Quelle est la différence entre l'automatisation intelligente (IA) et la RPA ?
Alors que l'automatisation des processus par la robotique (RPA) reste une partie essentielle de l'outil de base pour automatiser les tâches répétitives et basées sur des règles, l'automatisation intelligente (IA) représente l'évolution des capacités d'automatisation pour gérer des processus et des données plus complexes, apprendre au fil du temps et fournir des aperçus plus approfondis en intégrant l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) avec la RPA. En associant RPA et technologies cognitives, les organisations peuvent automatiser davantage de processus avec une plus grande efficacité et moins d'erreurs, et débloquer de nouvelles opportunités d'innovation et de croissance.
Qu'est-ce que l'automatisation des processus par la robotique (RPA) ?
La RPA est une technologie pour créer et exécuter des automatisations des processus métier (parfois appelées robots logiciels, ou « bots »), pour automatiser les tâches numériques. La RPA fonctionne en imitant les actions humaines, comme cliquer et taper, pour naviguer et interagir avec des applications et des systèmes via l’interface utilisateur, tout comme un humain le ferait pour accomplir un travail. Il est important de noter que la RPA nécessite des règles et une logique prédéfinies ainsi que des entrées de données structurées, où le format et l'emplacement des données sont cohérents à chaque répétition du processus automatisé.
Qu'est-ce que l'automatisation intelligente (IA) ?
L'automatisation intelligente, ou automatisation des processus intelligents (IPA), associe RPA et IA pour automatiser des processus complexes impliquant des données non structurées, la prise de décision et l'apprentissage. Elle combine l'efficacité de la RPA pour des tâches bien définies et basées sur des règles avec des outils cognitifs tels que l'apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP) pour traiter des documents, interpréter et répondre au langage naturel, et même détecter et corriger des erreurs, améliorant ainsi la résilience et la fiabilité de l'automatisation.
Comparer les avantages de la RPA par rapport à l'automatisation intelligente.
En règle générale, l'automatisation des processus commerciaux permet de gagner du temps, de réduire les erreurs et d'augmenter l'efficacité. Mais appliquer les bons outils d'automatisation, qu'il s'agisse de RPA autonome ou d'une plateforme d'automatisation intelligente holistique, à la bonne tâche peut apporter des avantages supplémentaires, allant de la libération de ressources pour des travaux stratégiques à plus forte valeur ajoutée à la transformation des modèles opérationnels et à l'accélération de la croissance.
Les principaux avantages de la RPA :
- Efficacité et économies : la RPA augmente l'efficacité et permet d'économiser du temps et des coûts en automatisant les tâches répétitives.
- Attribution des ressources : la RPA libère des ressources humaines pour un travail plus stratégique et à valeur ajoutée.
- Des résultats immédiats : la RPA nécessite généralement un temps d'implémentation court et offre un retour sur investissement immédiat.
- Précision et vitesse : la RPA exécute des tâches répétitives rapidement et sans erreurs, offrant une grande précision à grande vitesse.
Les avantages supplémentaires de l'automatisation intelligente :
- Processus et complexité des données : l'automatisation intelligente gère des processus complexes de bout en bout qui impliquent à la fois des données structurées et non structurées.
- Flexibilité à grande échelle : l'automatisation intelligente peut gérer la complexité et la diversité réelles des processus commerciaux, mais aussi s'adapter aux conditions et exigences commerciales en évolution.
- Amélioration continue : l'automatisation intelligente fournit des perspectives pilotées par l'IA pour améliorer la prise de décision commerciale tout en améliorant continuellement la performance de l'automatisation grâce à l'apprentissage automatique et aux retours d'expérience.
- Portée de l'automatisation élargie : l'automatisation intelligente permet l'automatisation de plus de tâches, de processus et de flux de travail, réduisant le besoin d'intervention humaine et permettant une transformation opérationnelle.
Cas d'utilisation de la RPA et de l'automatisation intelligente par industrie.
Cas d'utilisation financière et comptable : le traitement des factures
L'application de la RPA pourrait automatiser :
- L'extraction de données : les robots RPA extraient des données à partir de formulaires de factures structurés, tels que les numéros de facture, les dates, les montants et les détails du fournisseur.
- Saisie des données : les bots saisissent les données extraites dans le système ERP de l'organisation.
- Validation : les bots valident les données en appliquant des règles prédéfinies, comme vérifier si les montants des factures correspondent aux montants des bons de commande.
L'automatisation intelligente étend l'automatisation à/aux :
- Données non structurées : l'automatisation intelligente utilise l'IA pour extraire des données à partir de factures non structurées, par exemple, des PDF scannés ou des images, ou lorsque le formatage n'est pas cohérent.
