Dans l'ère numérique actuelle, qui évolue rapidement, l'automatisation n'est pas seulement un mot à la mode, mais une stratégie essentielle qui permet aux organisations d'atteindre l'excellence opérationnelle et de stimuler la croissance. De nombreux dirigeants d'entreprise explorent les moyens d'exploiter l'automatisation pour obtenir un avantage concurrentiel, tandis que d'autres s'interrogent sur son impact sur la main-d'œuvre.
Dans ce guide, nous approfondissons le sujet de l'automatisation intelligente, en passant en revue les thèmes clés, les exemples et les meilleures pratiques pour aider les dirigeants à comprendre et à exploiter cette opportunité.
Qu'est-ce que l'automatisation intelligente ?
L'automatisation intelligente est l'utilisation de technologies telles que l'intelligence artificielle (IA), l'automatisation des processus robotiques (RPA) et l'apprentissage automatique pour automatiser les tâches banales et répétitives. L'automatisation intelligente permet de rationaliser les processus, de réduire les coûts et d'améliorer l'efficacité des opérations commerciales. coûts et d'améliorer l'efficacité des opérations commerciales.
Des technologies comme ChatGPT et Midjourney ont complètement transformé nos vies en si peu de temps. Mais l'automatisation n'est pas une technologie non éprouvée qui s'étire pour la première fois. Par exemple, les robots RPA remontent aux années 2000, lorsque les entreprises les utilisaient pour calculer des chiffres et remplir des feuilles de calcul Excel avec du contenu. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle ouvre une nouvelle ère d'automatisationLa nouvelle ère de l'automatisation est celle de l'automatisation intelligente.
Bien que les interprétations de l'automatisation intelligente diffèrent grandement selon les experts et les organisations, on peut considérer que l'IA est alimentée par différentes technologies telles que :
- Intelligence artificielle
- Apprentissage automatique
- Vision par ordinateur
- Automatisation des processus robotisés
- Traitement intelligent des documents (IDP) et traitement du langage naturel (NLP)
La combinaison de ces technologies crée un système sophistiqué capable de gérer des tâches complexes, sans intervention humaine.
Racines de la gestion des processus d'entreprise
Dans une large mesure, l'automatisation intelligente est issue du domaine de la gestion des processus d'entreprise - une manière structurée et axée sur l'efficacité de gérer les opérations commerciales. Le terme IA 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 ou hyperautomatisation
L'automatisation intelligente est parfois appelée hyperautomation, un terme inventé par Gartner. Selon la définition de Gartner, l'hyperautomatisation est "une approche disciplinée et orientée vers l'entreprise que les organisations utilisent pour identifier, vérifier 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, l'automatisation des processus robotiques (RPA), la gestion des processus métier (BPM) et les suites de gestion intelligente des processus métier (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".
Au premier coup d'œil, hyperautomation et automatisation intelligente semblent similaires. Bien qu'elles soient souvent utilisées de manière interchangeable, elles diffèrent dans un domaine clé.
L'hyperautomatisation est un état d'esprit. Elle élargit la gamme des technologies au-delà des processus spécifiques, comme les jumeaux numériques, les capteurs IoT et même les bras robotisés. L'automatisation intelligente est l'une des possibilités de répondre à la mission de l'hyperautomation.
L'automatisation intelligente fait-elle partie de la numérisation ?
L'automatisation intelligente est l'un des principaux moteurs de la transformation numérique, car elle a un impact important sur les trois composantes du travail numérique : les personnes, les processus et la technologie.
À un niveau plus profond, l'automatisation intelligente renforce les six facteurs clés de succès qui font avancer 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, permettant de créer de la 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.
Automatisation intelligente et IA
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 de l'automatisation intelligente, mais l'IA est également adaptée à de nombreux autres cas d'utilisation en dehors de la gestion des processus métier. En règle générale, les deux termes ne doivent pas être utilisés de manière interchangeable.
De nombreuses solutions d'automatisation intelligente intègrent l'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. Comme pour l'automatisation intelligente en général, l'apprentissage automatique est généralement appliqué à des tâches banales et routinières que les humains ne veulent pas faire.
L'automatisation intelligente remplace-t-elle les employés ?
L'automatisation intelligente remplacera-t-elle 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.
D'une manière générale, l'IA est considérée comme une opportunité d'accroître 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 l'automatisation intelligente ne remplace pas l'homme, elle 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.
Exemples d'emplois menacés par l'étude sur l'automatisation 2007-2018. Source : Forum économique mondial
Avantages de l'automatisation intelligente pour les entreprises
Il n'est pas surprenant que 35 % des entreprises utilisent déjà l'automatisation intelligente dans leurs activités. l'automatisation intelligente dans leurs activités. Parmi les retardataires, 35 % sont occupés à explorer les outils d'IA appropriés pour leurs équipes. Quels sont les principaux avantages de l'automatisation intelligente pour les entreprises d'aujourd'hui ?
