Qu'est-ce que l'automatisation intelligente ?

L'automatisation intelligente peut révolutionner les opérations commerciales en combinant les technologies d'automatisation et l'IA pour améliorer l'efficacité des entreprises, réduire leurs coûts et améliorer leur précision. Les données montrent que près de la moitié des entreprises utilisent l'automatisation d'une manière ou d'une autre pour réduire les erreurs et accélérer les tâches manuelles. L'automatisation intelligente va encore plus loin. Il est essentiel pour les entreprises de comprendre sa définition et ses différentes applications, car l'automatisation intelligente devient indispensable pour les entreprises du monde entier.

Qu'est-ce que l'automatisation intelligente (AI) ?

Parfois appelée « automatisation intelligente des processus », l'automatisation intelligente associe l'intelligence artificielle (IA) et l'automatisation pour améliorer et rationaliser les processus métier. L'automatisation intelligente utilise une combinaison de techniques, telles que l'automatisation robotisée des processus (ARP), le machine learning (ML) et le traitement du langage naturel (TLN), pour automatiser les tâches répétitives et extraire des informations des données.

L'automatisation intelligente peut améliorer un processus métier en effectuant des tâches telles que la saisie de données, le traitement de documents et la formulation de réponses de plus en plus complexes pour le service client. Par exemple, une entreprise peut utiliser le traitement du langage naturel reposant sur l'intelligence artificielle et d'autres algorithmes de machine learning pour automatiser les interactions avec le service client et résoudre rapidement les requêtes sans intervention humaine. De même, une compagnie d'assurance peut utiliser l'automatisation intelligente pour classer des documents d'une déclaration de sinistre sans la supervision d'un collaborateur. Des automatisations telles que celles-ci et bien d'autres peuvent être appliquées à de nombreux secteurs, notamment la finance, les soins de la santé, la fabrication et la vente au détail. L'automatisation intelligente peut offrir des avantages significatifs, mais elle nécessite une planification et une exécution minutieuses pour porter ses fruits.

Qu'est-ce que l'automatisation intelligente (AI) ?

• Intelligence artificielle/machine learning
• Plateforme intégrée
• Automatisation robotisée des processus

L'automatisation intelligente permet de satisfaire les clients, de réduire les coûts et d'améliorer les processus métier

Points à retenir

• L'automatisation intelligente exploite le machine learning avancé et de l'intelligence artificielle pour automatiser des tâches manuelles répétitives.
• L'automatisation intelligente a des applications à la fois pour les opérations orientées client, telles que le service client et pour les opérations internes, telles que la gestion des commandes.
• Les principaux avantages de l'AI sont la rapidité, les économies de coûts et l'élimination des erreurs pour les tâches répétitives. L'AI peut également identifier les tendances et suggérer des améliorations au fil du temps.
• L'une des difficultés techniques de l'automatisation intelligente réside dans l'intégration des systèmes et l'entraînement des algorithmes de machine learning. L'aspect humain est un autre problème. Comment communiquer les changements organisationnels relatifs à la manière de travailler ?
• L'implémentation de l'AI nécessite une combinaison de technologies, telles que des plateformes d'intégration et des processus métier ou encore des chatbots d'IA et des capteurs d'Internet des objets.

En quoi consiste l'automatisation intelligente ?

L'automatisation intelligente est une évolution de l'automatisation des processus métier. Elle est rendue possible grâce aux avancées des outils d'IA dans le cloud, tels que le machine learning, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et la vision informatique. Ils permettent aux entreprises d'automatiser des tâches jusqu'à présent jugées trop complexes ou axées sur l'humain pour que les machines puissent les accomplir.

Ces tâches incluent notamment la gestion des interactions du service client à l'aide d'un chatbot qui peut comprendre l'intention et fournir des réponses à l'aide d'un générateur de langage naturel ou transférer correctement un document d'assurance dans le cadre d'un dossier. Elles sont assistées par un modèle d'IA entraîné sur de grandes quantités de données pour prendre des décisions et formuler des recommandations. Cette combinaison d'automatisation robotisée des processus et d'intelligence artificielle peut éliminer le travail répétitif, mais pas entièrement prévisible. Le processus est ainsi amélioré et les collaborateurs peuvent davantage se concentrer sur les tâches plus complexes et à forte valeur ajoutée.

