L'automatisation est l'un des sujets les plus brûlants dans les opérations commerciales. De nombreux chefs d'entreprise réfléchissent à la manière dont ils peuvent tirer parti de l'automatisation pour acquérir un avantage concurrentiel, tandis que d'autres s'interrogent sur la manière dont l'automatisation modifiera la main-d'œuvre.
Dans ce guide, nous approfondissons le sujet des Automatisation intelligenteNous y abordons des sujets clés, des exemples et des bonnes pratiques pour aider les cadres à comprendre et à tirer parti de cette opportunité.
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Qu'est-ce que Automatisation intelligente?
L'automatisation intelligente est l'utilisation de technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) et Automatisation des processus par la robotique (RPA) pour automatiser les tâches banales et répétitives. L'automatisation intelligente rationalise les processus, réduit les coûts et améliore l'efficacité des opérations commerciales.
Bien que les interprétations de Automatisation intelligente diffèrent grandement entre les experts et les organisations, vous pouvez considérer que l'IA comprend différentes opérations commerciales qui sont rendues possibles par l'intelligence artificielle ou l'apprentissage automatique. Voici quelques exemples :
- Intelligence des processus et des tâches alimentée par l'IA.
- Automatisation des processus par la robotique (RPA).
- Traitement intelligent des documents (IDP) et traitement du langage naturel (NLP).
- L'IA conversationnelle et les chatbots.
- Intégrations intelligentes de données basées sur l'API (iPaaS).
Racines de l'automatisation intelligente des processus
Dans une large mesure, le site Automatisation intelligente est né du domaine de la gestion des ressources humaines. le Gestion des Processus Métier (BPM) - une manière structurée et axée sur l'efficacité de gérer les opérations commerciales. Le terme lui-même a été inventé en 2017 par le cabinet d'analystes Forrester dans le cadre de ses recherches sur les cadres d'automatisation des entreprises.
On peut considérer l'IA comme une forme avancée d'automatisation intelligente des processus, dont l'objectif principal est de développer des processus et des flux de travail qui améliorent la façon dont le travail est effectué à l'aide de technologies et de logiciels avancés.
Automatisation intelligente vs hyperautomation
Automatisation intelligente est parfois qualifiée d'hyperautomatisation - un terme inventé par Gartner. Selon la définition de Gartner, l'hyperautomatisation est "une approche disciplinée et orientée métier que les organisations utilisent pour identifier, valider et automatiser rapidement le plus grand nombre possible de processus commerciaux et informatiques".
Selon Gartner, l'hyperautomatisation implique l'utilisation orchestrée de plusieurs technologies, outils ou plateformes, notamment : l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique, l'architecture logicielle pilotée par les événements, Automatisation des processus par la robotique (RPA), le Gestion des Processus Métier (BPM) (BPM) et les suites intelligentes le Gestion des Processus Métier (BPM) (iBPMS), la plateforme d'intégration en tant que service (iPaaS), les outils à faible codage ou sans codage, les logiciels intégrés et d'autres types d'outils d'automatisation des décisions, des processus et des tâches".
Le site Automatisation intelligente fait-il partie de la numérisation ?
Automatisation intelligente est l'un des principaux moteurs de la transformation numérique, car il a une forte incidence sur les trois composantes du travail numérique : les personnes, les processus et la technologie.
Plus en profondeur, vous pouvez voir que Automatisation intelligente permet de mettre en œuvre les six facteurs clés de succès de la transformation numérique :
- Stratégie - obtenir un avantage concurrentiel en tirant parti d'une stratégie numérique.
- Organisation - permettre l'avenir du travail en augmentant la main-d'œuvre moderne.
- Culture - démocratisation des données et des connaissances - création de valeur à tous les niveaux de l'organisation de l'entreprise.
- Technologie - connecter le meilleur de l'intelligence humaine et artificielle où la technologie améliore l'expérience.
- Les personnes - donner aux personnes un travail plus significatif sans gaspillage de talents par copier-coller.
- Expérience client - rationaliser et améliorer l'expérience client entièrement numérisée.
Pourquoi automatiser les processus d'entreprise ?
