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Dix tendances de l'IA qui resteront importantes en 2024

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Les robots intelligents permettent aux entreprises d'aller au-delà de leurs pratiques habituelles pour travailler « comme demain »

robots
Image de la série "Real Humans" diffusée sur Arte.


Par Alexis Vernières, Vice President, Sales - Italy, France & Iberia chez Kofax France.

Parmi les centaines de processus qui font tourner les entreprises, beaucoup - y compris le reporting financier et le traitement des factures - sont basés sur des données structurées et impliquent une série de tâches manuelles, répétitives à partir de documents papier. Cela en fait des candidates idéales pour l'automatisation robotisée des processus (Robotic Process Automation, RPA), que les organisations utilisent pour mettre en place des flux de travail plus efficaces, plus précis et plus rapides.

Mais ces robots "passifs" ne suffisent pas pour aider les entreprises à faire face à la concurrence croissante, à lutter contre l'inertie du statu quo et à concrétiser leurs projets d'automatisation. Pour cela, ils ont besoin d'une main-d'œuvre numérique du futur, composée de "robots intelligents", c'est-à-dire un ensemble d'outils basé sur l'intelligence artificielle incluant des fonctionnalités de l'Automation Intelligente (AI) tels que : l'automatisation cognitive de documents, le machine learning et le traitement automatique du langage naturel.

À vrai dire, la capacité de maximiser et d'élargir la portée et le degré d'optimisation des processus redéfinit le fonctionnement des organisations. Cette capacité à évoluer est essentielle si les organisations souhaitent optimiser et connecter leurs domaines d'activité et leurs opérations. La RPA à grande échelle signifie l'application de la RPA à tous les processus de l'entreprise allant du plus simple au plus complexe (données non structurées, gestion du travail entre les robots RPA et les employés, etc).

Les robots "passifs" font partie de la routine

La RPA est le premier pas vers l'automatisation, et il est capable d'automatiser des tâches humaines simples basées sur des données structurées. Au sein de flux de travail structurés, les robots RPA sont capables de prendre des décisions simples et ils maitrisent l'usage de plusieurs systèmes capables de rechercher, agréger ou mettre à jour des informations structurées. Cela inclut la capacité d'automatiser les informations d'entreprise en collectant des données de diverses sources externes et en augmentant les rapports de prévisions internes de base, permettant une meilleure compréhension de la situation commerciale.

Les robots « passifs » gèrent ces tâches plus rapidement et sans erreur, ce qui permet aux collaborateurs de se concentrer sur le travail " intellectuel ", plutôt que d'exécuter des tâches banales et répétitives. Cependant, si travailler plus vite, plus efficacement et avec plus de précision est un progrès, il n'en demeure pas moins qu'une routine dans le travail est toujours présente.

Le véritable obstacle pour travailler « comme demain » est l'information non structurée, dont le volume devrait augmenter considérablement. Selon un sondage réalisé par AIIM auprès de leaders mondiaux, les répondants ont déclaré qu'ils prévoient une croissance massive des données au cours des cinq prochaines années - voire cinq fois plus au cours des deux prochaines années seulement - et que jusqu'à 62 % de ces données seront non structurées. Cela pose problème, d'autant plus que 70 % de ces cadres dirigeants affirment que les données non structurées sont leur talon d'Achille lorsqu'ils se lancent dans la mise en place du RPA.

Un autre obstacle auquel sont confrontées les entreprises est l'automatisation à grande échelle. Les solutions RPA ponctuelles ou les robots "passifs" ne permettront pas aux entreprises d'adapter l'automatisation aux différents cas d'utilisation.

Des robots intelligents qui travaillent « comme demain »

Cela signifie que les entreprises doivent impérativement trouver un moyen d'automatiser les processus impliquant des informations non structurées, telles que les documents, les registres, les e-mails et les messages texte. Selon un sondage Forbes Insight, seulement 13 % des entreprises ont entièrement automatisé le traitement de textes non structurés. Et même si 59 % d'entre elles procèdent à l'automatisation pour gérer l'extraction de mots-clés ou l'analyse de sentiments, il leur reste une importante marge de manœuvre.

Il faut donc un ensemble d'outils RPA qui peut identifier, classer, lire et gérer des documents semi-structurés (comme des factures par exemple) ou non structurés (comme des contrats, des e-mails ou des textes). Les entreprises ont également besoin de flexibilité pour automatiser les fonctions sur plusieurs systèmes d'entreprise, sans pour autant avoir à mobiliser leurs équipes et leurs ressources informatiques.

La nouvelle génération de RPA possède des capacités avancées qui permettent aux entreprises d'automatiser de nombreux processus, de capturer et d'inclure des données structurées et non structurées pour fournir une meilleure connaissance du marché. Cela permet aux entreprises d'atteindre des objectifs tels que l'utilisation des données pour améliorer leurs produits et services, l'intégration complète des données dans toutes les applications et les environnements de cloud computing, et l'optimisation des opérations et des processus qui, grâce à une automatisation poussée, incluent des données métier de plus en plus complexes.

Les " robots intelligents " recourent à l'intelligence artificielle (IA) pour donner du sens aux données non structurées et semi-structurées, en traitant l'information à l'aide d'un ensemble d'outils comme le machine learning, le traitement automatique du langage naturel et l'analyse de sentiments. Ces robots logiciels de nouvelle génération peuvent également tirer parti d'analyses et de techniques de collecte avancées qui permettent non seulement d'extraire des données riches et pertinentes dans les processus métier, mais aussi d'analyser, de rapporter et de fournir des métriques avancées pour affiner les processus métier et atteindre des objectifs stratégiques. De ce fait, ils sont capables de réaliser bien plus que des tâches courantes ou de prendre de simples décisions.

La main-d'œuvre numérique de demain

L'automatisation robotisée des processus nouvelle génération inclut : l'orchestration des processus, l'automatisation cognitive des documents, les analyses poussées et les technologies de mobilité et d'engagement offrant une solution complète d'automatisation intelligente. L'automatisation intelligente est la main-d'œuvre numérique qui tire parti de l'intelligence artificielle pour gérer une grande partie du travail cognitif courant, comme la lecture de documents physiques, l'analyse des textes pour en identifier la tonalité, ou encore la synchronisation avec d'autres informations. Lorsque cette main d'œuvre numérique est en phase avec le talent humain, ce dernier peut rajouter au processus du contexte, de l'initiative, une vision stratégique, de la créativité et de la perspicacité. Ainsi, les robots intelligents fournissent des informations commerciales qui favorisent la prise de décision, en ajoutant une valeur significative à l'organisation. Selon un rapport d'Accenture, cette association d'un employé et d'un agent/robot logiciel, alimentée par l'automatisation intelligente, peut augmenter le chiffre d'affaire de 38%.

Avec la RPA et l'AI, les entreprises sont en mesure d'automatiser des actions simples basées sur les rôles pour travailler sur des systèmes existants, tout en déployant des robots intelligents pour résoudre les problèmes de la prochaine génération. Cette main-d'œuvre numérique de l'avenir permet aux entreprises de se décharger d'une autre couche d'implication humaine dans la gestion des tâches d'une manière qui leur permet de travailler « comme demain ».

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