Aperçu de l'automatisation intelligente

La reconnaissance optique des caractères (OCR), utilisée pour « lire » des documents papier ou digitaux (comme les PDF), illustre bien ce mélange. Traditionnellement, l'OCR dépendait d'un logiciel de reconnaissance de modèles qui identifiait les lettres ainsi que les nombres. Cependant, sa précision était limitée par la grande variété des polices de caractères, et surtout des écritures manuscrites.

L'essor du Machine Learning dans l'OCR est venu repousser cette limite. Un réseau neuronal de Machine Learning est capable de « lire » les caractères en identifiant des modèles uniques et en apprenant de nouveaux modèles pour tenir compte des variations. Au fil du temps, la technologie fait bien mieux la distinction entre Os et 0s ou 5s et Ss — elle reconnaît qu'un cercle plus étroit correspond plus fidèlement au modèle d'un zéro qu'à celui d'une lettre O. Voici d'autres applications de l'automatisation intelligente :

• Extraction d'informations dans des documents (DOX). Une évolution de l'OCR. La technologie DOX extrait des données formatées d'en-têtes et de tableaux de feuilles de calcul (données structurées) ainsi que de documents scannés (données non structurées). Les entreprises parviennent ainsi à traiter rapidement de grands volumes de factures, commandes d'achat, reçus, formulaires et d'autres documents, et à s'assurer qu'ils correspondent à d'autres enregistrements.

• Interactions intelligentes avec les clients. Grâce au traitement du langage naturel, les chatbots intelligents fondés sur l'automatisation des processus donnent des réponses personnalisées aux clients dans le respect du contexte. Ces capacités accélèrent les délais de réponse et améliorent la satisfaction client globale tout en réduisant la charge de travail pour l'équipe chargée du support.

• Maintenance prédictive. En analysant en continu les données historiques et les données des capteurs en temps réel, la technologie d'automatisation intelligente des processus détecte de manière précoce les signes de défaillance des équipements. Les équipes de maintenance peuvent alors planifier les interventions en temps voulu et ajuster les intervalles d'entretien, ce qui réduit les temps d'arrêt et les coûts de réparation.

Voilà comment l'IA automatise des processus auparavant manuels, avec à la clé une hausse considérable de la précision et de la rapidité. Dans cet article, nous découvrirons comment cette automatisation améliore la prise de décision, rationalise les workflows de maintenance et augmente l'efficacité opérationnelle pour les entreprises et ses collaborateurs humains.

Composantes de l'automatisation intelligente

L'automatisation intelligente compte trois composantes principales. Ensemble, elles forment un cadre stratégique conçu pour augmenter l'efficacité opérationnelle en entreprise :

1. Intelligence artificielle (IA) : technologies permettant aux ordinateurs d'apprendre et de résoudre des problèmes comme les humains. Le Machine Learning, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'IA générative sont des branches de l'IA.

1. Gestion des processus métier : composante englobant la conception, l'exécution et l'optimisation de processus digitalisés selon des règles formelles.

1. Automatisation robotisée des processus (RPA) : robots logiciels qui exécutent des tâches manuelles répétitives, à faible valeur ajoutée comme l'extraction de données.

Comment fonctionne l'automatisation intelligente ?

Afin de comprendre le fonctionnement de l'automatisation intelligente, intéressons-nous d'abord à deux formes plus basiques d'automatisation :

L'automatisation des processus traditionnelle désigne l'utilisation de logiciels et de technologies suivant des règles programmées afin d'automatiser des processus répétés. L'intégration de multiples processus automatisés donne naissance à un processus de bout en bout que l'on nomme orchestration des workflows.

L'automatisation robotisée des processus est une composante primaire de la BPA. Elle correspond aux bots programmés pour imiter des actions humaines dans le but d'accomplir des tâches répétitives. Lorsqu'ils sont intégrés dans les systèmes de l'entreprise, les bots RPA sont capables d'automatiser un large éventail de tâches fondées sur des règles.

