Nous avons beaucoup entendu parler de l’IA ces derniers temps. Elle semble prendre le monde d’assaut, et la question se pose : et si les ordinateurs pouvaient travailler pour nous et même comme nous, mais mieux ? Et si les ordinateurs pouvaient prendre des décisions, résoudre des problèmes, mener des conversations intelligentes, rédiger des projets ou créer des images ?

Enfin, comment utiliser l’IA pour nous faciliter la vie ? Comment l’utiliser pour mieux réussir ?

Nous considérons souvent l’automatisation robotisée des processus (RPA) et l’intelligence artificielle (IA) comme des entités distinctes. Or, l’évolution constante des technologies d’automatisation nous montre que ce n’est plus nécessairement le cas aujourd’hui. L’IA vient améliorer la RPA.

Alors que la RPA dépasse déjà les prévisions du marché, l’IA continue d’en augmenter la valeur ajoutée. Selon les prévisions de Forrester pour 2023, 10 % des entreprises du classement Fortune 500 généreront du contenu à l’aide d’outils d’IA. Et ce n’est que le début.

L'IA est une technologie au potentiel illimité, englobant l'apprentissage cognitif, des algorithmes cognitifs à l'innovation industrielle assistée par IA. Et l’automatisation intelligente (AI) combine intelligence artificielle, machine learning (ML), automatisation robotisée des processus ainsi que d’autres technologies pour étendre le champ d’application des automatisations de bout en bout grâce à une main-d’œuvre numérique.

La RPA et l’IA ont chacune leurs avantages, mais pour mieux optimiser vos processus métier, vous devez associer les deux ; c’est ainsi que vous obtenez une automatisation intelligente. En effet, la RPA se concentre sur l’automatisation de tâches à partir de règles (en particulier les tâches répétitives), alors que l’IA simule l’intelligence humaine grâce à des systèmes informatiques. Ces deux thématiques, associées, libèrent donc un grand potentiel.

Quelle est la différence entre l’IA et la RPA ?

L’automatisation robotisée des processus (RPA) utilise des agents virtuels pour automatiser les processus métier répétitifs, en imitant des actions humaines, afin de décharger les collaborateurs des tâches routinières et monotones. Cela dynamise l’implication et le moral des employés et leur permet de se concentrer sur des tâches cognitives plus intéressantes. La RPA exécute des tâches automatisées efficacement et sans erreur, en suivant les instructions pour lesquelles elle a été programmée.

L’intelligence artificielle (IA) est capable d'apprentissage cognitif et de raisonnement, et peut identifier des erreurs ou des inefficacités à corriger. Les technologies d’IA englobent une multitude d’applications, dont le machine learning (ML), la reconnaissance optique de caractères (OCR), la parole naturelle, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (NLP).

En dotant les robots RPA d’IA, vous obtenez des agents virtuels intelligents qui suivent des règles contextuelles et qui apprennent au fur et à mesure. Les agents numériques peuvent travailler à plusieurs degrés d’automatisation : de manière indépendante, en tant qu’automatisation « non assistée », ou en liaison avec votre personnel, en tant qu’automatisation « assistée ».

Les agents numériques travaillent en continu afin d’améliorer les flux de travail des employés, de réduire les erreurs, d’augmenter la productivité et de satisfaire les clients en leur offrant un service plus rapide.

Dans les quatre principaux domaines où l’intelligence artificielle et l’automatisation robotisée des processus progressent rapidement (chatbots, contenu non structuré, capteurs IoT et analytique), la capacité à gagner une meilleure compréhension à partir de données non structurées est au centre des préoccupations pour augmenter l’intelligence des robots.

Ensemble, la RPA et l’IA constituent l’association ultime que l'on peut appeler 'main-d’œuvre digitale.

Pourquoi les données non structurées sont-elles si importantes pour l’automatisation intelligente des processus ?

Les données non structurées offrent de grandes possibilités d’automatisation. De nombreuses données d'entreprise se composent de dizaines, voire de centaines de téraoctets de données non structurées. Il n’est donc pas surprenant que les entreprises recherchent des solutions éprouvées pour accélérer l’utilisation des informations non structurées et libérer ainsi tout le potentiel de l’automatisation robotisée intelligente des processus.

Pour combler l’écart entre les processus, c’est surtout l’analytique qui mobilise l’attention. Dans ce domaine, près de la moitié des entreprises utiliseront une combinaison de logiciels d’IA et d’automatisation pour créer une nouvelle main-d’œuvre digitale.

Utilisation de données non structurées dans un processus de RPA

Considérez les scénarios suivants, qui peuvent influer sur l’utilisation de données non structurées lors de l’élaboration d’un processus de RPA :

• Si vous devez classer des documents en fonction de la taxonomie de certains clients et agir en fonction de ce classement
• Si la compréhension du contenu des documents a un rôle à jouer
• Si vous devez appliquer un raisonnement avant d’extraire des informations
• Si vous devez également découvrir les relations associées aux données que vous extrayez pour les utiliser dans le processus

Dans les scénarios ci-dessus, la collaboration entre l’IA et la RPA étend et améliore la portée de l’automatisation intelligente, car elle accélère l’utilisation des informations non structurées.

