Automatisation des processus robotiques (RPA) : transformer les tâches routinières en efficacité révolutionnaire

Il reste 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 de droïdes assis à côté de Bob en Comptabilité Fournisseurs. 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.

Compte tenu 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 les entreprises pour maintenir le rythme avec leurs pairs. La RPA est particulièrement bénéfique pour les entreprises qui traitent de grandes quantités de données structurées, qui sont des données spécifiques stockées dans un format prédéfini, comme dans une cellule particulière d'un tableur, un champ dans une base de données ou une entrée dans un formulaire en ligne.

La RPA dans les entreprises

Pendant la pandémie, la RPA a pris le devant de la scène, alors que les entreprises cherchaient des moyens de fournir des biens et services avec un contact humain réduit. Beaucoup de ces entreprises utilisent maintenant la RPA pour automatiser les processus de chaîne d'approvisionnement comme la saisie de données, les systèmes de facturation et le support après-vente. Non seulement la RPA offre d'excellentes économies de coûts et d'efficacité, mais elle libère aussi le temps des employés pour se concentrer sur des tâches plus créatives.

Depuis ses origines comme outil logiciel programmé pour travailler uniquement avec des données structurées et automatiser des processus métier répétables, la RPA et sa définition ont évolué. Deloitte a récemment décrit la RPA comme quelque chose qui « combine l'intelligence artificielle – y compris le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique, l'autonomique et la vision machine – avec l'automatisation. »

La RPA rencontre l'IA

Bien que certains puissent chipoter sur cette définition, il n'y a aucun doute que la RPA et l'IA ensemble sont 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 employés pour comprendre et interpréter le texte dans son contexte, l'automatisation des processus fait un énorme bond en avant. Cette combinaison permet aux systèmes de comprendre les données structurées et non structurées, et d'apprendre de milliards de transactions, points de données et retours utilisateurs.

Avec le traitement des dépenses et des factures, par exemple, l'automatisation intelligente peut non seulement extraire des données structurées prévisibles de formulaires modélisés, elle peut lire le texte des reçus, même à peine lisibles, 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 devrait être classé et comptabilisé.

Les systèmes IA utilisent les données ingérées pour apprendre et développer une compréhension plus large des scénarios métier, améliorant davantage leurs capacités de prise de décision et prédictives. Plus l'information consommée est grande, 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, offrant une décision intelligente et informée. La RPA est généralement limitée aux tâches basées sur des règles, alors que l'IA est équipée d'outils pour comprendre les exceptions aux règles.

Quelle suite pour la RPA et l'IA ?

En matière d'automatisation d'entreprise, la RPA et l'IA ajoutent toutes deux de la valeur, mais il y a 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 structurées prévisibles de formulaires de dépenses modélisés remplis par les employés. Cette automatisation élimine toute implication humaine supplémentaire en validant et en approuvant ou rejetant ensuite les rapports.

Cependant, pour les entreprises avec beaucoup de données non structurées, si le système ne peut pas traiter les données et doit être instruit sur comment les classifier et les traiter, l'intervention humaine est encore nécessaire. Dans de tels cas, les solutions alimentées par l'IA peuvent être préférables, car de tels outils peuvent facilement lire des données non structurées, comme des reçus manuscrits de taxis noirs ou des termes de contrat provenant de contrats.

Malgré les avantages prouvés 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 % exploitent l'IA. En conséquence, les entreprises ont une opportunité massive d'améliorer la performance, la productivité et l'efficacité par l'automatisation – quelque chose qui a du sens business pour chaque organisation.