L'automatisation intelligente des processus correspond à la prochaine évolution. Elle intègre des techniques d'IA avancées, notamment le Machine Learning (ML) et le traitement du langage naturel (NLP), ainsi que l'automatisation robotisée des processus pour accomplir des tâches complexes pour lesquelles elle n'est pas nécessairement préprogrammée. Elle peut aussi déduire le contexte métier derrière les données et apprendre de ses expériences, ce qui la rend bien plus flexible que les anciennes formes d'automatisation. Voici quelques exemples :

• Dans le processus Lead-to-Cash (le cycle allant de l'acquisition de prospects à leur transformation en clients qui paient), les équipes commerciales peuvent utiliser l'automatisation des processus pour créer des commandes client à partir de données structurées (par exemple une feuille de calcul Microsoft Excel) ou de données non structurées (un PDF scanné notamment). Elles peuvent réinvestir le temps gagné dans la fourniture d'un service client personnalisé.

• Dans le cadre du processus Hire-to-Retire (le cycle allant du recrutement de collaborateurs à la gestion de leur départ en passant par la gestion de leur carrière), les équipes RH peuvent utiliser l'automatisation intelligente pour trier les CV pendant le recrutement.

Pourquoi l'automatisation intelligente est-elle importante ?

L'automatisation intelligente est importante, car elle allie l'efficacité des processus automatisés fondés sur des règles et des fonctionnalités avancées d'intelligence artificielle, capables d'analyser des données complexes et d'apprendre de leurs expériences. Les entreprises automatisent des tâches qu'il était auparavant impossible d'automatiser, avec pour résultat plus de cohérence, une meilleure prise de décision et une réduction des coûts d'exploitation.

Les avantages de l'automatisation intelligente

Soutenues par l'automatisation intelligente, les entreprises rationalisent leurs processus et prennent de meilleures décisions, ce qui leur donne les avantages suivants :

• Hausse de l'efficacité, de la précision et de la cohérence  : les systèmes d'IA exécutent des tâches répétitives dans le cadre d'une automatisation accrue. La productivité augmente et les travailleurs humains ont plus de temps pour les activités stratégiques à plus forte valeur ajoutée.

• Amélioration du retour sur investissement  : compte tenu de la réduction des coûts, du gain de temps et de l'atténuation des risques offerts par l'automatisation intelligente, les entreprises qui investissent dans cette technologie peuvent escompter un retour sur investissement significatif.

• Amélioration de l'expérience client  : les chatbots personnalisent le support client 24 h/24. Plus une entreprise résout le problème d'un client rapidement, moins ce client sera tenté d'aller voir la concurrence.

Défis de l'automatisation intelligente

Les avantages sont évidents. Toutefois, les entreprises qui adoptent l'automatisation intelligente des processus doivent se tenir prêtes à affronter les potentiels effets sur leurs collaborateurs.

Si certains collaborateurs se sentiront peut-être déchargés de tâches sans intérêt, d'autres pourraient se sentir menacés. La direction peut calmer cette anxiété en mettant en œuvre des politiques qui encouragent la montée en compétences et la reconversion des collaborateurs. Dans l'idéal, l'entreprise verra émerger des penseurs plus stratégiques et créatifs axés sur l'innovation — leurs décisions étant renforcées par des insights fournis par l'IA.

Les entreprises qui envisagent d'adopter l'IA doivent aussi se pencher sur les préoccupations liées au biais de l'IA, à la transparence sur son mode de déduction et à la responsabilité. En entreprise, ce sont autant de sujets qu'un comité d'éthique de l'IA peut aider à définir.

Autre point important, la dette technique. Elle survient pendant la migration vers l'IA alors même que les applications héritées sont maintenues. Des facteurs tels qu'une mauvaise qualité des données, une infrastructure inadaptée et des lacunes de compétences sont susceptibles de freiner l'automatisation intelligente dans les entreprises. Grâce à l'IA, les entreprises peuvent réduire des années de dette technique en automatisant les tâches opérationnelles, entre autres le réusinage de code, une tâche récurrente pour les développeurs.

Technologies d'automatisation intelligente

L'automatisation est dite intelligente lorsque les entreprises appliquent des technologies d'IA à l'automatisation des processus traditionnelle. Voici quelques exemples de technologies :

