IA et automatisation : le duo gagnant pour votre entreprise
Publié le par Valnaos
Si dans vos processus de production et quelque soit les départements et services, nombres des tâches qu’effectuent vos collaborateurs sont répétitives et sans grande valeur ajoutés, il y a fort à parier que l’automatisation et l’IA pourra apporter un gain significatif et des retours sur investissement rapides et palpables.
Voyons dans cet article comment automatisation et IA peuvent booster votre entreprise.
IA, automatisation, de quoi parle-t-on ?
Avant d’essayer d’expliquer comment l’automatisation et l’intelligence artificielle peuvent s’intégrer de manière productive, il peut être utile de définir leurs différences. Il ne fait aucun doute que de nombreuses personnes confondent les deux, ce qui n’est pas aidé par la façon dont les médias les confondent souvent.
Tout d’abord, l' »automatisation » implique l’application de technologies permettant d’exécuter des processus avec une intervention humaine minimale. La robotique et les logiciels sont des formes d’automatisation, mais ils n’incluent pas nécessairement l’IA.
L’intelligence artificielle est la simulation de l’intelligence humaine par des machines. Certains considèrent l' »intelligence artificielle » comme un monolithe, mais il s’agit en fait d’un terme fourre-tout qui recouvre plusieurs capacités différentes.
L’intelligence artificielle étroite (aussi appelée IA faible ou Narrow AI ), par exemple, est hautement spécialisée, comme un programme d’échecs qui peut battre un être humain mais ne sera jamais capable de faire fonctionner un interrupteur. De bons exemples d’intelligence artificielle étroite sont aujourd’hui disponibles pour un usage commercial dans le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique.
L’intelligence générale artificielle (AGI) est une IA « forte », comme le projet Blue Brain d’IBM qui a simulé, mais de façon encore limitée, les processus humains de résolution de problèmes et d’apprentissage.
La super intelligence artificielle (ASI) est l’Ultron ou le HAL 9000 des cauchemars de cinéma, qui n’existe pas encore et dont personne ne sait encore si elle existera.
Des idées et les avantages à associer ces 2 technologies
Lorsque l’automatisation et l’intelligence artificielle sont associées dans l’usage actuel, il y a de sérieux avantages à en tirer. Examinons donc quelques-unes des façons dont elles se complètent.
Automatisation du flux de travail
Comme nous l’avons dit : L’IA est une forme d’automatisation, mais certains types d’automatisation sont totalement dépourvus d’IA. L’automatisation du flux de travail, par exemple, peut remplir des documents et faire des recommandations sans IA. Mais lorsque l’IA est ajoutée à une solution de flux de travail, un contributeur humain ou un responsable peut être soustrait de l’équation, de sorte que l’étape ou les étapes assistées par l’IA peuvent être réalisées en un temps zéro.
Correctement mises en œuvre, l’automatisation et l’IA peuvent accélérer le délai de rentabilisation et le retour sur investissement, et permettre des améliorations encore plus importantes. Par exemple, vous pouvez déployer une solution d’automatisation des flux de travail No Code pour créer, rationaliser et accélérer rapidement les processus métier, puis utiliser l’IA ciblée pour supprimer encore plus d’interventions humaines dans les processus que vous avez automatisés.
Dépasser la logique conditionnelle et « mécanique »
Les logiciels sans IA peuvent automatiser des tâches pour lesquelles il est hautement probable qu’un humain aurait fait ou aurait dû faire, comme transmettre un document pour une révision requise. Ils le font par le biais de la logique conditionnelle : les données structurées saisies dans un certain champ dictent au logiciel ce qu’il doit faire ensuite.
En ajoutant l’IA, cependant, l’automatisation peut aborder des situations plus complexes où des données non structurées, qui représentent 80 à 90 % des données dans la plupart des organisations, sont impliquées. Une plateforme de gestion des risques basée sur l’IA, par exemple, sera capable d’analyser des données non structurées pour reconnaître les risques et recommander des mesures d’atténuation. Un logiciel sans IA n’aurait pas été en mesure de le faire ou aurait nécessité un nombre énorme de champs à remplir par des utilisateurs humains.
Optimisation des processus en continu
L’IA peut s’auto-former, grâce à l’apprentissage automatique. En analysant des données non structurées et en répétant des processus, elle peut affiner ses capacités et son efficacité, ce qui permet d’optimiser les processus automatisés qu’elle alimente.
Traiter et analyser l’information reçue
Le traitement du langage naturel (NLP) est une autre facette de l’IA qui peut profiter aux systèmes automatisés. Un exemple serait l’analyse des sentiments des réponses NPS, où un outil d’IA lirait ces réponses et identifierait les problèmes potentiels, ou extrairait des informations que vous pourriez exploiter à vos fins. Une plateforme comme Qandai, par exemple, automatise le processus d’examen des appels de vente afin d’en extraire des informations.
Gérer les risques en temps réel
De plus, un outil d’IA entraîné peut surveiller les données en temps réel pour détecter les risques ou les tendances indésirables bien plus rapidement qu’un tableau de bord qui repose sur l’engagement des utilisateurs. En alertant les utilisateurs sur les problèmes potentiels, voire en déclenchant des automatismes de réponse, ces risques peuvent être atténués de manière beaucoup plus proactive.
Traiter les tâches simples et à fort volume
L’IA et l’automatisation sont plus efficaces lorsqu’elles sont utilisées pour cibler des problèmes ou prendre en charge des tâches à fort volume et de complexité faible à moyenne, qui prennent beaucoup de temps et sont fastidieuses, mais où le risque est élevé si un humain n’est pas attentif ; malheureusement, « fastidieux » implique généralement « un risque plus élevé d’erreur humaine ». Les tâches à fort volume signifient également qu’il y a plus de données historiques disponibles pour entraîner l’IA
Pour conclure :
Les logiciels d’automatisation et l’intelligence artificielle sont très complémentaires, chacun apportant des forces différentes pour relever les défis de l’entreprise. En tirant parti de leurs atouts respectifs, des améliorations spectaculaires en termes de temps de cycle, d’efficacité et de qualité sont à portée de main.
