IA et RPA expliqués : Différences, avantages et stratégies d'intégration

L'automatisation des processus robotiques (RPA) et l'intelligence artificielle (IA) ont suscité beaucoup de battage ces dernières années pour leur capacité à piloter des gains de productivité, d'efficacité et de satisfaction client jamais vus auparavant.

En fait, le marché mondial de la RPA devrait atteindre 25,56 milliards de dollars d'ici 2027, et le marché de l'IA est prévu pour atteindre un monumental 390,9 milliards de dollars d'ici 2025. Mais malgré les nombreuses conversations que ces nouvelles technologies ont déclenchées récemment, il y a encore beaucoup de confusion sur ce qui les différencie, ce en quoi chacune est unique, et comment elles sont de plus en plus capables de travailler en tandem.

Les entreprises modernes sont composées à la fois de processus simples et de ceux riches en prise de décision complexe, et en tant que telles, ont besoin de technologies complémentaires pour gérer la gamme complète de leurs flux de travail. D'un côté du spectre se trouve la RPA, qui prospère dans les systèmes qui ont un flux clair, étape par étape. De l'autre côté se trouve l'IA, qui peut augmenter et améliorer la prise de décision humaine dans les processus complexes.

Ensemble, la RPA et l'IA jouent un rôle important dans la conduite de l'efficacité opérationnelle et un rôle important dans l'aide à transformer comment votre entreprise fait le travail.

D'abord, qu'est-ce que la RPA ?

La RPA est une technologie d'automatisation centrale qui agit comme la colonne vertébrale des robots logiciels qui peuvent interagir avec les systèmes digitaux pour soulager les humains du travail répétitif, chronophage et sans valeur ajoutée. Fondamentalement, la RPA peut prendre le travail que vous détestez hors de votre assiette.

La RPA fonctionne le mieux quand elle est utilisée pour gérer des processus basés sur des règles où les flux de travail ne changent pas avec le temps ou ne nécessitent pas un taux élevé d'intervention humaine pour la gestion des exceptions. Par elle-même, la RPA peut adroitement gérer certains des processus les plus communs et chronophages qui soutiennent votre entreprise, tels que :

• Se connecter aux applications
• Se connecter aux APIs système
• Copier et coller des données
• Extraire et traiter du contenu structuré depuis des documents
• Ouvrir des emails et pièces jointes
• Scraper des données du web

En tant que fondation de l'hyperautomatisation — la tendance technologique stratégique numéro un pour 2020 selon le rapport Smarter with Gartner Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020 — la RPA pave la voie pour les futurs outils technologies comme l'IA, l'apprentissage automatique et le process mining.

En implémentant la RPA dès le début, les entreprises construisent l'échafaudage d'automatisation dont elles auront besoin pour supporter l'écosystème complet d'outils d'automatisation plus tard.

Qu'est-ce que l'IA et comment diffère-t-elle de la RPA ?

Simplement dit, l'IA est un frère complémentaire aux robots RPA que nous avons appris à aimer. La RPA et l'IA travaillent en tandem pour étendre l'automatisation dans toutes sortes de nouvelles zones vous permettant d'automatiser plus et des tâches complexes.

L'IA peut facilement gérer des processus complexes qui auparavant ne pouvaient être faits que par les humains seuls. C'est parce que les robots IA peuvent prendre des décisions cognitives en utilisant de grands jeux de données pour prédire plusieurs résultats possibles.

L'IA peut aller au-delà de l'« exécution » vers la « pensée », par exemple :

• Comprendre des documents
• Visualiser des écrans (incluant des bureaux virtuels)
• Comprendre des conversations
• Découvrir des tâches et processus à automatiser
• Traiter le langage
• Gérer des données semi-structurées ou non-structurées

Pendant des années, l'IA était un concept relégué au pays de la science-fiction — quelque chose que les entreprises et leaders de l'industrie étaient promis comme un rêve lointain pour révolutionner, à une date ultérieure, le travail qu'ils faisaient.

Mais plus maintenant.

