Automatisation robotique des processus (RPA) :de la routine à la révolution

Il existe encore de nombreuses opportunités à saisir en matière de technologie RPA.

L'automatisation des processus robotiques, ou RPA, évoque souvent des images de robots assemblant des voitures, ou même des droïdes assis à côté de Bob dans Accounts Payable. Mais en réalité, la RPA est simplement un logiciel qui automatise les processus répétitifs, généralement manuels, et les exécute avec précision, efficacité et rentabilité, ce qui la rend très recherchée dans le monde des affaires.

Étant donné que le marché de la RPA devrait atteindre 7,1 milliards de dollars d'ici 2025, il est clair que cette technologie devient rapidement un outil essentiel pour que les entreprises maintiennent le rythme de leurs pairs. La RPA est particulièrement avantageuse pour les entreprises qui traitent de grandes quantités de données structurées, c'est-à-dire des données spécifiques stockées dans un format prédéfini, comme dans une cellule particulière d'une feuille de calcul, un champ dans une base de données ou une entrée dans un formulaire en ligne.

RPA en entreprise

Pendant la pandémie, la RPA a occupé le devant de la scène, alors que les entreprises cherchaient des moyens de fournir des biens et des services avec un contact humain réduit. Bon nombre de ces entreprises utilisent désormais la RPA pour automatiser les processus de la chaîne d'approvisionnement tels que la saisie de données, les systèmes de facturation et le service après-vente. Non seulement la RPA offre d'importantes économies en termes de coûts et d'efficacité, mais elle libère également du temps pour que les employés se concentrent sur des tâches plus créatives.

Depuis ses origines en tant qu'outil logiciel programmé pour fonctionner uniquement avec des données structurées et pour automatiser des processus métier reproductibles, la RPA et sa définition ont évolué. Deloitte a récemment décrit la RPA comme quelque chose qui "associe l'intelligence artificielle (y compris le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique, l'autonomie et la vision artificielle) à l'automatisation".

La RPA rencontre l'IA

Alors que certains ergoteraient avec cette définition, il ne fait aucun doute que la RPA et l'IA sont ensemble un outil puissant. En utilisant des aspects de l'IA comme la vision par ordinateur, qui peut "lire" des images numériques et extraire des données de documents, et le traitement du langage naturel et l'analyse sémantique, qui sont utilisés pour comprendre et interpréter le texte en contexte, l'automatisation des processus fait un énorme pas en avant. Cette combinaison permet aux systèmes de comprendre les données structurées et non structurées, et d'apprendre à partir de milliards de transactions, de points de données et de commentaires des utilisateurs.

Avec le traitement des dépenses et des factures, par exemple, l'automatisation intelligente peut non seulement extraire des données prévisibles et structurées à partir de formulaires modèles, mais aussi lire le texte des reçus, même s'il est à peine lisible, et appliquer une compréhension sémantique aux factures. Alimentés par l'IA, les outils financiers peuvent prendre des décisions indépendantes en comprenant ce qui est acheté, qui l'achète et comment cela doit être classé et comptabilisé.

Les systèmes d'IA utilisent les données ingérées pour apprendre et développer une compréhension plus large des scénarios commerciaux, améliorant encore leurs capacités de prise de décision et de prédiction. Plus ils consomment d'informations, plus ils deviennent intelligents. Alors que la RPA peut nécessiter une intervention humaine si le système ne reconnaît pas certains types de données, l'IA peut traiter la situation en utilisant le contexte, en fournissant une décision intelligente et éclairée. La RPA est généralement limitée aux tâches basées sur des règles, tandis que l'IA est équipée d'outils pour comprendre les exceptions aux règles.

Quelle est la prochaine étape pour la RPA et l'IA ?

En ce qui concerne l'automatisation des activités, la RPA et l'IA ajoutent de la valeur, mais il existe des scénarios spécifiques où chaque technologie a plus de sens. Par exemple, de nombreux systèmes de gestion des dépenses exploitent la RPA pour extraire des données prévisibles et structurées à partir de formulaires de dépenses modèles remplis par les employés. Cette automatisation élimine toute intervention humaine supplémentaire en validant puis en approuvant ou en rejetant les rapports.

Cependant, pour les entreprises ayant beaucoup de données non structurées, si le système ne peut pas traiter les données et doit être formé sur la façon de les classer et de les traiter, une intervention humaine est toujours nécessaire. Dans de tels cas, les solutions basées sur l'IA peuvent être préférables, car ces outils peuvent facilement lire des données non structurées, telles que des reçus manuscrits de taxis noirs ou des clauses contractuelles de contrats.

Malgré les avantages avérés de la RPA et de l'IA, les opérations comptables et financières sont encore à la traîne en matière d'automatisation. Seulement 12 % des entreprises interrogées utilisent des outils RPA, tandis qu'environ 11 % tirent parti de l'IA. Par conséquent, les entreprises ont une énorme opportunité d'améliorer leurs performances, leur productivité et leur efficacité grâce à l'automatisation, ce qui est logique pour chaque organisation.