les performances globales. L’exécution précise de processus basés sur de grands volumes de données est particulièrement précieuse dans les secteurs où la conformité et la précision sont essentielles, comme la finance et la santé.
L’évolutivité et l’adaptabilité sont des avantages supplémentaires de l’automatisation alimentée par l’IA, qui permet aux entreprises de gérer des environnements de systèmes mixtes. Parce que les systèmes d’IA apprennent et s’adaptent, ils peuvent gérer un plus large éventail de tâches, de la simple saisie de données aux processus décisionnels complexes, offrant ainsi une flexibilité opérationnelle à la demande qui permet aux organisations de s’adapter rapidement à la croissance et à l’évolution des besoins de l’entreprise.
Impact de l’IA et de l’automatisation sur les emplois non techniques.
L’émergence de l’IA générative a accéléré l’impact des changements récents sur la nature du travail, les organisations ayant accéléré leur adoption des technologies d’automatisation.
Aujourd’hui, le potentiel de l’IA et de l’automatisation s’étend bien au-delà des rôles et tâches techniques traditionnels à des tâches qui ne sont pas typiquement associées à l’automatisation, telles que le service à la clientèle et les industries créatives. Dans ces domaines, l’IA, et en particulier l’IA générative, peut renforcer les capacités humaines plutôt que de remplacer l’exécution de tâches répétitives.
Dans le service à la clientèle, par exemple, l’IA peut travailler aux côtés d’agents humains pour faire remonter des conseils d’experts et exécuter des acrobaties de données multi-systèmes afin de permettre aux agents de se concentrer sur l’interaction avec le client, ce qui leur permet de traiter des problèmes plus complexes qui nécessitent de l’empathie et une compréhension nuancée. Dans le même temps, l’automatisation alimentée par l’IA peut traiter de manière autonome les demandes courantes des clients et fournir des réponses instantanées, améliorant ainsi l’expérience client tout en libérant du temps pour les ressources humaines.
De même, dans les industries créatives, l’IA peut aider à générer des idées ou du contenu, permettant aux créateurs humains de se concentrer sur l’affinage et le perfectionnement de leur travail.
IA pour les tâches et flux de travail non structurés
Les systèmes d’automatisation traditionnels reposent sur des règles prédéfinies et des données structurées, ce qui signifie qu’ils se heurtent à un mur lorsqu’ils sont confrontés à des flux de travail complexes et non structurés. L’IA, en revanche, est parfaitement adaptée aux processus et environnements non structurés dans lesquels les données sont souvent désordonnées, incohérentes ou incomplètes.
L’IA excelle dans le traitement et l’interprétation d’informations non structurées, telles que le texte, les images et le son, en utilisant des techniques avancées telles que le traitement du langage naturel (TLN) et la vision par ordinateur. Cela permet aux modèles d’IA de comprendre et d’extraire des informations significatives à partir de données qui seraient autrement inaccessibles aux systèmes d’automatisation conventionnels. En traitant les informations non structurées, l’IA permet aux entreprises d’accélérer les flux de travail qui étaient auparavant considérés comme trop complexes ou variables pour être automatisés.
Dans le secteur de l’assurance, par exemple, l’IA peut analyser des données non structurées provenant de formulaires de demande d’indemnisation, de courriels et de communications avec les clients afin d’automatiser le processus de traitement des demandes d’indemnisation. En interprétant le contexte et le contenu de ces documents, les systèmes d’IA peuvent faire des recommandations éclairées sur l’approbation des demandes, réduisant ainsi le temps de traitement et améliorant la précision.
De même, dans le service client, les chatbots propulsés par l’IA peuvent traiter les demandes qui impliquent des conversations non structurées, comprendre l’intention du client et fournir des réponses pertinentes.
Dans le domaine de la santé, l’IA peut traiter des données non structurées provenant de dossiers médicaux, de rapports de laboratoire et d’études d’imagerie afin de faciliter la prise de décision clinique et l’automatisation des tâches administratives. En extrayant des informations essentielles et en identifiant des modèles, les systèmes d’IA peuvent aider les professionnels de la santé à diagnostiquer des pathologies, à recommander des traitements et à mieux gérer les soins aux patients.
Optimiser la collaboration entre l’homme et l’IA
En maintenant un équilibre entre l’automatisation et la contribution et la supervision humaines, les entreprises peuvent exploiter le potentiel de l’IA tout en garantissant la confiance dans l’intégrité des décisions propulsées par l’IA. Le modèle « human-in-the-loop » (l’homme au courant), où l’intervention humaine affine et améliore les systèmes automatisés, est particulièrement important dans les scénarios où les décisions propulsées par l’IA nécessitent une validation ou un ajustement basé sur le jugement humain.
Les processus qui tirent parti de la collaboration entre l’homme et l’intelligence artificielle peuvent augmenter le temps disponible pour l’interaction humaine là où elle a une grande valeur, comme dans le domaine de l’expérience client.
Dans tous les cas, optimiser la collaboration entre l’homme et l’IA est un facteur clé du succès des flux de travail soutenus par l’IA et l’automatisation. Les meilleures pratiques pour favoriser une collaboration efficace consistent à intégrer l’accès aux automations propulsées par l’IA directement dans les applications de travail et à fournir une formation à la fois sur l’utilisation et l’objectif de la technologie, y compris la compréhension du système d’IA.