Comment fonctionne l'automatisation intelligente ?

Les systèmes d'automatisation intelligente sont conçus pour aider les entreprises à travailler plus efficacement. Par exemple, un processus d'automatisation intelligente peut aider un client à obtenir une réponse rapide via un chatbot sans intervention humaine. De même, un partenaire peut recevoir automatiquement une commande d'achat si les stocks sont faibles. Pour ce faire, il active un workflow qui suit les données de l'entreprise en temps réel, puis utilise l'intelligence artificielle pour prendre des décisions ou recommander les meilleures étapes à suivre. Il est conçu pour aider et améliorer la prise de décision humaine en présentant les faits de manière pertinente ou en réalisant des tâches répétitives qui demanderaient du temps et de l'attention aux collaborateurs.

Les principaux outils impliqués dans l'automatisation intelligente sont les logiciels d'automatisation des processus métier, les données opérationnelles et les services d'IA. Les algorithmes d'IA sont entraînés à l'aide de données opérationnelles afin de pouvoir effectuer diverses tâches, telles que la vision informatique pour un processus d'inventaire, la détection d'anomalies dans les transactions financières à haute fréquence ou la formulation de réponses nuancées dans les conversations de chatbots avec les clients et le transfert à un employé au bon moment.

Dans tous ces cas, l'automatisation intelligente renforce l'efficacité, apporte de la sérénité et réduit les erreurs dans le flot quotidien des transactions d'une entreprise. Les algorithmes de machine learning peuvent continuer d'apprendre au fil du temps pour détecter les tendances dans les données d'entreprise et même suggérer des améliorations à un workflow.

Pourquoi l'automatisation intelligente est-elle importante ?

L'automatisation intelligente joue un rôle essentiel pour aider les entreprises à être plus efficaces. En outre, elle permet d'établir une connexion plus étroite avec les clients et les autres parties prenantes. Grâce aux technologies de vision, de reconnaissance vocale, de traitement du langage et de réactivité reposant sur l'IA, l'automatisation intelligente peut renforcer les relations des entreprises avec leurs clients, décharger les collaborateurs des tâches chronophages et fournir des renseignements pour prendre des décisions en toute confiance au sein d'opérations commerciales rapides.

Imaginez l'avantage que vous pourriez avoir si une automatisation de la fabrication vous prédisait les pannes imminentes, commandait les pièces et planifiait la maintenance, le tout sur la base des données de l'activité collectées au quotidien, et ce, sans aucune intervention d'un expert humain. Qu'en serait-il si votre solution de clôture financière pouvait comprendre le contexte de documents écrits et les archiver afin de respecter la législation en vigueur. Les exemples abondent dans des secteurs aussi différents que les banques, la logistique ou la vente de prêt-à-porter. Les avantages ne cessent d'évoluer à mesure que les algorithmes de machine learning qui pilotent l'automatisation intelligente sont entraînés sur les jeux de données, améliorant ou suggérant des optimisations de conception de processus au fil du temps.

Automatisation intelligente et automatisation robotisée des processus (ARP)

L'automatisation intelligente englobe plus que la simple automatisation robotisée des processus (ARP). L'ARP est un type d'automatisation qui utilise des robots logiciels pour imiter les actions humaines et automatiser les tâches répétitives. En revanche, l'automatisation intelligente combine plusieurs technologies, dont la plateforme d'intégration en tant que service (iPaaS), l'intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) et le traitement du langage naturel (TLN), pour automatiser les processus complexes qui nécessitent une prise de décision humaine. L'automatisation intelligente permet non seulement d'automatiser les tâches répétitives, mais également d'aider les collaborateurs à prendre de meilleures décisions en leur fournissant des informations, des recommandations et des prévisions grâce à l'analyse de grands jeux de données.

