Entreprise autonome avec l’APA
Les innovations d’Internet et du commerce électronique ont eu un fort impact sur l’évolution des entreprises, car elles ont modifié les modèles d’entreprise et la livraison de valeur. De la même manière, l’entreprise autonome est une véritable révolution, car elle modifie la manière dont les décisions sont prises et exécutées.
La différence entre les entreprises qui s’essaient à l’automatisation et celles qui adoptent pleinement l’autonomie est considérable. En général, les entreprises automatisent entre 10 et 30 % des processus. Dans une entreprise autonome, plus de 50 % des processus sont exécutés de manière indépendante, et le travail dans son ensemble est automatisé jusqu’à 80 %.
Ces performances s’obtiennent grâce à l’automatisation agentique des processus (APA) et à la prise de décision basée sur l’IA qui permettent d’exécuter les processus métier essentiels avec une intervention humaine minimale.
L’APA peut coordonner et exécuter dans leur intégralité des processus métier longs et complexes qui passent par des systèmes traditionnellement cloisonnés tels que la planification des ressources d’entreprise (ERP), la gestion des relations client (CRM), la gestion de la chaîne d’approvisionnement (SCM) et la finance. Elle utilise des Agents IA intelligents capables de penser, de prendre des décisions et d’agir de manière autonome pour atteindre des objectifs.
Ces Agents IA travaillent ensemble de manière harmonieuse. Ils éliminent les obstacles entre les données, les systèmes et les services, et donnent un sens aux informations (retours clients, évolutions du marché ou données opérationnelles) au fur et à mesure qu’elles arrivent en les exploitant rapidement pour prendre des décisions et passer aux étapes suivantes.
Il est important de noter qu’une entreprise autonome n’élimine pas le travail humain : elle le redéfinit. Les employés passent de la gestion de tâches répétitives à la supervision de systèmes basés sur l’IA ; ils prennent des décisions stratégiques et développent de nouveaux modèles d’entreprise en se concentrant sur la créativité et la croissance stratégique.
Évolution de l’automatisation d’entreprise
Depuis l’automatisation de base à l’entreprise autonome, le chemin qui part de la rationalisation des tâches répétitives à l’autonomie des flux de travail complexes suit une progression claire en phase avec les développements technologiques majeurs. Les outils d’automatisation évoluent parallèlement à des développements technologiques plus larges, notamment les services SaaS, le cloud et l’IA d’entreprise.
De la RPA à l’APA
L’automatisation agentique des processus actuelle trouve ses racines dans l’automatisation des processus par la robotique (RPA). La RPA pouvait gérer les processus structurés avec une efficacité remarquable. Mais sa portée était limitée. La RPA a rencontré des difficultés avec les données non structurées ; elle n’avait pas les capacités cognitives nécessaires pour prendre des décisions et résoudre les problèmes.
L’avènement de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage machine a permis aux systèmes d’automatisation d’apprendre à partir des données, de s’adapter à de nouvelles situations, de faire des prédictions pertinentes et de prendre des décisions éclairées. Ces technologies ont permis également d’automatiser les processus qui reposent sur des données non structurées. L’automatisation intelligente pouvait enfin dépasser les limites de la RPA traditionnelle.
L’exploration des processus a également joué un rôle essentiel : elle a permis d’avoir une visibilité sur l’exécution réelle des processus par rapport aux flux de travail supposés, d’identifier les opportunités d’automatisation en révélant les goulets d’étranglement des processus, et d’optimiser en continu les processus basés sur des données de performances réelles.
Toutefois, les approches de l’automatisation traditionnelle conduisaient souvent à des systèmes cloisonnés, où les tâches isolées étaient automatisées sans prise en compte du contexte de l’entreprise. Cela a donné lieu à des inefficacités et à des goulets d’étranglement qui ont limité l’évolutivité et l’intégration.
Avec l’automatisation agentique des processus, toutes ces limites sont dépassées. Il n’existe plus de silos, et l’approche de l’automatisation est cohérente et intégrée dans tous les systèmes et fonctions de l’entreprise.
Pour illustrer la transition de la RPA vers l’entreprise autonome, imaginez la chronologie des technologies d’automatisation des processus métier :
- L’automatisation des processus par la robotique (RPA) représente la phase initiale ; elle se concentre sur l’automatisation des tâches répétitives et basées sur des règles, généralement au sein de services spécifiques.
- L’automatisation intelligente correspond à l’intégration de l’IA et de l’apprentissage machine avec la RPA pour automatiser des processus plus complexes qui utilisent des données non structurées et nécessitent des capacités cognitives.
- L’automatisation agentique des processus (APA) est la phase actuelle, où plus de 50 % des processus fonctionnent de manière autonome, pilotés par des Agents IA et une intégration système transparente.
Des avancées technologiques qui permettent la transition vers l’entreprise autonome
L’automatisation agentique des processus marque un point d’inflexion déterminant. Elle associe plusieurs avancées technologiques à des outils d’automatisation pour offrir des capacités révolutionnaires qui alimentent des flux de travail autonomes :
- Traitement du langage naturel (TLN) : le TLN permet aux systèmes d’automatisation de comprendre le langage humain et de le générer, ce qui est essentiel au traitement des documents, des e-mails et des conversations. Il facilite également la collaboration entre les humains et les automatisations qui utilisent le langage naturel.
- Graphiques de connaissances et technologies sémantiques : ces éléments créent des représentations structurées des connaissances métier. Ils permettent d’obtenir un raisonnement qui exploite différentes sources d’information et offrent une assistance à la compréhension contextuelle des processus métier.
- Grands modèles de langage (LLM) : ils apportent aux automatisations des capacités de raisonnement généralisé, ce qui permet de gérer des situations nouvelles qui n’ont pas été vues dans les données d’entraînement. Les LLM simplifient également la création d’automatisations, car ils permettent le développement à l’aide du langage naturel.
- Plateformes à faible code/sans code : elles permettent à des non-spécialistes de l’informatique de développer des automatisations et accélèrent le déploiement des solutions d’automatisation. Et surtout, elles permettent également aux utilisateurs professionnels de participer à la conception même des automatisations.
