De l'UI à l'IA : Naviguer dans le paysage de l'automatisation

Note de l'éditeur : Ceci a été publié en 2017. Visitez notre page sur l'automatisation des processus robotiques et l'intelligence artificielle pour des informations à jour.

Article original :

Ces dernières années, l'implémentation de l'automatisation des processus robotiques (RPA) en tant que solution logicielle a drastiquement augmenté à l'échelle mondiale. Un récent rapport de marché du cabinet de recherche Everest Group suggère que le marché des fournisseurs RPA 2016 était estimé à plus de 200 millions de dollars, indiquant une croissance de plus de 64 % en un an. Mais une autre mesure de l'influence de la RPA vient des développements et évolutions dans la technologie et la capacité d'automatisation. Le terme « robotic process automation » est entré en usage au début des années 2000, et les premières formes de la technologie étaient une extension des prédécesseurs de la RPA : les outils de data scraping et d'automatisation de workflow. Pourtant, ayant dépassé les capacités du data scraping et de l'automatisation de workflow, la RPA a fait — et continue de faire — des progrès significatifs dans l'avancement de l'automatisation opérationnelle d'il y a deux décennies. Plus récemment, la RPA passe de la simple automatisation de l'interface utilisateur (UI) à l'incorporation des capacités d'un nouveau domaine : l'intelligence artificielle (IA).

S'étant intensément concentrée sur la rationalisation de l'automatisation UI dans les premiers stades de la technologie RPA, les organisations et entreprises sont maintenant en transition pour atteindre une main-d'œuvre digitale pleinement développée capable d'agir comme un assistant cognitif, d'interagir avec les humains pour servir les besoins métier, et de traiter des données non structurées. C'est un changement fondamental dans les processus d'automatisation d'hier et le potentiel d'automatisation d'aujourd'hui et de demain.

Retour en arrière : Les fondations de la RPA

Arrivant à l'origine sur la scène tech au début des années 2000, la technologie RPA et ses prédécesseurs ont une relation historique profonde avec l'UI, même si l'automatisation UI existe depuis bien plus longtemps. Les plateformes d'automatisation émergentes d'aujourd'hui sont le produit évolutif de deux formes d'automatisation UI : le data scraping et les outils de gestion de workflow. Le logiciel de data scraping agit au niveau de la couche de présentation pour extraire des données du web et transférer des données de systèmes legacy obsolètes vers leurs remplaçants, tandis que les outils de gestion de workflow interagissent avec l'UI pour automatiser les processus liés aux affaires.

Comme ses deux prédécesseurs, les robots logiciels RPA opèrent au même niveau que le personnel humain pour établir l'automatisation UI. Ce qui distingue la RPA, cependant, c'est qu'elle est plus qu'un simple outil de screen scraping. La technologie RPA fournit et continue de fournir des avantages significatifs sur des outils d'automatisation plus élémentaires, dont beaucoup s'appuient sur des formes de communication au sein de couches de données architecturales sous l'UI. Une évolution technologique significative de ces anciennes formes d'automatisation, la RPA est sans code et non disruptive.

Cela signifie que les robots logiciels RPA peuvent être facilement entraînés par des utilisateurs métier sans connaissance en codage et avec peu ou pas d'investissement IT. Par ses interactions dans l'UI, la RPA est capable de relier divers systèmes et applications sans nécessiter une restructuration de l'existant. Contrairement à ses prédécesseurs, la technologie est compatible avec toute version de navigateur, position d'écran ou taille de fenêtre. En particulier, les interactions de la RPA avec l'UI permettent à la plateforme d'être flexible, scalable et efficace, même au niveau entreprise.

La course vers l'intelligence

Demandez à n'importe quel développeur RPA ou utilisateur métier, et il est clair qu'un focus sur l'automatisation de l'UI est crucial pour le succès de la technologie. Les avancées technologiques récentes, cependant, se sont concentrées sur l'avancement des capacités d'automatisation intelligente des processus. Cela signifie qu'en incorporant l'IA avec les technologies d'automatisation de processus existantes, la RPA est capable d'étendre bien au-delà de son périmètre initial.