• Intelligence artificielle
  L'IA est le socle de l'automatisation intelligente, puisqu'elle aide les systèmes à traiter des informations, à identifier des modèles et à prendre des décisions sans intervention humaine. Contrairement à l'automatisation traditionnelle qui respecte des règles prédéfinies et repose sur des données structurées, les systèmes pilotés par l'IA analysent des données complexes — tant structurées que non structurées — pour en extraire des insights et s'adapter aux nouvelles informations. Fortes de cette technologie, les entreprises automatisent la prise de décision, gagnent en efficacité et en précision à un niveau inédit par rapport à l'automatisation fondée sur les règles.
• Machine learning
  Le Machine Learning est une branche de l'IA qui implique des algorithmes complexes. Il offre des fonctionnalités avancées de reconnaissance de modèles, bien supérieures aux méthodes statistiques traditionnelles. S'appuyant sur des jeux de données vastes et variés, les modèles fournissent des insights qui éclairent la prise de décision en temps réel. En plus d'apprendre en continu, le Machine Learning a la capacité de s'adapter en fonction des actions passées et des résultats de ses recommandations.
• Traitement du langage naturel
  Le NLP est un sous-domaine du Machine Learning spécialisé dans les tâches fondées sur le langage et dans les données vocales et textuelles non structurées qui les accompagnent. Le NLP permet aux chatbots et aux assistants virtuels de comprendre les commandes humaines grâce au langage naturel, les sentiments et l'intention étant pris en compte pour fournir des réponses personnalisées. L'entreprise propose alors un meilleur service client. La classification automatisée des documents est une autre application du NLP. Elle accélère l'acheminement et le traitement, facilite la conformité et améliore la gestion des documents. Le NLP peut aussi entrer en jeu lorsque les développeurs sont en pleine programmation. L'aide apportée est vaste, de suggestions de code à la génération de documents en passant par le débogage.
• Vision par ordinateur
  La vision par ordinateur désigne l'application de l'automatisation intelligente aux informations visuelles (comme les images ou les vidéos). Les entreprises peuvent l'utiliser pour des tâches comme le suivi et l'inspection de l'usure sur les transformateurs, les sous-stations et les lignes d'alimentation du réseau électrique.

Cas d'utilisation de l'automatisation intelligente

Les entreprises automatisent d'ores et déjà des processus de façon intelligente. Voici quelques exemples :

• Fonction Finance et comptabilité
  La fonction Finance et le service comptabilité des entreprises utilisent l'automatisation intelligente pour accélérer un large éventail de workflows. Dans le cadre du traitement des factures, cette technologie extrait des données des factures et les contrôle par rapport aux commandes d'achat. Dans la gestion des dépenses, l'automatisation intelligente sert à catégoriser les dépenses des collaborateurs et à repérer toute anomalie. Dans le reporting financier, elle consolide les données de sources multiples, génère des rapports et garantit la conformité avec les réglementations.

• Logistique de la Supply Chain
  L'automatisation intelligente favorise la résilience des Supply Chains en améliorant la gestion des stocks, en automatisant le réapprovisionnement et en optimisant les itinéraires. Ce faisant, elle raccourcit les délais de livraison, réduit les coûts, les ruptures de stock et les surstocks, et augmente la transparence grâce au suivi des expéditions en temps réel.

• Automatisation du service client
  Les entreprises appliquent de plus en plus l'automatisation intelligente pour simplifier le service client. Les chatbots et les assistants virtuels par exemple gèrent des demandes de clients et les assistent. Si un problème s'avère trop complexe, ils redirigent le client vers un agent humain du service concerné.

  L'IA peut aussi analyser les avis et les interactions des clients afin de comprendre leur ressenti et d'améliorer les stratégies de réponse. On parle alors d'analyse du ressenti.

L'avenir de l'automatisation intelligente

L'adoption de l'automatisation intelligente des processus préserve la compétitivité. Les entreprises qui l'orchestrent stratégiquement avec l'automatisation traditionnelle et des systèmes d'IA agentique peuvent s'attendre à gagner en productivité, en précision et à faire des économies sur leurs processus de bout en bout.

Les agents d'IA sont capables de se spécialiser dans des tâches plus complexes. C'est pourquoi ils collaborent avec différents services et dans des entreprises diverses et variées. Imaginez un agent d'IA gérer les stocks et la livraison de composants sur la Supply Chain, et collaborer avec un autre pour suivre les factures et les livres associés.

La charge de ces workflows répétitifs ne repose plus sur les équipes humaines, désormais libres de se consacrer à des missions à plus forte valeur ajoutée dans la R&D, la responsabilité sociale ou le support technique. Ces métiers requièrent des compétences que l'IA peine à acquérir telles que l'empathie, la formation d'idées et la nuance.

En investissant dans l'automatisation intelligente et la montée en compétences des talents humains, les entreprises se dotent de collaborateurs optimisés par l'IA, et non remplacés par elle. La collaboration entre la technologie et les individus recèle un potentiel d'efficacité qui semblait auparavant impossible.