- Écosystèmes d’API et microservices : les API sont les héroïnes méconnues de l’automatisation d’entreprise. Elles fournissent des connexions normalisées entre les systèmes, permettent la conception modulaire d’automatisations reconfigurables, et offrent une assistance à l’intégration entre des systèmes auparavant cloisonnés.
- Architectures basées sur les événements : les automatisations peuvent répondre aux événements d’entreprise en temps réel. Elles peuvent également coordonner plusieurs Agents IA et prendre en charge l’exécution de processus asynchrones.
- IA agentique : les Agents IA et les systèmes agentiques s’appuient sur toutes ces technologies pour apporter aux automatisations de l’autonomie, de l’adaptabilité et une orientation vers les objectifs. De cette manière, ces automatisations peuvent poursuivre des objectifs avec plus d’indépendance, en prenant des décisions sur la manière d’atteindre ces objectifs plutôt que de simplement suivre des procédures fixes. Les processus complexes et variables, qui sont impossibles à prévoir complètement à l’avance, peuvent enfin être pris en charge.
Ces technologies contribuent toutes à l’évolution de l’automatisation, qui passe de l’imitation des actions de l’interface humaine à la compréhension du contexte général, à la prise de décisions, à l’action et à l’adaptation à de nouvelles situations. Ce sont les caractéristiques de la véritable automatisation agentique des processus qui alimente l’entreprise autonome.
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Composants principaux d’une entreprise autonome
Au cœur de l’entreprise autonome se trouve le concept d’automatisation agentique des processus (APA). L’APA est une approche révolutionnaire de l’automatisation des processus métier : elle utilise des Agents IA pour gérer des processus dans leur intégralité, avec une intervention humaine minimale.
Ces Agents IA sont conçus pour imiter la prise de décision humaine ; ils peuvent naviguer dans des flux de travail complexes et exécuter des tâches de manière autonome. En combinant les capacités de l’IA avec l’action, ces systèmes peuvent traiter des données non structurées, reconnaître des motifs et prendre des décisions basées sur les données.
Contrairement aux solutions d’automatisation traditionnelles qui ont tendance à se concentrer sur des solutions ponctuelles et verticales (traitement de tâches isolées dans des services spécifiques), l’APA offre une intégration horizontale. Les Agents IA fonctionnent de manière transparente dans les différentes applications, et créent un écosystème d’entreprise cohérent et interconnecté.
Cette approche horizontale abat les barrières invisibles entre les différentes parties de l’entreprise qui sont réorientées vers des objectifs stratégiques communs d’efficacité et de productivité.
L’orchestration joue un rôle essentiel ici : elle gère plusieurs systèmes d’automatisation et Agents IA dans l’entreprise autonome. Elle coordonne et synchronise différents processus et systèmes afin qu’ils coopèrent sans heurts. Une orchestration efficace est une orchestration dans laquelle les Agents IA peuvent communiquer et collaborer sur différentes plateformes, ce qui évite les conflits et les redondances, et optimise l’utilisation des ressources.
Collaboration entre les humains et les systèmes autonomes
Dans une entreprise autonome, les humains collaborent avec des systèmes autonomes : ils indiquent la direction stratégique et le contexte dont les Agents IA ont besoin pour fonctionner efficacement. Cette collaboration entre les humains et l’automatisation agentique est essentielle pour libérer l’efficacité et l’innovation.
Les Agents IA sont parfaitement adaptés à la gestion des tâches et à la prise de décisions basées sur des données, mais l’élément humain reste essentiel à la supervision et à la résolution de problèmes qui exige des compétences de création. Les humains définissent les objectifs et les paramètres globaux, et s’assurent que les processus automatisés sont conformes aux valeurs et aux objectifs de l’entreprise.
Les Agents IA s’occupent des tâches répétitives et exigeant la manipulation de nombreuses données, ce qui permet aux humains de se concentrer sur les domaines qui nécessitent de l’intelligence émotionnelle, de la créativité et une réflexion stratégique. Il ne s’agit pas dans cette collaboration de remplacer des personnes, mais plutôt de dépasser les contraintes actuelles afin d’atteindre de meilleures performances en matière d’innovation et de compétitivité.
« L’entreprise autonome permet aux employés de se concentrer sur ce qui compte le plus : fournir de la valeur pour l’entreprise. »
— Forbes
Les humains sont également la source de vérité ; ils surveillent et affinent les performances des Agents IA. En analysant les résultats et en apportant des commentaires, ils améliorent les systèmes en permanence, et veillent à ce que ces derniers s’adaptent aux besoins et à l’évolution des environnements d’entreprise.
Avantages de l’entreprise autonome
Devenir une entreprise autonome transforme fondamentalement la manière dont les services utilisent les ressources et stimulent la croissance. Le fait d’adopter des flux de travail autonomes présente des avantages très divers pour l’entreprise, car ils ont un impact sur l’allocation budgétaire, sur la dynamique du personnel, sur la précision opérationnelle et sur la satisfaction client.
Transfert du budget de maintenance à l’innovation
Pour les directeurs des systèmes d’information (DSI), cette transformation est particulièrement importante, car elle permet d’opérer un changement stratégique et d’affecter à des initiatives d’innovation le budget consacré auparavant à la maintenance routinière. En général, une grande partie des budgets informatiques est consacrée à la maintenance des infrastructures et systèmes existants.
Grâce à l’automatisation agentique des processus, les entreprises peuvent bénéficier de systèmes informatiques autogérés. Ce changement permet aux DSI d’investir dans des projets innovants, qui stimulent la croissance de l’entreprise, tels que le développement de nouveaux produits, l’entrée sur de nouveaux marchés ou l’amélioration de l’expérience client. Les entreprises peuvent ainsi évoluer plus rapidement, s’adapter aux changements du marché et saisir de nouvelles opportunités pour une croissance durable.
Amélioration du rôle des employés afin de stimuler la croissance des revenus
L’APA a un impact très important dans l’entreprise : elle modifie le travail des employés qui peuvent abandonner les tâches manuelles et répétitives au profit de fonctions à forte valeur ajoutée. Cette transition non seulement réduit les coûts opérationnels, mais elle stimule également activement la croissance des revenus. Les employés se tournent vers des activités stratégiques qui nécessitent la créativité humaine, la résolution de problèmes et la prise de décision. En s’intéressant à l’innovation et à l’engagement des clients, les employés peuvent utiliser leurs compétences pour créer de nouvelles opportunités commerciales et améliorer l’avantage concurrentiel.