Les processus sont l'élément vital des opérations commerciales. Chaque organisation est constituée de milliers ou de millions de tâches, de flux de travail et de processus où différentes équipes et ressources interagissent pour créer des produits ou des services et apporter de la valeur aux clients.
Au fur et à mesure de l'évolution et de la maturation des opérations commerciales, l'excellence des processus est devenue une source d'avantage concurrentiel. De nombreuses organisations se sont tournées vers la gestion et la technologie des processus numériques pour garder une longueur d'avance sur la concurrence.
La numérisation n'a pas seulement été une bénédiction, elle s'est accompagnée de nombreux défis pour la main-d'œuvre. Les employés qui effectuent des tâches répétitives sur différents systèmes numériques sont confrontés à des processus de chaise tournante, tandis que le grand nombre de nouvelles applications et de nouveaux outils utilisés a conduit à une augmentation des processus fantômes. En fin de compte, la numérisation est une nouvelle ressource qui doit être systématiquement documentée, analysée et utilisée - et c'est là que l'automatisation entre en jeu.
Automatisation intelligente peut être considéré comme l'adoption d'un concept de chaîne de montage pour les processus d'entreprise, divisant les tâches en étapes répétitives et en processus numériques. Au lieu de confier chaque étape à des employés qualifiés, Automatisation intelligente implique la création d'une main-d'œuvre numérique où certaines tâches sont effectuées grâce à la technologie de l'automatisation.
Avantages de la Automatisation intelligente
Chaque organisation ou entreprise trouvera des avantages uniques à l'automatisation de ses processus d'affaires. Parmi les objectifs les plus courants de Automatisation intelligente , on peut citer
- Augmenter la productivité. Automatisation intelligente permet d'automatiser les tâches banales et répétitives, libérant ainsi les employés de l'entreprise pour qu'ils se concentrent sur des tâches plus importantes et stratégiques.
- Améliorer la précision. Automatisation intelligente peut contribuer à réduire les erreurs en éliminant les processus manuels et en saisissant les informations avec précision.
- Réduire les coûts. L'automatisation des processus manuels peut contribuer à réduire les coûts liés à la main-d'œuvre et aux autres frais généraux.
- Des flux de travail plus rapides. L'automatisation des processus permet d'accélérer et de rationaliser les opérations, ce qui se traduit par un traitement plus rapide des tâches et des données.
- Améliorer la prise de décision. Les processus automatisés peuvent contribuer à fournir des informations et des analyses permettant de prendre de meilleures décisions.
- Moins de gaspillage de talents. Automatisation intelligente libère les employés qualifiés pour qu'ils se concentrent sur des tâches à plus forte intensité de connaissances.
Le site Automatisation intelligente remplace-t-il des employés ?
Le site Automatisation intelligente remplacera-t-il la main-d'œuvre humaine ? En bref : non.
Il est impossible de prédire l'avenir du travail, mais une chose est sûre. L'automatisation ne remplacera pas tous les emplois, mais elle aura un impact sur 100 % des emplois au cours de la prochaine décennie.
En général, l'IA est considérée comme une opportunité d'augmenter l'intelligence humaine au sein de la main-d'œuvre, où elle peut efficacement prendre en charge des tâches banales et répétitives, libérant ainsi les travailleurs pour qu'ils s'occupent d'éléments plus créatifs de leur travail.
Une autre façon de voir les choses est que Automatisation intelligente ne remplace pas l'homme, mais retire le robot de l'homme.
D'autre part, de nombreux emplois sont directement touchés par l'automatisation. Dans son rapport sur l'avenir de l'emploi, le Forum économique mondial estime que l'intelligence artificielle remplacera à elle seule 85 millions d'emplois dans le monde d'ici à 2025. Le tableau ci-dessous présente des exemples d'emplois qui ont déjà été remplacés par l'automatisation aux États-Unis.
6 exemples de Automatisation intelligente
Automatisation intelligente peut être exploité par toutes sortes d'opérations et d'organisations - du secteur public aux entreprises. Voici quelques exemples d'applications dans différents secteurs :
1. Soins de santé: Utilisation de chatbots alimentés par l'IA pour répondre aux questions des patients et de Automatisation des processus par la robotique (RPA) pour automatiser les tâches administratives.
