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Impact of Artificial Intelligence & Cognitive Automation on Next-gen Digital Workforce Platforms

Écrit par Avi Bhagtani dans les Changer le monde avec l’automatisation le 21 novembre, 2018

Le monde est passé au numérique et l'automatisation est devenue un facteur de succès incontournable. Dans tous les secteurs d'activité, les entreprises tirent parti de l'automatisation des processus par la robotique (RPA) pour automatiser les processus métier comme le traitement des demandes de règlement d'assurance, le traitement des factures, l'intégration des employés, le centre d'assistance, le rapprochement des comptes, l'information aux patients, etc. Ces services automatisés permettent aux entreprises d'offrir à leurs utilisateurs des prestations 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, avec des niveaux sans précédent de précision et de fiabilité.

Pour répondre aux besoins des entreprises et des clients, l'automatisation doit continuer à évoluer de façon à intégrer une nouvelle classe de produits qui « raisonnent et apprennent ». La transformation numérique est entrée dans une nouvelle ère sous la houlette d'une force de travail numérique qui associe l'intelligence artificielle (IA) et l'automatisation cognitive, le tout agrémenté d'un niveau adéquat d'interaction humaine. Cette nouvelle génération de solutions automatisées répond à des défis spécifiques dans chaque secteur d'activité.

Le succès de toute entreprise qui met en place sa transformation numérique réside dans sa capacité à distinguer quand il convient d'associer l'IA, comme l'apprentissage machine, le traitement automatique du langage naturel (TALN), les capacités cognitives ou la modélisation des données, à la RPA. Voici quelques exemples :

  1. Synthèse des données : Aujourd'hui, les données proviennent de sources multiples, dans des formats structurés ou non structurés. L'utilisation de l'IA pour extraire des données importantes et les transmettre à la RPA est une étape cruciale de ce processus pour assurer un flux régulier d'informations précises.
  2. Compréhension du contexte : Comprendre correctement les instructions ou les intentions est une étape importante dans l'automatisation d'un cycle complet. Ici, le processus d'application des capacités cognitives consiste à aider la RPA à déterminer les étapes suivantes en fonction de ce que l'utilisateur essaie d'accomplir. L'utilisation du TALN pour « lire » et « comprendre » les informations contenues dans un e-mail peut aider au routage ou à la sélection du processus.
  3. Modélisation prédictive : Outre l'extraction de données et la compréhension de l'intention, l'IA peut aussi servir à faire des prédictions et obtenir des résultats. L'utilisation de l'apprentissage machine (ML) au bon moment au cours de l'automatisation des processus permet à la modélisation des décisions de recommander le meilleur plan d'action. Les banques, par exemple, peuvent utiliser des modèles ML pour prédire les cas de fraude.

D'après IDC, les dépenses mondiales pour les systèmes d'intelligence cognitive/artificielle (IA), qui affichent un taux de croissance annuel de 50,1 %, dépasseront 57 milliards de dollars d'ici 2021. Alors que la mise en œuvre de l'IA et de l'automatisation cognitive ne cesse de croître, les entreprises doivent déterminer comment appliquer l'automatisation cognitive afin d'améliorer son adoption et de générer un retour sur investissement.

Lisez nos prochains blogs pour découvrir l'impact de cette force de travail numérique intelligente de nouvelle génération dans les différents secteurs et apprendre comment positionner votre entreprise à l'avant-garde d'une véritable transformation numérique.

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