RPA et IA
Quelle est la différence entre l’automatisation des processus robotisés (RPA) et l’intelligence artificielle (IA) ? Découvrez les faits essentiels en termes clairs.
À l’ère de la transformation numérique, les entreprises qui veulent se développer et rester compétitives doivent automatiser leurs processus métier. L’automatisation permet aux membres de votre équipe de se concentrer sur ce qu’ils font le mieux : un travail cognitif complexe et dynamique. Mais avez-vous besoin de l’automatisation des processus robotisés (RPA) ou de l’intelligence artificielle (IA) ? Les différences entre la RPA et l’IA sont encore source de confusion pour certains.
Avant de pouvoir élaborer une stratégie d’automatisation holistique, vous devez comprendre les forces et les faiblesses de la RPA et de l’IA en tant que technologies d’automatisation (et être en mesure de les expliquer aux autres). Examinons de plus près la RPA et l’IA.
L’assemblage stratégique d’outils d’IA et d’hyperautomatisation est essentiel pour conserver un avantage concurrentiel sur le long terme. Vous trouverez des conseils dans ce rapport : Gartner®, Impact des technologies émergentes : Hyperautomatisation.
Qu’est-ce que la RPA et comment fonctionne-t-elle ?
La RPA imite la manière dont les humains interagissent avec un ordinateur lorsqu’ils effectuent des tâches simples, volumineuses et répétitives. Avec la RPA, un robot logiciel peut travailler sur un large éventail de processus simples, tels que cliquer sur une interface utilisateur, naviguer sur le web et collecter des données, se connecter à un ordinateur de bureau et même saisir des données sur un clavier. Cela signifie que la RPA peut prendre en charge le type de tâches que de nombreux humains qualifieraient de corvées, tout en renforçant l’efficacité opérationnelle de l’organisation dans son ensemble.
La RPA imite la manière dont les humains interagissent avec un ordinateur lorsqu’ils effectuent des tâches simples, volumineuses et répétitives.
Exemple de RPA.
Supposons que votre entreprise reçoive des milliers de commandes par mois, chacune devant être saisie manuellement dans votre système ERP par un humain. La création d’un robot RPA pour effectuer la saisie des données aura des avantages significatifs :
Le robot RPA peut exécuter ces actions beaucoup plus rapidement que les collaborateurs humains.
La RPA est moins sujette aux erreurs, car elle est pilotée par un programme.
La personne qui effectuait auparavant cette tâche peut se consacrer à des tâches moins fastidieuses.
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Quand la RPA ne convient pas.
Quel est donc le problème avec la RPA ? La création d’un robot pour imiter le comportement humain n’est pas toujours le moyen le plus efficace d’automatiser. Supposons par exemple que ce même ERP soit plus moderne et dispose d’une interface de programmation d’applications (API) qui vous permette d’envoyer les données de commande par voie numérique via une intégration. Cette solution serait beaucoup plus efficace que la RPA, plus performante et ne risquerait pas de planter si l’interface utilisateur de l’ERP devait changer à la suite d’une mise à jour. Ce n’est pas le cas de la RPA.
Savoir quand la RPA n’est pas nécessaire ou pas idéale renforce sa valeur lorsqu’elle est nécessaire. S’il n’y a pas d’API, ce qui est le cas pour de nombreux ordinateurs centraux, sites web et systèmes hérités, alors la RPA devient une technologie nécessaire pour automatiser ce workflow. Votre meilleure chance d’obtenir un retour sur investissement élevé grâce à la RPA est de choisir des tâches routinières de grand volume, avec des étapes répétitives qui ne peuvent pas être automatisées via une intégration directe d’ordinateur à ordinateur.
L’IA transforme notre façon de travailler. Pour garder une longueur d’avance, prenez conseil auprès des experts dans les Perspectives de l’IA en 2024.
Quelle est la différence entre l’IA et la RPA ?
Qu’est-ce que l’IA ? Et comment se compare-t-elle à la RPA ? Il faut voir l’IA comme une automatisation cognitive, c’est-à-dire une automatisation de la pensée humaine. Si la RPA imite ce qu’une personne fait, l’IA imite la façon dont une personne pense. L’IA peut être utilisée pour prendre des décisions cognitives, comme classer les e-mails entrants afin de les acheminer vers différents groupes de support, prédire les fraudes dans les demandes d’indemnisation ou même suggérer des clauses pour les attributions de contrats.
Si la RPA imite ce qu’une personne fait, l’IA imite la façon dont une personne pense.