En particulier, l'automatisation intelligente des processus fait référence à l'application de l'IA et des technologies connexes (ex. machine learning, vision par ordinateur, traitement du langage naturel, automatisation cognitive) à la RPA. Par l'ajout de l'IA à la RPA, l'automatisation basée sur des règles sera progressivement complétée par l'automatisation basée sur la connaissance, avec plus de tâches — et surtout plus complexes — devenant plus largement adaptées à l'automatisation.

Un rapport de mars 2017 du cabinet de conseil McKinsey & Company suggère que ces avancées permettent aux entreprises de tirer parti de l'automatisation avec succès :

Un périmètre plus large d'automatisation complexe

Les technologies RPA sont actuellement capables d'automatiser des responsabilités métier répétitives basées sur des règles, tandis que les employés sont encore largement responsables des tâches nécessitant créativité et jugement. L'IA est particulièrement bien adaptée pour gérer la variabilité et est capable d'exécuter des tâches qui reposent sur de grands volumes d'entrées et de données non structurées. Cela signifie que des tâches plus complexes et indéfinies, telles que la détection de fraude et la prévision d'affaires, peuvent être gérées en utilisant l'IA avec une précision et une exactitude accrues.

L'avancement de la main-d'œuvre digitale

En tant que main-d'œuvre digitale, les robots logiciels RPA rationalisent déjà les opérations commerciales dans le monde entier. Grâce à l'IA, la RPA se développera en une main-d'œuvre encore plus autonome. Parce qu'elles apprennent et s'adaptent à de nouvelles situations au fil du temps, les systèmes d'automatisation intelligente peuvent automatiser des processus complexes sans avoir besoin d'entraînement ou d'intervention humaine. Les main-d'œuvre pilotées par l'IA seront capables d'apprendre autonomement des données et de prendre des décisions basées sur la reconnaissance de patterns.

La démocratisation de l'IA

Nous tirons l'une de nos métaphores préférées pour expliquer comment la RPA et l'IA s'assemblent du sport. Imaginez que vous êtes un golfeur debout sur le tee et que vous devez envoyer votre balle à 400 yards le long du fairway par-dessus les bunkers, sur le green et dans le trou.

Si vous êtes là tenant seulement un putter, c'est-à-dire un outil d'IA, vous trouverez probablement cela extraordinairement difficile sinon impossible. Vous aurez aussi besoin d'une combinaison de driver et de fers pour pouvoir mettre cette petite balle blanche dans le trou. Vous aurez besoin d'outils RPA et vous aurez besoin d'outils cognitifs comme ABBYY et Celaton, et vous aurez enfin besoin d'outils d'IA comme IBM Watson ou Google TensorFlow.

Voici le truc. Ce ne sont pas les petites entreprises qui développent les outils d'IA. Ce sont des géants comme Microsoft, Google ou IBM. Et ils ouvrent ces outils en open source et démocratisent leur adoption. Cela signifie que plus de ces capacités expertes seront intégrées dans les plateformes RPA au cours des prochaines années, créant de nouvelles possibilités pour l'automatisation à la fois centrée sur l'humain et centrée sur le robot.

Gérer les attentes pour l'avenir

L'automatisation intelligente est le développement le plus récent parmi les technologies d'automatisation, mais nous ne faisons que commencer à voir le début des capacités de l'IA. Le directeur de la recherche chez Facebook, Yann LeCun, suggère que l'IA a encore un long chemin à parcourir :

Même ainsi, la société de services professionnels KPMG suggère que, par la convergence de la RPA et de l'IA, nous commençons déjà à voir :

Les activités qui nécessitent actuellement encore les compétences de professionnels hautement qualifiés deviennent de plus en plus automatisables chaque année, avec l'hybride RPA-IA du futur étant prêt à permettre aux entreprises de tirer parti d'une automatisation plus autonome, précise et agile que jamais auparavant.