Automatisation des Processus avec IA

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Les organisations automatisent de plus en plus le travail pour gagner en efficacité et en productivité. Pour bénéficier de ces avantages, elles doivent d’abord déterminer quels types de solutions d’automatisation peuvent répondre à leurs besoins et à leurs objectifs.

Automatisation robotisée (RPA) par opposition à l’automatisation des processus d’affaires (BPA)

Si vous pouvez identifier les tâches que le logiciel pourrait exécuter avec plus de précision qu’une personne, envisagez des solutions d’automatisation robotique des processus (RPA). Mais, si vous souhaitez automatiser les processus à l’échelle de l’entreprise dans le but de les optimiser, évaluez les solutions d’automatisation des processus métier (BPA).

Contrairement au RPA, qui implique l’automatisation de tâches spécifiques au sein d’un processus métier existant, le BPA automatise des processus complexes. Ce qui est commun aux deux, c’est qu’ils remplacent l’effort manuel.

Donc, si votre objectif est d’optimiser des processus existants ou une tâche spécifique et répétitive, envisagez une application ou un logiciel RPA. Cependant, si vous êtes intéressé par l’automatisation de bout en bout d’un processus ou d’un workflow, ou si vous voulez une solution BPA qui doit être conçue dès le départ, choisissez une solution d’intelligence artificielle.

Le BPA utilise l’intelligence artificielle alors que le RPA ne l’utilise pas.

Le terme RPA est trompeur car il ne s’agit pas d’un robot mais d’un logiciel qui exécute de manière autonome une tâche basée sur des règles métier prédéfinies. Pensez à une application qui récupère les e-mails de facturation, télécharge les pièces jointes et crée des factures. Ces tâches ne nécessitent aucune intelligence ; elles reproduisent des actions humaines répétitives – récupération, téléchargement et copier-coller.

L’intelligence artificielle implique la pensée et l’apprentissage. L’IA lit les factures et extrait les informations pertinentes des données semi-structurées. Elle déchiffre correctement les informations à extraire à partir d’une variété de modèles et de formats de factures.

Si vous êtes une compagnie d’assurance, le BPA peut automatiser l’ensemble du traitement de vos réclamations, tandis que la RPA peut être utilisé pour une ou plusieurs tâches dans le cadre de ce processus, comme le transfert d’enregistrements d’une base de données à une autre.

Essentiellement, la RPA est axée sur les processus, tandis que l’IA est axée sur les données.

Le BPA est axé sur l’image d’ensemble. Il utilise l’automatisation là où c’est nécessaire, tout en permettant l’intégration avec des technologies externes et en augmentant l’efficacité des personnes impliquées dans le processus. Dans l’automatisation des processus de bout en bout, le BPA :

  • Identifie toutes les tâches administratives autour du processus ;
  • Décrit les flux de travail des personnes ;
  • Identifie les domaines dans lesquels ces flux de travail peuvent être optimisés.

Capacités de l’IA

Les trois capacités clés de l’intelligence artificielle sont :

Le machine learning

L’apprentissage machine est une capacité de l’IA qui permet aux machines d’apprendre avec des exemples et d’agir sans être explicitement programmées. Les ordinateurs peuvent traiter de grands volumes de données et relier les points entre des milliers de variables, ce que même les humains les plus intelligents ne peuvent faire avec un degré élevé de précision. La capacité de tirer des informations de millions de points de données réduit rapidement la durée des tâches. Par exemple, l’apprentissage automatique aide les avocats dans leurs recherches juridiques, ce qui leur permet de gagner du temps pour une analyse plus approfondie et la gestion de dossiers.

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Traitement du langage naturel

La PNL est la capacité qui alimente les interactions homme-machine. Il donne aux machines la capacité de lire, de comprendre et de tirer un sens des langues humaines. Du point de vue de la gestion des processus d’affaires, la PNL peut glaner des renseignements d’affaires à partir de téraoctets de données. D’autres applications incluent l’extraction d’informations telles que les noms et numéros de compte à partir de formulaires et de ressources textuelles, le regroupement des discussions du forum par sujet et la mise en relation des entités.

