AI et automatisation
S'abonner
L'intelligence artificielle (IA) est un sujet d'actualité depuis un certain temps. Des changements en profondeur ont pu voir le jour grâce à la puissance de l'IA qui a permis de résoudre certains grands problèmes complexes dans de nombreux domaines, y compris la santé, la fabrication, la théorie des jeux, les prévisions météorologiques et l'économie. La liste complète va bien au-delà.
L'automatisation, tant matérielle que logicielle, existe aussi depuis un certain temps déjà. Mais c'est l'automatisation logicielle qui est actuellement sur le devant de la scène, à juste titre, dans le cadre de la quatrième révolution industrielle. Les entreprises de tous les secteurs, partout dans le monde, utilisent l'automatisation des processus par la robotique (RPA) pour automatiser leurs tâches facilement définissables, basées sur des règles et axées sur les processus, aussi bien dans leurs procédures internes que dans les services au public.
Pensez à un commis aux comptes payables qui consulte ses e-mails tous les jours, ouvre une feuille de calcul qui lui a été envoyée, puis copie ces données dans un système ERP. Il s'agit là de quelque chose de facilement automatisable et il existe une multitude d'autres exemples dans les domaines des finances, des achats, des ressources humaines, des opérations, de la logistique, etc.
Toutefois, les choses deviennent vraiment intéressantes au point de rencontre de l'IA et de l'automatisation, avec l'automatisation intelligente (AI). Cette combinaison, rendue possible par les progrès réalisés dans les techniques de l'apprentissage machine, la puissance de calcul et les moteurs cognitifs avancés, commence à se voir appliquer à un large éventail de problématiques d'entreprise. La reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, l'analyse des documents et la classification en sont des applications concrètes quotidiennes.
Prenons l'exemple des documents. De nombreuses entreprises traitent encore des millions de documents PDF. Il peut s'agir de factures, de bons de commande ou de tout autres documents. Si vous êtes un grand fabricant, vous pouvez avoir des dizaines de milliers de fournisseurs, chacun avec son propre format de facture. Ces données semi-structurées sont difficiles à traiter pour un système fondé sur des règles. Mais une fois que vous ajoutez l'IA dans l'équation, vous obtenez un système capable de traiter ces données non structurées et d'apprendre au fur et à mesure. Un moteur de reconnaissance optique des caractères (OCR) a du mal à obtenir une précision supérieure à 50-60 % sur un ensemble de données de factures standard provenant de différents fournisseurs, tandis qu'un système piloté par l'IA tel qu'IQ Bot d'Automation Anywhere utilise un apprentissage supervisé ainsi qu'un apprentissage non supervisé pour atteindre plus de 90-95 % de précision. Plus il traite de données, plus il est efficace.
Les estimations de la quantité de données d'une entreprise qui représentent des données « sombres », semi-structurées ou non structurées varient, mais des valeurs proches de 60-70 % ne sont pas rares. Cela s'apparente à la partie principale immergée de l'iceberg. Pensez à la masse énorme des données contenues dans les e-mails, les messages vocaux, les documents, les fichiers PDF, etc. Comparez cela à la quantité relativement faible des données figurant dans des feuilles de calcul Excel. Avec les bases de données et les systèmes CRM/ERP, les entreprises capturent de plus en plus de données, dont une grande partie est là encore non structurée. Le plus grand problème lié aux données auquel toute entreprise qui se développe est confrontée est celui de l'échelle. Et la solution évidente qui s'impose est une automatisation capable de traiter aussi bien les données structurées que non structurées.
Comment résoudre ces problèmes concrets d'entreprise ? L'IA à elle seule ne suffit pas ; sa puissance est parfaitement adaptée à la résolution de grands problèmes, mais moins performante pour le traitement des petites charges numériques auxquelles nous faisons face quotidiennement : « Ce fichier PDF est-il une facture ou non, et si c'en est une, quel est son montant ? »
Toutefois, combinez-la avec l'automatisation et vous obtenez quelque chose de très différent. L'automatisation intelligente vous permet de traiter à grande échelle les cibles faciles des données structurées et les cibles plus difficiles des problèmes auxquels nous sommes confrontés chaque jour dans le cadre des données non structurées.
L'automatisation logicielle, la quatrième révolution industrielle, est une opportunité stratégique transformatrice pour toute grande entreprise. L'échelle est la clé. Et la seule façon de l'aborder véritablement consiste à associer l'automatisation et l'IA pour mettre en place l'AI (automatisation intelligente).