Amélioration de la précision, de la conformité et de la gestion des risques
Les entreprises autonomes bénéficient d’améliorations significatives en matière de précision, de conformité et de gestion des risques. Les systèmes d’IA excellent dans le traitement de grands volumes de données ; ils réduisent la probabilité d’erreurs pouvant survenir lors d’opérations manuelles. Cette précision est un atout qui permet de maintenir la conformité avec les réglementations et normes du secteur. Par ailleurs, les Agents IA peuvent être programmés pour respecter systématiquement les exigences réglementaires et les stratégies de l’entreprise.
La capacité de l’IA à anticiper les problèmes potentiels et à mettre en œuvre des mesures préventives renforce considérablement la gestion des risques. Les analyses basées sur l’IA fournissent des informations en temps réel sur les risques potentiels, permettant ainsi leur gestion et leur atténuation proactives. Grâce à la surveillance continue et à l’analyse des données, les systèmes autonomes peuvent identifier les anomalies et prendre les mesures correctives nécessaires, ce qui garantit que l’entreprise fonctionne dans le respect des contraintes juridiques et éthiques.
Amélioration de l’expérience client
Les avantages de l’entreprise autonome concernent également l’expérience client. L’amélioration de l’expérience client est souvent à l’origine des projets initiaux d’automatisation agentique des processus.
L’entreprise autonome fournit à ses clients un service plus rapide et plus cohérent. Les systèmes d’IA peuvent traiter les demandes des clients en temps réel, et fournir des réponses et des solutions immédiates. Les temps d’attente sont écourtés et la satisfaction client est améliorée.
Les systèmes automatisés garantissent que la prestation de services est cohérente dans tous les points de contact, avec les mêmes normes d’exigence élevée, quel que soit le moment ou le canal. Grâce à cette fiabilité, la confiance et la fidélité des clients sont renforcées : les clients savent qu’ils peuvent s’attendre au même service, aussi rapide et précis, à chaque interaction avec l’entreprise.
Exemples réels et cas d’utilisation
Dans leur transition vers l’entreprise autonome, les entreprises exploitent l’automatisation basée sur l’IA pour révolutionner les flux de travail traditionnels et améliorer l’efficacité opérationnelle dans tous les domaines. Cette transformation s’illustre par l’intégration des Agents IA non seulement dans les processus stratégiques, mais également dans des domaines comme la vente et le marketing, où les processus sont moins structurés et traditionnellement dirigés par des humains : là aussi, l’automatisation agentique des processus permet d’obtenir des résultats plus rapides et de meilleure qualité.
Cette transition est également illustrée par des études de cas réelles, où des entreprises telles que Petrobras, l’Hôpital pour enfants de Boston et KeyBank ont exploité l’automatisation agentique des processus pour réaliser des améliorations remarquables en matière d’efficacité, de précision et de satisfaction client.
Études de cas
Petrobras : révolutionner la gestion fiscale
Petrobras est une entreprise énergétique de premier plan au Brésil qui a exploité la puissance de l’automatisation agentique des processus pour s’attaquer à la complexité et à l’évolution constante de la gestion fiscale. Chaque année, la société Petrobras est confrontée à la tâche redoutable de déchiffrer des milliers de changements dans le code fiscal. Auparavant, cette opération était manuelle et prenait un temps considérable.
En mettant en œuvre l’APA, Petrobras a automatisé l’analyse et l’application de ces modifications fiscales : ce sont les Agents IA qui se chargent désormais de recalculer rapidement les taxes avec une précision inégalée. Cette automatisation a non seulement rationalisé le processus de gestion fiscale, mais elle a également entraîné des économies financières substantielles : en seulement trois semaines, Petrobras a économisé plus de 100 millions de dollars.
« Nous avons rempli nos déclarations fiscales en trois jours. Pour la première fois en 15 ans, nous n’avons pas dû travailler le week-end pour terminer dans les temps. »
— Victor Pace, Directeur général, Taxes and Government Participations, Petrobras
Hôpital pour enfants de Boston : amélioration de l’efficacité des médecins
L’Hôpital pour enfants de Boston a tiré parti de l’automatisation agentique des processus pour s’attaquer aux charges administratives qui pèsent souvent lourdement sur les professionnels des soins de santé. Les tâches administratives complexes avant et après la visite, telles que la planification, la facturation et la documentation, peuvent prendre jusqu’à 25 % du temps de travail d’un médecin qui ne peut pas le consacrer aux soins aux patients.
En déployant l’APA, l’hôpital a automatisé ces longs processus et a réduit considérablement la charge administrative des médecins. Cette automatisation a non seulement amélioré l’efficacité opérationnelle, mais elle a également renforcé le bien-être des médecins en leur permettant de consacrer plus de temps et d’attention aux patients. L’Hôpital pour enfants de Boston a constaté des améliorations à la fois dans la satisfaction du personnel et dans les résultats des patients, ce qui illustre l’impact positif de l’APA dans le secteur des soins de santé.
KeyBank : rationalisation des opérations financières
KeyBank est une grande institution financière qui a utilisé l’automatisation agentique des processus pour transformer son efficacité opérationnelle dans tous ses services. KeyBank devait gérer de nombreux processus longs et répétitifs ; elle a fait le choix de mettre en œuvre l’APA pour automatiser près de 300 processus dans tous ses services.
Ces processus automatisés concernent des tâches telles que le traitement des transactions, les vérifications de conformité et les demandes de service client. En automatisant ces flux de travail, KeyBank a non seulement amélioré son efficacité opérationnelle, mais elle a également réduit le risque d’erreur humaine et assuré la conformité aux normes réglementaires. La mise en œuvre de l’APA a permis à KeyBank de fonctionner de manière plus fluide et réactive, d’offrir un meilleur service à ses clients et de se positionner comme un leader de l’innovation financière.