Les 9 composants de l'automatisation intelligente

L'automatisation intelligente est une combinaison d'intégrations, d'automatisations des processus, de services d'IA et de technologies d'ARP qui fonctionnent ensemble pour exécuter des tâches répétitives et améliorer la prise de décision humaine. L'automatisation intelligente peut inclure le TLN, le ML, l'automatisation cognitive, la vision informatique, la reconnaissance intelligente des caractères et l'exploration de processus.

1. Intelligence artificielle (IA) : Capacité des machines, entraînées sur des ensembles de données volumineux, à effectuer des tâches qui nécessitent généralement une intelligence humaine, telles que la perception, le traitement du langage, l'apprentissage et la résolution de problèmes.
2. Plateforme d'intégration en tant que service (iPaaS) : Plateforme cloud qui permet aux entreprises d'intégrer plusieurs applications, systèmes et sources de données, et d'automatiser les workflows dans leur écosystème informatique.
3. Automatisation robotisée des processus (ARP) : Bots logiciels pouvant effectuer des tâches répétitives, telles que la saisie de données, le traitement des factures et les réponses du service client, avec une grande précision et une grande rapidité.
4. Traitement du langage naturel (TLN) : Capacité des machines à comprendre, interpréter et générer du langage humain, ce qui leur permet d'interagir avec les humains via des chatbots, des assistants vocaux et d'autres interfaces de conversation.
5. Machine learning (ML) : Sous-ensemble de l'IA qui permet aux machines d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances au fil du temps sans être explicitement programmées.
6. Automatisation cognitive : Combinaison de technologies d'IA et d'ARP pour automatiser les processus de prise de décision complexes nécessitant des capacités cognitives, telles que la reconnaissance de modèles et le raisonnement.
7. Vision informatique : Capacité des machines à interpréter et à analyser les données visuelles du monde réel, ce qui leur permet d'effectuer des tâches telles que la reconnaissance d'objets, l'analyse d'images et de vidéos et la navigation autonome.
8. Reconnaissance intelligente des caractères : Capacité des machines à reconnaître et à interpréter le texte manuscrit ou imprimé, ce qui leur permet d'automatiser des tâches telles que la saisie de données et le traitement de documents.
9. Exploration de processus : Utilisation de techniques d'IA et d'exploration de données pour analyser et optimiser les processus métier, permettant aux entreprises d'identifier les maillons inefficaces et d'améliorer les performances opérationnelles.

Avantages de l'automatisation intelligente

Grâce à l'automatisation intelligente, une entreprise peut augmenter sa productivité et son efficacité, améliorer l'expérience client, réduire ses coûts et prendre de meilleures décisions plus rapidement. L'objectif n'est pas de remplacer les experts humains, mais de les décharger afin qu'ils aient plus de temps pour des activités stratégiques et complexes qui participent au développement de l'entreprise.

1. Satisfaction client accrue : Fournit des réponses plus rapides et plus précises au service client en générant des réponses en langage naturel et en permettant aux collaborateurs humains de se concentrer sur les questions les plus difficiles.
2. Coût réduit : Accélère les tâches courantes, permet de ne pas payer des salariés qualifiés pour les tâches répétitives et automatise des tâches pouvant faire intervenir de grandes quantités de données et de documents.
3. Prise de décision améliorée : Fournit des informations et des analyses de données en temps réel, permettant d'améliorer la prise de décision à la volée et d'éclairer les stratégies commerciales.
4. Plus grande agilité : Aide les entreprises à suivre l'évolution des conditions du marché et des besoins des clients et à s'y adapter rapidement, ce qui leur permet de garder une longueur d'avance sur la concurrence.

Difficultés liées à l'automatisation intelligente

L'automatisation intelligente n'est pas toujours aisée en raison de la complexité de la technologie et de son évolution continue. En outre, l'intelligence artificielle reste un outil relativement neuf au sein des entreprises. En ce qui concerne la mise en œuvre de l'automatisation intelligente, deux domaines principaux sont problématiques : la technique et l'organisation.

