Fabrication industrielle
Internet des objets industriel | Matériaux industriels | Entretien et réparation d'équipement | Programmation industrielle |
home  MfgRobots >> Fabrication industrielle >  >> Manufacturing Technology >> Système de contrôle d'automatisation

Nos 25 meilleures ressources de 2020 pour faire de l'IA d'entreprise une réalité

Ce ne sera pas la première année que quelqu'un prédit l'arrivée de l'intelligence artificielle (IA). Mais 2020 a été différente :la pandémie de COVID-19 a considérablement accéléré le rythme d'adoption des technologies de transformation numérique.

Les clients avec qui nous parlons veulent utiliser l'automatisation et l'IA pour renforcer leur résilience alors qu'ils se préparent pour l'avenir. À l'approche de 2021, il n'y a pas de retour en arrière :l'ère de l'intelligence artificielle d'entreprise est à nos portes. Et nous ne sommes pas les seuls à le dire :Forrester prédit également :"Le moment est venu pour l'IA de briller."

C'est la combinaison qui compte - l'ajout de l'IA à l'automatisation a considérablement élargi la portée de ce que les entreprises peuvent automatiser. 2020 a clairement montré que l'IA n'est pas seulement une tendance. L'IA est un pilier de l'entreprise entièrement automatisée™ et une entreprise entièrement automatisée apporte l'IA dans toutes les facettes du travail. Le potentiel de l'automatisation est vaste. Nous pensons que la puissance de l'IA peut la rendre presque illimitée. Dans cet article, nous avons rassemblé et résumé les meilleures ressources que l'équipe UiPath AI a rassemblées en 2020. Vous trouverez un trésor de ressources - des vidéos aux articles en passant par les études de cas - qui montreront pourquoi 2020 a été une année importante année pour l'IA. Plus que cela, vous repartirez en sachant pourquoi 2021 sera encore plus grand.

Combinez l'IA et la RPA pour profiter des avantages des deux

L'IA d'entreprise est à son niveau le plus puissant et le plus accessible une fois que les entreprises l'associent à la RPA. En plus d'un socle d'automatisation, l'IA peut s'intégrer à toutes les facettes du travail, améliorant certains processus et en transformant d'autres. Tout au long de 2020, nous avons profondément réfléchi à ce que signifiait la combinaison de l'IA et de la RPA et à ce qu'elle pouvait apporter.

Qu'est-ce que l'IA et la RPA :les différences, le battage médiatique et quand les utiliser ensemble

Ne vous inquiétez pas si vous êtes un peu flou sur les différences entre l'IA et la RPA. Idéalement, les technologies fonctionnent en étroite collaboration, vous ne pouvez donc pas être blâmé pour les avoir confondues. Dans cet article, nous avons analysé les différences entre les deux.

Pour résumer, RPA est une technologie d'automatisation fondamentale qui fournit des robots logiciels capables d'automatiser les tâches banales, répétitives et basées sur des règles que les humains détestent faire. L'IA est une technologie d'automatisation de pointe qui gère des processus cognitifs complexes à l'aide de grands ensembles de données.

IA et RPA :transformateurs en eux-mêmes, encore plus puissants ensemble

Ici, nous avons expliqué comment la RPA et l'IA peuvent libérer ensemble le potentiel qui est latent dans l'autre. Avec l'IA, les développeurs RPA ont une capacité presque illimitée à automatiser les processus cognitifs. Avec RPA, les développeurs peuvent insérer des processus d'IA de manière simple, évolutive et sécurisée.

UiPath AI + RPA :permettre une expansion de l'automatisation illimitée

L'une des façons dont nous aimons penser au mariage de ces deux technologies est, eh bien, à travers l'objectif d'un couple.

Dans la vidéo ci-dessous, un couple s'apprête à acheter une maison. Un problème :la plupart des banques ne peuvent pas traiter efficacement les demandes de prêt hypothécaire. Cela laisse notre couple dans le froid, attendant leur maison, et cela laisse leur banque en attente d'un cycle de revenus lent. Autrement dit, à moins qu'ils ne choisissent AI Superior Bank.

Cette banque, notre exemple fictif (basé sur un cas d'utilisation réel), automatise leurs processus avec des robots et arme ces robots avec l'IA afin que les robots puissent faire des prédictions, gérer la variabilité et interpréter le contenu non structuré. Le résultat final est un processus plus efficace qui satisfait à la fois le client et l'entreprise.