Réduction des coûts
En combinant l'automatisation et l'IA, McKinsey rapporte que les entreprises peuvent débloquer jusqu'à 20 % d'économies de main-d'œuvre. Les analystes d'Accenture prévoient que l'IA peut entraîner une augmentation de la rentabilité globale de 38 % d'augmentation de la rentabilité globale. Chaque jour, les outils d'intelligence artificielle deviennent de plus en plus accessibles, faisant voler en éclats les estimations de réduction des coûts.
Précision
Les erreurs humaines se glissent volontiers dans les feuilles de calcul. Une frappe erronée peut entraîner des amendes se chiffrant en millions, comme le "couper-coller" de TransAlta. couper-coller de TransAlta qui a coûté 24 millions de dollars à la compagnie d'électricité. Pour les tâches qui requièrent une recette stricte de clics et de frappes, les robots logiciels peuvent s'acquitter du travail avec une précision supérieure à celle des humains.
Satisfaction des clients
La bonne combinaison d'outils IA peut créer une base de clients heureux et fidèles. Les processus manuels trop lents sont une perte de clientèle : 49 % des consommateurs déclarent abandonner une entreprise après une mauvaise expérience. Et ce, sur une période d'un an seulement.
D'autre part, des chatbots toujours prêts, un traitement plus rapide et des délais d'approbation rapides peuvent faire passer un score de satisfaction de l'effondrement à l'envol.
Par exemple, la demande d'un prêt pour une petite entreprise était autrefois une affaire frustrante qui nécessitait des heures de rendez-vous, de paperasserie et de signatures manuscrites. Aujourd'hui, l'IA peut vérifier les fraudes, compiler les données des demandeurs et comparer automatiquement les demandes avec les règles internes de l'entreprise. Les fournisseurs peuvent prendre des décisions instantanées à partir d'un portail en libre-service.
Efficacité et productivité
L'AI ne se contente pas d'améliorer les chiffres bruts : elle permet aussi de réaliser des économies sur les chiffres bruts. Une étude de l'Université de Californie révèle que les employés motivés sont 31 % plus productifs. Ils concluent également 37 % de ventes en plus au lieu de décourager leurs homologues. En d'autres termes, un travail passionnant fait vibrer les meilleurs talents. En réduisant les tâches banales, vous pouvez améliorer le rendement de votre équipe.
Ce ne sont là que quelques-uns des avantages dont bénéficie actuellement un tiers des entreprises utilisant l'IA. Voyons comment les entreprises les plus performantes utilisent l'automatisation intelligente.
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'est pas seulement une bénédiction, mais elle s'accompagne de nombreux défis pour la main-d'œuvre. Les employés qui effectuent des tâches répétitives à travers différents systèmes numériques se débattent avec processus de chaise pivotantetandis que le grand nombre de nouvelles applications et de nouveaux outils utilisés a entraîné 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.
Comment l'automatisation intelligente fonctionne-t-elle avec l'automatisation des processus d'entreprise ?
L'automatisation intelligente peut être considérée comme l'adoption d'un concept de chaîne de montage pour les processus d'entreprise, décomposant les tâches en étapes répétitives et en processus numériques. Au lieu de confier chaque étape à des employés qualifiés, l'automatisation intelligente implique la création d'une main-d'œuvre numérique où certaines tâches sont effectuées grâce à la technologie de l'automatisation.
Voici quelques exemples de la manière dont tous les départements peuvent utiliser les technologies IA dans leurs processus opérationnels.
Intelligence artificielle
- Marketing : BuzzFeed a attiré l'attention des médias sociaux avec des quiz sur la question de savoir quel est le meilleur film de l'histoire. Twilight voulait vous épouser. Aujourd'hui, ils utilisent l'IA pour créer sur place des histoires courtes qui contemplent votre avenir à la manière du jeu MASH de l'école primaire.
- Opérations : Un processus de maintenance prédictive détecte un capteur IoT : la pression des pneus d'un camion de livraison est insuffisante. L'IA peut programmer un technicien disponible pour jeter un coup d'œil lorsque le véhicule revient au siège.
- Service à la clientèle : Les chatbots et les agents virtuels peuvent tenir des conversations réalistes avec les clients. Les détaillants peuvent fournir des mises à jour sur les livraisons, ou les marques de commerce électronique peuvent les utiliser pour dispenser des conseils sur les produits sur les applications de chat.
Apprentissage automatique
- Vente : Un robot RPA importe les informations d'un accord signé dans votre système comptable.
- Marketing : Certains sites d'achat en ligne, tels que les sites de réservation de vols ou de livraison directe, utilisent l'apprentissage automatique pour fixer les prix de manière dynamique. Des algorithmes analysent les prix des concurrents, la demande et l'historique des ventes pour ajuster les prix en temps réel.
