Cinq avancées de l'IA qui rendent l'automatisation intelligente plus intelligente, par Sarah Burnett

Les avancées technologiques basées sur l'IA rendent l'automatisation intelligente encore plus intelligente :

Le terme « automatisation intelligente » évoque probablement les voitures autonomes. En réalité, des exemples d'automatisation intelligente sont déjà tout autour de nous, omniprésents dans presque toutes les industries et jouant une présence souvent invisible mais croissante dans notre vie quotidienne. Les entreprises explorent une myriade de façons d'utiliser l'automatisation intelligente pour remplacer les humains dans des tâches répétitives, libérant ainsi des personnes qualifiées pour mieux utiliser leurs talents. Les autres avantages incluent une productivité renforcée, une efficacité accrue, des économies de coûts, une précision améliorée, de meilleurs résultats de processus et des actions et décisions plus rapides. De plus, l'automatisation intelligente génère des informations et des opportunités qui permettent aux entreprises de créer de nouveaux produits, services et activités.

L'automatisation intelligente fusionne l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et les technologies d'automatisation. Par rapport à l'automatisation "normale" basée sur des scripts ou basée sur des règles, l'automatisation intelligente peut être appliqué à des processus plus complexes ; permet une plus grande vitesse et précision; et est capable d'extraire des informations et d'en tirer des enseignements qui peuvent être intégrés aux processus en aval.

Examinons un exemple courant de la façon dont l'automatisation "régulière" devient une automatisation intelligente —Traitement intelligent des documents (IDP).

Les organisations qui traitent d'énormes quantités de papier - les institutions financières et de santé, par exemple - utilisent depuis longtemps la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour numériser et créer des copies numériques de documents, mais pour extraire des informations des documents, les documents devaient être conformes à des modèles standard afin que le texte puisse être extrait de champs spécifiques. Aujourd'hui, cependant, les solutions IDP améliorent les capacités d'OCR grâce à la vision par ordinateur pour capturer les données de tous les types de documents. L'exploration de texte et l'apprentissage automatique sont utilisés pour classer les informations, et des algorithmes de traitement du langage naturel (TAL) et d'apprentissage en profondeur sont utilisés pour extraire les données pertinentes, qui sont introduites dans les systèmes en aval.

Démonstration parfaite de la puissance de l'automatisation intelligente, les solutions IDP offrent une proposition de valeur convaincante aux entreprises confrontées à des défis pour accroître l'efficacité et la précision des processus. Il n'est pas étonnant que le marché IDP devrait croître à un TCAC de 70 à 80 % au cours des deux prochaines années.

D'autres technologies d'automatisation intelligente évoluent également à un rythme rapide, ajoutant une multitude de fonctionnalités clés pour aider les entreprises à atteindre des résultats commerciaux stratégiques et à améliorer leur avantage concurrentiel. Voici cinq avancées technologiques basées sur l'IA qui rendent l'automatisation intelligente encore plus intelligente :

1. Traitement du contenu : Dans un avenir proche, les solutions d'automatisation comprendront des moyens plus avancés de traiter le contenu, que ce soit sous forme d'images, de texte, de parole ou de vidéos. Des capacités avancées de reconnaissance et de traitement d'images combinant vision par ordinateur et algorithmes d'apprentissage approfondi permettront d'extraire, d'analyser et de comprendre des informations plus utiles à partir d'images numériques, de paroles et de vidéos. La reconnaissance textuelle et vocale qui non seulement interagit par le biais du langage naturel, mais comprend également les sentiments et les énoncés, a déjà émergé. D'autres développements aideront les entreprises à extraire et à classer davantage d'informations à partir de sources de données semi-structurées ou non structurées telles que les e-mails et les lettres.
2. Place de marché en ligne pour les automatisations prédéfinies : Les fournisseurs ont commencé à créer/offrir des marchés en ligne qui permettent aux partenaires et aux clients d'échanger des automatisations réutilisables prédéfinies validées par le fournisseur, y compris des robots pour les processus horizontaux et spécifiques à l'industrie (par exemple, les comptes fournisseurs et le traitement des réclamations/hypothèques), ou des intégrations avec des compétences cognitives telles que comme la PNL et la vision par ordinateur. Cela permet de développer un écosystème permettant d'accéder facilement à un référentiel important et croissant de composants d'automatisation réutilisables afin de réduire le temps de développement pour les entreprises.
3. Automatisation de l'automatisation : Dans cette capacité innovante, certaines plates-formes RPA utilisent l'IA non seulement pour trouver des opportunités d'automatisation dans les processus métier, mais également pour identifier la variation optimale des processus. Nous assistons à des développements qui vont plus loin en créant et en ajoutant automatiquement des flux de travail d'automatisation respectifs directement dans le studio de conception d'automatisation pour être encore affinés et codés par les utilisateurs. Il s'agit d'un pas en avant vers une plus grande facilité d'utilisation et le développement de l'automatisation pour aider les entreprises à se développer rapidement.
4. Meilleure action suivante basée sur l'IA : Augmenter les recommandations de la meilleure action suivante basées sur l'IA pour compléter l'automatisation robotique du bureau (RDA). Il fait référence à l'utilisation de l'IA/ML pour identifier des modèles basés sur le comportement/les interactions passés des clients et faire des recommandations pour la meilleure action suivante pour aider les employés à fournir un meilleur service client. Cela peut inclure la suggestion d'opportunités de vente incitative/croisée à l'agent sur la base d'interactions passées ou la suggestion de questions pertinentes à poser à l'agent pour une résolution plus rapide des réclamations des clients.
5. Équilibrage intelligent de la charge de travail : L'équilibrage intelligent de la charge de travail fait référence à la capacité de la plate-forme à utiliser l'IA intégrée pour identifier les modèles de répartition du travail et apprendre à répartir la charge de travail de manière autonome dans le temps. Une série d'algorithmes d'équilibrage de charge pourrait être utilisée par la plate-forme pour identifier et attribuer des tâches critiques aux robots disponibles en cas de pénurie de ressources attendue.

Les progrès de l'automatisation intelligente ne se limitent pas aux capacités basées sur l'IA. En fait, les fournisseurs progressent trimestre par trimestre dans le développement de produits, ajoutant des fonctionnalités de plate-forme sophistiquées telles que des panneaux de contrôle robustes, un contrôle amélioré du temps d'exécution des robots et des systèmes de contrôle intelligents pour l'équilibrage dynamique de la charge de travail, la mise à l'échelle automatique et même l'identification des processus pour plus d'automatisation.

L'automatisation intelligente devient chaque jour plus intelligente, et nous n'avons fait qu'effleurer la surface avec cette liste rapide de cinq avancées majeures. C'est une excellente nouvelle pour les entreprises qui sont prêtes à se lancer ou à accélérer leur inévitable parcours d'automatisation.

À propos de l'auteur :Sarah Burnett, vice-présidente exécutive et analyste distinguée chez Groupe Everest , est président de BCSFemmes et fondateur de Accélérateur IA pour les femmes.