Le portefeuille qui permet d'intégrer l'IA dans la RPA

Nous nous concentrons sur l'application pratique de l'IA dans l'entreprise.

En tant que tel, nous avons intégré l'IA dans chaque partie de la plate-forme UiPath. Grâce à notre portefeuille, vous pouvez automatiser davantage de processus en :

  1. Trouver plus d'opportunités d'automatisation partout :en combinant l'IA et la RPA, vous pouvez découvrir des opportunités d'automatisation et créer un meilleur pipeline d'automatisation.

  2. Apprendre à vos robots à gérer des tâches de « réflexion » :avec UiPath Document Understanding, UiPath AI Computer Vision et Chatbots, vous pouvez doter vos robots de la capacité de prendre en charge toutes sortes de processus cognitifs.

  3. Insertion facile de l'IA dans les robots :avec UiPath StudioX et UiPath AI Fabric*, vous pouvez ajouter des compétences en IA et déployer l'IA par simple glisser-déposer.

  4. Tirer parti de la boucle d'apprentissage :avec tous ces outils, vous pouvez améliorer les performances de vos robots logiciels et de vos modèles d'IA à mesure que de nouvelles données arrivent.

Ce portefeuille transforme les processus qui impliquent, par exemple, l'examen des CV, la résolution des réclamations et la garantie de la conformité des audits.

*Note de l'éditeur :UiPath AI Fabric est désormais Centre IA .

Cinq façons dont la RPA et l'IA peuvent positionner les entreprises pour réussir maintenant et après le COVID-19

Comme nous l'avons écrit ci-dessus, le COVID-19 s'est avéré être un accélérateur de la transformation numérique. Les processus alimentés par la RPA et l'IA deviendront bientôt la nouvelle norme, et les entreprises qui veulent rester compétitives devront mettre en œuvre la RPA et l'IA maintenant et les mettre en œuvre profondément. Dans cet article, nous discutons de cinq façons différentes dont les entreprises peuvent utiliser la RPA et l'IA pour réussir, même à la suite d'une pandémie. Si votre C-suite a encore des doutes sur l'automatisation, c'est le poste à lui soumettre.

Établissez les bases du succès de l'IA grâce à une connaissance de son histoire et de sa technologie

L'intelligence artificielle d'entreprise a besoin d'une base pour réussir. Sans elle, même les chefs d'entreprise les plus innovants se retrouvent sans gouvernail. Une étude d'Accenture montre que 76 % des cadres ont du mal à faire évoluer l'IA dans l'ensemble de leur entreprise. Pire encore, de nombreux dirigeants de la suite C - jusqu'à trois sur quatre - craignent que s'ils ne font pas évoluer l'IA au cours des cinq prochaines années, ils ne fassent faillite. Le désir d'avenir est là, tout comme la peur d'être relégué dans le passé. Ce qui manque, c'est une compréhension de l'origine de l'IA et de ce que signifie soutenir son développement.

L'histoire de l'IA :de la fiction futuriste à l'avenir de l'entreprise

Daniel Dines, notre fondateur et PDG, aime à dire que l'automatisation n'est pas nouvelle. L'automatisation remonte à l'aube de l'humanité, lorsque certains des tout premiers humains ont essayé de réduire le coût de leur travail. L'IA est beaucoup plus moderne (et efficace, heureusement). Dans cet article, nous avons parcouru l'histoire de l'IA, de son introduction dans les couloirs sacrés du milieu universitaire à ses applications commerciales réelles et sur le terrain. Ce voyage est fascinant et il profite à tout chef d'entreprise pour savoir où l'avenir est enraciné.

Combiner l'OCR avec l'IA et la RPA pour une analyse avancée des données

L'IA nécessitait de nombreuses technologies préalables, la reconnaissance optique de caractères (OCR) au premier rang desquelles. Une fois équipés d'OCR, les robots logiciels peuvent digérer des données non structurées (qui représentent environ 80 à 90 % de toutes les données) et produire du texte codé par machine. Si vous ajoutez l'IA au mélange, les robots logiciels peuvent interpréter les données résultantes à l'aide d'indices contextuels, ce qui signifie qu'ils peuvent gérer la variabilité des données brutes et séparer les documents si nécessaire. Le tiercé gagnant :l'IA, la RPA et l'OCR fournissent des résultats qu'aucun des trois ne peut obtenir seul.