- Comptabilité : Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser les données transactionnelles et identifier des modèles inhabituels qui pourraient indiquer des activités frauduleuses comme le blanchiment d'argent, le détournement de fonds ou des transactions non autorisées.
Traitement du langage naturel
- Marketing : La PNL peut parcourir des milliers d'avis sur les produits pour évaluer les sentiments des clients. Déterminez si vos utilisateurs ont une expérience positive ou négative et adaptez votre site en conséquence.
- Ressources humaines : Les cadres RH utilisent la PNL pour aider les ordinateurs lire les données entrantes des CV et des candidatures. Ils peuvent ensuite utiliser ces informations pour présélectionner les meilleurs candidats.
- Fabrication : Utilisez le NLP pour analyser des documents tels que des rapports de maintenance et d'entretien afin d'identifier des modèles et des tendances liés aux défaillances ou aux pannes d'équipement. Le NLP peut extraire des informations clés telles que des descriptions de problèmes ou des horodatages (même à partir de textes manuscrits !) afin d'identifier les problèmes de maintenance courants et de prédire les pannes potentielles.
Traitement intelligent des documents
- Dossiers : Les cabinets médicaux utilisent traitement intelligent des documents pour traiter les dossiers des patients, les rapports de laboratoire et les notes des médecins. L'IDP peut transformer des notes manuscrites en documents numériques, puis extraire des informations pertinentes telles que les médicaments, les diagnostics et les plans de traitement.
- Juridique : L'IDP est un atout pour l'analyse des brevets, un processus riche en informations techniques. Les systèmes d'IDP font appel à des algorithmes de NLP et d'apprentissage automatique pour parcourir les revendications, les descriptions et les données de citation afin d'identifier les infractions potentielles.
- Embarquement : Les banques utilisent l'OCR et la ML pour extraire les données pertinentes des nouvelles ouvertures de compte ou des demandes de prêt. Extraire les données pertinentes des passeports, des permis de conduire ou des factures de services publics pour les soumettre à des processus KYC automatisés. L'IDP renforce les protections réglementaires en catégorisant et en classant les documents entrants.
Ce ne sont là que quelques-unes des façons dont vous pouvez dynamiser vos processus d'entreprise grâce à la magie de l'intelligence artificielle.
6 autres exemples d'automatisation intelligente
- Soins de santé : Utilisation de chatbots alimentés par l'IA pour répondre aux questions des patients et automatisation des processus robotiques (RPA) pour automatiser les tâches administratives.
- Commerce de détail : Utiliser des systèmes d'inventaire automatisés pour améliorer la gestion des stocks et l'expérience des clients.
- Banque et finance : Utilisation de la détection des fraudes alimentée par l'IA et de flux de travail automatisés pour l'approbation des prêts.
- Fabrication : Utilisation de robots pour automatiser les lignes de production ou l'exécution des commandes.
- Logistique et transport : Utilisation de systèmes alimentés par l'IA pour l'optimisation des itinéraires.
- Assurance : Utilisation de l'intelligence des processus pour rationaliser ou automatiser les processus de traitement des demandes d'indemnisation.
Un cadre en 6 étapes pour une automatisation intelligente
Lorsque vous élaborez votre stratégie d'automatisation intelligente, il est important de tenir compte du temps et des 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.
- Tirer parti de la découverte des processus. Pour de nombreuses organisations, le premier point de départ de l'automatisation est la découverte des processus, qui permet d'identifier les principaux domaines à améliorer.
- Concevoir 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.
- Fixer 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). L'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 n'améliore pas 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 services informatiques doivent collaborer à l'adoption de l'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 les connaissances et les idées nécessaires 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 une 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.
La 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 aide une organisation à 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 et d'améliorer les méthodes de travail ainsi que l'expérience des employés en éliminant l'inefficacité et le gaspillage de travail.
Outils et logiciels d'automatisation intelligents
Il existe de nombreux logiciels et outils permettant aux entreprises d'adapter l'automatisation intelligente. Voici quelques exemples courants :
- Logiciel d'automatisation des processus d'entreprise (BPA)
- Plate-forme de gestion des processus d'entreprise
- Logiciel d'intelligence économique
- Logiciel d'extraction de processus
- Outils d'automatisation des processus robotiques
- 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 d'automatisation intelligente. Dans la plupart des cas, les entreprises développent une pile moderne d'intelligence et d'automatisation.
En outre, de nombreux outils BPA avancés combinent plusieurs technologies au sein d'une même plateforme. Par exemple, ProcessMaker combine des outils avancés d'automatisation des processus d'affaires, d'intelligence des processus et de traitement intelligent des documents, le tout dans une plateforme de bout en bout alimentée par l'IA.
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