L’industrie des soins de santé peut utiliser la PNL pour analyser les données textuelles dans les formulaires cliniques et les notes au sujet des patients, tandis que les organismes d’application de la loi peuvent utiliser les données des casiers judiciaires, des médias sociaux et des appels téléphoniques anonymes pour accélérer les enquêtes.

IBM Watson est un exemple bien connu de la PNL au travail. Le système de questions-réponses peut extraire le contexte des réponses en examinant le ton de la voix, l’emplacement des termes et le choix des mots, en donnant un sens aux questions commerciales pour prendre des décisions éclairées.

Capacité interactive

Les solutions d’intelligence artificielle possèdent des capacités interactives qui permettent des conversations homme-machine naturelles et transparentes. En d’autres termes, il n’est pas nécessaire de définir des exigences et des scénarios spécifiques pour permettre des interactions. Par exemple, une solution d’IA peut susciter l’intérêt d’un internaute en lui posant des questions telles que « De quelle couleur voulez-vous acheter des chaussures » ou « À quelle occasion avez-vous besoin de porter vos chaussures » et des questions pertinentes liées aux achats qui aident les clients potentiels dans leur processus d’achat.

Le marketing conversationnel est l’un des moyens par lesquels cette capacité d’IA est appliquée. Les Chatbots peuvent interagir avec des centaines de visiteurs du site web simultanément. Une plate-forme de marketing conversationnel peut également s’intégrer aux plates-formes d’analyse, au système CRM et aux systèmes informatiques/télécommunications de l’entreprise.

L’IA peut améliorer la gestion des processus d’affaires

L’intelligence artificielle peut soutenir les initiatives de BPM, en automatisant les tâches routinières, en analysant de grandes quantités de données et en améliorant les interfaces utilisateur. L’analyse des données, l’apprentissage machine et l’analyse prédictive peuvent automatiser plusieurs des processus décisionnels de base d’une organisation. Selon McKinsey, l’intelligence artificielle peut automatiser jusqu’à 45 % ou plus d’un travail particulier, libérant ainsi les travailleurs pour des travaux plus importants ou de grande valeur que la technologie ne peut accomplir facilement.

Voici trois cas d’utilisation :

  • Un outil d’IA peut surveiller les processus d’affaires réguliers pour noter où les problèmes peuvent survenir. Il peut comprendre une fonction d' »attribution » où le système décide qui doit donner suite à une demande, en fonction de la disponibilité actuelle et du rendement antérieur. L’outil peut également analyser les processus d’affaires pour faire des recommandations sur l’optimisation des processus.
  • Un outil d’IA peut optimiser les flux de travail pour éviter de consacrer plus de temps que nécessaire à des tâches qui ne nécessitent pas cet investissement supplémentaire. Il peut analyser le temps dont les travailleurs ont besoin pour effectuer des tâches spécifiques. En appliquant l’apprentissage machine, l’outil peut identifier les données, les formulaires et les situations qui conduisent à un investissement en temps plus important que nécessaire. Par exemple, il peut faire des suggestions telles que « Voulez-vous approuver automatiquement des demandes similaires ? »
  • L’intelligence artificielle a de nombreuses applications pour améliorer le service à la clientèle. L’un des cas d’utilisation consiste à automatiser le suivi des messages vocaux, en veillant à ce que les clients qui laissent un message vocal s’engagent rapidement et reçoivent des réponses appropriées à leurs questions. Un outil aussi intelligent pourrait utiliser la conversion de la parole en texte pour créer une transcription du message vocal, puis prendre le texte et l’ajouter au ticket de service, offrant aux agents du service à la clientèle une idée claire de ce que la plainte implique pour une résolution plus rapide.
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Tirer parti de l’intelligence artificielle pour le BPM

Comprendre le problème que vous voulez que l’intelligence artificielle résolve

L’IA pour le BPM doit apporter une réelle valeur ajoutée à l’organisation et à ses employés. Elle exige une analyse approfondie des problèmes d’affaires afin d’offrir des solutions significatives liées à des bénéfices précis. Les organisations peuvent former un comité pour identifier les domaines où le BPM peut améliorer l’efficacité, la précision et/ou la productivité, puis explorer le type de solution(s) qui peut réaliser ces gains. Ce n’est qu’après un examen approfondi de ces facteurs que la solution d’IA peut être conçue à partir de zéro.

