L’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation transforment radicalement le paysage des entreprises, et ce dans tous les secteurs d’activité. Cet article fait la distinction entre l’IA et l’automatisation, démystifie les idées fausses et souligne ce que les chefs d’entreprise doivent savoir pour relever les défis de l’intégration de l’IA et de l’automatisation dans l’ensemble de la chaîne de valeur.
Quelle est la différence entre l’IA et l’automatisation ? L’IA et l’automatisation ont des objectifs distincts. L’automatisation exécute des tâches prédéfinies, afin de réduire les interventions manuelles et améliorer l’efficacité. L’IA, qui intègre l’apprentissage automatique et des algorithmes avancés, apprend à partir des données, s’adapte et prend des décisions sans programmation explicite.
Prenons l’exemple d’un système d’assistance à la clientèle, amélioré par l’IA. Il comprend et répond aux demandes grâce au traitement du langage naturel, fournissant des réponses personnalisées, rationalisant l’assistance et améliorant l’expérience du client.
Il est essentiel de comprendre ces distinctions pour procéder à une intégration stratégique et maximiser les atouts de l’IA ainsi que de l’automatisation, en vue d’une croissance durable de l’entreprise.
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IA et automatisation : définitions et distinctions.
L’intelligence artificielle (IA) représente une vaste catégorie de technologies, qui permettent aux machines d’imiter les fonctions cognitives humaines. À la base, l’IA implique le développement d’algorithmes, de modèles d’apprentissage automatique et de systèmes informatiques, qui permettent aux machines d’apprendre, de raisonner et de prendre des décisions sans programmation explicite. L’objectif global de l’IA est de reproduire l’intelligence humaine, en permettant aux machines d’effectuer des tâches qui requièrent traditionnellement la cognition humaine, telles que la compréhension du langage, la reconnaissance d’images et la résolution de problèmes.
Les composantes essentielles de l’IA sont : les algorithmes, l’apprentissage automatique (ML) et les grands modèles linguistiques (LLM).
L’IA implique le développement d’algorithmes sophistiqués, de modèles d’apprentissage automatique et de systèmes informatiques. Ce mélange « magique » de technologies de pointe permet aux machines d’apprendre, de raisonner et de prendre des décisions de manière autonome, éliminant ainsi la nécessité d’une programmation explicite. Il s’agit d’une reproduction de l’intelligence humaine, permettant à l’IA de s’attaquer à des tâches qui requièrent traditionnellement la cognition humaine, notamment la reconnaissance de la parole et des images, ainsi que la résolution de problèmes complexes.
Le ML est essentiel à l’adaptabilité de l’IA. Il permet aux machines d’apprendre à partir de données, s’adapter à des circonstances changeantes et améliorer continuellement leurs performances. Au fur et à mesure que les ensembles de données augmentent, les algorithmes de ML deviennent de plus en plus habiles à découvrir des modèles, des tendances et des corrélations, qui pourraient échapper à la programmation conventionnelle. Les LLM représentent un autre élément crucial de l’IA. Illustrés par ChatGPT, les LLM se distinguent par leur capacité à comprendre et à générer du contenu sur la base de nombreuses données d’apprentissage, marquant ainsi une nouvelle ère de collaboration entre l’homme et l’IA.
Lire le blog : IA générative et grands modèles linguistiques (LLM) : Quelle est la différence ?
Définir l’automatisation.
L’automatisation est un sous-ensemble spécifique de la technologie, axé sur l’exécution de tâches sans intervention humaine directe. Elle implique l’utilisation de systèmes et de processus pour exécuter des activités répétitives et basées sur des règles. L’automatisation vise à améliorer l’efficacité, en réduisant au minimum le travail manuel dans les tâches de routine.
Les principales plateformes d’automatisation des processus, telles qu’Appian, tirent parti de l’IA générative, de capacités intuitives low-code et d’un environnement de conception visuelle pour accélérer le développement d’applications. Ces plateformes intègrent également l’IA générative à une gouvernance robuste de la sécurité des données au niveau de l’entreprise, afin de garantir la conformité des processus automatisés aux normes et réglementations de sécurité établies.
Distinguer l’IA de l’automatisation.
Tout se résume à la prise de décision par opposition à l’exécution des tâches. Alimentée par l’apprentissage automatique, l’IA reproduit les processus cognitifs, en s’adaptant et en s’améliorant au fil du temps. En revanche, l’automatisation exécute efficacement des tâches prédéfinies, sans apprentissage continu. Alors que l’automatisation excelle dans les processus bien définis, l’IA introduit une dimension transformatrice, permettant aux machines de penser, d’apprendre et de prendre des décisions de manière autonome, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère d’innovation.
[Télécharger le Guide de l’automatisation des processus : Atteindre l’excellence des processus de bout en bout.]
Avantages de l’intégration de l’IA et de l’automatisation.