Vente et marketing
Les ventes et le marketing ne sont peut-être pas immédiatement identifiés comme étant de parfaits candidats à l’autonomie des processus, mais la valeur et l’impact de l’automatisation agentique des processus sont considérables pour ces services.
Par exemple, l’automatisation basée sur des Agents IA peut rationaliser le processus de génération des devis. En général, la génération des devis implique la collecte de données provenant de plusieurs sources, le calcul des coûts, la vérification de l’exactitude et la recherche d’approbations, ce qui est sujet à des retards.
Avec les systèmes autonomes, les Agents IA peuvent extraire instantanément de toutes les bases de données les informations pertinentes telles que les spécifications des produits, les prix et les informations client. Ils appliquent des règles et des algorithmes pour calculer des devis précis en temps réel, garantissant la conformité avec les stratégies de tarification et les politiques de remise.
Cette automatisation agentique accélère la génération de devis tout en améliorant la précision et la cohérence, et en réduisant le risque d’erreurs coûteuses. Et les informations basées sur l’IA peuvent fournir aux équipes de vente des recommandations pour l’optimisation des prix et des opportunités de remise, ce qui améliore leur capacité à répondre aux besoins des clients et à stimuler la croissance des revenus.
En marketing, les Agents IA peuvent accélérer le processus de création et de publication de contenu. Le développement et la distribution du contenu impliquent généralement un effort manuel considérable, qui va de la génération d’idées et de la rédaction de textes à la planification et à la publication sur différentes plateformes.
Les Agents IA simplifient ce flux de travail en générant du contenu de haute qualité qui est parfaitement adapté aux publics cibles. En analysant des données (préférences des consommateurs, tendances de recherche et activité des concurrents), les systèmes d’IA peuvent suggérer des sujets pertinents et créer un contenu attrayant, adapté à des segments d’audience spécifiques.
Les systèmes d’IA peuvent également automatiser le processus de planification et de publication, et optimiser la chronologie afin de maximiser l’engagement sur les différents canaux (réseaux sociaux, blogs et campagnes par e-mail). Cette automatisation non seulement accélère le pipeline de contenu, mais elle améliore également la précision et la portée.
Élément humain dans l’entreprise autonome
L’idée d’une entreprise autonome peut évoquer une image de chômage de masse ; c’est une idée fausse qui mérite que nous nous y arrêtions. Cette transformation n’est pas un jeu à somme nulle ; c’est une évolution qui bénéficie à la fois à l’entreprise et à son personnel.
L’élément humain dans l’entreprise autonome concerne la collaboration et la croissance. En gérant des tâches, l’IA et l’automatisation ouvrent simultanément la voie pour que les employés se concentrent sur des activités à forte valeur ajoutée.
Augmentation et remplacement
Les concepts d’augmentation et de remplacement sont essentiels à la bonne compréhension de ce que signifie l’entreprise autonome pour les humains.
Pour l’essentiel, l’augmentation fait référence à l’amélioration des capacités humaines grâce à la technologie. Elle permet aux individus d’effectuer des tâches de manière plus efficace et efficiente. Le remplacement, quant à lui, se rapporte à la technologie qui prend complètement en charge les tâches traditionnellement effectuées par des humains, ce qui suscite souvent des inquiétudes concernant le déplacement d’emplois.
Dans une entreprise autonome, l’augmentation consiste à tirer parti de la technologie pour renforcer les compétences humaines au lieu de les rendre obsolètes. Par exemple, les outils basés sur l’IA peuvent gérer des flux de travail répétitifs et qui utilisent de grandes quantités de données. Les employés peuvent alors se concentrer sur des activités stratégiques, créatives et interpersonnelles qui nécessitent l’intuition humaine et l’intelligence émotionnelle. L’idée de cette relation entre les humains et la technologie permet d’obtenir des gains en productivité et en innovation, car les employés peuvent consacrer plus de temps à la résolution créative de problèmes et à la prise de décisions.
L’augmentation concerne également l’apprentissage continu et l’adaptation. À mesure que la technologie évolue, les compétences nécessaires pour l’utiliser évoluent également. Les entreprises qui privilégient l’augmentation (ainsi que la formation et le perfectionnement nécessaires) sont plus susceptibles d’avoir des employés motivés et engagés, qui restent valorisés et essentiels au succès de l’entreprise.
De nombreuses entreprises ont déjà mis en place des programmes de reconversion et de montée en compétences pour fournir de l’assistance lors de cette transition. Ces programmes sont essentiels pour préparer les employés aux nouveaux rôles créés par des systèmes autonomes.
À titre d’exemple, SoftBank a pour objectif stratégique de perfectionner les compétences de ses employés afin qu’ils puissent maximiser le potentiel de l’IA. Les programmes de formation visent à élargir les compétences des employés dans des domaines tels que l’intégration de l’IA, l’analyse des données et l’automatisation des processus, afin que les employés puissent passer de tâches routinières à des rôles à plus forte valeur ajoutée. L’enthousiasme des employés est palpable ; un concours d’idées pour utiliser l’IA générative afin d’améliorer l’expérience des employés a reçu 52 000 propositions en dix jours !
« Nous avons cherché à inspirer une nouvelle sensibilité à travers l’expérience technologique... Nous avons instauré un style et un lieu de travail intégrant les employés et la technologie. »
— Satoshi Kaminagayoshi, vice-président de la réussite client, SoftBank Corp.
Il est important de noter que l’approche de l’augmentation est également conforme aux considérations éthiques et aux attentes sociétales. En se concentrant sur l’extension des capacités humaines au lieu de les remplacer, les entreprises autonomes peuvent atténuer les pertes d’emplois potentielles et contribuer à la stabilité économique. Il y a également des inquiétudes concernant la déshumanisation du travail : l’augmentation valorise la créativité humaine et le jugement dans la réalisation des résultats de l’entreprise.
Défis courants à relever
À mesure que les entreprises adoptent l’autonomie, elles sont confrontées à des défis. Elles doivent notamment combler les lacunes en compétences, en gouvernance et en supervision des systèmes autonomes. Elles doivent impérativement s’assurer que les processus basés sur l’IA sont conformes aux valeurs de l’entreprise et aux exigences réglementaires.