Les principales difficultés techniques sont les suivantes :

• Complexité de l'intégration : L'automatisation intelligente nécessite souvent une intégration avec les systèmes et processus existants, ce qui peut être complexe et chronophage. Il peut être nécessaire d'intégrer des solutions d'IA aux systèmes existants, de gérer plusieurs fournisseurs et de veiller à la transmission fluide des données entre les systèmes.
• Problèmes de qualité des données : L'automatisation intelligente dépend fortement de la qualité des données et les entreprises peuvent avoir du mal à exploiter leurs données si elles sont cloisonnées, incomplètes ou inexactes. En outre, elles peuvent rencontrer des problèmes de sécurité. À cause de la mauvaise qualité des données, les solutions d'IA peuvent ne pas atteindre leur plein potentiel.
• Défis en matière de gouvernance et de conformité : Les entreprises doivent faire en sorte que les solutions d'IA répondent aux exigences réglementaires et respectent les politiques et procédures internes.
• Intégration aux systèmes existants : De nombreuses entreprises disposent d'anciens systèmes qui ne sont pas conçus pour fonctionner avec des technologies modernes d'automatisation intelligente. Leur intégration peut donc se révéler difficile, voire nécessiter une expertise technique onéreuse et un projet de développement personnalisé.
• Problèmes de sécurité : Les solutions d'IA peuvent introduire de nouveaux risques de sécurité, en particulier lorsqu'il s'agit de gérer des données sensibles ou d'interagir avec d'autres systèmes. Les entreprises doivent s'assurer que ces systèmes sont sécurisés et conformes aux normes et protocoles de sécurité applicables.

Les principales difficultés organisationnelles sont les suivantes :

• Manque de soutien au sein de la direction : Les dirigeants doivent définir la vision, les ressources et l'orientation pour que les projets d'automatisation intelligente aboutissent.
• Compréhension limitée du potentiel de l'IA : De nombreuses entreprises ne saisissent peut-être pas complètement les capacités et le potentiel de l'IA et ratent le coche ou ont des attentes irréalistes. Les dirigeants doivent se former s'ils veulent exploiter tout le potentiel de ces technologies.
• Pénurie de talents : Les professionnels qualifiés qui sont capables de concevoir, mettre en œuvre et maintenir l'AI peuvent faire défaut, ce qui complique la mise à l'échelle de ces projets.
• Gestion du changement : L'AI peut entraîner des changements importants dans les processus et les rôles fonctionnels. Il peut être difficile pour les salariés de s'adapter sans communication ni assistance appropriées. Les entreprises doivent faire en sorte que les salariés comprennent les avantages de l'AI et soient préparés aux changements.
• Incertitude quant au retour sur investissement : Mesurer le retour sur investissement des projets d'automatisation intelligente peut se révéler difficile, en particulier en ce qui concerne les avantages indirects, tels que l'augmentation de la productivité ou l'amélioration de l'expérience client. Les équipes doivent établir des indicateurs et des objectifs clairs pour leurs projets en matière d'AI et évaluer et rendre compte régulièrement de leur succès.

Cas d'utilisation de l'automatisation intelligente

Les applications de l'automatisation intelligente sont diverses et variées. De nombreux secteurs peuvent en bénéficier, y compris les soins de santé, la finance, la vente au détail, la fabrication industrielle, la logistique et les transports. Voici quelques exemples :

1. Les chatbots d'AI peuvent être utilisés pour traiter les demandes adressées au service client et répondre aux questions posées au service d'assistance, ce qui permet de résoudre efficacement les problèmes et d'offrir une expérience cohérente. Ce type de chatbot « ...nous permet de fournir rapidement des solutions pour les canaux émergents tout en garantissant à nos clients une expérience similaire, quelle que soit la façon dont ils interagissent avec nous », explique Michael Menendez, Vice-Président de l'informatique chez Exelon Corporation.
2. Algorithmes de ML associés à des capteurs d'Internet des objets (IoT) pour exécuter la maintenance prédictive dans les usines.
3. Bots numériques qui automatisent les tâches répétitives, telles que la saisie de données, le traitement des commandes ou la génération de factures, pour rendre les processus plus efficaces tout en fournissant des retours en temps réel sur l'activité.
4. Vision informatique qui peut gérer le suivi des activités, comme les inventaires, les tâches en cours et les mouvements de véhicules, dans la production et les transports.