UiPath répond à la consultation de la Commission européenne sur l'intelligence artificielle

L'année 2020 a vu de nombreux grands événements dans le domaine de l'IA en dehors du monde immédiat des affaires, dont le principal est la publication par la Commission européenne du livre blanc "Sur l'intelligence artificielle :une approche européenne de l'excellence et de la confiance". Nous nous sommes associés à des entreprises comme Google et Microsoft pour répondre à l'article. Nous avons fait de nombreuses suggestions sur la meilleure façon de réglementer l'IA, telles que :

C'est une discussion que nous avons été heureux d'avoir et que nous sommes heureux de continuer à avoir. En 2021, à mesure que l'IA se développe, nous nous attendons à ce que la discussion évolue.

Étudier les cas d'utilisation de l'intelligence artificielle d'entreprise

Les cas d'utilisation de l'IA d'entreprise ont tendance à se répartir en trois catégories :les processus très variables, les flux de travail aux résultats imprévisibles et les tâches qui utilisent des données non structurées. Dans la vraie vie, ces cas d'utilisation peuvent ressembler à la prédiction de réadmission dans les soins de santé, à l'optimisation des prix dans le commerce de détail, à la détection des fraudes dans les services financiers, etc. Tout au long de 2020, nous avons essayé de mettre en évidence ces cas d'utilisation et de donner l'impression que l'IA est réelle.

UiPath est une entreprise centrée sur le client et, à ce titre, nous avons mis nos clients et partenaires au premier plan dans la mesure du possible :

Nous avons beaucoup plus de cas d'utilisation d'où ceux-ci proviennent. Découvrez d'autres cas d'utilisation des services bancaires et financiers. Ou plongez plus profondément dans les cas d'utilisation des soins de santé.

Et si vous préférez les vidéos, consultez une liste de lecture qui comprend de nombreux autres cas d'utilisation.

Facilitez vos premiers pas avec l'IA

L'une de nos missions est de rendre l'IA accessible. Cela ne sert à rien, à nous et à vous, si l'IA d'entreprise reste un objectif noble, une technologie dont vous rêvez mais que vous n'utilisez jamais. Au cours de l'année 2020, nous avons investi dans des moyens permettant à chacun de se lancer facilement dans l'IA.

L'IA est devenue plus simple :des modèles de démarrage UiPath pour automatiser des processus plus complexes

Les modèles de démarrage sont essentiels pour rendre l'IA plus accessible. Les modèles ML sont des logiciels entraînés sur de grands ensembles de données ; les modèles de démarrage proposent des versions pré-formées que les entreprises peuvent déployer à l'aide d'AI Fabric. Dans cet article, nous avons analysé certains des principaux cas d'utilisation de l'IA et du ML, et montré comment vous pouvez utiliser des modèles de démarrage pour lancer vos efforts d'IA.

Réentraîner facilement les modèles de démarrage IA pour des résultats plus précis

Bien sûr, commencer avec des modèles de démarrage n'est, eh bien, qu'un début. Ces modèles fournissent une base solide pour vos efforts d'IA, mais, éventuellement, vous voudrez aller au-delà. Dans cet article, nous avons expliqué comment vous pouvez modifier et recycler vos modèles ML. Nous avons présenté trois raisons pour lesquelles vous pourriez avoir besoin de vous recycler :

De nombreux modèles n'ont pas besoin d'être recyclés, mais pour ceux qui en ont besoin, cette connaissance est essentielle.

Présentation de UiPath Document Understanding – Un moyen plus efficace de traiter intelligemment les documents

En 2020, nous avons introduit UiPath Document Understanding, une nouvelle technologie qui permet aux robots logiciels d'analyser et d'interpréter même les documents les plus complexes et non structurés. Armés de l'IA, les robots logiciels UiPath peuvent désormais lire, extraire, interpréter et agir sur les données. Auparavant, cela n'était possible que pour les documents à structure fixe, tels que les formulaires, les passeports ou les licences. Désormais, les robots logiciels peuvent utiliser l'IA pour comprendre des documents avec des mises en page variables ou sans structure fixe, tels que des reçus, des factures et des CV.

