RPA vs AI (et tout le reste)

Le continuum d’automatisation intelligente

La RPA et l’AI forment les extrémités opposées du continuum d’IA (ou automatisation intelligente (« Intelligent Automation »), qui comprend aussi l’intelligence cognitive et l’apprentissage machine. Il est important pour les entreprises de reconnaitre que la RPA et l’AI font partie d’un spectre unique et qu’il n’est pas nécessaire de chercher son extrémité. Tous les éléments du continuum IA ont une part à jouer dans les industries actuelles et ils peuvent tous être bénéfiques pour les sociétés s’ils sont exploités correctement.

Un examen plus approfondi de la RPA

La RPA est sans doute le dernier développement dans la technologie de l’automatisation. Comme une méthode de programmation ultra-rapide, elle est rapide à exécuter, adapter et déployer. La RPA permet donc à des sociétés d'élargir avec succès leur portée. Comme elle n’est pas limitée à un seul emplacement physique, la RPA fonctionne à travers l’IU de l’application, saisissant et cliquant sur des informations exactement comme le ferait un être humain. La RPA fonctionne avec des application récentes et anciennes et peut ajuster ses tâches automatisées presque instantanément dès que les applications qui l’utilisent sont modifiés ou mises à jour.

Le supplément de vitesse que la RPA apporte à l'exécution de processus donne aux sociétés un avantage supplémentaire. La RPA exécute des processus sans erreurs et avec une cohérence qui permet à la main d'œuvre humaine de concentrer ses efforts dans d’autres domaines, laissant l’ordinateur se concentrer sur les processus répétitifs. Les capacités cognitives croissantes de la majorité des technologies RPA à jour signifie que des processus peuvent être automatisés de bout en bout, sans besoin d’une participation humaine quelconque, progressant vers un lieu de travail avancé où les robots et les humains peuvent travailler ensemble et pour le bénéfice de l'entreprise. Des robots préfabriqués peuvent maintenant accélérer l'automatisation de processus d’affaires. Quelques exemples incluent le bot de Skype, qui peut envoyer automatiquement des messages à des contacts, et le bot de Twilio, qui peut envoyer des messages texte à travers l’API de Twilio.

En quoi consiste l’intelligence cognitive ?

La technologie de l’intelligence cognitive utilise les dernières avancées pour analyser des données non structurées tout en améliorant sa performance et ses capacités. Bref, elle peut apprendre de la façon dont les humains se comportent. Un exemple de cette technologie vient sous la forme d’IQ Bot : un robot cognitif qui comprend aussi des capacités visuelles pour ajouter une structure aux données non structurées de sociétés et pour apprendre en observant les travailleurs afin d’augmenter la couverture numérique de l’organisation.

Les entreprises d'aujourd'hui produisent de vastes quantités de données, mais environ 80% de celles-ci sont difficiles à accéder, étant non extractibles et non numérisées, lorsque des solutions RPA plus traditionnelles sont utilisées. L’intelligence cognitive est la suivante étape. Une automatisation de processus robotisés ne peut être que limitée, dû aux variations de format de documents et de communications non structurés.

Cela signifie que des employés humains doivent être utilisés pour extraire toutes les données pertinentes à alimenter à un processus RPA. L’IQ Bot peut changer cela, automatisant des processus d'affaires qui se fondent sur des données non structurées ou semi-structurées dans des images, des documents électroniques et des courriels. En utilisant plusieurs techniques AI différentes qui extraient de manière intelligente des données et les numérisent, l’IQ Bot rend la technologie RPA plus efficace et continue à apprendre des corrections faites par les travailleurs humains, qui l’aident à devenir plus précis et plus intelligent avec le temps.

L’intelligence cognitive réduit les erreurs dans le traitement de données grâce à l’automatisation de l'entrée de données du système de PGI, accélère les délais d'exécution et améliore exponentiellement l'expérience client.

En quoi consiste l’apprentissage machine ?

Même les personnes qui ne savent que peu sur l’intelligence artificielle ont entendu parler de l’apprentissage machine. C’est une des formes d’AI les plus connues aujourd’hui, se distinguant d’autres formes d’AI par sa capacité d'améliorer sa compréhension et de prendre des mesures sans le besoin d’une intervention humaine. D’autres types d‘AI nécessitent que des programmeurs leur donnent des informations sur ce qu’ils doivent faire dans des circonstances particulières. Cependant, les programmes d’apprentissage machine sont capables de prendre eux-mêmes des décisions et d’apprendre sans le besoin d’une instruction humaine.

