L’automatisation intelligente reste l’une des principales tendances technologiques pour 2021.
À l’ère du numérique, l’efficacité est plus importante que jamais. Et même si beaucoup d’entreprises ont numérisé leur front-office (ce que le client voit), leur back-office est souvent encore très archaïque. En tant que client, vous pouvez facilement remplir un formulaire en ligne pour demander un prêt à la consommation ou faire une réclamation d’assurance. Pourtant, il faut souvent plusieurs jours avant que votre demande soit effectivement traitée, car même les tâches de base, comme la vérification de l’existence de toutes les informations, sont encore effectuées manuellement.
Mais avouons-le, ce n’est plus quelque chose que les clients acceptent de la part de leur banque, de leur assureur ou de leur comptable de nos jours. C’est pourquoi l’essor de l’automatisation intelligente (ou hyperautomatisation) figure pour la deuxième année consécutive dans la liste du Gartner des principales tendances technologiques stratégiques pour 2021.
Par conséquent, qu’est-ce que « l’automatisation intelligente » et comment peut-elle aider votre entreprise ?
Qu’est-ce que l’automatisation intelligente ?
Le monde est déjà familiarisé avec l’automatisation de certaines tâches répétitives simples grâce à l’automatisation classique basée sur des règles, comme les outils RPA. Cela se fait en codant en dur des règles spécifiques dans un programme informatique. Ainsi, un tel programme est capable de traiter les mêmes informations structurées, encore et encore.
L’automatisation intelligente permet d’automatiser plus que les tâches répétitives, elle permet également d’automatiser les tâches de réflexion (ou cognitives). L’intelligence artificielle étant au cœur des technologies d’automatisation intelligente, il n’est plus nécessaire de coder en dur des règles spécifiques à suivre.
Il vous suffit d’alimenter la machine en informations et elle apprend automatiquement à partir du retour d’information et de nouveaux exemples. C’est pourquoi l’automatisation intelligente change la donne. Grâce à cette technologie, une machine peut également appliquer ce qu’elle a appris sur des informations non structurées.
- Automatisation classique ≠ Automatisation intelligente
- Tâches répétitives ≠ Tâches de réflexion/cognitives
- Informations structurées ≠ Informations non structurées
- Règles codées ≠ Apprendre à partir d’exemples
La grande majorité des données n’étant pas structurées, vous pouvez facilement imaginer que cela change la donne et offre un énorme potentiel d’automatisation des tâches administratives de base, instantanément et 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
L’automatisation intelligente est un tremplin vers l’intelligence artificielle générale.
L’intelligence artificielle a quitté les bureaux d’études universitaires et se retrouve dorénavant dans plusieurs applications que nous utilisons tous les jours, par exemple, le logiciel de reconnaissance faciale pour déverrouiller votre smartphone ou le logiciel qui déplace certains des e-mails que vous recevez directement dans votre dossier de spam. Ces exemples, et bien d’autres que nous connaissons aujourd’hui, sont qualifiés d’intelligence artificielle « étroite ». Les applications individuelles ont appris à être très performantes dans une tâche spécifique.
De l’autre côté du spectre, nous avons l’intelligence artificielle « générale ». Les visionnaires et les rêveurs expliquent l’intelligence artificielle générale comme la capacité d’une machine ou d’un programme informatique à penser comme un être humain.
Les trois R de l’automatisation intelligente
Les fondements technologiques de l’automatisation intelligente peuvent être résumés en trois concepts faciles à comprendre : lire, raisonner et se fier (Read, Reason et Rely On en Anglais)
Lire (Read)
Consiste à découvrir des éléments d’information pertinents dans cet e-mail. Les technologies d’extraction de données sont utilisées pour trouver, par exemple, le numéro de police. Notez que le numéro de police apparaît littéralement dans le texte numérique de cet e-mail.
S’il est question d’une lettre en format papier, la reconnaissance optique de caractères (ROC) est appliquée en premier lieu, pour transformer une image de la lettre en un texte numérisé. L’OCR et l’extraction de données sont utilisés dans la plupart des cas d’automatisation intelligente.
Raisonner (Reason)
C’est comprendre le sens de ce message et prendre une décision sur ce qui doit être fait. Notez que les notions de « résiliation de l’assurance automobile » ou de « fin de la propriété du véhicule » n’apparaissent pas littéralement dans le message.