- La gestion des exceptions : l'automatisation intelligente applique l'apprentissage automatique pour reconnaître les motifs et résoudre les exceptions, comme identifier et corriger les écarts de montant de facture.
- La prise de décision : l'automatisation intelligente utilise l'IA pour signaler les factures suspectes pour détecter une fraude potentielle en se basant sur des données historiques à l'aide d'algorithmes de détection d'anomalies.
Cas d'utilisation des opérations de service : la gestion des tickets d'assistance client
L'application de la RPA pourrait automatiser :
- La création de ticket : les bots RPA créent des tickets d'assistance en extrayant des données structurées à partir de formulaires web ou d'emails.
- Le routage : les bots dirigent les tickets vers l'équipe de support appropriée en fonction de règles prédéfinies, telles que le type de problème ou la priorité sélectionné par le client.
- Les mises à jour du statut : les bots mettent à jour les progrès en enregistrant les statuts des tickets dans le système de support.
L'automatisation intelligente étend l'automatisation à/aux :
- Le traitement du langage naturel (NLP) : l'automatisation intelligente utilise le NLP pour analyser les données non structurées dans les communications avec les clients, y compris les e-mails et les journaux de chat, afin de créer et de catégoriser les tickets d'assistance.
- L'analyse des avis : l'automatisation intelligente applique l'analyse des avis pour prioriser les tickets en fonction de l'avis des clients.
- Réponses automatisées : l'automatisation intelligente utilise l'IA pour générer des réponses automatisées aux questions courantes.
Cas d'utilisation des services bancaires et financiers : le traitement des demandes de prêt
L'application de la RPA pourrait automatiser :
- La collecte des données : les bots RPA collectent des données structurées à partir des formulaires de demande de prêt, telles que les informations sur le demandeur, le revenu et le montant du prêt.
- Le dépistage initial : les bots effectuent un premier tri en vérifiant les données des candidats par rapport à des critères prédéfinis, tels que les seuils de score de crédit et les exigences de revenu.
- Le chargement des documents : les bots téléchargent les documents nécessaires dans le système de gestion de documents.
L'automatisation intelligente étend l'automatisation à/aux :
- Traitement des documents : l'automatisation intelligente utilise l'IA pour analyser des documents non structurés, par exemple, des relevés bancaires et des déclarations fiscales, afin d'extraire des informations financières pertinentes.
- L'évaluation des risques : l'automatisation intelligente applique des modèles d'apprentissage automatique pour évaluer le risque des demandes de prêt, en prenant en compte des facteurs plus complexes tels que les habitudes de dépense et la stabilité financière.
- La prise de décision automatisée : l'automatisation intelligente fournit des recommandations d'approbation ou de rejet de demandes des souscripteurs.
Cas d'utilisation des ressources humaines : l'intégration des employés
L'application de la RPA pourrait automatiser :
- Le renseignement de formulaire : les bots RPA renseignent des formulaires d'intégration structurés avec les renseignements des employés, tels que les informations personnelles, le titre du poste et la date de prise de fonctions.
- La création de compte : les bots créent des comptes utilisateur dans les applications de travail et les systèmes d'enregistrement, tels que les e-mails, les logiciels RH et les systèmes de contrôle d'accès.
- La notification : les bots envoient des e-mails de bienvenue et des notifications aux responsables et aux départements concernant la nouvelle recrue.
L'automatisation intelligente étend l'automatisation à/aux :
- La vérification des documents : l'automatisation intelligente utilise l'IA pour vérifier les documents des nouvelles recrues, tels que les pièces d'identité, les certifications et les contrats de travail.
- L'intégration personnalisée : l'automatisation intelligente soutient des expériences d'intégration personnalisées en analysant l'expérience antérieure et les exigences du poste pour planifier les programmes de formation et les ressources en conséquence.
- Le suivi de la conformité : l'automatisation intelligente veille à ce que la formation obligatoire en matière de conformité et la documentation sont complétées et suivies, en envoyant des rappels et des mises à jour aux nouvelles recrues et aux responsables des ressources humaines.
Cas d'utilisation de la production industrielle : la gestion de la chaîne d’approvisionnement
L'application de la RPA pourrait automatiser :
- Le traitement des commandes : les bots RPA automatisent le traitement des bons de commande, en extrayant des données structurées des formulaires de commande et en les saisissant dans le système de gestion de la chaîne d'approvisionnement.
- Les mises à jour des stocks : les bots mettent à jour les niveaux de stock en temps réel à mesure que les commandes sont traitées et exécutées.
- Le suivi des envois : les bots suivent les expéditions et mettent à jour les informations de statut dans le système logistique.