Dans certains cas, un outil d’IA possède sa propre paire d’yeux grâce à la technologie de vision par ordinateur, qui l’aide à comprendre les choses visuellement comme le ferait un humain. Cela est utile lorsqu’il s’agit de données non structurées ou d’informations qui n’ont pas été stockées dans une base de données ou qui n’ont pas été rendues utilisables par des applications informatiques. Une chose que nous avons prise pour acquis dans notre histoire de saisie des commandes par la RPA est le fait que les données des commandes étaient déjà structurées d’une manière facile à lire pour une base de données et prêtes à être utilisées par un robot ou une intégration API. Très souvent, les données de commande arrivent dans un format non structuré, comme un PDF ou même un document manuscrit. Elles ne sont pas encore prêtes à être utilisées par un robot ou une intégration. Un travail de préparation des données est nécessaire.
IA, RPA et ML.
L’apprentissage automatique (ML) fait référence à la manière dont un système numérique « apprend » à partir de données réelles, qu’il examine à l’aide de modèles ou de règles. Le ML est utilisé pour résoudre des problèmes et analyser des ensembles de données, en complément du travail des outils d’IA.
Dans l’exemple de la saisie des commandes que nous venons d’évoquer, comment le ML pourrait-il vous aider ? Les modèles d’apprentissage automatique pourraient aider à former l’IA à comprendre la structure et les paires clé-valeur des données d’un formulaire de commande, puis à extraire ces données du document et à les convertir dans un format structuré que le robot ou l’intégration peut utiliser pour les saisir dans l’ERP. Vous pouvez également mettre en place une logique pour valider le document directement si l’IA est sûre de l’extraction, sans qu’aucune interaction humaine ne soit nécessaire.
L’un des défis de l’IA se résume souvent au travail de construction et de maintenance des modèles d’apprentissage automatique pour exécuter vos prédictions et extractions de données. Un modèle plus spécialisé peut être plus performant mais s’appliquera à moins de cas d’utilisation, tandis qu’un modèle plus généralisé peut être moins performant mais s’appliquera à davantage de cas d’utilisation. Comme pour la plupart des automatisations, vous obtiendrez un meilleur retour sur investissement de l’apprentissage automatique en l’utilisant dans des workflows à fort volume.
Une différence souvent mal comprise entre l’IA et la RPA est que les outils d’IA utilisent des technologies telles que l’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux pour devenir plus intelligents au fil du temps, à mesure qu’ils acquièrent des données et de l’expérience, ce qui n’est pas le cas des outils RPA. Les outils RPA maintiennent des robots logiciels cohérents pour effectuer des tâches immuables qui n’impliquent pas de prise de décision intelligente.
RPA, IA et votre stratégie d’automatisation.
Pour les organisations qui élaborent une stratégie d’automatisation, la RPA par rapport à l’IA n’est pas une décision de type « soit l’une, soit l’autre » : il s’agit d’appliquer le bon outil au bon problème. Vous devrez appliquer la RPA à certaines parties de votre processus métier et l’IA à d’autres. C’est pourquoi la RPA est une capacité essentielle d’une plateforme de processus alimentée par l’IA, également connue sous le nom de plateforme d’hyperautomatisation, qui aide les entreprises à automatiser l’ensemble de leurs processus métier de bout en bout pour une plus grande efficacité opérationnelle. Ce type de plateforme de processus rationalise les processus complexes, tels que la gestion du cycle de vie des clients dans le secteur bancaire, l’optimisation des opérations de la chaîne d’approvisionnement ou l’accélération de la souscription d’assurance, des processus qui impliquent de nombreuses personnes, de nombreux services et de nombreux systèmes.
Une plateforme de processus alimentée par l’IA apporte également d’autres capacités, notamment le traitement intelligent des documents (IDP), l’orchestration des workflows et une data fabric qui connecte des ensembles de données à travers des systèmes logiciels disparates, qu’ils soient on-premise ou dans le cloud, et crée une vue d’ensemble. Une data fabric s’apparente à une couche de données virtualisée. Lorsque vous comparez les plateformes de processus, recherchez celle qui inclut des technologies low-code accélérant le développement de logiciels et facilitant la collaboration avec les équipes commerciales.
En fin de compte, l’automatisation des processus vous aide à rendre les workflows plus efficaces et plus productifs dans l’ensemble d’une organisation, plutôt que de procéder à des automatisations individuelles à l’aide d’un robot RPA.
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