Grâce à l’IA, toutes les données pertinentes sont immédiatement utiles et exploitables dans la RPA. Elle analyse, catégorise et extrait les informations pertinentes contenues dans les données non structurées (champs de texte de diverses règles métier, documents, bons de commande, factures, e-mails, rapports d’enquête, formulaires, etc.) afin de les organiser en fichiers adaptés à l’automatisation robotisée des processus.

Comment l’IA et la RPA fonctionnent-elles ensemble ?

L’association de la RPA et de l’IA donne naissance à l’automatisation intelligente des processus ou automatisation intelligente (AI). L’automatisation intelligente combine ces deux éléments, ainsi que le machine learning et d’autres automatisations basées sur l’IA, afin d’optimiser les flux de travail, de rationaliser les processus et d’opérer une transformation digitale totale au sein d’une entreprise.

Les logiciels d’automatisation intelligente transforment les robots RPA en une main-d’œuvre virtuelle, pilotée par l’automatisation cognitive, qui traite des tâches de plus en plus complexes.

La RPA et le machine learning

Grâce à l’IA, les robots RPA sont capables d’effectuer leurs tâches habituelles en y ajoutant la capacité de prendre des décisions. C’est grâce au machine learning que ces bots commencent à résoudre des problèmes et à suggérer des améliorations.

Le machine learning est la branche de l’IA qui utilise des données et des algorithmes pour imiter les fonctions d’apprentissage humaines, en s’améliorant au fur et à mesure. Grâce à des modèles de machine learning, ces agents virtuels assistés par IA peuvent aider à établir des prévisions et des résultats prédictifs.

L’association de l’IA et de la RPA

L’IA est le complément idéal de la RPA pour analyser, catégoriser et extraire des données non structurées. Elle permet donc d’améliorer le rendement de flux de travail de RPA intelligente, complexes et encore plus critiques pour l’entreprise.

Par ailleurs, la RPA la complète aussi parfaitement, car elle permet l’adoption d’une automatisation efficace avec des capacités cognitives à grande échelle.

Les entreprises peuvent donc bénéficier des avantages de l’automatisation des deux technologies grâce à une plateforme tout-en-un, permettant d’automatiser les processus de bout en bout et d’exploiter facilement la valeur des fonctionnalités d’intelligence.

L’intégration des capacités d’intelligence artificielle Expert System à la plateforme d’automatisation robotisée des processus SS&C Blue Prism améliore la productivité et l’efficacité du travail. Elle permet d’atteindre des niveaux de précision supérieurs dans l’accès aux données non structurées et étend l’automatisation métier à de nouveaux pôles stratégiques en automatisant des tâches auparavant réservées aux employés.

Existe-t-il des exemples de RPA associée à l’IA ?

Les exemples montrant comment l’IA permet aux bots RPA d’accroître leurs capacités ne manquent pas, mais nous nous limiterons ici à quelques-uns :

• Gestion des e-mails : Les robots analysent les données des e-mails pour détecter les urgences, les problèmes et les objectifs, et extraient même les informations cruciales pour réduire les délais de réponse et faciliter l’organisation des sujets.

• Traitement des factures : Grâce aux robots assistés par IA qui travaillent sur les systèmes de traitement des paiements, le temps de traitement des factures est considérablement réduit et beaucoup plus précis.
• Transactions financières : Ensemble, la RPA et l’IA permettent de garantir la sécurité et l’exactitude des transactions financières. Pour ce faire, elles capturent les données d’un utilisateur à partir de plusieurs sources et détectent les fraudes potentielles en recherchant les activités incohérentes. Le machine learning facilite l’analyse prédictive afin de repérer des signaux d’alerte dans les transactions futures, sur la base d’expériences antérieures.
• Expériences en matière de communication : Vous pouvez utiliser vos bots pour analyser les expériences des employés et des clients en vue de repérer des possibilités d’amélioration. Tous les problèmes qui se posent peuvent en outre être rapidement corrigés, et rien ne sera oublié. C’est avantageux pour les employés comme pour les clients.

Quels sont les avantages de la RPA associée à l’IA ?

Maintenant que vous savez ce que sont la RPA et l’IA et comment les associer pour plus d’efficacité, il ne nous reste plus qu’une chose à faire : Parler de leurs avantages ! Les agents numériques ont le potentiel de radicalement transformer un parcours d’automatisation pour accéder à l’excellence.

La liste est encore longue, mais voici en résumé les quatre principaux avantages de l’association de la RPA et de l’IA :

• Meilleure satisfaction des employés : les employés sont libérés des tâches ennuyeuses et peuvent ainsi se concentrer sur des projets à plus forte valeur ajoutée.
• Efficacité : les processus sont rationalisés pour obtenir des résultats plus rapidement.
• Précision : l’automatisation des processus entraîne moins d’erreurs humaines, ce qui renforce encore l’efficacité.
• Cohérence et conformité : comme le nombre d’erreurs est réduit et que le travail s’effectue en suivant des règles, vos travailleurs digitaux consignent des pistes d’audit claires pour garantir en permanence le respect de vos exigences de conformité.