2. Commerce de détail : Utilisation de systèmes d'inventaire automatisés pour une meilleure gestion des stocks et une meilleure expérience client.
3. Banque et finance: Utilisation de la détection des fraudes alimentée par l'IA et de flux de travail automatisés pour l'approbation des prêts.
4. Fabrication: Utilisation de robots pour automatiser les lignes de production ou l'exécution des commandes.
5. Logistique et transport: Utilisation de systèmes alimentés par l'IA pour l'optimisation des itinéraires.
6. Assurance: Utilisation de process intelligence pour rationaliser ou automatiser les processus d'indemnisation.
Automatisation intelligente & RPA
Automatisation des processus par la robotique (RPA) est l'utilisation de robots logiciels pour automatiser des tâches clairement définies et répétitives. RPA peut contribuer à réduire le travail manuel, à augmenter la productivité et à rationaliser les opérations. L'automatisation intelligente, quant à elle, est un terme plus large qui recouvre les facilitateurs technologiques pour les processus d'entreprise ou les flux de travail.
RPA s'aligne également bien sur les différents aspects de l'AI. Par exemple, le logiciel process intelligence est couramment utilisé pour découvrir et lancer des projets d'automatisation. Ainsi, deux composantes distinctes de l'automatisation intelligente se complètent l'une l'autre.
Automatisation intelligente & AI
Une autre source de confusion fréquente concerne l'IA et l'AI. Les algorithmes et les plateformes d'intelligence artificielle peuvent être utilisés dans le cadre du site Automatisation intelligente, mais l'IA est également adaptée à de nombreux autres cas d'utilisation en dehors du site le Gestion des Processus Métier (BPM). En règle générale, les deux termes ne doivent pas être utilisés de manière interchangeable.
De nombreuses solutions Automatisation intelligente intègrent une intelligence artificielle sous la forme d'algorithmes d'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique peut être considéré comme un travail supervisé ou non supervisé dans lequel les machines s'adaptent et apprennent d'elles-mêmes à apporter des améliorations sur la base des données disponibles. Vous ne verrez peut-être pas toujours l'apprentissage automatique en action, mais il est utile de demander aux fournisseurs où il est utilisé. Tout comme pour Automatisation intelligente , l'apprentissage automatique est généralement appliqué à des tâches banales et routinières que les humains ne veulent pas faire.
Traitement intelligent des documents (IDP)
Le traitement intelligent des documents consiste à utiliser les technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) pour extraire automatiquement des données et des informations à partir de documents non structurés tels que des factures, des contrats, des formulaires fiscaux et d'autres documents commerciaux.
L'IDP peut inclure à la fois des technologies de reconnaissance de caractères (OCR) pour convertir les images en formats lisibles par la machine et des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) pour résumer le contenu des documents textuels afin de transformer les données non structurées en documents numérisés.
Les jumeaux numériques dans l'automatisation
Un jumeau numérique est une copie numérique d'un processus commercial qui peut être analysé et amélioré par le biais de Automatisation des processus par la robotique ou de la simulation de processus. Les jumeaux numériques sont les plus courants dans les processus de fabrication, mais ils s'étendent de plus en plus à d'autres fonctions telles que les opérations commerciales, l'assurance et les soins de santé. Le principal avantage d'un jumeau numérique est de concevoir et de mettre en œuvre des optimisations de processus, telles que la réingénierie des processus, sous une forme numérique avant de passer à des opérations à grande échelle.
Un jumeau numérique d'une organisation (DTO) étend le concept de jumeau numérique d'un processus à une copie numérique d'une organisation commerciale, y compris les produits, les structures et les départements interconnectés. Un DTO peut être utilisé pour simuler et évaluer l'impact commercial de changements opérationnels majeurs, par exemple le passage à un système ERP basé sur le cloud.
IA conversationnelle et chatbots
L'IA conversationnelle - une technologie récemment popularisée par des technologies telles que ChatGBT - est un domaine plus courant pour Automatisation intelligente . Il s'agit essentiellement de technologies qui exploitent l'intelligence artificielle, telle que la compréhension du langage naturel (NLU), pour comprendre et répondre aux entrées et interagir avec les humains de manière conversationnelle.