La combinaison de l’IA et de l’automatisation crée une synergie qui révolutionne le mode de fonctionnement des entreprises. Ce duo dynamique offre une multitude d’avantages qui s’étendent aux processus et fonctions de l’organisation :
Gain en efficacité :
- L’IA agit comme une intelligence d’apprentissage, qui s’adapte aux changements et prédit les tendances futures, tandis que l’automatisation assure l’adaptation des processus en fonction des informations générées par l’IA. Il s’agit d’une puissante combinaison qui permet aux entreprises de surmonter rapidement les incertitudes et d’ajuster leurs processus opérationnels.
Résilience opérationnelle.
- L’IA agit comme une intelligence d’apprentissage, qui s’adapte aux changements et prédit les tendances futures, tandis que l’automatisation assure l’adaptation des processus en fonction des informations générées par l’IA. Il s’agit d’une puissante combinaison qui permet aux entreprises de surmonter rapidement les incertitudes et d’ajuster leurs processus opérationnels.
Économies de coûts.
- Alors que l’économie est confrontée à des défis macroéconomiques, les entreprises utilisent l’IA et l’automatisation pour gagner en efficacité opérationnelle et renforcer leur stabilité financière. Une enquête de 2023, menée auprès de 500 professionnels des services financiers mondiaux, a révélé que 36 % d’entre eux ont réduit leurs coûts annuels de plus de 10 % en utilisant des applications d’IA. Et près de la moitié (46 %) ont déclaré que cela avait amélioré l’expérience client. L’adoption de l’IA et de l’automatisation continuera de s’accélérer dans tous les secteurs, car les entreprises riches en données accordent de plus en plus la priorité aux économies de coûts.
Meilleure prise de décision :
- Les analyses pilotées par l’IA permettent aux dirigeants d’obtenir des informations précieuses à partir de vastes ensembles de données. Ces informations dépassent les capacités humaines et permettent de découvrir des modèles, des tendances et des corrélations cachés. Grâce à la prise de décision fondée sur les données, les entreprises peuvent réagir rapidement aux changements du marché, identifier les opportunités de croissance et garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. L’IA complète la prise de décision humaine en fournissant une base de données pour les choix stratégiques.
Innovation de nouvelle génération :
- En tant que catalyseur de l’innovation, l’intégration de l’IA et de l’automatisation ne se contente pas de rationaliser les processus de recherche ; elle propulse une nouvelle ère d’expérimentation, qui contribue au développement de solutions révolutionnaires pour tous les produits et services. Par exemple, dans le secteur de la santé, l’automatisation alimentée par l’IA promet des stratégies de traitement personnalisées, des prévisions d’épidémies et une plus grande précision des diagnostics. La synergie entre l’IA, l’automatisation et les applications sectorielles souligne l’impact transformateur de ces technologies, à la fois sur les processus opérationnels et sur l’innovation.
Expérience client personnalisée :
- L’automatisation alimentée par l’IA révolutionne l’engagement des clients, grâce à des interactions personnalisées. Les chatbots conversationnels, dotés de l’intelligence de l’IA, offrent une assistance client instantanée et adaptative, en tirant des enseignements des interactions en temps réel avec les clients. Les algorithmes de l’IA analysent le comportement du client, ses préférences et son historique d’achat pour lui proposer des recommandations de produits personnalisées, améliorant ainsi son engagement. En reconnaissant et s’adaptant aux canaux de communication préférés, les systèmes d’IA garantissent des interactions transparentes et pratiques. Basée sur des données historiques, la personnalisation prédictive alimentée par l’IA anticipe les besoins des clients, créant ainsi des expériences client sur mesure qui favorisent la fidélité et augmentent la valeur à long terme des clients.
[Pour obtenir des conseils d’experts sur l’économie de l’IA, téléchargez le rapport 2024 sur les perspectives en matière d’IA.]
Tout cela se résume à ceci : La convergence de l’IA et de l’automatisation est en train de remodeler les opérations commerciales et la concurrence. L’adoption stratégique, guidée par des objectifs clairs et des considérations éthiques, permet aux organisations de libérer leur potentiel, d’innover, d’être résilientes et d’acquérir un avantage concurrentiel. Tirer parti de l’IA et de l’automatisation, ce n’est pas seulement survivre ; c’est prospérer dans l’ambiguïté et le changement. Il s’agit d’exploiter les connaissances prédictives de l’IA, l’efficacité opérationnelle de l’automatisation et l’ingéniosité humaine, pour naviguer dans l’incertitude et en tirer parti.
Il est essentiel de comprendre la différence entre l’IA et l’automatisation, pour survivre et prospérer dans un avenir où l’innovation ne connaît pas de limites et où l’adaptabilité est l’avantage concurrentiel ultime.
[Regarder l’enregistrement : Plateformes d’entreprise de nouvelle génération : Tirer parti de l’IA générative, de l’automatisation et de la data fabric.]
