La technologie RPA (Robotic Process Automation) a fait ses preuves pour accélérer & fiabiliser les processus les moins complexes de l’entreprise. Or, coupler l’intelligence artificielle à la RPA repousse les limites et permet la prise en charge de nouvelles situations d’entreprise.
Ajouter l’intelligence artificielle à la RPA fait entrer l’entreprise dans une nouvelle dimension, la robotisation intelligente :
– La synergie RPA/IA est créatrice de valeur
– Leur association favorise l’extension du potentiel d’optimisation des processus
– Elle répond en effet à de nombreux cas d’usage
Associer la RPA à l’IA, une synergie pleine de bon sens
L’association de la robotisation des tâches (RPA) et de l’intelligence artificielle (IA) étend la chaîne de traitement automatisé d’un processus métier de bout en bout :
– De manière automatisée
– Avec une capacité d’analyse
Ainsi, leur combinaison constitue un levier supplémentaire de transformation numérique. En effet, la robotisation intelligente (RPA + IA) ajoute un apprentissage machine (Machine learning) à l’exécution automatisée des tâches.
C’est le cas par exemple d’une application avancée de dématérialisation de factures fournisseurs, qui associe une puissante reconnaissance de caractères sur un document non modélisé (IA) à la sauvegarde automatique des données utiles structurées (RPA supervisée).
« L’intelligence artificielle décuple le potentiel de la technologie RPA. Leur association permet de dépasser la seule exécution de scripts, au profit du traitement de données structurées difficiles à atteindre via un connecteur ou une API », s’enthousiasme Nicolas Lenglet, Responsable consultants techniques chez Konica Minolta Business Solutions France.
Rendre la RPA intelligente, un saut vers le “bout en bout’’
Pour fonctionner, la RPA nécessite d’être alimentée en données structurées, c’est-à-dire des données que l’on peut catégoriser et classer, ce qui permet leur interprétation et donc leur traitement par des robots.
L’intelligence artificielle apporte de la structure aux données qui ne le sont pas, en amont du traitement robotisé par la RPA. Par exemple, en allant interpréter, classer et indexer des conversations humaines, des courriers, des courriels et même de la vidéo.
Alors que ce type de données non structurées représentent 8 informations sur 10 en entreprise, on comprend aisément l’intérêt pour une technologie permettant de réduire les exceptions à l’automatisation.
Nicolas Lenglet estime en outre que « l’intelligence artificielle est également en mesure de faciliter le déploiement de la robotisation des processus, en contribuant à l’identification et à la priorisation des processus éligibles ». En effet, la contribution des technologies d’intelligence artificielle est déjà une réalité pour capter et décomposer les gestes et les pratiques mis en œuvre pour exécuter un processus métier.
Automatiser des tâches de plus en plus complexes en ajoutant l’IA à la RPA
La possibilité ouverte par l’apprentissage des machines invite à envisager la robotisation de processus beaucoup plus complexes que ceux ouverts par la seule technologie RPA.
C’est d’ailleurs pour cela que les grands acteurs de la transformation digitale des entreprises, dont Konica Minolta, ont développé une expertise sur le sujet. Ainsi, voici ce qu’en dit Nicolas Lenglet : « L’intelligence artificielle prend en charge avec de plus en plus de fidélité la réalité de l’accomplissement des processus, en étant capable de démêler la part de l’humain, la part de la technologie et la part de la routine. »
La robotisation intelligente, hybride de la RPA et de l’IA, repousse les limites de la transformation digitale des organisations sur de nombreux champs :
- La libération de la créativité et de la capacité d’analyse des collaborateurs
- Le développement de l’intelligence collaborative, notamment le décloisonnement entre front office et back office
- L’amélioration de l’expérience client
- L’automatisation de “bout en bout’’ des processus de l’entreprise
- La structuration des données, à partir de sources hétérogènes et non prévisibles
- La réduction des exceptions, bloquantes sans intervention humaine
- Le renforcement de la sécurité des données et des transactions, par exemple en détectant les anomalies suspectes à partir de signaux faibles
En conclusion, la robotisation intelligente, associant RPA et IA, ouvre des perspectives enthousiasmantes pour les entreprises.
Cependant, entre l’identification des technologies exactement dimensionnées par rapport aux enjeux présents et futurs de l’organisation et les puissances de calcul supplémentaires nécessaires au bon fonctionnement de l’attelage, les défis ne sont pas minces.
C’est pourquoi Konica Minolta s’est attaché à développer une expertise spécifique autour du défi de l’appropriation par les entreprises de la robotisation intelligente, et plus largement de la RPA.
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Les questions les plus fréquentes autour du RPA et de l’IA :
Quels sont les défis associés à l'intégration de la RPA et de l'IA ?
L’intégration de la RPA et de l’IA présente plusieurs défis :
- Qualité des données : L’efficacité de l’IA dépend fortement de la qualité des données utilisées pour l’entraînement. Des données incomplètes ou erronées peuvent entraîner des résultats imprécis.
- Complexité technique : Combiner RPA et IA nécessite une infrastructure technologique robuste et une expertise spécialisée pour assurer une intégration harmonieuse.
- Gestion du changement : L’adoption de ces technologies peut rencontrer des résistances au sein des équipes. Il est essentiel de mettre en place des stratégies de gestion du changement pour faciliter la transition.
- Sécurité des données : L’automatisation accrue implique une manipulation plus intensive des données, ce qui nécessite des mesures de sécurité renforcées pour protéger les informations sensibles.
Quelle est la différence entre la RPA et d'autres formes d'automatisation comme l'IPA ?
La RPA (Robotic Process Automation) se concentre sur l’automatisation de tâches répétitives et basées sur des règles prédéfinies, en utilisant des robots logiciels pour imiter les actions humaines sur des applications existantes.
L’IPA (Intelligent Process Automation), quant à elle, combine la RPA avec des technologies d’intelligence artificielle telles que le machine learning, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Cette intégration permet d’automatiser des processus plus complexes qui nécessitent une compréhension, une analyse et une prise de décision, dépassant ainsi les capacités de la RPA traditionnelle.
Quelles sont les applications concrètes de la RPA avec l'IA dans différents secteurs ?
L’association de la RPA et de l’IA est utilisée dans divers secteurs pour optimiser les processus métier :
- Finance : Automatisation de la détection des fraudes en analysant des modèles de transactions inhabituels et en alertant les équipes concernées.
- Ressources humaines : Optimisation du processus de recrutement en triant les CV, en programmant des entretiens et en répondant aux questions des candidats via des chatbots intelligents.
- Service client : Amélioration de l’expérience client grâce à des assistants virtuels capables de comprendre et de répondre aux requêtes complexes, tout en apprenant des interactions précédentes pour fournir des réponses de plus en plus précises.
- Santé : Gestion automatisée des dossiers patients, y compris la saisie de données, la programmation de rendez-vous et le suivi des traitements, tout en assurant la conformité aux réglementations en vigueur.
- Logistique : Optimisation de la chaîne d’approvisionnement en prédisant la demande, en gérant les stocks et en automatisant la planification des livraisons.
22 février 2025