Si vous avez déjà utilisé un logiciel de gestion des processus d'entreprise (BPM) pour alimenter les flux de travail, vous en connaissez peut-être déjà les avantages : réduction de la paperasserie, utilisation plus efficace des ressources et amélioration des résultats commerciaux. Avec un logiciel de BPM, l'accès aux mesures et la facilité de modification et d'optimisation des processus renforcent encore ces avantages.
Maintenant, imaginez que votre processus devienne plus puissant à chaque fois que vous exécutez une affaire. Et si vous pouviez optimiser automatiquement les processus en utilisant les avancées technologiques qui combinent les données des processus et une prise de décision de plus en plus précise ? C'est précisément ce que permet le couplage d'un logiciel de BPM et de l'apprentissage machine.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage machine est un domaine de l'intelligence artificielle qui a mûri ces dernières années. Il consiste en des algorithmes qui utilisent les données de la machine pour calculer des améliorations et des modèles, créant ainsi une boucle de rétroaction positive continue de l'optimisation des processus. Les outils d'apprentissage machine existants disposent déjà de bibliothèques prêtes à être mises en œuvre en combinaison avec des applications BPM pour commencer à améliorer les processus immédiatement.
Pourquoi l'apprentissage machine et la BPM ?
Le logiciel BPM collecte et stocke déjà des informations détaillées sur les processus générés par chaque cas. Associées à l'apprentissage machine, les données relatives aux processus peuvent améliorer la prise de décision en identifiant des modèles au fur et à mesure de l'avancement du processus dans le flux de travail. Les processus alimentés par l'apprentissage machine détectent des modèles et effectuent des sélections que les humains ne trouveraient pas ou qu'ils mettraient beaucoup de temps à calculer. Les prévisions de ventes, la demande des consommateurs et la détection des fraudes ne sont que quelques moyens d'appliquer l'apprentissage machine aux processus automatisés par les logiciels de gestion des processus métier.
Puis-je intégrer l'apprentissage machine avec le logiciel BPM ?
Si votre plate-forme BPM prend en charge PHP 7, il est possible d'utiliser la bibliothèque PHP-ML pour mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans les processus d'entreprise. Cette bibliothèque propose l'apprentissage de règles d'association, la classification, la régression, les clusters, les métriques, les réseaux de neurones, l'extraction de caractéristiques, le prétraitement et la validation croisée. Mettez en œuvre ces fonctionnalités dans les processus métier grâce à un plugin personnalisé activé dans votre plate-forme BPM pour analyser les données des processus. Une ligne de code suffit pour commencer à analyser les flux de travail. Chaque fois qu'un cas est exécuté et que des données de processus sont générées, les modèles et les améliorations deviennent plus précis.
Google propose également de puissants terminaux API qui utilisent l'apprentissage automatique pour effectuer la reconnaissance des images, de la parole et des langues. Ces terminaux permettent de détecter des objets et des visages individuels dans les images, d'effectuer des traductions automatiques et d'analyser la parole en texte. En outre, ces terminaux d'API peuvent être intégrés dans des processus afin d'exploiter ces capacités dans des flux de travail automatisés.
Voici quelques-unes des API d'apprentissage automatique proposées par Google :
- Google Cloud Natural Language API
- Google Cloud Speech-to-Text API
- Google Cloud Translation API
- API Google Cloud Vision
Avec ces deux options, la possibilité d'améliorer les processus automatisés est à votre portée. L'intégration de l'apprentissage machine dans vos processus via la bibliothèque PHP-ML ou l'API Google peut aider votre entreprise à aller loin dans l'optimisation des processus. L'apprentissage automatique et le BPM dans votre entreprise vous intriguent ? Explorez ProcessMaker's Bibliothèque de Google Connectors.