La RPA et son expansion dans l'IA :conduire une nouvelle ère d'alignement métier et informatique

"Les cas d'utilisation de l'automatisation intelligente continueront également à se développer à mesure que de nouvelles techniques et solutions d'IA arriveront sur le marché, radicalement changer le futur lieu de travail.

L'automatisation robotique des processus (RPA) nous a permis de réaliser des gains de productivité liés aux processus manuels au cours des dernières années et a galvanisé l'état d'esprit selon lequel les choses peuvent changer sans qu'il soit nécessaire de procéder à une réingénierie massive des systèmes.

Lorsque le changement global n'est pas une option réaliste pour les organisations, la RPA peut agir comme un catalyseur pour aider les entreprises à progresser et à ajouter de la valeur, leur permettant d'élaborer des plans stratégiques autour des investissements qu'elles ont déjà réalisés dans leurs anciens systèmes.

L'expansion vers l'intelligence artificielle (IA) est la prochaine étape de cette forme de transformation granulaire et plus rapide, avec de plus en plus d'activités commerciales entièrement ou partiellement automatisées par des moyens de plus en plus sophistiqués. Ceci est communément appelé RPA cognitive ou CRPA.

Alors, quels sont les cas d'utilisation réels qui combinent la RPA et l'IA dans des solutions d'automatisation intelligentes plus larges ?

Découverte de processus

À mesure que de nouvelles technologies numériques arrivent sur le marché, les professionnels sont confrontés au défi de comprendre exactement où les solutions peuvent être utiles pour accroître l'efficacité et de développer une analyse de rentabilisation pour la mise en œuvre.

Souvent, vous saurez intuitivement où se situent les inefficacités, mais cela doit être étayé par une vue ascendante plus factuelle de ce qui se passe dans les systèmes et les appareils informatiques d'une entreprise afin de justifier un investissement solide - c'est où la découverte de processus est si importante. La différence entre la perception des inefficacités et ce qui se passe dans le paysage des systèmes peut être surprenante.

En tirant parti de l'analytique, de l'apprentissage automatique et de l'IA, vous pouvez créer une vue factuelle des processus opérationnels d'une organisation, qui à son tour permet de mieux comprendre où les technologies numériques peuvent être appliquées - qu'il s'agisse de changements de système ou de l'application de RPA pour traiter exception par exemple. Il vous permet également d'évaluer les avantages de ces solutions une fois qu'elles ont été déployées.

Gestion des données non structurées

Malgré l'essor des solutions numériques et robotiques, un défi important pour les entreprises reste la gestion des formulaires, de la correspondance, des contrats et d'autres contenus en texte libre. C'est particulièrement le cas avec du matériel externe tel que des contrats clients ou fournisseurs, ce qui crée le besoin d'une gestion de cas très manuelle.

C'est actuellement l'un des domaines clés dans lesquels les entreprises cherchent à étendre la RPA au domaine de l'IA. Dans ce contexte, RPA est l'agrégateur, obtenant les données brutes nécessaires pour alimenter les composants de l'IA, qu'elles soient basées sur la vision par ordinateur, la correspondance de modèles, les classificateurs ou le traitement du langage naturel. Une fois que les modules d'IA ont rempli leurs fonctions, RPA peut alors être utilisé pour pousser les réponses dans les systèmes cibles.

La RPA, lorsqu'elle est prise en charge par divers modules d'IA, peut fournir des capacités spécifiques pour effectuer des tâches de traitement subjectives qui sont traditionnellement effectuées par des personnes.

L'interface conversationnelle

Selon une étude menée par Capgemini cette année, les assistants vocaux devraient devenir un mode dominant d'interaction avec les consommateurs dans les trois prochaines années - 24 % déclarent déjà qu'ils utiliseraient des chatbots et des voicebots au lieu d'un site Web. La montée en puissance des assistants vocaux tels que Google Assistant, Amazon Alexa et Siri d'Apple transforme radicalement les relations avec les clients, et les entreprises sont obligées de réfléchir à la manière dont elles peuvent être exploitées.

Pour déployer ces solutions au sein d'une entreprise, nous avons besoin d'un mécanisme qui ouvre l'accès au parc applicatif d'une organisation. Un voicebot ou un chatbot est bien sûr aussi intelligent que les informations qu'il est capable d'extraire et de relayer à son utilisateur. La façon dont cela se concrétise, dans cet exemple, consiste à utiliser les robots pour récupérer et fournir les données à notre interface conversationnelle, c'est-à-dire le chatbot, et ainsi répondre à la question posée.

Ceci est réalisé par le chatbot qui convertit la question abstraite en une série de requêtes qui peuvent être comprises par le système RPA. Le robot interroge ensuite le ou les systèmes d'enregistrement pour récupérer les éléments de données pertinents, les regroupe et remet le paquet au chatbot, lui permettant de les reconstruire dans une réponse en langage naturel.

RPA est un composant crucial dans l'ouverture des applications - en particulier celles qui sont difficiles à intégrer - et leur permet de participer au nouveau monde des interfaces conversationnelles.

Accélération de la perspicacité

Toutes les entreprises disposent d'une forme ou d'une autre de pipeline de données alimentant leurs chaînes d'approvisionnement et leurs entrepôts. Ils sont conçus pour essayer de fournir 100% des données nécessaires sur une base régulière. Bien qu'il soit généralement suffisant pour les rapports, il ne s'agit pas d'un ensemble de données suffisamment complet pour l'analyse et la génération d'informations.

Il y a toujours un « dernier kilomètre » d'analyse supplémentaire nécessaire pour capturer un élément d'information spécifique. Cela augmente l'ensemble de données avec des données pour prendre en charge l'analyse des causes profondes des défis tels que la clôture de fin de mois par exemple.

La RPA peut être utilisée pour prendre en charge ce dernier kilomètre d'extraction, en fournissant l'agrégation et la préparation des données pour répondre aux besoins dynamiques du reporting, sans avoir à attendre que l'informatique de l'entreprise étende les pipelines de données. Cela nous permet à son tour de prédire et de faire des choses qui ont toujours été difficiles pour les humains.

Nous avons du mal à prévoir car nous ne pouvons pas gérer les énormes volumes de données. Nous avons du mal à narrer de gros volumes de données qui couvrent une multitude de lignes de divisions ou de départements. L'IA peut être utilisée pour modéliser et prédire ou utiliser des techniques de génération de langage naturel pour créer un résumé narratif grammaticalement correct des résultats dans un bloc de données brutes au lieu d'utiliser des armées de personnes.

Dans de nombreux cas d'utilisation décrits ci-dessus, nous en sommes encore aux toutes premières phases de l'exploitation des avantages de la RPA et de son expansion dans l'IA. Cependant, cela ne fait que montrer à quel point la RPA continuera d'évoluer et de se développer au sein des entreprises au cours des prochaines années.

Les cas d'utilisation de l'automatisation intelligente continueront également de croître à mesure que de nouvelles techniques et solutions d'IA arriveront sur le marché, modifiant radicalement le futur lieu de travail. Pour que les entreprises utilisent pleinement cette technologie, elles doivent d'abord comprendre comment ces solutions peuvent transformer leurs processus et appliquer une gouvernance stricte pour s'assurer que leur prise de décision est efficace.

Si les entreprises s'efforcent de mettre en œuvre ces solutions connectées mais granulaires dans l'ensemble de leur organisation, cela les aidera à conduire une transformation à double vitesse, et une nouvelle ère d'alignement des affaires et de l'informatique suivra.