Exploiter l'écosystème de compréhension des documents

La compréhension de document est mieux expliquée comme un écosystème, pas comme une fonctionnalité. Dans cet article, nous avons expliqué comment des technologies telles que l'OCR, les extracteurs basés sur des modèles (TBE), l'apprentissage non supervisé (USL) et le traitement du langage naturel (NLP) combinent leurs forces pour alimenter une compréhension véritablement avancée des documents.

Combiner des approches basées sur des règles et des modèles pour un traitement amélioré des documents

Un autre avantage clé de Document Understanding est la possibilité qu'il offre d'utiliser à la fois des approches basées sur des règles et des modèles pour le traitement des documents. Dans cet article, nous avons examiné certains des types et classifications de documents les plus courants et examiné les avantages de l'extraction de données basée sur des règles et de l'extraction de données basée sur un modèle. Forts de cette compréhension commune, nous avons étudié certains des défis courants auxquels les entreprises sont confrontées lors de l'application de ces approches et avons examiné les avantages que les entreprises peuvent obtenir une fois qu'elles les combinent.

Augmentez l'efficacité opérationnelle et atténuez les risques grâce à la compréhension des documents

En 2020, nous avons rédigé des livres blancs approfondis qui analysaient comment les entreprises pouvaient tirer parti des nouvelles fonctionnalités UiPath. Dans celui-ci, nous nous sommes concentrés sur UiPath Document Understanding, un écosystème propulsé par l'IA qui permet aux robots logiciels de lire et même de comprendre toutes sortes de documents. Lisez ce livre blanc pour comprendre comment choisir votre solution de traitement de documents et comment l'utiliser pour améliorer l'efficacité opérationnelle.

Combiner la puissance de l'IA et de la RPA avec AI Center

Un autre livre blanc que nous avons rédigé portait sur l'IA, la RPA et l'un de nos produits les plus intéressants :UiPath AI Center. Les opportunités d'automatisation renforcée par l'IA sont nombreuses, et dans ce livre blanc, nous avons étudié comment mettre en œuvre et faire évoluer l'IA, en particulier avec l'assistance d'UiPath AI Center.

De meilleurs résultats commerciaux grâce à l'opérationnalisation de l'intelligence artificielle à grande échelle

En ce qui concerne l'IA, la question pour de nombreuses entreprises, à juste titre, est de savoir comment l'opérationnaliser. Il y a eu des tentatives de normalisation du cycle de vie de la science des données, mais, jusqu'à présent, ces tentatives n'ont pas pris en compte le fait que les besoins de chaque entreprise sont différents. Ici, nous avons disséqué comment les entreprises peuvent réellement mettre en œuvre le ML et l'IA à grande échelle. Nous avons couvert quatre phases :

Ce processus en quatre phases vous offre une opération de ML flexible, maintenable et évolutive.

Améliorez vos compétences pour vous préparer pour 2021

Nos recherches ont montré un désir généralisé de connaissances en IA. Plus de 80 % des développeurs RPA de notre enquête L'impact de la RPA sur l'expérience des employés, par exemple, ont indiqué qu'ils souhaitaient en savoir plus sur l'IA/ML. De plus, plusieurs développeurs RPA dans notre rapport UiPath sur l'état des développeurs RPA ont déclaré qu'ils souhaitaient ajouter le ML et la science des données à leurs compétences. La faim est là, et en réponse, nous avons ajouté des cours pertinents à l'UiPath Academy.

UiPath Academy comprend désormais des cours sur :

L'amélioration des compétences sera un élément essentiel du succès en 2021. Les employés intelligents la poursuivront, et les organisations intelligentes l'encourageront et la fourniront.

L'avenir de l'intelligence artificielle d'entreprise est là, alors faisons-en un bon. Commencez votre essai d'entreprise dès aujourd'hui.


Système de contrôle d'automatisation

  1. Les cinq compétences cloud les plus demandées pour 2020
  2. Principales questions et réponses d'entretien sur le cloud pour 2020
  3. Les 10 meilleurs services de stockage et de partage de fichiers dans le cloud pour 2020
  4. Six principales stratégies de chaîne d'approvisionnement pour 2020
  5. Nos 5 meilleures prévisions de maintenance pour 2022
  6. Plaidoyer pour la 5G dans le secteur manufacturier
  7. Meilleurs articles de blog 2020 pour le logiciel Hippo CMMS
  8. Meilleurs détecteurs de champ électromagnétique (EMF) pour 2020
  9. FANUC nommé meilleur lieu de travail en 2020