Pour clarifier, je ne parle pas de robots physiques qui utilisent l'IA. Et je ne parle pas d'intelligence artificielle générale (AGI) — le genre que Elon Musk dit va prendre le contrôle du monde. Au lieu de cela, je parle d'IA pratique qui construit des modèles d'apprentissage automatique pour un business plus efficace et améliore l'expérience humaine, ne la remplace pas. Ce genre d'automatisation est l'application la plus pratique de l'IA dans le lieu de travail.

Cependant, pour réussir, les entreprises doivent embrasser à la fois la RPA et l'IA comme partenaires.

IA et RPA : Il en faut deux pour danser le tango

Comme dans la vie et le tango, il en faut deux. Dans le monde de la stratégie d'automatisation, il faut à la fois l'IA et la RPA travaillant ensemble pour piloter les efficiences opérationnelles d'entreprise. Ces deux technologies partenaires travaillent ensemble pour couper le gras des processus et rendre la vie humaine plus facile en rationalisant leurs moitiés respectives des opérations d'entreprise.

Je vois cela dans presque chaque industrie sur terre. Prenons, par exemple, les processus de diagnostic différentiel dans les hôpitaux qui visent à diagnostiquer le coronavirus 2019 (COVID-19).

En utilisant la RPA, les hôpitaux peuvent construire des robots logiciels qui regardent un ensemble de symptômes COVID-19, comme une forte fièvre et des courbatures, et alertent les professionnels médicaux sur de nouveaux cas. Mais la RPA est limitée aux questions initiales de style « oui ou non » et ne peut pas adéquatement évaluer des critères plus complexes (dont il y en a beaucoup dans les contextes de santé).

Mais la RPA peut consolider cette donnée patient de base pour une analyse de processus prédictive plus avancée par l'IA.

Les hôpitaux peuvent compléter un dépistage initial des patients avec la RPA, et ensuite utiliser l'IA pour interpréter les radiographies. UiPath AI Computer Vision peut être utilisé pour détecter les indicateurs de pneumonie liée au COVID-19 chez les patients et faire des recommandations de traitement.

Au-delà du COVID-19, l'IA peut être utilisée pour déterminer des résultats cliniques comme identifier avec précision les grossesses à faible poids de naissance et réduire le temps-de-traitement.

En dehors de l'arène de la santé, l'automatisation activée par l'IA peut aider une myriade d'autres industries à piloter des gains d'efficacité opérationnelle, de satisfaction employé et client, et de conformité améliorée. Un tel exemple qu'on a vu récemment a été l'application de l'IA dans l'industrie de l'assurance pour aider à prédire la fraude aux réclamations en utilisant l'apprentissage automatique et UiPath AI Fabric.

En utilisant ces outils, l'entreprise a été capable d'intégrer des données dans des sources de données en silos pour prédire si des parties d'une réclamation étaient frauduleuses et les signaler et prioriser leur traitement en conséquence.

En combinant la RPA et l'IA en pratique, les entreprises augmentent leurs capacités et rendent leurs processus plus efficaces.

Quand déployer la RPA et quand envoyer l'IA

Il y a une bonne règle de base pour vous aider à comprendre si un processus doit être géré par la RPA ou l'IA : commencez votre parcours d'automatisation en vous attaquant d'abord à ces processus que vous pouvez facilement construire une carte mentale de et puis ajoutez l'IA aux flux de travail jugés trop complexes pour la RPA seule. Cela ne donne pas seulement à vous et votre Centre d'Excellence (CoE) robotique des gains rapides au début de votre transformation mais construit aussi une fondation d'automatisation que vous pouvez plus tard mettre à l'échelle avec l'IA.

La RPA nettoie vos processus sous-jacents pour fournir un cadre facilement intégrable sur le dessus de vos systèmes digitaux existants. Sans cette fondation sous-jacente, la barrière à l'entrée pour intégrer l'IA est beaucoup plus haute. Sans cette fondation, l'IA aurait besoin d'être manuellement tissée dans vos processus cœur.

