Top 5 leçons du CoE Automatisation UiPath FY24 Q4 sur l'IA et l'automatisation

L'IA est un sujet tendance depuis plus d'un an et est devenue une priorité stratégique pour les entreprises en 2024. L'enquête EY CEO Outlook Pulse a révélé que la grande majorité des entreprises (88 %) investiront dans l'innovation pilotée par l'IA d'ici la fin de cette année.

L'innovation alimentée par l'IA fait véritablement partie de l'ADN d'UiPath. Nous exploitons l'IA dans toute notre plateforme depuis notre création, et notre utilisation n'a fait que s'intensifier ces deux dernières années. Pour ne citer que quelques exemples, l'IA alimente nos capacités de process mining, task mining et communications mining, et permet à nos robots de comprendre et de travailler avec des documents complexes sur de nombreux systèmes et environnements différents. L'IA générative a permis un large éventail d'innovations récentes — par exemple, pour accélérer la construction d'automatisations, le développement de tests et l'entraînement de modèles.

En tant que leader du Centre d'Excellence (CoE) Automatisation d'UiPath, j'ai une connaissance directe des bénéfices que les capacités IA de notre plateforme peuvent délivrer. Ceux-ci incluent :

• Capacité d'automatiser un éventail plus large de processus

• Moyens plus rapides et plus simples de construire des automatisations de meilleure qualité

• Adoption de l'automatisation plus élevée et impact plus large — notamment grâce à l'activation des employés avec UiPath Autopilot™, un compagnon IA personnel qui aide dans les tâches fastidieuses à travers les applications et systèmes métier

Les capacités alimentées par l'IA tissées à travers la UiPath Business Automation Platform nous ont aidés à délivrer des résultats très positifs pour notre bulletin trimestriel du CoE. À la fin de l'exercice fiscal 2024 (FY24), nous avions 716 automatisations en fonctionnement, qui ont libéré 70 677 heures au dernier trimestre de FY24. En conséquence, nous avons maintenant dépassé 59 millions de dollars d'évitement de coûts cumulé et voyons des résultats dans une gamme de domaines, y compris Finance, Ventes & Marketing, People Ops et Opérations. Et je suis ravi de dire que les idées d'automatisation venant des collaborateurs UiPath et capturées dans Automation Hub ont continué à croître pour atteindre un nouveau sommet.

Mais ces chiffres ne racontent pas toute l'histoire, car ils ne capturent que notre performance — ce que nous avons accompli. Ils ne parlent pas de comment nous l'avons fait — mais pour beaucoup de nos clients, comment faire avancer les choses est la partie la plus importante de l'histoire. Après tout, dans une récente étude UiPath et Bain & Company, « The State of AI-Powered Automation », 70 % des dirigeants ont affirmé que l'automatisation pilotée par l'IA est soit « très importante » soit « critique » pour atteindre les objectifs stratégiques de leur organisation. Avec l'avantage stratégique et la compétitivité en jeu, il n'est pas étonnant que la mise en œuvre de l'IA et de l'automatisation soit un sujet si consommateur pour tant de nos clients.

Pour cette raison, je vais me concentrer sur le reste de ce blog sur certaines des leçons importantes que nous avons apprises en mettant en œuvre l'IA et l'automatisation et en obtenant une vraie valeur à vitesse maximale de ces deux technologies transformationnelles.

Pour illustrer nos apprentissages, je me concentrerai sur un processus majeur de notre département finance, les comptes fournisseurs. Chaque mois, l'équipe comptes fournisseurs reçoit près de mille factures qui doivent être examinées et payées à temps. Cela nécessite d'ouvrir et lire les factures soumises, d'extraire les données nécessaires, de les rapprocher avec les bons de commande existants, et de les ouvrir dans notre système pour procéder au paiement. Fait manuellement, c'est une tâche répétitive qui exige une attention méticuleuse aux détails et détourne de nombreuses heures-personnes chaque mois du travail à plus haute valeur ajoutée. En d'autres termes, cela représentait une opportunité parfaite pour laisser nos robots prendre en charge la tâche.

