De l’automatisation à l’autonomie : tracer l’avenir de l’IA dans l’entreprise

L’IA évolue rapidement. Cependant, les organisations ne peuvent se contenter de rester à la pointe de l’innovation en matière d’IA. Pour atteindre leurs objectifs d’entreprise, les équipes dirigeantes doivent connaître les prochaines étapes et la destination finale. Le passage de la simple automatisation à l’entreprise autonome infusée par l’IA sera transformateur. Mais sur quelles priorités les équipes dirigeantes doivent-elles focaliser leurs efforts aujourd’hui ?

Nous avons élaboré un cadre structuré pour vous guider tout au long de cette transition. Cet article vous aidera à prospérer dans un monde où l’automatisation joue un rôle de plus en plus important ainsi qu’à comprendre les progrès accélérés de l’IA. Le modèle de maturité que nous vous présentons permet à votre organisation d’anticiper les prochaines étapes, quelles qu’elles soient.

De la RPA à l’APA : l’industrie évolue

Depuis leur apparition sur le lieu de travail, les technologies numériques se sont enrichies de capacités d’automatisation qui ont augmenté la productivité des travailleurs. Comptant parmi les premières applications phares, VisiCalc, lancée en 1979, a automatisé les calculs mathématiques et épargné aux hommes des calculs analogiques longs et fastidieux, ouvrant la voie à une nouvelle ère d’automatisation axée sur le numérique.

Quelques décennies plus tard, l’automatisation a rapidement gagné du terrain, passant de la capture de données d’écran au transfert de données entre des systèmes incompatibles, puis à l’automatisation de flux de travail complexes, ouvrant ainsi la voie à la transition des processus sur papier vers un monde numérique. À mesure que la technologie progressait et que le cloud se démocratisait, des plateformes dédiées ont émergé pour automatiser les tâches répétitives et même prendre en charge des flux de travail complets. C’est ainsi que la RPA a vu le jour.

Cependant, si la RPA jetait les bases de l’automatisation, elle se limitait à des tâches relativement simples. Elle n’était pas capable de prendre en charge la complexité, les aspects décisionnels, l’interprétation et les autres facettes plus sophistiquées des processus métier. Vous avez besoin de surveiller une boîte de réception d’assistance en cas de problème client ? La RPA peut gérer ce problème. Vous cherchez à comprendre les nuances du problème, à déterminer quel agent d’assistance est le mieux à même de le gérer et de rédiger une réponse personnalisée ? Cela dépasse généralement les capacités de la RPA.

L’automatisation agentique des processus (APA) représente la prochaine révolution dans l’automatisation des entreprises en permettant à des agents IA d’accomplir des tâches complexes de manière autonome et sans intervention humaine. Grâce à l’IA générative, l’APA s’adapte à l’évolution des conditions, travaille sur des scénarios inattendus et rédige des réponses, des résumés et d’autres contenus en en comprenant le contexte tout en les articulant. L’APA propose également des fonctionnalités de collaboration entre les agents IA, d’une part et entre les travailleurs humains et l’IA, d’autre part, qui redéfinissent le travail en termes d’atteinte des objectifs plutôt que d’achèvement des tâches.

Les organisations exigent désormais cette APA avancée, propulsée par l’IA, qui infuse le contexte, la collaboration et l’autonomie afin d’orchestrer les résultats plutôt que d’automatiser les tâches. Il s’agit d’une étape clé de la transformation de l’organisation en entreprise autonome. Et pour faciliter cette transition, toute entreprise peut s’appuyer sur un cadre structuré qui les aidera à intégrer les opérations métier à l’IA.

Le CI-CMM : un modèle de maturité pour l’avenir

Le concept de l’IA évolue rapidement, amplifiant son impact potentiel tout en faisant de la rapidité de son adoption un avantage distinct. Cependant, Accenture a récemment publié une étude révélant que 65 % des équipes dirigeantes estiment que leur expertise technologique est insuffisante pour exploiter les transformations propulsées par l’IA. Si elles ne possèdent pas les connaissances nécessaires, les équipes dirigeantes ne peuvent pas intégrer l’IA dans l’organisation de manière efficace et rapide.

Les équipes dirigeantes ont beaucoup de difficulté à comprendre où se situe leur organisation en termes de compétences, d’adoption, d’évolutivité et de progrès en matière d’IA et d’automatisation et, plus important encore, à savoir où s’orienter par la suite. La transformation durable n’est ni aisée ni rapide, mais elle suit un parcours logique fondé sur l’expérience et les bonnes pratiques.

Le modèle de maturité des capacités de l’intelligence collective (CI-CMM) offre un cadre structuré pour intégrer l’IA et l’automatisation dans les processus d’entreprise et permet la poursuite des objectifs et des résultats tout en atténuant les risques. Ce modèle permet aux équipes de s’orienter dans la mise en œuvre d’une IA efficace alignée sur les objectifs métier stratégiques. Il démontre la façon dont les équipes dirigeantes peuvent intégrer l’IA dans des processus complexes, faire passer des équipes et des organisations entières par différentes étapes de maturation, susciter la confiance et la transparence organisationnelles et, en fin de compte, transformer les organisations en entreprises autonomes.