Il y a une exception à cette approche qui vaut la peine d'être notée : Si vous avez déjà lourdement investi dans l'automatisation des processus métier dans le passé — signifiant que vous avez déjà fait le travail pour assurer l'hygiène des processus — vous pouvez regarder les opportunités pour l'IA et la RPA en tandem.

Peu importe, après que vous avez sélectionné et automatisé votre première couche de processus simples, il est temps de regarder ces flux de travail jugés « trop complexes » pour la RPA seule. Ce seront vos candidats pour l'IA, et devraient inclure :

• Flux de travail où le résultat ne peut pas être prédit à 100 % du temps (tels que les processus qui supportent l'évaluation de propriété, les défauts de prêt, et les prévisions d'inventaire)
• Processus hautement variables qui ne dépendent pas d'un ensemble clair de règles (tels que le matching de CV, les décisions d'achat, et la traduction de langue)
• Processus qui reposent sur des données non-structurées depuis des documents, articles, images, vidéos, et emails (tels que l'extraction de factures, le routage d'emails, et la parole-vers-texte)

Lecture recommandée : L'IA vient de devenir plus facile : Modèles de démarrage UiPath pour automatiser plus de processus complexes

Dans le monde réel, ces processus supportés par l'IA peuvent ressembler à :

• Prédiction de réadmission dans la santé
• Optimisation de prix dans le retail
• Détection de fraude dans les services financiers
• Guidage de deals dans les services de processus

Et ce ne sont que quelques exemples.

De plus, à mesure que vous automatisez de plus en plus de vos opérations, vous remarquerez des goulets d'étranglement où un jugement de niveau supérieur est nécessaire pour avancer à travers un flux de travail. Ce sont plus d'opportunités pour l'IA. Ce qui est plus — vous n'avez pas besoin de compétences en data science pour commencer avec l'IA.

Voici un résumé que j'ai partagé avec des clients : Nous avons semé beaucoup de graines et toute la forêt qui va pousser au-dessus est cette forêt d'applications d'entreprise auto-améliorantes.

Ces technologies sont révolutionnaires, et nous sommes excités d'être positionnés de façon unique pour supporter un nouvel avenir du business où les entreprises peuvent atteindre un business optimal, activé par l'automatisation, qui pilote un retour sur investissement (ROI) comme jamais auparavant.

L'importance d'une plateforme d'entreprise avec à la fois IA et RPA

Autant nous aimons la RPA, il y a un plafond sur à quel point vous pouvez être efficace quand vous vous limitez à l'automatisation de processus compatibles avec les flowcharts.

De l'autre côté, si vous n'intégrez que l'IA, vous manquez l'infrastructure et le support de cycle de vie pour mettre à l'échelle et faites face à une intégration et mise à l'échelle lentes.

C'est pourquoi choisir un vendeur qui offre les deux — comme UiPath — vous aide à surmonter les gaps entre départements, processus et verticaux et à profiter de l'échafaudage de la RPA quand vous déployez des capacités d'IA.

Nous rendons l'intégration de l'IA et la RPA sans douleur en gérant l'intégration pour vous et en construisant sur les capacités RPA déjà natives à notre Plateforme.

Alors que d'autres entreprises travaillent seulement avec la couche de données sous-jacente et ne supportent pas le duplex complet de communication entre apps front-end, la plateforme UiPath vous laisse déposer sans couture des modèles d'apprentissage automatique en utilisant la fondation sous-jacente de la RPA.

Cliquez sur l'image ci-dessus pour voir une version plus grande du graphique.

Cela vous permet d'implémenter facilement et de réaliser pleinement le ROI de l'IA et la RPA sans embaucher une pratique entière de data science pour la supporter. Et, si vous avez déjà quelques capacités de data science en interne, nous pouvons rendre ces équipes plus efficaces.

Pour en savoir plus sur comment l'IA et la RPA se combinent pour transformer les entreprises modernes, profitez de notre webinaire à la demande AI-Enhanced Automations – Combining Transformative Capabilities.