Au cœur de ce projet se trouvait un projet de traitement intelligent de documents (IDP), nécessitant que nous exploitons UiPath Document Understanding. C'est l'IA qui permet à nos UiPath Robots de lire et comprendre des documents complexes et variés et d'agir de bout en bout sur plusieurs systèmes, départements et technologies. (Pour plus d'infos sur nos capacités IDP, cliquez ici).

Nous nous sommes concentrés sur cinq éléments pour assurer un résultat réussi pour ce projet.

Cinq éléments d'une mise en œuvre d'IA réussie

1. Collaboration étroite entre le CoE et l'équipe métier

La mise en œuvre réussie de l'automatisation repose sur un partenariat fort entre le CoE et l'équipe métier. L'automatisation ne peut pas se faire dans le vide ; elle doit refléter et être informée par les utilisateurs métier qui connaissent les processus et systèmes et qui seront ultimement les utilisateurs et bénéficiaires de l'automatisation.

Avec 32 % de sa main-d'œuvre constituée d'assistants numériques, l'équipe finance et comptabilité ouvre la voie dans l'adoption de l'automatisation chez UiPath. Pour ce projet, nous nous sommes tournés vers nos collègues finance pour nous aider à identifier les étapes clés du processus comptes fournisseurs et fournir tous les détails nécessaires pour construire une automatisation et entraîner le modèle d'IA. Cela incluait des insights sur les types de factures qu'ils reçoivent typiquement, les informations spécifiques qu'ils doivent extraire, et d'autres détails pertinents.

Nous avons également cherché des informations pour nous aider à regarder au-delà du flux de processus existant pour identifier des opportunités d'optimisation et rationaliser l'efficacité opérationnelle. Ils nous ont donné des insights sur le processus global de création de factures dans Coupa et nous ont ouvert les yeux sur la possibilité de cibler d'autres flux automatisés, comme la e-facturation, le tout dans le contexte métier plus large.

2. Mesurer le succès au-delà des KPIs « standards » de l'automatisation

En collaboration avec l'équipe finance, nous avons identifié un ensemble de métriques pour mesurer le succès de notre projet d'automatisation qui allait bien au-delà des KPIs traditionnels comme les heures économisées, la réduction des coûts ou l'augmentation de la précision des sorties. Nous voulions des indicateurs qui évaluent l'impact du projet sur l'efficacité métier, et qui étaient carrément alignés avec les métriques financières plus larges par lesquelles nous mesurons la performance de notre entreprise.

Pour ce projet, nous nous sommes concentrés principalement sur un ensemble granulaire de mesures pouvant révéler l'impact direct de l'automatisation sur l'efficacité opérationnelle. Celles-ci incluaient le suivi du temps de traitement des factures avant/après, le coût par facture traitée, le taux de rapprochement au premier essai, le taux d'exceptions PO et factures, et les taux de traitement électronique.

3. Communiquer proactivement avec les équipes métier et la direction

Alors que nous travaillions avec l'équipe finance, nous avons fourni un plan d'action détaillé, pour que nos collègues aient une visibilité sur les phases du projet, les échéances, les rôles clés et les actions pour eux.

Dans le même temps, nous avons fourni une vue d'ensemble de haut niveau à nos sponsors exécutifs et parties prenantes clés pour exposer notre vision. Dans le cadre de cela, nous nous sommes assurés de communiquer l'impact positif potentiel du projet sur les métriques financières clés dont ces dirigeants sont responsables. Nous voulions nous assurer que nos sponsors exécutifs puissent comprendre comment cette automatisation pourrait les aider à atteindre leurs KPIs — et ainsi, délivrer de la valeur à l'entreprise dans son ensemble.

4. Réduire les erreurs et assurer une haute précision avec les meilleures pratiques IA

Assurer la précision des données est l'une des tâches clés de cette automatisation, et deux facteurs y contribuent — l'automatisation avec un modèle d'IA, et la validation humaine. Quand il s'agit d'entraîner un modèle d'IA, il faut s'assurer d'avoir un échantillon de données large et diversifié pour maximiser l'efficacité de l'entraînement.

