Comment AntWorks utilise les fractales et l'ingestion de données pour mettre la RPA à l'échelle — Insights d'Asheesh Mehra

Les fourmis coopèrent en obéissant à des règles simples, les bots RPA coopèrent aussi, mais le système de contrôle est plus délibéré.

Les fourmis ne sont pas des créatures intelligentes, elles obéissent à des ensembles de règles très simples, pourtant la fourmilière, avec ses tunnels élaborés et ses groupes de fourrage, est d'une complexité énorme ; on dirait que la reine fourmi siège au centre de commande, donnant des ordres. Elle ne le fait pas, bien sûr ; nous savons plutôt qu'une fourmilière est un exemple de système émergent — un système complexe construit à partir d'interactions simples. Il n'y a rien de simple dans les robots logiciels qui forment la RPA. Mais le système RPA d'AntWorks, connu sous le nom d'ANTstein, essaie de créer de l'ordre à partir du désordre, en appliquant les fractales et la RPA, en utilisant des algorithmes basés sur les fractales, en appliquant l'ingestion de données et en ayant même quelque chose d'analogue à une reine fourmi. Il prétend résoudre le problème qui hante le business de la RPA, à savoir le défi de la mise à l'échelle de la RPA.

Fractales et RPA

Le mathématicien polonais Benoit Mandelbrot, un homme qui disait s'intéresser à l'art de la rugosité, et se décrivait comme un fractaliste, est l'homme qui a inventé le mot fractal. Regardez une côte de loin, elle a généralement une apparence accidentée, des criques et des anses, et des plages, peut-être. Puis zoomez, regardez une portion de cette côte, la même rugosité est là, tandis que d'autres criques et anses, proportionnellement plus petites, apparaissent. Zoomez encore, et encore, la côte ne semblera pas identique, mais elle ressemblera à la côte originale. Au cœur des fractales se trouve l'auto-similarité. Mandelbrot a étudié comment il était possible de « mesurer la rugosité ».

Les données peuvent être assez rugueuses aussi, surtout quand elles sont non structurées. C'est l'essence du système AntWorks, utilisant les fractales pour créer des données propres. Tout se résume à la différence entre un moteur fractal et un moteur neuronal.

Asheesh Mehra, co-fondateur et CEO d'AntWorks, explique avec une métaphore concernant une pomme. Il a dit : « Si je dois entraîner un moteur neuronal à reconnaître une pomme, il aurait besoin d'être entraîné sur une pomme extra-petite, une petite pomme, une pomme moyenne, une grande pomme, une pomme extra-large, dans chaque forme, couleur et forme pour que le moteur neuronal puisse reconnaître n'importe quelle pomme qui se présente. Parce que les fractales sont fondamentalement basées sur la reconnaissance de motifs, vous n'avez besoin d'entraîner le moteur fractal que sur une seule pomme, indépendamment de sa taille. C'est parce que le motif d'une pomme extra-petite, ou le motif d'une pomme extra-large, restera le même. »

Comment les fractales soutiennent la RPA ?

« La science fractale », a dit Mehra, est basée sur la prémisse de l'auto-similarité et que les réseaux de neurones transportent des signaux similaires mais non identiques sur les motifs. La science fractale est une science plus déterministe, alors que le neuronal est une science plus probabiliste. Puisque le fractal est une science plus déterministe, il a besoin d'un ensemble de données représentatif plus petit pour l'entraînement. Parce que vous avez besoin d'un ensemble de données représentatif plus petit pour l'entraînement, les bénéfices en aval s'accumulent automatiquement. Vous avez besoin d'une infrastructure plus fine, de moins de puissance de calcul et il devient beaucoup plus facile et rapide à implémenter. » Il suggère que cela contraste avec « les moteurs neuronaux, où vous avez besoin de grands ensembles de données, ce qui signifie alors que vous avez besoin d'une infrastructure plus grande, plus de puissance de calcul, ce qui entraîne une augmentation des coûts et du temps pour déployer la solution.