Commencez petit

Évitez d’en prendre trop, trop tôt. Identifier les améliorations à portée de main, les processus qui peuvent bénéficier le plus de l’automatisation. Comme les applications d’IA ont besoin de leurs propres données, vous pourriez commencer par un processus où des ensembles de données sont facilement accessibles. Une utilisation incrémentale de l’intelligence artificielle vous donnera quand même un retour d’expérience précieux que vous pourrez utiliser pour prendre de l’expansion au besoin. Si les données ne sont pas disponibles, demandez à vos équipes de trier les incohérences dans les ensembles de données des processus ciblés, afin que vous puissiez commencer avec un grand nombre de données précises.

Encourager l’adoption de systèmes d’IA

L’adoption de l’IA en entreprise a augmenté de 250 % au cours des quatre dernières années, bien que l’adoption demeure inégale d’un secteur à l’autre. Comme l’adoption de l’IA pour le BPM est une entreprise à l’échelle de l’organisation, il est impératif que les gens se sentent préparés aux changements qu’elle apportera à leur routine et qu’ils soient conscients de ses avantages pour eux et pour l’organisation. En plus d’intégrer la technologie dans les processus de travail, évaluez si vous avez une culture qui est prête à accroître les interactions homme-machine.

Combler les lacunes en matière de capacités internes

Avant de procéder à une mise en œuvre complète de l’IA, les organisations doivent examiner leurs capacités internes. Les processus sont-ils suffisamment évolués ? Si ce n’est pas le cas, vous devriez d’abord vous concentrer sur les lacunes en faisant participer les équipes et en tirant parti des projets existants.

Ce qu’il faut garder à l’esprit lorsque l’on se lance dans l’automatisation des processus d’affaires

  • Assurez-vous que l’automatisation améliore la qualité du processus ciblé. L’automatisation des flux de travail exige une compréhension approfondie de ces derniers, étape par étape. Définissez l’ensemble du processus en étapes précises et spécifiques pour vous assurer que les bonnes conditions déclenchent les actions dans l’ordre correct.
  • Assurez-vous de choisir le bon consultant qui peut vous guider dans le choix de solutions adéquates, appropriées et qui ne posent pas de problèmes d’intégration. L’intégration de divers outils et systèmes constitue un défi dans la mise en œuvre de l’automatisation des processus d’affaires. Ce n’est que si les systèmes choisis « parlent » entre eux que vous pourrez profiter pleinement des avantages du BPA.
  • Comprenez les réglementations que vous pourriez avoir besoin de respecter en matière de protection et de sécurité des données. De plus, examinez l’impact de la politique de l’entreprise pour vous assurer qu’il n’y a pas d’abus ou de problème de conformité.
  • Suivez la productivité, l’efficacité et/ou les coûts-avantages de la mise en œuvre de l’IA. Établissez des points de repère de pré-automatisation pour déterminer l’étendue des gains après l’automatisation. De plus, demandez aux employés de vous faire part de leurs commentaires sur leur expérience de l’utilisation des systèmes d’IA et sur les répercussions qu’ils ont sur leur travail.

Magic Quadrant for Robotic Process Automation Software - Gartner

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Enfin, comme l’IA crée souvent une crainte de perte d’emploi, vous devriez faire comprendre que l’automatisation des processus d’affaires peut offrir des possibilités aux employés. C’est à l’organisation de lever toute ambiguïté sur l’adoption de l’IA et de démontrer à ses collaborateurs les avantages de l’automatisation des processus opérationnels.

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