Cinq innovations clés de l'IA élevant l'automatisation intelligente

Les avancées technologiques basées sur l'IA rendent l'automatisation intelligente encore plus intelligente :

Le terme « automatisation intelligente » évoque probablement les voitures autonomes. En réalité, des exemples d'automatisation intelligente sont déjà tout autour de nous — pervasifs dans presque toutes les industries et jouant une présence souvent invisible mais croissante dans nos vies quotidiennes. Les entreprises explorent une myriade de façons d'utiliser l'automatisation intelligente pour remplacer les humains dans les tâches répétitives, libérant les gens qualifiés pour mettre leurs talents à l'œuvre de meilleures façons. D'autres bénéfices incluent la productivité renforcée, l'efficacité améliorée, les économies de coûts, la précision améliorée, de meilleurs résultats de processus, et des actions et décisions plus rapides. De plus, l'automatisation intelligente génère des insights et opportunités qui permettent aux entreprises de faire naître de nouveaux produits, services et businesses.

L'automatisation intelligente fusionne l'intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) et les technologies d'automatisation. Comparé à l'automatisation « régulière » scriptée ou basée sur des règles, l'automatisation intelligente peut être appliquée à des processus plus complexes ; permet une plus grande vitesse et précision ; et est capable d'extraire de l'information et de dériver des apprentissages qui peuvent être alimentés dans les processus en aval.

Regardons un exemple commun de comment l'automatisation « régulière » devient l'automatisation intelligente — le Traitement Intelligent de Documents (IDP).

Les organisations qui traitent d'énormes quantités de papier — institutions financières et de santé, par exemple — ont longtemps utilisé la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour scanner et créer des copies numériques de documents, mais pour dériver de l'information des documents, les documents devaient conformer à des templates standards pour que le texte puisse être extrait de champs spécifiques. Aujourd'hui, cependant, les solutions IDP améliorent les capacités OCR avec la vision par ordinateur pour capturer des données de tous types de documents. Le text mining et le machine learning sont utilisés pour classifier l'information, et le traitement du langage naturel (NLP) et les algorithmes de deep learning sont utilisés pour extraire les données pertinentes, qui sont alimentées dans les systèmes en aval.

Une démonstration parfaite du pouvoir de l'automatisation intelligente, les solutions IDP offrent une proposition de valeur convaincante pour les entreprises qui font face à des défis en augmentant l'efficacité et la précision des processus. Il n'est pas étonnant que le marché IDP soit attendu pour croître à un TCAC de 70 à 80 % sur les deux prochaines années.

D'autres technologies d'automatisation intelligente évoluent à un rythme rapide aussi, ajoutant une multitude de capacités clés pour aider les entreprises à atteindre des résultats business stratégiques et améliorer leur avantage concurrentiel. Voici cinq avancées technologiques basées sur l'IA qui rendent l'automatisation intelligente encore plus intelligente :

1. Traitement de contenu : Dans un futur proche, les solutions d'automatisation incluront des façons plus avancées de traiter le contenu, qu'il soit sous forme d'images, texte, parole ou vidéos. Des capacités avancées de reconnaissance et traitement d'images featuring une combinaison de vision par ordinateur et algorithmes de deep learning extrairont, analyseront et comprendront plus d'information utile depuis les images digitales, la parole et les vidéos. La reconnaissance de texte et de voix qui non seulement interagit à travers le langage naturel mais comprend aussi le sentiment et les énoncés a déjà émergé. De futurs développements aideront les entreprises à extraire et classifier plus d'information depuis des sources de données semi-structurées ou non structurées comme les emails et lettres.
2. Marketplace en ligne pour automatisations pré-construites : Les vendeurs ont commencé à construire/offrir des marketplaces en ligne qui permettent aux partenaires et clients d'échanger des automatisations réutilisables pré-construites validées par le vendeur incluant des robots pour des processus horizontaux et spécifiques à l'industrie (ex: comptes fournisseurs et traitement réclamations/hypothèques), ou intégrations avec des compétences cognitives comme NLP et vision par ordinateur. Cela aide à développer un écosystème pour permettre un accès facile à un repository large et croissant de composants d'automatisation réutilisables pour réduire le temps de développement pour les entreprises.
3. Automatiser l'automatisation : Dans cette capacité innovante, certaines plateformes RPA utilisent l'IA pour non seulement trouver les opportunités d'automatisation dans les processus business mais aussi identifier la variation de processus optimale. Nous voyons des développements qui vont plus loin en créant et ajoutant automatiquement les workflows d'automatisation respectifs directement dans le studio de design d'automatisation pour être davantage raffinés et codés par les utilisateurs. C'est un pas en avant pour permettre une plus grande facilité d'utilisation et développement d'automatisation pour aider les entreprises à monter en échelle vite.
4. Prochaine meilleure action basée sur l'IA : Recommandations de prochaine meilleure action basées sur l'IA croissantes pour compléter l'Automatisation de Bureau Robotique (RDA). Cela fait référence à l'utilisation de l'IA/ML pour identifier des patterns basés sur le comportement/interactions clients passés et faire des recommandations pour la prochaine meilleure action pour aider les employés à fournir un meilleur service client. Cela pourrait inclure suggérer des opportunités de up-sell/cross-sell à l'agent basé sur les interactions passées ou suggérer des questions pertinentes pour l'agent à poser pour une résolution plus rapide des griefs clients.
5. Équilibrage intelligent de charge de travail : L'équilibrage intelligent de charge de travail fait référence à la capacité de la plateforme à utiliser l'IA embarquée pour identifier les patterns de distribution de travail et apprendre à distribuer la charge de travail autonomément au fil du temps. Une série d'algorithmes d'équilibrage de charge pourrait être employée par la plateforme pour identifier et assigner les tâches critiques aux robots disponibles en cas de crunch de ressources attendu.

Les avancées en automatisation intelligente ne sont pas limitées aux capacités basées sur l'IA. En fait, les vendeurs font des progrès trimestre par trimestre dans le développement de produit, ajoutant des fonctionnalités de plateforme sophistiquées tels que des panneaux de contrôle robustes, un contrôle de runtime de robot amélioré, et des systèmes de contrôle intelligents pour l'équilibrage de charge dynamique, l'auto-scaling, et même l'identification de processus pour une automatisation supplémentaire.

L'automatisation intelligente devient plus intelligente chaque jour, et nous n'avons fait qu'effleurer la surface avec cette liste rapide de cinq avancées prominentes. C'est une nouvelle excitante pour les entreprises qui sont prêtes à embarquer sur ou accélérer leur voyage d'automatisation inévitable.

À propos de l'auteur : Sarah Burnett, Vice-Présidente Exécutive & Analyste Distinguée chez Everest Group, est présidente de BCSWomen et fondatrice de AI Accelerator pour les femmes.