Les entreprises peuvent également rencontrer des obstacles tels que l’intégration de systèmes d’IA complexes avec l’infrastructure existante, ce qui nécessite souvent des mises à niveau technologiques et des investissements importants. La gestion des données est un autre défi essentiel, car les entreprises doivent garantir la qualité des données, ainsi que la sécurité et la confidentialité dans l’assistance des opérations autonomes. Il est également essentiel d’aligner les processus basés sur l’IA avec les objectifs et les valeurs de l’organisation pour maintenir la cohérence et favoriser le succès stratégique.
Considérations de gouvernance et de supervision pour les systèmes autonomes
Il est essentiel d’établir des cadres de gouvernance robustes pour maintenir le contrôle sur les opérations automatisées, et garantir la transparence, la responsabilité et la conformité éthique. Les entreprises doivent mettre en place des mécanismes de supervision qui incluent des audits réguliers, des vérifications de conformité et des examens éthiques pour se protéger contre les risques potentiels.
Cadres réglementaires
- Développez des directives complètes concernant la confidentialité des données, la sécurité et l’utilisation éthique.
- Assurez-vous de respecter les normes juridiques pour protéger les droits des utilisateurs.
- Établissez des stratégies pour la collecte, le stockage et l’utilisation des données en utilisant des mécanismes visant à empêcher tout accès non autorisé et à atténuer les cybermenaces.
Responsabilité
- Désignez la personne qui est responsable de la performance et des résultats des systèmes autonomes.
- Mettez en œuvre des évaluations et des audits réguliers pour garantir le respect des directives et identifier les domaines à améliorer.
Transparence et explicabilité
- Fournissez des informations claires sur les processus de prise de décision des systèmes autonomes.
- Expliquez le fonctionnement des systèmes, les données utilisées et la logique qui sous-tend les décisions pour gagner la confiance des parties prenantes.
Supervision humaine et intervention
- Intégrez des mécanismes d’intervention humaine en cas de défaillance du système ou de dilemmes éthiques.
- Assurez-vous que le jugement humain fait partie intégrante du processus décisionnel, en particulier dans des scénarios complexes, imprévus ou à fort enjeu.
Comblement des lacunes en matière de compétences
Un autre défi important consiste à combler les lacunes de compétences des employés. À mesure que les entreprises adoptent des technologies avancées, la demande de nouvelles compétences augmente et s’accélère, ce qui signifie que les talents doivent être développés proactivement pour parvenir à une entreprise autonome.
Cela implique d’investir dans des programmes de formation et de développement complets qui se concentrent sur les compétences en numérique, en gestion de l’IA et en analyse avancée. Les collaborations avec des établissements d’enseignement et des plateformes d’apprentissage en ligne peuvent également favoriser l’apprentissage continu et le développement des compétences, et permettre de préparer les employés aux exigences d’un lieu de travail en évolution.
Évaluation et planification stratégique
- Réalisez des évaluations de compétences régulières, basées sur des données, pour mettre en correspondance les capacités actuelles et les exigences futures.
- Identifiez les domaines prioritaires où la formation aura le plus d’impact sur l’entreprise.
- Développez des taxonomies de compétences qui offrent une visibilité claire sur les capacités et les lacunes organisationnelles.
Parcours de développement personnalisés
- Créez des parcours d’apprentissage personnalisés qui mettent en correspondance les aspirations professionnelles des individus et les besoins de l’entreprise.
- Mettez en œuvre des plateformes d’apprentissage alimentées par l’IA qui adaptent le contenu en fonction des progrès et des styles d’apprentissage de chacun.
- Équilibrez les compétences techniques (science des données, programmation) et les capacités humaines (pensée critique, jugement éthique).
Incitations et culture
- Établissez des systèmes de récompense pertinents, liés à l’acquisition et à l’utilisation des compétences.
- Allouez à l’apprentissage du temps pris sur les horaires de travail standard.
- Favorisez une culture où l’amélioration continue fait partie des opérations quotidiennes.
Stratégies de mise en œuvre et de partenariat
- Créez des marchés de compétences internes qui permettent aux employés d’utiliser leurs nouvelles compétences dans des projets interfonctionnels.
- Formez des alliances stratégiques avec des établissements d’enseignement et des prestataires de formation spécialisés.
- Créez des équipes hybrides qui associent des experts du domaine à des spécialistes techniques pour accélérer le transfert de connaissances.
Mesure des progrès et de l’impact
- Suivez le développement des compétences grâce à des mesures directement liées aux résultats de l’entreprise.
- Surveillez l’efficacité des nouvelles capacités dans l’amélioration de la performance opérationnelle.
- Évaluez le RSI des initiatives de formation à travers les gains de productivité et les indicateurs d’innovation.
Enfin, il est essentiel de retenir qu’une transition réussie vers l’entreprise autonome nécessite à la fois des compétences techniques et des compétences humaines uniques qui complètent l’automatisation.
Le chemin vers la création d’une entreprise autonome présente des défis, mais en donnant la priorité à la gouvernance et en investissant dans le développement des talents, vous êtes en bonne voie.
Problème lié au déploiement en silos de l’IA
Le déploiement de l’IA dans des silos verticaux tels que les systèmes de gestion de la relation client (CRM) ou de planification des ressources d’entreprise (ERP) limite considérablement le potentiel de transformation.
Lorsque l’IA est confinée à des domaines fonctionnels spécifiques, elle exacerbe les barrières existantes à la productivité. Le déploiement en silo entraîne souvent des informations fragmentées et une prise de décision non optimale, car les données et les processus restent déconnectés, isolés dans les différents services. Cela limite la possibilité de créer des stratégies cohérentes à l’échelle de l’entreprise.
Voyons, par exemple, l’impact de la mise en œuvre de l’IA dans un système CRM pour une équipe de vente. Supposons une entreprise mondiale avec 70 000 employés, dont 15 % sont dans la vente, qui intègre l’IA pour améliorer l’efficacité de son système CRM. Même avec les hypothèses les plus optimistes (augmentation par l’IA de 50 % des tâches liées à la CRM, adoption par 75 % des vendeurs et gain de productivité de 25 %), l’efficacité de l’équipe des ventes n’est augmentée que de 1,7 %.