Dans les entreprises, les chatbots utilisant l'IA conversationnelle peuvent être vus à la fois dans les fonctions internes (par exemple, les chatbots d'achat et de demande) et dans les activités de contact avec la clientèle (par exemple, les chatbots de service à la clientèle sur les sites web).
Cas d'utilisation pour Automatisation intelligente
L'automatisation avancée peut être utilisée dans toutes les unités ou fonctions de l'entreprise. Certains des cas d'utilisation les plus courants concernent des tâches manuelles répétitives.
- Finance - automatisation ou rationalisation des approbations ou des rapports mensuels.
- Approvisionnement - automatisation des processus à fort volume, tels que l'approbation des factures ou les comptes fournisseurs de bout en bout.
- Service à la clientèle - accueil de nouveaux clients ou soutien aux services à la clientèle.
- Technologie de l'information - détection des risques ou des failles de sécurité au sein d'une organisation.
- Ressources humaines - automatisation et rationalisation des processus répétitifs, tels que la paie.
- Vente - identifier et fixer les prix idéaux en fonction de la dynamique et des tendances du marché.
- Marketing - amélioration du niveau ou de la qualité des données relatives à l'audience des clients ou des prospects.
Alors que les cas d'utilisation peuvent être trouvés dans n'importe quelle fonction ou département de l'entreprise, une idée fausse courante est que Automatisation intelligente est développé pour remplacer la main-d'œuvre qualifiée. Les plus grands avantages de Automatisation intelligente sont obtenus lorsqu'il est combiné avec l'expertise des spécialistes en la matière. Il est rare que cela fonctionne sans l'investissement actif et le soutien des personnes - et même de manière plus générale, vous pouvez considérer Automatisation intelligente comme l'augmentation de l'intelligence humaine sur le lieu de travail.
Cadre en 6 étapes pour Automatisation intelligente
Lorsque vous élaborez votre stratégie Automatisation intelligente , il est important de reconnaître le temps et les ressources nécessaires à une mise en œuvre efficace. L'AI doit être considérée comme un voyage et non comme une destination - ce qui nécessite une planification stratégique considérable. Vous pouvez vous appuyer sur ce cadre en six étapes pour commencer.
- Clarifier le modèle opérationnel de l'AI - Un bon point de départ est une compréhension claire de la stratégie globale. Commencez par décrire l'objectif et les étapes nécessaires pour l'atteindre.
- Exploiter process discovery - pour de nombreuses organisations, le premier point de départ de l'automatisation est l'endroit où vous identifiez les plus grands domaines d'amélioration. process discovery - est l'endroit où vous identifiez les plus grands domaines d'amélioration.
- Concevoir pour une mise en œuvre à grande échelle - de nombreuses organisations adoptent une approche d'essai et d'apprentissage en matière d'IA. S'il est bon de tester de nouveaux concepts, il convient d'identifier des cas de test ayant un impact mesurable sur les principaux objectifs de l'entreprise.
- Fixez des attentes réalistes - toute modification des processus d'entreprise aura un impact sur votre personnel et votre culture. Investissez dans une communication solide sur la gestion du changement.
- Construire un produit minimum viable (MVP ) - Automatisation intelligente peut nécessiter des efforts et des ressources considérables. Envisagez de développer un MVP pour prouver les résultats avant de procéder à une mise en œuvre à grande échelle.
- Saisir et communiquer la valeur - l'automatisation en soi ne permet pas d'améliorer les processus d'entreprise. Identifiez et mesurez les moyens concrets par lesquels l'IA améliore vos principaux indicateurs commerciaux. Une fois que vous aurez atteint la ligne d'arrivée, il sera temps de recommencer !