Vous pouvez voir un apprentissage machine, dans sa forme la plus simple, chaque fois que vous vous connectez à votre compte Amazon ou Netflix. Vous recevez des recommandations qui sont personnalisées pour vos préférences, grâce aux algorithmes intégrés qui étudient ce que vous aimez, comparent ces informations avec ce que d’autres, qui ont des goûts similaires, préfèrent, puis développent une idée de ce qui pourrait vous plaire le plus.

L’apprentissage machine contient un potentiel remarquable pour les entreprises d’aujourd’hui. En utilisant ses capacités pour examiner et interpréter des données, puis d’agir en fonction des informations sans besoin d’indications humaines, il est possible de transformer la manière de réaliser des activités. L’effort humain requis set minimisé, tandis que les résultats deviennent plus exacts. L’apprentissage machine est déjà utilisé pour détecter des fraudes dans le secteur des services financiers et pour améliorer les campagnes de marketing.

Intelligence artificielle – Comment peut-elle aider les entreprises ?

Presque tout le monde a entendu parler de l’AI et celle-ci transforme déjà le secteur technologique. La plupart des personnes pensent que l’AI concerne des machines pouvant penser par elles-mêmes, ce n’est toutefois pas tout. L’apprentissage machine est juste un élément de l’AI. En fait, la plupart des personnes entrent régulièrement en contact avec une intelligence artificielle. Siri et d’autres moteurs de recherche vocale utilisent cette technologie, tout comme les agents conversationnels et les outils de reconnaissance d’image automatiques.

Bien que beaucoup de personnes imaginent que l’AI concerne des robots pleinement fonctionnels ou des assistants virtuels, ceci n'est pas l’objectif actuel pour les entreprises. Dans le secteur des entreprises, l’AI se concentre plutôt sur des applications quotidiennes.

Les sociétés peuvent utiliser l’AI pour transformer la façon dont elles fonctionnent, par exemple en suivant des scénarios de marketing et des conditions commerciales pour aider au développement, au marketing et à la vente de produits. Dans l’industrie de la santé, l’AI peut suivre des schémas de comportement de patients et examiner des données d’essais médicaux pour identifier des traitements efficaces et alerter les fournisseurs de soins de santé sur des problèmes possibles. Les patients peuvent aussi bénéficier des plans de bien-être et de santé qui sont personnalisé à leurs besoins uniques en utilisant simplement une technologie AI pour collecter des données de capteurs et de dispositifs portables.

Il est clair que l’AI est indispensable dans le monde des affaires d’aujourd’hui et que la demande ne va qu’augmenter avec le temps. Le volume des données à l'échelle mondiale devant atteindre 163 zettabytes au cours des 5 prochaines années, générées principalement par l’Internet des objets, l’AI sera absolument vitale pour y faire face.

À mesure que les limites de l’AI sont repoussées de plus en plus, nous commençons à voir les débuts des robots intelligents, tels que Sophia, le robot saoudien qui apprend, mais dans le cas des entreprises, la confusion régnante concernant la finalité du continuum d’automatisation intelligente et la manière dont ces technologies peuvent bénéficier aux organisations n’est pas surprenante.

Intégration de l’AI, de l’apprentissage machine et la RPA dans les entreprises d’aujourd’hui

Bien que de nombreuses organisations sont actuellement aveuglement concentrées sur une course au déploiement de l’AI dans leur entreprise, l’injection d’intelligence dans les processus pertinents pour leur société est un objectif plus bénéfique. Les sociétés doivent évoluer et s’adapter à l’AI à mesure que la maturité en matière de RPA de leur organisation s’accroît.

Pour la plupart des entreprises, utiliser au mieux cette technologie consiste réellement à raffiner la RPA et à la rendre plus efficace pour leur organisation. Mettre en place une main d'œuvre robotique n’est pas toujours facile, et les changements peuvent causer une chaîne de problèmes persistants si un aperçu complet ne peut pas être obtenu. L’apprentissage machine est la solution optimale pour limiter le temps d'arrêt et permettre un dépannage pratique dans de telles situations. En comparant les résultats de processus automatisés, détectant des erreurs, prédisant des problèmes et gérant les modifications de processus, l’apprentissage machine permet à l’automatisation de rester pertinente et de fonctionner au plus haut niveau possible.