Cela se traduit par une amélioration de 0,3 % seulement de l’efficacité globale de l’entreprise.
Ce gain minimal met en évidence l’impact limité de l’IA lorsqu’elle est appliquée dans un seul système ou une seule fonction. Dans ce cas-là, l’IA ne peut rien apporter aux défis opérationnels et aux opportunités qui concernent l’ensemble de l’entreprise.
Malheureusement, les solutions d’IA propres aux fournisseurs perpétuent souvent ces silos au lieu de les démanteler. Lorsque les entreprises s’appuient sur des outils d’IA adaptés à des plateformes ou des écosystèmes spécifiques, elles renforcent involontairement la séparation entre les différentes zones fonctionnelles. Cette approche limite la capacité d’intégration de l’IA et des processus autonomes d’un service à l’autre.
Pour devenir autonomes, les entreprises doivent adopter une approche intégrée qui déploie l’IA dans tous les aspects de l’entreprise. Au lieu de perpétuer les silos, elles doivent rechercher des solutions d’IA qui favorisent l’intégration horizontale et la communication entre les différentes unités commerciales.
Étapes vers l’entreprise autonome
S’engager dans la transition vers l’entreprise autonome peut s’apparenter à une progression structurée dans différentes étapes clés, chacune étant marquée par des rôles distincts pour les humains et l’IA. Cette évolution nécessite une approche stratégique qui intègre la technologie, le changement organisationnel et la collaboration homme-machine.
Étapes de l’évolution vers l’entreprise autonome
Étape 1 : assistance initiale par l’IA dirigée par des humains
À ce stade fondamental, les entreprises commencent par utiliser des outils d’IA de base pour fournir une assistance à la prise de décision humaine. Caractérisée par une supervision humaine importante, l’IA est utilisée dans l’analyse de données, les logiciels améliorés et les systèmes d’aide à la décision. Par exemple, les chatbots d’assistance client traitent les demandes simples, ce qui libère les agents humains qui peuvent se consacrer à des problèmes plus complexes. Cette étape concerne l’apprentissage, l’expérimentation et l’exploration.
Étape 2 : collaboration émergente à partir de décisions augmentées par l’IA
Ici, l’IA améliore la prise de décision par les humains en leur fournissant des informations précieuses. Les entreprises adoptent des plateformes d’analyse avancée et des outils d’apprentissage machine pour améliorer les processus. Par exemple, les institutions financières utilisent l’IA pour analyser les tendances du marché et suggérer des opportunités d’investissement, ce qui permet aux analystes de prendre des décisions éclairées. Cette étape se concentre sur les outils de productivité basés sur l’IA et les techniques de collaboration intermédiaires avec l’IA.
Étape 3 : collaboration équilibrée entre les humains et l’IA
À ce stade, les humains et l’IA collaborent sans effort et partagent les responsabilités de la prise de décision. Les entreprises déploient des systèmes d’IA intégrés, des analyses prédictives et des outils collaboratifs. Dans le secteur de la santé, l’IA aide les médecins en analysant les données des patients afin de recommander des traitements personnalisés et les médecins prennent les décisions finales. Cette étape met l’accent sur la résolution de problèmes collaboratifs avec l’IA.
Étape 4 : collaboration avancée, dirigée par l’IA, avec supervision humaine
L’IA prend les devants en fournissant des informations et en exécutant des processus, et s’appuie sur la supervision humaine pour les décisions stratégiques. Dans le secteur de la fabrication, l’IA gère de manière autonome les chaînes de production tandis que la supervision humaine garantit le contrôle de la qualité. Cette étape implique des systèmes d’IA autonomes qui gèrent des opérations complexes et nécessite le développement d’une stratégie d’IA avancée.
Étape 5 : entreprise autonome avec opérations entièrement autonomes
À cette étape la plus mature, les opérations fonctionnent de manière indépendante avec des plateformes d’IA à apprentissage automatique et des systèmes de prise de décision autonomes qui gèrent les processus avec une intervention humaine minimale. Les humains se concentrent sur les tâches stratégiques et sur la gouvernance de l’IA. Par exemple, un commerçant peut utiliser l’IA pour gérer les opérations du magasin, et permettre aux humains de se concentrer sur les processus en magasin. Cette étape nécessite une expertise en gouvernance de l’IA et la compréhension de la prise de décision autonome.
Rôles des humains et de l’IA à chaque étape
| Étape | Description | Rôle des humains | Rôle de l’IA et de l’automatisation agentique des processus | |
| 1 | Étape 1 : dirigée par des humains avec l’assistance de l’IA | Les outils d’IA de base apportent une assistance à la prise de décision humaine. Direction et supervision humaines importantes. | Direction de la prise de décision avec l’IA pour l’analyse des données et l’assistance. Exploration des capacités de l’IA à travers l’apprentissage et l’expérimentation. | Les outils d’IA aident à l’analyse des données et à l’assistance à la décision, en gérant des tâches simples. |
| 2 | Étape 2 : collaboration et décisions basées sur l’IA | L’IA améliore la prise de décision humaine. Utilisation de plateformes d’analyse avancée et d’outils de ML. | Prise de décisions éclairées basées sur les informations de l’IA, avec accent mis sur l’analyse stratégique et la prise de décision. | L’IA améliore les processus en analysant les données et en suggérant des opportunités. |
| 3 | Étape 3 : travail d’équipe humain-IA | Les humains partagent la prise de décision avec les systèmes d’IA intégrés et les analyses prédictives. | Travail en collaboration avec l’IA, prise des décisions finales et supervision. | L’IA aide à la prise de décision, analyse des données et recommande des actions. |
| 4 | Étape 4 : collaboration avancée, dirigée par l’IA, avec supervision humaine | L’IA dirige l’exécution des processus. Supervision humaine pour les décisions stratégiques. | Supervision des opérations dirigées par l’IA, garantie de la qualité et gestion des exceptions. | L’IA gère de manière autonome les opérations complexes, nécessitant une intervention humaine minimale. |
| 5 | Étape 5 : entreprise autonome | Les opérations fonctionnent de manière indépendante avec des plateformes d’IA à apprentissage automatique. Intervention humaine minimale. | Accent mis sur les tâches stratégiques et la gouvernance de l’IA, avec supervision des systèmes autonomes. | L’IA gère de manière autonome les processus et la prise de décision, apprend et s’adapte en continu. |
Capacités technologiques essentielles à chaque étape
À chaque étape, les entreprises doivent développer les capacités technologiques nécessaires pour fournir de l’aide dans la progression vers des opérations plus autonomes. Au départ, les outils d’automatisation de base suffisent pour gérer les tâches répétitives. À mesure que les entreprises progressent, il est nécessaire d’ajouter des systèmes intelligents avec Agents IA pour permettre la prise de décision et l’orchestration des processus dans l’entreprise.