Collaboration entre les entreprises et les services informatiques dans le domaine de l'automatisation
Les chefs d'entreprise et les informaticiens doivent collaborer à l'adoption de Automatisation intelligente afin de garantir une mise en œuvre réussie et conforme. Les professionnels de l'informatique peuvent fournir l'expertise technique nécessaire à la mise en place et à la maintenance de l'infrastructure requise, tandis que les chefs d'entreprise peuvent apporter leurs connaissances et leur vision de l'entreprise pour garantir que les technologies sont utilisées de la manière la plus efficace et la plus efficiente possible.
La collaboration peut également permettre d'identifier les meilleures opportunités d'automatisation et de s'assurer que les technologies sont utilisées au maximum de leur potentiel.
L'importance de la culture des données
La plupart des entreprises qui mettent en œuvre le site Automatisation intelligente sont confrontées à des problèmes de qualité des données, mais une question tout aussi importante, voire plus importante encore, est celle du niveau de culture des données.
Une culture des données est l'ensemble des comportements et des convictions des personnes qui utilisent les données pour améliorer la prise de décision. On peut considérer qu'une organisation est guidée par les données lorsque celles-ci sont intégrées dans la prise de décision, les opérations, l'état d'esprit et l'identité de l'organisation.
De nombreuses organisations se heurtent à une résistance à la culture des données lorsqu'elles bouleversent les méthodes de travail existantes ou mettent en œuvre de nouveaux outils, processus ou flux de travail. Une solide culture des données permet à une organisation de s'adapter efficacement au changement en tirant parti des compétences et de l'expérience de son personnel.
Une bonne culture des données améliore le niveau de maîtrise des données et permet aux employés de poser les bonnes questions, de trouver des informations, d'améliorer les méthodes de travail ainsi que l'expérience des employés en éliminant l'inefficacité et le gaspillage de travail.
Automatisation intelligente outils et logiciels
Il existe de nombreux logiciels et outils permettant aux entreprises de s'adapter à Automatisation intelligente. Les exemples les plus courants sont les suivants :
- Process mining logiciel
- Automatisation des processus par la robotique outils
- Logiciel hybride process intelligence
- Plateformes d'intégration en tant que service, iPaas
- Traitement intelligent des documents
Il est rare qu'un seul logiciel soit utilisé pour tous les besoins de Automatisation intelligente . Dans la plupart des cas, les entreprises développent une pile moderne d'intelligence et d'automatisation, comme le montre l'infographie ci-dessous.
Dans la pile d'intelligence et d'automatisation Automatisation intelligente , il y a quatre domaines essentiels : la connaissance, la gestion, l'automatisation et la gouvernance des opex. Les données elles-mêmes peuvent circuler de manière interchangeable entre différents systèmes, mais la division principale se fait entre la couche de données de travail et la couche de données du système.
Couche de données de travail - elle se concentre sur les données opérationnelles, telles que les processus et les tâches mesurés, gérés et automatisés dans le cadre des opérations de l'entreprise.
Couche de données système - se concentre sur l'exploration et la gestion des données d'entreprise capturées à partir des systèmes informatiques de l'entreprise, par exemple, les systèmes ERP ou CRM tels que SAP, Oracle ou Salesforce.
Les entreprises de logiciels modernes les plus remarquables dans chaque catégorie sont les suivantes
Gestion des opérations - Workfellow
Gestion de l'exécution - Celonis
le Gestion des Processus Métier (BPM) - Bizagi, Nintex, Appian et Camunda
Gestion des données - Snowflake, Databricks Amazon Redshift et Azure Synapse Analytics
Solutions d'automatisation - UiPath, ABBYY, Expert.ai et Nice
Solutions d'intelligence - Alteryx, ThougtSpot, Tableau et SiSense
Gouvernance des flux de travail - Mulesoft, Turbotic
Gouvernance des données - Splunk, Datadog
De nombreux responsables informatiques et opérationnels d'entreprise construiront leur architecture d'entreprise à partir de solutions ERP ou CRM existantes. Les outils Automatisation intelligente complètent cette stratégie. La plupart des solutions modernes Automatisation intelligente s'intègrent aux systèmes de données centraux de l'entreprise ou les complètent, comme la base de données SAP ou Oracle ERP, ou fournissent des moyens faciles d'exporter des données d'un système à l'autre par le biais d'exportations de données, d'intégrations ou d'API.
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