Une formation à l’utilisation efficace du système d’IA et à ses mécanismes sous-jacents, y compris les sources de données, peut grandement améliorer la réussite de la collaboration entre l’homme et l’IA. Comprendre ce que fait le système (son objectif et ses utilisations prévues) permet aux employés d’évaluer les performances de l’IA de manière critique et d’identifier les problèmes ou les biais éventuels. Cette prise de conscience permet aux utilisateurs quotidiens de déterminer si l’IA fonctionne comme prévu et s’aligne sur les objectifs et les normes de l’organisation.
L’utilisation optimale de l’IA est également soutenue par des mécanismes de contrôle solides. Une surveillance efficace des systèmes d’IA nécessite une approche à multiples facettes comprenant un contrôle continu, des analyses en temps réel, des audits réguliers et des analyses d’impact. Le contrôle continu consiste à surveiller en permanence les opérations du système d’IA afin de détecter les anomalies, les problèmes de performance ou les écarts par rapport au comportement attendu. Des audits réguliers portant sur les algorithmes du système, l’utilisation des données et les processus décisionnels contribuent à maintenir la transparence et la responsabilité.
Au niveau de l’organisation, les analyses d’impact qui évaluent les effets généraux des systèmes d’IA sont essentielles pour garantir leur succès à long terme et leur application en toute sécurité dans le cadre des activités de l’entreprise. Évaluer si l’application atteint les objectifs visés et identifier les conséquences imprévues sur les employés, les clients et les opérations plus larges de l’entreprise permet d’éclairer la stratégie globale en matière d’IA et d’automatisation. Ce processus permet également d’ajuster ou d’améliorer le système d’IA, afin de garantir qu’il continue à apporter de la valeur tout en minimisant les risques potentiels.
IA adaptative : comment l’IA apprend au fil du temps
L’augmentation et l’automatisation du travail complexe et créatif dépendent de la capacité des systèmes d’IA à s’adapter au fil du temps et à s’améliorer par eux-mêmes grâce à des processus d’apprentissage continu.
Il se trouve au cœur de l’IA adaptative des mécanismes d’apprentissage avancés tels que l’apprentissage machine et l’apprentissage par renforcement, qui permettent aux systèmes d’IA d’affiner leurs performances et leurs capacités de prise de décision sans intervention humaine constante.
L’apprentissage machine permet à l’IA d’identifier des modèles et d’extraire des informations à partir d’énormes ensembles de données, ce qui lui permet de faire des prédictions et de prendre des décisions sur la base de données historiques. Et à mesure que les systèmes d’IA traitent davantage de données, ils continuent d’apprendre et d’améliorer leur précision et leur efficacité.
L’apprentissage par renforcement permet aux systèmes d’IA d’apprendre en interagissant avec leur environnement. Cela signifie que lorsqu’ils reçoivent des retours sur leurs actions, ces systèmes peuvent ajuster leurs stratégies pour maximiser les résultats souhaités. Cette approche traditionnelle d’essais et d’erreurs permet à l’IA de s’adapter à de nouveaux défis et d’optimiser ses performances au fil du temps, ce qui est particulièrement précieux dans le contexte de tâches créatives et complexes où les solutions ne sont pas toujours évidentes.
Exemples : les entreprises utilisant l’IA et l’automatisation.
Dans le paysage des entreprises, il existe d’innombrables exemples convaincants sur la façon dont l’IA et l’automatisation transforment les fonctions en travaillant ensemble pour optimiser les processus et exécuter des tâches complexes. L’application de la puissance combinée de l’IA et de l’automatisation à de nouveaux cas d’utilisation en entreprise continue de produire des résultats époustouflants. Quel que soit le secteur, les entreprises constatent un impact profond sur l’efficacité et l’innovation grâce à l’IA et à l’automatisation.
Petrobras, un géant multinational brésilien de l’énergie, a adopté une approche globale pour intégrer l’IA et l’automatisation dans ses opérations, sous la houlette de son DSI qui s’est fait le champion de la mise en œuvre de technologies avancées d’automatisation et d’IA générative. Le recours à l’automatisation propulsée par l’IA dans le seul service fiscal a permis d’économiser 120 millions de dollars en seulement trois semaines et d’accroître considérablement l’efficacité.
Un leader mondial dans l’exploitation minière durable, Vale a exploité l’IA pour automatiser la Process Discovery. En quelques jours, l’IA générative a identifié et documenté cinq processus d’automatisation à fort impact ; sans elle, ils auraient eu besoin de plusieurs mois pour faire surface. Cette Process Discovery rapide, dont la rapidité par rapport aux méthodes traditionnelles est 89 % supérieure, a non seulement permis à l’organisation d’économiser 121 000 heures, mais aussi de réaliser des économies annuelles de 5 millions de dollars.
Dans le domaine de la santé, l’IA et l’automatisation peuvent améliorer l’efficacité des processus et la précision opérationnelle tout en amplifiant la valeur humaine. Un exemple concret est l’application unique de l’hôpital du NHS de l’automatisation intelligente. L’hôpital a mis en place une automatisation sans précédent pour surveiller les fournitures d’oxygène 24 h/24 et 7 j/7. Cette automatisation a permis de réduire considérablement le risque d’erreur, en élevant les normes de soins aux patients, et la charge de travail des ressources, en libérant 1 500 heures de travail du personnel de l’hôpital.
Comme l’illustrent des exemples comme ceux-ci, l’IA et l’automatisation peuvent avoir un impact fondamental dans tout secteur pour non seulement optimiser et accélérer, mais aussi alimenter l’innovation et la transformation opérationnelle.