Dans notre cas, nous avons fourni le modèle Document Understanding out-of-the-box avec nos propres types de factures et l'avons entraîné à identifier et extraire des données dans divers scénarios. Nous avons également testé le modèle avec différents volumes de données, simulé des périodes de pointe, et évalué sa précision sous différents paramètres. De plus, en utilisant UiPath Action Center, nous avons intégré un processus de validation humaine dans le flux de travail d'automatisation pour permettre à nos collègues finance d'intervenir si nécessaire et d'assister le modèle d'IA.

Alors que l'entraînement extensif d'un modèle d'IA utilisé pour être un obstacle dans la mise en œuvre de l'IDP — prenant des semaines ou des mois du temps des utilisateurs métier — nous avons trouvé que le processus était beaucoup plus court et facile que nos hypothèses initiales. C'est parce que nous avons pu utiliser notre nouvelle capacité d'Apprentissage Actif (Active Learning), qui combine des éléments d'apprentissage supervisé et non supervisé pour créer de meilleurs modèles d'IA en moins de temps. (En savoir plus sur comment l'Apprentissage Actif accélère l'automatisation IA ici.)

5. Surveillance et amélioration continues

Nous avons appris qu'on ne peut pas s'arrêter une fois qu'un processus automatisé piloté par l'IA est déployé. Pour ce projet, nous avons continué à travailler en partenariat avec l'équipe finance pour surveiller les résultats et collecter les retours pour les itérations suivantes. Mettre en place une boucle de rétroaction et d'apprentissage assure un cycle continu d'amélioration où de nouveaux insights sont utilisés pour affiner le processus d'automatisation, améliorer la précision du modèle, et générer un impact métier encore plus grand.

Ces cinq leçons ont été centrales pour notre capacité à délivrer des automatisations haute performance et obtenir une vraie valeur de l'IA. Mais attendez — il y a une chose de plus qui a grandement contribué à notre capacité à délivrer ce projet efficacement et rapidement. Voici donc un bonus pour avoir lu jusqu'ici :

(Astuce bonus) Tirer parti de composants pré-construits

Nous avons trouvé que la mise en œuvre de projets d'automatisation de bout en bout n'a pas à être un processus complexe et long — particulièrement si nous pouvons utiliser certains de nos 70+ Solution Accelerators. Ce sont des frameworks pré-construits, modulaires, adaptés aux cas d'usage à fort impact et incorporant les meilleures pratiques de l'industrie et les nôtres. Avec ces composants prêts à l'emploi dans notre arsenal, il est beaucoup plus facile d'avancer rapidement pour délivrer des résultats d'automatisation haute performance.

Comme exemple, pour notre projet comptes fournisseurs, nous avons utilisé l'accélérateur « 2-way match invoice processing for Coupa ». Cela a éliminé beaucoup de développement personnalisé, tout en assurant une solution de haute qualité pour cette partie de l'automatisation. (Un autre bonus : nous avons aussi pu tester sous pression cet accélérateur et identifier des façons de l'améliorer encore davantage. À l'avenir, nous publierons une version mise à jour qui incorporera les insights gagnés de notre expérience de mise en œuvre.)

Ce sont quelques-unes des pratiques les plus importantes que nous avons développées pour mettre en œuvre l'IA et l'automatisation. Mais vous pouvez en apprendre beaucoup plus grâce au contenu axé CoE qu'UiPath a partagé lors de notre récent événement DevCon — que vous pouvez maintenant voir à la demande en vous inscrivant ici.

La route à venir pour le CoE UiPath

Je voudrais conclure ce blog avec un rapide aperçu de certains développements passionnants pour le CoE UiPath. Comme vous le savez peut-être, l'an dernier, UiPath et SAP ont étendu leur partenariat pour permettre aux organisations du monde entier d'accélérer leur transformation digitale. En janvier, UiPath et Deloitte ont annoncé une expansion d'alliance pour créer une collaboration de co-innovation de marché première en son genre, combinant l'expertise d'implémentation SAP de Deloitte et son vivier de talents IA profond avec la technologie IA et d'automatisation d'UiPath.

Le CoE UiPath sera le « client zéro » dans cette collaboration Deloitte-UiPath, et je suis très enthousiaste sur ce que nous allons apprendre et les nouvelles choses que nous pourrons faire. J'ai hâte de partager nos apprentissages et innovations avec vous. Restez à l'écoute !