À la première étape, l’IA apporte son aide dans des tâches dirigées par des humains. Les besoins technologiques concernent principalement l’automatisation, la gestion des données et l’analyse pour l’aide à la prise de décision.
- Outils d’automatisation de base : outils d’automatisation fondamentaux tels que la RPA pour la gestion des tâches répétitives et la rationalisation des processus sans ambiguïté.
- Systèmes de collecte et de gestion des données : systèmes permettant de collecter, de stocker et de gérer les données de manière efficace, garantissant leur qualité et leur accessibilité.
- Systèmes d’aide à la décision : systèmes qui aident les humains à prendre des décisions en leur fournissant des données et des informations pertinentes.
À l’étape 2, les flux de travail collaboratifs humain-IA commencent à émerger, de même que les décisions basées sur l’IA. Les exigences technologiques incluent des capacités d’intégration et d’analytique plus avancées.
- Outils d’analyse avancée : il s’agit de plateformes capables d’effectuer des analyses de données complexes, et de fournir des informations plus approfondies et une aide à la prise de décision.
- Modèles d’apprentissage machine : modèles identifiant des motifs et des tendances, et fournissant des informations prédictives qui améliorent les décisions prises par les humains.
- Capacités d’intégration : capacités d’intégration visant à connecter des systèmes et des sources de données disparates et d’assurer la circulation fluide des informations.
À l’étape 3, les technologies doivent fournir une assistance à un environnement opérationnel partagé, où la collaboration entre les humains et l’IA commence à s’effectuer sans accroc.
- Analyse prédictive et systèmes d’IA : outils qui permettent des prises de décision et une gestion des risques proactives.
- Outils collaboratifs : il s’agit de plateformes qui offrent une assistance permettant la collaboration sans accroc entre les humains et l’IA, et améliorent le travail d’équipe et le partage des décisions.
- Visualisation des données : outils qui présentent les données dans des formats intuitifs et facilement compréhensibles afin de fournir une aide à l’analyse collaborative.
Pour évoluer vers une collaboration plus avancée et une exécution dirigée par l’IA, avec supervision humaine, comme à l’étape 4, l’automatisation agentique des processus est conçue pour offrir la flexibilité, l’intégration et l’orchestration nécessaires de l’IA.
- Systèmes d’IA agentiques : systèmes d’IA capables de prendre des décisions de manière autonome et d’exécuter des processus, avec des mécanismes intégrés pour la supervision humaine.
- Traitement des données en temps réel : capacités de traitement et d’analyse des données en temps réel, qui fournissent des informations et des réponses immédiates.
À partir de ce point, la passerelle permettant d’aboutir à des opérations entièrement autonomes commence par le développement d’une stratégie d’IA qui met en correspondance les objectifs organisationnels et les opérations dirigées par l’IA. Cette stratégie doit être développée avec des cadres de gouvernance de l’IA pour établir une gouvernance de l’IA solide, qui garantit des opérations d’IA éthiques, conformes et transparentes.
- IA à apprentissage automatique : plateformes qui apprennent et s’adaptent en continu aux environnements changeants, et optimisent les opérations de manière autonome.
- Agents IA intégrés : les Agents IA agentiques gèrent des opérations complexes et prennent des décisions stratégiques avec une intervention humaine minimale.
Évolution organisationnelle
La structure organisationnelle doit évoluer parallèlement à l’adoption de ces technologies.
Cette évolution commence au stade fondamental, où les services fonctionnent souvent en silos ; elle se concentre principalement sur des tâches spécifiques, avec une collaboration interservice limitée. À cette étape, l’entreprise explore les capacités de l’IA ; les humains effectuent la majorité des tâches et les outils d’IA fournissent de l’aide dans l’analyse des données et la prise de décision.
Avec l’augmentation du partage de données basé sur l’IA et des informations interfonctionnelles, la collaboration entre les services devient plus régulière. Les silos traditionnels commencent à disparaître, ce qui prépare le terrain pour une approche plus intégrée. Des équipes interfonctionnelles peuvent émerger, qui collaborent avec des systèmes d’IA pour atteindre des objectifs communs. Les humains et les IA partagent désormais la responsabilité des prises de décision.
À mesure qu’elle évolue, l’entreprise adopte une responsabilité transversale des processus, avec des équipes intégrées responsables de la supervision des opérations dirigées par l’IA. Cette approche garantit l’alignement avec les objectifs stratégiques et encourage une culture d’amélioration continue.
À mesure que les processus gagnent en autonomie, les humains passent à des rôles axés sur des tâches stratégiques, à l’innovation et à la gouvernance de l’IA. Ils supervisent les processus dirigés par l’IA pour garantir la qualité et l’alignement stratégique. Tout au long de cette transition, la relation homme-machine se transforme de manière significative. Au départ, les humains effectuent la majeure partie du travail, tandis que l’IA s’occupe des tâches simples. À mesure que les systèmes se sophistiquent, les humains passent à la surveillance et à la supervision des processus autonomes, en se concentrant sur la gouvernance stratégique et sur la supervision des politiques.
Enfin, l’entreprise évolue vers l’entreprise autonome, caractérisée par la propriété des processus intégrée et un partenariat fluide entre les humains et l’IA.
Au départ, les services peuvent fonctionner en silos, mais à mesure que les systèmes d’IA s’intègrent dans toute l’entreprise, la propriété des processus interfonctionnels devient essentielle. Ce changement favorise la collaboration et garantit que les solutions d’IA sont conformes aux objectifs de l’entreprise.