L'automatisation intelligente étend l'automatisation à/aux :
- La prévision de la demande : l'automatisation intelligente utilise l'IA pour analyser les données historiques de ventes, les tendances du marché et des facteurs externes comme la météo et les indicateurs économiques afin de prévoir la demande.
- La gestion des fournisseurs : l'automatisation intelligente applique l'apprentissage automatique pour évaluer la performance des fournisseurs et optimiser la sélection des fournisseurs en fonction de la qualité, du coût et de la fiabilité.
- La maintenance prédictive : l'automatisation intelligente utilise l'IA pour prédire les pannes d'équipement et planifier la maintenance proactive.
Évolution des logiciels d'automatisation, de la RPA à l'automatisation intelligente et au-delà.
Une productivité en boucle
La technologie d'automatisation a parcouru un long chemin depuis ses débuts, où les équipes d'analyse informatique et commerciale rationalisaient les processus manuels grâce à des scripts et des macros basiques, offrant des gains d'efficacité significatifs, bien que limités dans leur portée. Mais ces automations naissantes, associées au développement de meilleurs outils de reconnaissance optique de caractères (OCR), aiguisent l'appétit des entreprises pour des solutions d'automatisation plus robustes et faciles à utiliser. Dans ce contexte, l'automatisation des processus par la robotique (RPA) a émergé, permettant aux organisations d'automatiser rapidement et de manière fiable des tâches banales, répétitives et basées sur des règles. Les Bots RPA pourraient fonctionner comme des humains en interagissant avec diverses applications logicielles via leurs interfaces utilisateur pour exécuter des tâches de travail telles que la saisie de données, le remplissage de formulaires, la génération de rapports et le traitement des transactions. La RPA à elle seule a créé un changement radical en matière de productivité et de précision, en particulier dans les opérations de back-office, libérant ainsi les travailleurs humains pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, stratégiques et créatives.
Conquérir la complexité
Au même moment où les limitations de la RPA devenaient plus apparentes face à des processus d'entreprise de plus en plus complexes impliquant des données non structurées et une prise de décision rapide, les technologies d'automatisation cognitive sous forme d'outils d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) prenaient leur essor. Cela a conduit à l'évolution de l'automatisation intelligente, un multiplicateur de force associant RPA et IA pour étendre les capacités d'automatisation de l'entreprise à des processus de bout en bout nécessitant un traitement cognitif et un apprentissage adaptatif. En s'associant avec le traitement intelligent des documents (IDP), l'automatisation intelligente peut travailler avec des données non structurées, effectuer des analyses avancées et prendre des décisions basées sur les données. Cette évolution a permis aux organisations d’automatiser non seulement des tâches routinières mais aussi des flux de travail complexes, améliorant ainsi considérablement l’efficacité opérationnelle et favorisant la transformation numérique.
Bienvenue à l'IA générative
L'évolution actuelle de la technologie d'automatisation est motivée par l'IA générative, un sous-ensemble de l'IA qui peut créer de nouveaux contenus et générer des insights quasi instantanés à partir de grands ensembles de données. L'association de l'automatisation intelligente avec la puissance de l'IA générative transforme l'automatisation, permettant une flexibilité jamais vue auparavant, accélérant l'ensemble du cycle de développement de l'automatisation et ouvrant la porte à de nouveaux cas d'utilisation créatifs. Par exemple, dans le domaine de la santé, l'IA générative peut révolutionner les soins aux patients en analysant de vastes quantités de données médicales pour générer des plans de traitement personnalisés et prédire les résultats des patients. De plus, elle peut aider à la découverte de médicaments en simulant diverses combinaisons moléculaires et en prédisant leur efficacité. Dans le service client, l'IA générative peut améliorer les chatbots en leur permettant de générer des réponses personnalisées et de fournir des aperçus plus approfondis sur le comportement des clients.
Automatisation agentique
La prochaine évolution de l'automatisation intelligente prend déjà forme sous la forme d'Agents IA et de l'automatisation agentique. Les Agents IA sont des entités qui combinent la puissance des grands modèles de langage (LLM) et de l'IA générative avec la capacité d'agir de manière responsable à travers des applications et des environnements. L'automatisation agentique implique l'exploitation des Agents IA intelligents pour créer des systèmes adaptatifs et qui s'auto-améliorent ayant le potentiel d'accroître considérablement la flexibilité opérationnelle, l'efficacité et l'innovation. La convergence des capacités de l'IA générative avec l'automatisation intelligente devrait définir une nouvelle génération de systèmes d'automatisation adaptatifs, intelligents et efficaces.
Choisir la bonne voie d'automatisation pour votre processus métier.