« Je dirais que le neuronal est aussi très dépendant des personnes où vous avez besoin de grands pools de ressources pour pouvoir entraîner le moteur », alors que les fractales ont besoin de moins de personnes.

Donc, va l'argument, la RPA basée sur les fractales est plus facile à mettre à l'échelle — du moins, c'est le fond de ce que dit Mehra.

Voilà l'idée derrière les fractales et la RPA.

L'ingestion de données

Mehra suggère qu'il y a quatre types de données : « structurées, non structurées, image et il y a les données inférées. » Il dit que la raison d'être d'AntWorks était de créer un moteur d'ingestion de données capable de lire les quatre types de données.

Mais les autres entreprises de RPA ne regardent-elles pas aussi l'ingestion de données ?

Mehra concède qu'ils le font mais que c'est un développement récent — par exemple Decipher de Blue Prism, annoncé plus tôt cette année.

Mehra argue que si AntWorks est arrivé tard à la fête de la RPA, en arrivant plus tard, il n'était pas alourdi par l'héritage, et que ses outils d'ingestion de données sont par conséquent en tête. En effet, AntWorks ne se décrit même pas comme une entreprise de RPA, mais plutôt comme une entreprise d'automatisation intelligente.

Cela signifie-t-il qu'AntWorks fera aux entreprises de RPA existantes ce que Netflix a fait à Blockbuster ? C'est improbable, mais peut-être que son focus sur les fractales et l'ingestion de données lui donne une niche suffisante pour se tailler une part d'un marché dominé par un petit nombre d'entreprises qui ont entre elles levé bien plus d'un milliard de dollars.

La RPA est-elle un pansement ?

Les critiques arguent que la RPA est une solution à court terme pour un problème qui sera éventuellement surmonté par des logiciels plus intégrés.

C'est une accusation que les entreprises de RPA, sans surprise, contestent. Leur défense est que la RPA évolue, en fait beaucoup ont cessé d'utiliser l'acronyme RPA et disent automatisation intelligente à la place. Par exemple, récemment Jason Kingdon, président de Blue Prism, a dit à Information Age que : « Les critiques disent que la RPA est un bref moment entre maintenant et quand nous aurons — une grande solution tout-chantant-tout-dansant, mais c'est du n'importe quoi... un outil RPA peut faire le travail de entre neuf et 50 personnes. »

Mehra suggère que la RPA peut muter loin d'être un sparadrap en devenant de l'automatisation intelligente. « La RPA, c'est du scotch », dit-il, « l'automatisation intelligente, c'est utiliser un clou. Si vous accrochez un tableau avec du Patafix ou du scotch, il restera en place pendant un certain temps mais à un moment donné il va tomber. Si vous utilisez des clous, ce tableau restera en place pour toujours jusqu'à ce qu'un tremblement de terre frappe ou quelque chose comme ça. »

Quel rapport avec les fourmis ?

Enfin, cela nous amène aux fourmis et en particulier à la reine fourmi, ou ce qu'AntWorks appelle le queen bot.

Mehra explique : « Le queen bot surveille constamment les ant bots. Si le queen bot voit qu'un bot particulier a échoué, il alloue la tâche de ce bot sur un autre bureau. »

L'approche du queen bot rend également possible quelque chose appelé gestion intelligente de la main-d'œuvre. Par exemple, dans le cas d'une compagnie d'assurance, il pourrait y avoir trois bots, un faisant les réclamations, un la paie et un troisième les comptes fournisseurs. Si le bot travaillant sur les réclamations peine avec la charge de travail, mais que les deux autres ont fini pour la journée, le queen bot peut allouer les deux bots sous-utilisés pour assister le premier bot.

Ce n'est pas exactement comme une fourmilière. La reine fourmi ne donne pas d'ordres, il n'y a pas de plan directeur, l'ordre est créé par chaque fourmi suivant des règles simples qui sont câblées en elle, comme suivre d'autres fourmis. Mais si vous voyez une fourmilière comme une métaphore, avec la reine fourmi en contrôle, les ouvriers suivant ses ordres, alors cela semble être une approximation de ce qu'AntWorks et son produit ANTstein sont censés être.