Des technologies telles que le traitement du langage naturel (Natural Language Processing – NLP) et les classificateurs d’apprentissage automatique sont utilisées à cette fin.
Se fier (Rely on)
Il s’agit tout simplement d’une réponse à la question « pouvons-nous faire confiance à la machine ? » et si ce n’est pas le cas, une personne devra quand même valider la décision et la corriger si nécessaire. Demander à une personne de valider une décision prise par l’IA est souvent appelé « intégrer un humain dans la boucle ».
Par conséquent, chaque décision prise se voit attribuer un score de confiance, reflétant la confiance dans la machine.
La prochaine vague d’automatisation
L’automatisation des processus robotiques (Robotic Process Automation – RPA) a fait l’objet d’un énorme battage publicitaire ces dernières années, donnant naissance à plusieurs licornes. La RPA peut être décrite comme l’ancienne macro d’Excel sous stéroïdes, exécutant sans relâche des macros répétitives dans non seulement une mais plusieurs applications.
Un cas d’utilisation typique consiste à saisir des informations reçues dans un formulaire web dans la base de données d’un système ERP. La RPA parvient à automatiser un grand nombre de ces tâches à faible valeur ajoutée qui sont basées sur des tâches répétitives, avec des entrées structurées et des règles fixes.
La RPA est l’une des formes les plus avancées de l’automatisation classique décrite précédemment. Pourtant, elle n’apprend pas de ses erreurs et ne peut pas gérer les exceptions pour lesquelles elle n’a pas été programmée. La RPA se concentre davantage sur les entrées/sorties entre les systèmes, via le grattage d’écran et l’automatisation de la souris/du clavier, et moins sur le contenu proprement dit. L’automatisation intelligente se concentre davantage sur le travail lourd du contenu réel.
Les lacunes et les inconvénients typiques de la RPA sont les suivants :
- Pas de solution pour les contenus semi- ou non structurés
- Aucune solution si les règles sont quelque peu ambiguës
- Le grattage d’écran et l’émulation ne sont pas à l’épreuve du temps et se cassent facilement.
L’automatisation intelligente permet de surmonter ces difficultés et sera à l’origine de la prochaine vague d’automatisation. Là où la RPA représente les mains de la future main-d’œuvre, l’automatisation intelligente en sera bientôt le système nerveux.
Les avantages de l’automatisation intelligente
Alors pourquoi opter pour une solution d’automatisation intelligente plutôt que pour d’autres solutions d’automatisation des processus (souvent moins chères) ? L’automatisation intelligente présente de nombreux avantages, mais certains avantages commerciaux typiques sont les suivants :
- Elle est auto-apprenante : la solution apprend en permanence et se met à jour chaque fois qu’elle reçoit des informations en retour.
- Elle est facile à mettre en place, les modèles qui sous-tendent la technologie de l’IA sont déjà là, il ne reste plus qu’à lui fournir des données d’entraînement.
- Le retour sur investissement est rapide, généralement dans l’année, et ne nécessite pas d’investissement en capital.
- Elle améliore la productivité globale, en automatisant les tâches ennuyeuses et répétitives, vos employés peuvent utiliser ce temps pour des tâches plus significatives.
- Il fonctionne 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, le logiciel ne dort jamais et fonctionne dans le nuage, ce qui le rend accessible de partout.
Intelligent Automation est là pour vous aider à automatiser les tâches cognitives. Voici quelques exemples de cas d’utilisation :
- Gestion en temps réel des sinistres d’assurance
- Comptabilité robotisée
- Collecte et validation de documents (par exemple, pour les demandes de crédit)
- Accueil numérique des clients
- Indexation des e-mails entrants (automatisation de la salle de courrier/acheminement des e-mails)
Conclusion
La RPA et l’IA sont des outils précieux que vous pouvez utiliser pour faciliter la transformation numérique de votre entreprise. Le choix de la mise en œuvre de la RPA ou de l’IA (ou des deux) dépend réellement de votre cas d’utilisation spécifique, et la clé est de s’assurer de l’adéquation à l’objectif. Dans le cas de la RPA, de nombreuses organisations ont cité des raisons telles que la volonté de s’emparer des « fruits mûrs », une mise en œuvre et un délai de commercialisation rapides (généralement en quelques semaines ou mois), des coûts et des complexités faibles, etc. Et beaucoup font le pari intelligent d’utiliser la RPA comme première marche de l’escalier numérique vers l’automatisation intelligente.
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