La large gamme de solutions d'automatisation complètes disponibles signifie qu'il est rarement nécessaire de choisir strictement entre la RPA et l'automatisation intelligente à grande échelle. En revanche, l'automatisation des processus métier implique de sélectionner les bons outils d'automatisation à appliquer pour chaque processus ou flux de travail. Une évaluation robuste des attributs de processus et des exigences opérationnelles aide à déterminer votre chemin vers le succès de l’automatisation pour atteindre vos objectifs commerciaux.
Répétitivité
Critères d'évaluation
Quelle est la fréquence et le volume de l'exécution de la tâche/processus ?
Applicabilité de la RPA
Les processus répétitifs à haute fréquence/volume sont des candidats idéaux pour la RPA.
Applicabilité de l'automatisation intelligente
Les processus de fréquence/volume moyen à élevé sont des candidats idéaux pour l'automatisation intelligente.
Logique
Critères d'évaluation
Dans quelle mesure la tâche/le processus suit-il un ensemble de règles ou de conditions prédéfinies ?
Applicabilité de la RPA
Des processus hautement définis conviennent à la RPA.
Applicabilité de l'automatisation intelligente
Les processus à la fois moins définis et très définis sont des candidats pour l'automatisation intelligente.
Structure de données
Critères d'évaluation
Quel type(s) de données sont utilisés dans le processus (structuré vs. non structuré)? Les données doivent-elles être extraites, transformées ou traitées ?
Applicabilité de la RPA
Si des données structurées sont disponibles, la RPA est adaptée.
Applicabilité de l'automatisation intelligente
Tout type de données, y compris les données non structurées nécessitant une extraction et une transformation, convient à l'automatisation intelligente.
Complexité
Critères d'évaluation
Quel est le niveau de complexité du processus ? P. ex. Quel est le nombre d'étapes et de points de décision ?
Applicabilité de la RPA
Un grand nombre d'étapes avec peu de points de décision est le mieux adapté pour la RPA.
Applicabilité de l'automatisation intelligente
Tout nombre d'étapes et de points de décision convient à l'automatisation intelligente.
Taux de précision/taux d'erreur
Critères d'évaluation
Quelle est l'exigence ou l'objectif actuel en matière de précision et/ou le taux d'erreur du processus ?
Applicabilité de la RPA
La RPA peut offrir une grande précision.
Applicabilité de l'automatisation intelligente
L'automatisation intelligente peut offrir une grande précision.
Portée
Critères d'évaluation
Le processus est-il censé augmenter en volume ou en fréquence au fil du temps ?
Applicabilité de la RPA
La RPA peut évoluer efficacement pour des processus statiques et cohérents.
Applicabilité de l'automatisation intelligente
L'automatisation intelligente peut évoluer efficacement pour des processus avec des degrés de changement variables au fil du temps.
Applications/intégrations système
Critères d'évaluation
Combien d'applications/systèmes/bases de données le processus implique-t-il ?
Applicabilité de la RPA
La RPA est idéale pour interagir via des interfaces utilisateur.
Applicabilité de l'automatisation intelligente
L'automatisation intelligente est conçue pour plusieurs types de connexions/intégrations.
L'humain dans le processus
Critères d'évaluation
Dans quelle mesure la tâche ou le processus implique-t-il une intervention ou une supervision humaine ?
Applicabilité de la RPA
La RPA peut nécessiter des interventions humaines simples.
Applicabilité de l'automatisation intelligente
L'automatisation intelligente peut prendre en charge des flux de travail complexes comprenant une intervention humaine.
L'orientation client
Critères d'évaluation
Le processus a-t-il un impact direct/interagit-il avec les clients ou d'autres parties externes ?
Applicabilité de la RPA
La RPA peut être trop rigide pour les interactions avec les clients, mais peut offrir une grande précision pour les processus prédéterminés qui soutiennent les besoins des clients.
Applicabilité de l'automatisation intelligente
L'automatisation intelligente peut être suffisamment flexible et précise pour interagir directement avec les clients.
Dépendances
Critères d'évaluation
Y a-t-il des dépendances entre différentes tâches et processus au sein du flux de travail ?
Applicabilité de la RPA
La RPA est idéale pour les flux de travail à faible dépendance.
Applicabilité de l'automatisation intelligente
L'automatisation intelligente est conçue pour un nombre quelconque de dépendances de flux de travail.
Dynamiques/changements
Critères d'évaluation
Quel est le niveau de changement attendu au fil du temps pour le processus ? Le processus devra-t-il s’adapter rapidement aux changements des exigences commerciales ?
Applicabilité de la RPA
La RPA fonctionne mieux pour les processus statiques.
Applicabilité de l'automatisation intelligente
L'automatisation intelligente est flexible et adaptable, même automatiquement, aux changements de processus au fil du temps.
Commencez avec le système d'entreprise complet d'IA + automatisation.
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