Technologies d'automatisation intelligentes

L'automatisation intelligente résulte de la combinaison de plusieurs technologies en vue de la réalisation d'une tâche complexe. Ces technologies, qui s'articulent autour d'une plateforme d'automatisation des processus, sont les suivantes :

1. Automatisation robotisée des processus (ARP) : Bots logiciels qui effectuent très précisément et rapidement des tâches simples et répétitives, telles que la saisie de données ou la gestion de documents.
2. Bots de machine learning : Programmes qui s'intègrent aux systèmes métier pour simplifier les tâches répétitives en fonction de règles métier définies.
3. Systèmes d'Internet des objets (IoT) : Périphériques, capteurs et logiciels connectés qui communiquent via l'IoT à l'aide d'une application de gestion centralisée.
4. Chatbots : Chatbots d'IA qui utilisent le traitement du langage naturel pour déterminer l'intention dans une communication textuelle ou vocale et prendre les mesures appropriées, y compris formuler une réponse avec du texte ou de la synthèse vocale.
5. Applications de messagerie textuelle : L'envoi de message est le front-end choisi pour de nombreuses interactions de service client ou processus de notification métier gérés par l'automatisation intelligente.
6. Services d'intégration : Ils connectent les applications et les sources de données, ce qui est nécessaire pour automatiser et gérer les processus métier à l'aide de l'IA.
7. Infrastructure informatique : L'infrastructure informatique compose le back-end de tout processus d'automatisation intelligent en fournissant la puissance de calcul, la gestion des données, l'intégration des données et les logiciels d'automatisation.

Technologies d'automatisation intelligentes

1. Plateforme d'ARP
2. Machine learning/IA
3. Internet des objets
4. Chatbots/traitement du langage naturel
5. Envoi de messages
6. Services d’intégration
7. Services d'infrastructure

Méthode d'implémentation de l'automatisation intelligente

L'automatisation intelligente commence par l'automatisation des processus, puis propose des outils d'IA pour étendre la portée des automatisations dans toute l'entreprise. Les collaborateurs auront besoin de temps et de conseils pour s'adapter aux nouveaux processus. Voici comment réussir votre implémentation : tout d'abord, visualisez votre objectif final. Demandez-vous à quoi ressemblerait un processus si vous pouviez éliminer les goulets d'étranglement liés aux performances et utiliser l'IA pour traiter de grands volumes de tâches spécifiques ?

Une fois votre objectif atteint, explorez les différents types d'infrastructure technologique qui vous permettront de concevoir et de suivre ces processus et qui sont capables de fournir des algorithmes que vous pouvez adapter à vos besoins spécifiques. Vous pouvez aussi solliciter les services d'un expert. Vous pouvez ensuite élaborer une stratégie et nouer des partenariats. Vous aurez besoin de l'aide d'experts internes pour analyser les moindres détails des interactions commerciales afin d'optimiser la précision et la valeur de votre automatisation intelligente. Rappelez-vous que le système d'AI va, dans certains cas, remplacer la prise de décision humaine et la communication avec les clients. Une connaissance approfondie du processus s'avère donc essentielle. Vérifiez maintenant que vos partenaires informatiques du back-office et du cloud sont prêts à évoluer avec vous.

Ensuite vient la gestion du changement. Vous allez devoir préparer votre personnel. Toute implémentation d'AI nécessite de redéfinir votre organisation. Au fur et à mesure que l'automatisation augmente, certaines tâches manuelles ainsi que la communication avec les clients seront gérées automatiquement et les salariés pourront davantage se concentrer sur des tâches de plus grande valeur et les relations commerciales.

