Comment l’automatisation cognitive façonne l’avenir du travail

Les avantages principaux de l’automatisation cognitive

L’automatisation cognitive offre une solution collaborative en combinant les forces de l'être humain, c.-à-d. la réflexion approfondie et la résolution de problèmes complexes, et de la machine, c.-à-d. la lecture, l’analyse et le traitement d'énormes quantités de données. Elle repousse ainsi les limites de la cognition humaine au lieu de remplacer ou reproduire le cerveau humain.

En outre, un système cognitif crée une interaction naturelle entre les ordinateurs et les humains, combinant les capacités d'apprentissage et d’adaptation dans le temps. Un autre élément de systèmes de ce genre est l’utilisation de l’apprentissage machine.

L’automatisation cognitive tente d’offrir des capacités de compréhension, de raisonnement, d’apprentissage et d’interaction. Ces systèmes comprennent les données non structurées, les images et les langues et opérationalisent virtuellement les données structurées et non structurées. Ils peuvent raisonner, former des hypothèses et extraire des idées. Ils continuent apprendre, s’adapter et augmenter leur expertise avec chaque interaction et résultat, interagissante de manière naturelle avec les humains grâce à leur capacité de parler, écouter et voir.

Les différences entre l’automatisation cognitive et la RPA

Pour prendre une décision éclairée concernant l’investissement dans les technologies AI, il est important de comprendre les différences entre la RPA et l’automatisation cognitive.

Application

L’automatisation de processus robotisés (RPA) utilise des robots logiciels pour imiter les tâches humaines répétitives avec exactitude et précision. Elle est idéale pour des processus qui ne nécessitent pas d’intervention ou de prise de décision humaine. Inversement, l’automatisation cognitive imite le comportement humain pour des tâches plus complexes qui incluent de larges volumes de données et nécessitent des prises de décisions humaines.

Technologie

La RPA utilise des technologies de base, telles que l’automatisation du flux de travail, les scripts de macros et le grattage écran. Cela dépend de la configuration de cadre et du déploiement. Inversement, l’automatisation cognitive utilise des technologies avancées, telles que l’exploration de données, les analyses de textes et le traitement du langage naturel, et travaille de manière fluide avec l’apprentissage machine.

Traitement de données

La RPA peut traiter uniquement des formats de données structurées ou semi-structurées. L’automatisation cognitive traite des données non structurées en apprenant et trouvant des similarités.

Méthode d’automatisation

La RPA est une technologie axée sur les processus et utilise des principes fondés sur des règles pour travailler sur des tâches laborieuses. L’automatisation cognitive est axée sur les connaissances et définit ses propres règles en comprenant les conversations et comportements humains.

Intégration de l’automatisation cognitive et de la RPA

L'intégration de la RPA et de l’automatisation cognitive peut offrir une solution de bout en bout d’automatisation en traitant de manière efficace tant les données structurées que les non structurés. Par exemple, il devient possible d’extraire et d’apprendre de discours audio, de discours écrits, d’images ou de textes au moyen de la reconnaissance de la parole et du traitement de langage, et de passer ces informations pour aider la RPA à effectuer l'étape suivante. La RPA cognitives est ainsi capable de transformer des stratégies d’entreprise en fournissant une augmentation de la satisfaction des clients et des revenus plus élevés.

Pour soutenir l'intégration, les robots d’Automation Anywhere sont capables de traiter des données tant structurées que non structurées. Ils ont un IQ bot cognitif pour combler le fossé entre la RPA standard et les plateformes AI émergentes.

L’automatisation cognitive peut ensuite apprendre de ce processus à mesure qu’il fonctionne, ce qui signifie que l’automatisation cognitive peut suggérer de nouvelles tâches à automatiser.

Automatisation cognitive et exploration de processus

L’exploration de processus est un terme utilisé pour la structuration de processus. L'exécution d’applications d’affaires génère des données qui sont utilisées pour analyser et raisonner le statut de l’application d’entreprise. L’exploration de processus utilise ces données pour construire automatiquement des modèles de processus tels quels. Pour définir un modèle de processus, beaucoup de travail de structuration est requis, et ceci peut être effectué par des machines avec l’exploration de processus. Avec l’automatisation, les processus tels quels peuvent aider à évaluer le ROI prévu et offrir un service à la clientèle amélioré.

Un des défis de l’automatisation peut être le coût de l’identification des processus ou tâches à automatiser. Traditionnellement, ceci est effectué de façon centralisée par l'équipe qui met en œuvre le projet. L’approche de l’automatisation cognitive signifie que non seulement les robots peuvent se charger de ce travail, mais qu’ils le rendent plus efficace avec le temps.

Ils peuvent fonctionner en observant la tâche en cours d'exécution et ensuite développer la solution pour l’automatiser. Cela peut s’effectuer de la manière suivante :

1. Enregistrer ce que font les utilisateurs
2. L’explorer et le comprendre
3. Mapper toutes les étapes du processus
4. Suggérer son automatisation

Il existe de nombreuses autres applications de l’automatisation pour la structuration de processus, y compris la stratégie de processus, la modélisation, la mise en œuvre, l'exécution, la surveillance et le contrôle, et l'amélioration continue des processus. L’exploration intelligente de processus garantit ainsi des processus efficaces consommant moins de temps et à coûts réduits.