Le CI-CMM fournit aux équipes dirigeantes une feuille de route en cinq étapes pour passer des interactions de base dirigées par les humains avec l’assistance de l’IA aux opérations entièrement autonomes dans lesquelles l’IA et l’homme collaborent de manière transparente. Il offre également aux organisations un moyen d’évaluer les progrès, d’identifier les lacunes et de cibler les ressources et les investissements.

Aller plus loin et tester les limites de l’IAG

Comme mentionné précédemment, l’IA est un concept qui évolue rapidement. Depuis quelque temps, l’intérêt se porte sur l’intelligence artificielle générale (IAG), une future technologie d’IA qui imitera les capacités humaines de compréhension, d’apprentissage, de réflexion et de prise de décision. La course à l’IAG devrait durer des années, voire des décennies, mais les innovateurs s’approchent rapidement de la ligne d’arrivée.

Lors d’Imagine 2025, notre événement annuel destiné aux clients et aux partenaires, nous avons annoncé le premier moteur de raisonnement des processus (PRE), un moteur d’IA intelligent qui comprend le contexte dans lequel l’entreprise évolue et pilote les tâches de manière dynamique afin d’atteindre les résultats visés. Le PRE va plus loin que l’automatisation traditionnelle et les LLM à usage général pour permettre à nos agents IA de planifier, d’agir, d’apprendre et de s’améliorer tout en exécutant des processus d’entreprise complexes.

Le PRE et les autres innovations d’Automation Anywhere représentent une avancée significative vers l’IAG pour l’entreprise, dans laquelle les agents IA comprennent les objectifs, interprètent le contexte et agissent de manière autonome aux côtés des humains. Les résultats montrent que l’efficacité est multipliée par trois lors de l’élaboration d’une solution d’automatisation de bout en bout et que l’automatisation est 60 % plus résiliente, ce qui va bien au-delà des LLM autonomes ou de l’automatisation traditionnelle.

Pour y parvenir, l’IA doit atteindre un certain niveau de maturité. Pour assister les organisations en ce sens, le CI-CMM définit ce niveau de maturité et les aide à mesurer les progrès accomplis par rapport à des objectifs concrets. La plupart des organisations utilisent déjà l’IA. Le CI-CMM les met sur la bonne voie pour utiliser les innovations en matière d’IA au fur et à mesure qu’elles sont mises à disposition. C’est aujourd’hui que nous bâtissons l’avenir avec des agents IA pré-entraînés et spécialisés dans leur domaine, des PRE qui ajoutent des éléments de contexte et de compréhension de l’entreprise et une orchestration agentique entre les personnes, les systèmes et les tâches, le tout à l’échelle de l’entreprise.

L’impératif de l’IA aujourd’hui : faire avancer rapidement l’organisation dans le modèle de maturité

McKinsey estime que 92 % des entreprises augmenteront leurs investissements dans l’IA au cours des trois prochaines années et que seulement 1 % d’entre elles pensent avoir atteint la maturité en matière d’IA.

Les équipes dirigeantes, confrontées à de réelles complexités opérationnelles, sont désormais contraintes de faire avancer la maturité de l’IA. Le cadre CI-CMM fournit des orientations, aide à répartir les ressources et définit des objectifs réalisables. Il permet aux entreprises d’exploiter des technologies qui ne se contentent pas d’automatiser des tâches et de réduire les coûts ; les automatisations réfléchissent alors que l’IA s’attaque à des processus d’entreprise complexes et de bout en bout.

Chez Automation Anywhere, nous proposons des innovations telles que l’APA et le PRE et fournissons un cadre de CI-CMM axé sur l’expérience pour aider les dirigeants à transformer l’IA et l’IAG. Ces concepts passeront d’être un mot à la mode à offrir des impacts tangibles et mesurables. Comme lors du passage de la RPA à l’APA, le CI-CMM opère une transition depuis les pilotes isolés et les plateformes déconnectées vers des projets autonomes et coordonnés. Il fait ainsi avancer la collaboration entre les hommes et l’IA afin d’améliorer la prise de décision et l’innovation.

Autonomie et collaboration : la prochaine phase du travail est arrivée

L’autonomie n’est pas synonyme d’isolement ; elle suppose une action indépendante au sein d’un système partagé et intelligent dans lequel l’IA collabore avec l’homme. Les chercheurs d’Accenture ont constaté que le déploiement de l’IA pour remplacer les travailleurs humains générait des gains de productivité à court terme, tandis que l’utilisation de l’IA pour augmenter les capacités de l’homme produisait l’impact le plus significatif et le plus évolutif.

L’APA permet aux entreprises de bénéficier à la fois de l’automatisation et de la collaboration. La collaboration a lieu lorsque des agents IA prennent des décisions validées par l’intervention humaine, que des agents collaborent avec d’autres agents par le biais de l’orchestration pour atteindre des objectifs complexes et que les systèmes d’entreprise déduisent des éléments de contexte cruciaux des informations disponibles pour prendre des décisions et déclencher d’autres processus.

Automation Anywhere fournit les innovations dont les entreprises ont besoin pour enrichir le travail humain et accroître l’impact produit par les travailleurs, tandis que le CI-CMM met les organisations sur la bonne voie.

Vous avez besoin d’une feuille de route claire sur l’avenir de l’IA dans l’entreprise ? Téléchargez le livre blanc CI-CMM pour explorer les cinq étapes de la progression des interactions de base avec l’IA aux opérations entièrement autonomes, déterminer où se positionne votre organisation et définir la marche à suivre pour évoluer vers une entreprise autonome.