Les outils et logiciels d'automatisation intelligente utilisent des technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) et Automatisation des processus par la robotique (RPA) pour automatiser les tâches banales et répétitives. L'objectif des outils d'automatisation intelligente est de rationaliser les processus, de réduire les coûts et d'améliorer l'efficacité des opérations commerciales.
Le terme"automatisation intelligente" a été inventé par Forrester Research pour décrire les outils qui soutiennent l'automatisation de l'entreprise sur le site le Gestion des Processus Métier (BPM). L'IA est parfois également appelée hyperautomation.
Exemples de technologies d'automatisation intelligente
Bien que les interprétations de l'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. Les cinq catégories clés d'outils d'IA comprennent les outils avancés process intelligence, Automatisation des processus par la robotiqueLes outils d'IA comprennent les outils avancés, le traitement intelligent des documents (IDP), l'IA conversationnelle et les intégrations intelligentes.
Avancé process intelligence
L'une des premières formes d'automatisation intelligente est le logicielprocess mining , développé à la fin des années 1990 pour automatiser l'analyse des processus et les opérations commerciales. process discovery dans les opérations commerciales. Process mining L'automatisation intelligente est une technique utilisée pour découvrir, analyser et améliorer les processus d'entreprise à l'aide de méthodes d'exploration de données.
Aujourd'hui, de nombreux algorithmesprocess mining utilisent l'apprentissage automatique pour catégoriser et visualiser les processus d'entreprise sur la base des données extraites des journaux d'événements dans les systèmes de ressources d'entreprise, tels que les bases de données ERP ou CRM.
Les logicielstask mining constituent une deuxième catégorie clé de logicielsprocess intelligence . Dans task mining, des algorithmes avancés de capture des tâches permettent d'obtenir des informations commerciales à partir de l'interface utilisateur des applications commerciales en utilisant la reconnaissance des caractères de l'objet (OCR) et d'autres technologies basées sur l'IA telles que Work API.
Task mining et process mining sont souvent fournies par les mêmes éditeurs de logiciels et dans les listes ci-dessous nous partagerons une liste définitive des différents types d'éditeurs.
Automatisation des processus par la robotique (RPA)
La deuxième catégorie clé d'outils d'automatisation intelligents est Automatisation des processus par la robotique. RPA est une forme d'automatisation des processus commerciaux dans laquelle des robots logiciels sont utilisés pour émuler les actions humaines interagissant avec les systèmes numériques et les logiciels. Les racines de RPA remontent au début des années 2000, lorsque les premiers fournisseurs de logiciels d'automatisation des processus commerciaux sont apparus. Le terme RPA a été inventé pour la première fois par Phil Fersht de HFS Research.
L'objectif de RPA est d'utiliser des robots logiciels pour remplacer certaines des tâches manuelles et répétitives effectuées auparavant par des humains dans une main-d'œuvre numérisée. Il peut s'agir, par exemple, de l'approbation automatisée des factures dans les comptes fournisseurs ou des tâches liées aux vérifications de crédit dans les services bancaires aux consommateurs.
Traitement intelligent des documents (IDP)
Le traitement intelligent des documents (TID) est une technologie qui utilise l'IA pour automatiser le processus d'extraction, de validation et de transformation d'informations pertinentes à partir de documents tels que des factures, des reçus, des contrats et des formulaires. En général, les outils IDP utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour lire et extraire les informations clés des documents numérisés.
Les systèmes IDP peuvent être utilisés pour extraire rapidement et précisément des données non structurées à partir de documents et les stocker de manière organisée sans avoir à saisir manuellement des données. L'IDP peut également inclure des formes de numérisation, où la reconnaissance de caractères (OCR) et la vision par ordinateur sont utilisées pour numériser et créer des copies numériques d'objets commerciaux clés, tels que des factures ou des contrats.
L'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle est une technologie qui permet aux machines d'interagir avec les humains de manière naturelle et conversationnelle. Elle utilise le traitement du langage naturel (NLP), la compréhension du langage naturel (NLU) et la reconnaissance automatique de la parole (ASR) pour traiter et comprendre la parole humaine ou le texte écrit. Il fournit ensuite des réponses basées sur l'apprentissage automatique formé à un cas d'utilisation spécifique ou, dans des cas comme ChatGPT, sur des données collectées sur l'internet.
L'IA conversationnelle peut être utilisée pour automatiser le service à la clientèle, créer des assistants virtuels et engager des conversations avec des chatbots. L'objectif global est de fournir aux utilisateurs un moyen automatisé d'obtenir un service auparavant fourni par un travail manuel ou des agents d'assistance humains.
Intégrations intelligentes
La cinquième catégorie clé de solutions d'IA est celle des outils d'intégration intelligents, tels que les plateformes d'intégration en tant que service (IPaaS). L'IPaaS est une plateforme basée sur le cloud pour l'intégration des données, des applications et des processus à travers plusieurs systèmes. Elle fournit un environnement sécurisé et préconstruit pour créer, tester et déployer des intégrations.
Une plateforme iPaaS consiste généralement en un ensemble d'outils et de services qui permettent aux utilisateurs de connecter différentes applications d'entreprise et sources de données entre elles. Les plateformes iPaaS fournissent généralement une interface utilisateur graphique pour créer et maintenir les intégrations, ainsi que des interfaces de programmation d'applications (API) et des connecteurs prédéfinis pour se connecter rapidement aux applications d'entreprise existantes ou aux systèmes d'entreprise. En outre, la plateforme dispose généralement de protocoles de sécurité intégrés, de services de transformation des données et d'outils d'analyse permettant de contrôler et d'analyser les performances de l'intégration.
Avantages des outils d'automatisation intelligents
Chaque organisation ou entreprise trouvera des avantages uniques à l'automatisation de ses processus d'affaires. Voici quelques-uns des objectifs les plus courants des outils d'automatisation intelligents :
Augmenter la productivité
Alors que de nombreuses entreprises doivent faire plus avec moins, l'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 plus stratégiques.
Améliorer la précision
Bien que les employés qualifiés puissent être très compétents dans leur travail, les tâches répétitives exposent les entreprises à l'erreur humaine. L'automatisation intelligente peut contribuer à réduire les erreurs en éliminant les processus manuels et en saisissant les informations avec précision.
Réduire les coûts
Dans de nombreuses organisations, le coût d'un travail inefficace s'accumule rapidement. 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
Pour de nombreuses entreprises, la rapidité est un facteur concurrentiel dans l'amélioration des opérations commerciales. Les processus automatisés peuvent contribuer à accélérer et à rationaliser les opérations, ce qui se traduit par un traitement plus rapide des tâches et des données.
Améliorer la prise de décision
L'un des avantages les moins connus de l'IA est sa capacité à traiter de grandes quantités de données afin de permettre une prise de décision davantage axée sur les données. Les processus automatisés peuvent contribuer à fournir des informations et des analyses permettant de prendre de meilleures décisions.
Moins de gaspillage de talents
La plupart des entreprises investissent massivement dans le recrutement et la fidélisation des meilleurs talents. L'automatisation intelligente libère les employés qualifiés pour qu'ils se concentrent sur des tâches à plus forte intensité de connaissances.