Enfin, il sera temps de concrétiser votre projet et d'itérer. L'un des avantages de l'automatisation intelligente est que les algorithmes de machine learning doivent continuer de s'améliorer. Faites en sorte d'avoir un moyen de trouver et d'implémenter les améliorations possibles. Il est également important de surveiller les commentaires des utilisateurs et d'être prêts à devoir apporter des modifications. Pour tirer le meilleur parti de toute automatisation intelligente, il vous faut un processus continu de rétroaction et d'itération.

L'avenir de l'automatisation intelligente

L'avenir de l'automatisation intelligente est étroitement lié à celui de l'intelligence artificielle, dont les capacités ne cessent d'évaluer. Ce faisant, les clients ne cesseront d'attendre des résultats toujours plus rapidement et à moindre coût.

La dynamique au sein des grandes entreprises est déjà fortement présente. Beaucoup mettent en œuvre l'automatisation intelligente avec succès ; d'autres expérimentent et affinent leurs stratégies et préparent leur entreprise. À l'instar de tout programme d'IA, l'automatisation intelligente est un investissement pour l'avenir et il y aura des faux départs. Toutefois, comme toutes les tendances technologiques en forte demande, les fournisseurs de cloud vont sans aucun doute commencer à proposer des systèmes d'automatisation intelligente prêts à l'emploi sur leurs plateformes d'intégration logicielle et des solutions d'automatisation des processus métier.

Amélioration des processus et de la prise de décision grâce à l'automatisation intelligente

Les technologies d'IA ne cessent de s'améliorer et leurs applications se multiplient. Dans ce contexte, l'automatisation intelligente est sur le point de devenir un avantage concurrentiel colossal. Il est temps de s'y mettre. Quand vous vous serez décidé, vous aurez besoin d'un partenaire expérimenté dans l'intégration d'entreprise et l'automatisation des processus métier. Cela fait des dizaines d'années qu'Oracle aide des entreprises à automatiser leurs processus. Cette expertise est mise à profit dans ses services Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Oracle propose des services d'intégration OCI qui connectent les applications et les sources de données pour vous aider à automatiser vos processus et à centraliser votre gestion. Ce service permet de créer des workflows déclenchés à partir d'événements pour automatiser et accélérer les approbations. OCI propose également des services cloud d'IA formées pour réaliser des tâches spécifiques, telles que le traitement du langage naturel, la détection des anomalies et la vision informatique, que les entreprises peuvent exploiter à la demande.

FAQ sur l'automatisation intelligente

Qu'entend-on par « automatisation intelligente » ?

Le terme « automatisation intelligente » désigne la combinaison de techniques, telles que l'automatisation robotisée des processus (ARP), le machine learning (ML) et le traitement du langage naturel (TLN), en vue d'automatiser des tâches répétitives, d'extraire des informations à partir des données et de faciliter la prise de décision reposant sur les données.

Que permet de faire l'automatisation intelligente ?

L'automatisation intelligente peut, par exemple, se matérialiser sous la forme d'un chatbot de service client qui comprend l'intention des questions textuelles ou vocales et offre des options. Un autre exemple peut être un processus d'expédition ou de fabrication qui utilise la vision informatique pour détecter avec précision les objets et aider les travailleurs à prendre des décisions rapides à la volée.

L'automatisation robotisée des processus (ARP) est-elle une forme d'automatisation intelligente (AI) ?

Non, bien qu'elles soient toutes deux utilisées pour automatiser des tâches, l'AI est en quelque sorte une version plus intelligente de l'automatisation robotisée des processus. L'automatisation robotisée des processus utilise des bots numériques pour effectuer des tâches simples et répétitives, tandis que l'automatisation intelligente peut effectuer des tâches plus complexes axées sur l'humain et fournir des réponses en langage naturel si nécessaire.

Quels secteurs utilisent l'automatisation intelligente ?

L'automatisation intelligente est utilisée dans presque tous les secteurs, dont les assurances, les investissements, les soins de santé, la logistique et la fabrication. Avec l'avancée fulgurante des capacités de l'intelligence artificielle, les applications de l'automatisation intelligente se multiplient.