Où commencer pour obtenir des victoires rapides
Lancez la transformation en vous concentrant sur des domaines qui peuvent générer des gains rapides. Il est important d’obtenir l’adhésion et d’aider toutes les parties prenantes à comprendre la valeur de cette transformation, et de fixer des délais réalistes pour atteindre des résultats et réaliser des avancées majeures.
Secteurs dans lesquels les entreprises peuvent constater des améliorations rapides :
Automatisation de processus de base : automatisez les processus simples et répétitifs qui prennent du temps aux employés. Cela pourrait inclure la saisie de données, le traitement des factures ou les demandes de renseignements courantes des clients. Ces tâches entraînent souvent des gains d’efficacité rapides et des économies de coûts.
Informations basées sur les données : exploitez l’IA pour analyser les données existantes afin d’obtenir des informations précieuses pour éclairer la prise de décision. Par exemple, le fait d’utiliser l’analyse de l’IA pour identifier les tendances de comportement des clients ou la performance opérationnelle peut conduire à des stratégies plus éclairées et à des améliorations immédiates.
Aide à la décision améliorée : mettez en œuvre des outils d’IA qui aident à la prise de décision, avec des analyses prédictives et des recommandations. Cela peut être particulièrement bénéfique dans des domaines tels que la gestion de la chaîne d’approvisionnement ou la prévision financière, où la précision des prévisions peut entraîner des améliorations significatives en matière d’efficacité et de gestion des coûts.
Amélioration des interactions avec les clients : déployez des chatbots ou assistants agentiques basés sur l’IA pour gérer les processus courants de service client. Non seulement la satisfaction des clients est améliorée grâce aux réponses rapides, mais les agents humains peuvent également se concentrer sur des problèmes plus complexes.
Optimisation des ressources : utilisez l’IA pour optimiser l’allocation des ressources, comme la planification de la main-d’œuvre ou la gestion des stocks, afin de réduire le gaspillage et d’améliorer la productivité globale.
Principaux défis à relever à chaque étape
| Étape | Principaux défis | Stratégies pratiques pour relever les défis | |
| 1 | Étape 1 : dirigée par des humains avec l’assistance de l’IA | - Préoccupations des employés concernant la sécurité de leur emploi | - Proposez une formation pour développer la culture et démontrer les avantages de l’IA. - Concentrez-vous sur l’augmentation, pas sur le remplacement : formez les employés pour des rôles basés sur l’APA. |
| 2 | - Compréhension limitée des capacités de l’IA | - Organisez des ateliers et des projets pilotes pour mettre en valeur le potentiel de l’IA et renforcer la confiance. | |
| 3 | Étape 2 : collaboration et décisions basées sur l’IA | - Problèmes de qualité et d’accessibilité des données | - Mettez en œuvre des stratégies de gouvernance des données pour garantir leur qualité et leur accessibilité. - Utilisez l’APA pour traiter des données non structurées en temps réel, ce qui élimine le besoin de données parfaites. |
| 4 | - Intégration avec les systèmes existants | - Utilisez des solutions middleware pour faciliter l’intégration et garantir un flux de données sans accroc. | |
| 5 | Étape 3 : travail d’équipe humain-IA | - Assurez une collaboration efficace entre les humains et l’IA | - Favorisez la culture de collaboration et fournissez des outils qui offrent une assistance au travail d’équipe et à la communication. |
| 6 | - Correspondance des initiatives d’IA et des objectifs de l’entreprise | - Établissez des objectifs clairs et des ICP pour mesurer l’impact des initiatives d’IA sur les résultats de l’entreprise. | |
| 7 | - Adoption d’une IA en silos | - Déployez l’APA en tant que couche d’orchestration dans toute l’entreprise, pas seulement l’IA dans des applications séparées. | |
| 8 | Étape 4 : collaboration avancée, dirigée par l’IA, avec supervision humaine | - Gestion de la gouvernance de l’IA et considérations éthiques | - Développez des cadres de gouvernance de l’IA complets et des directives éthiques pour garantir l’utilisation responsable de l’IA. - Mettez en œuvre la conformité basée sur l’IA et la possibilité d’audits automatisés avec l’APA. |
| 9 | - Maintien de la supervision humaine des processus d’IA | - Mettez en œuvre des systèmes de surveillance et des boucles de commentaires afin de garantir que les processus d’IA sont conformes aux valeurs de l’entreprise. | |
| 10 | Étape 5 : entreprise autonome | - Garantie que les systèmes d’IA sont conformes aux objectifs stratégiques | - Révisez et mettez régulièrement à jour les stratégies d’IA pour les adapter aux objectifs de l’entreprise et aux conditions du marché en constante évolution. |
| 11 | - Prise en compte des biais potentiels dans les algorithmes d’IA | - Effectuez régulièrement des audits des systèmes d’IA pour identifier et atténuer les biais, et garantir l’équité et l’égalité. |
Principaux indicateurs de progression
Lorsque vous mesurez la progression vers la transformation en entreprise autonome, vous avez besoin d’indicateurs plus précis que les simples indicateurs d’efficacité. Il vous faut un ensemble complet de mesures qui capturent la nature polymorphe de cette transformation. Pensez à suivre les améliorations dans la rapidité de prise de décision, l’intégration des processus et l’engagement des employés pour évaluer l’impact plus large de l’autonomie.
Préparation organisationnelle
- Taux d’adoption de l’IA : mesurez le pourcentage de processus et d’opérations qui ont intégré des technologies d’IA. Des taux d’adoption élevés indiquent une progression vers l’autonomie.
- Développement des compétences et formation : suivez le nombre d’employés formés aux compétences liées à l’IA et les taux d’achèvement des programmes de formation en IA. Ces informations reflètent la volonté de l’entreprise à adopter l’IA.
- Succès de la gestion des changements : évaluez l’efficacité des initiatives de gestion du changement à travers les retours des employés et les niveaux d’engagement dans les projets d’IA.
Sophistication technologique
- Intégration du système d’IA : évaluez dans quelle mesure les systèmes d’IA sont intégrés dans différents services et fonctions. L’intégration complète signifie une transition vers des opérations fluides.
- Utilisation et qualité des données : surveillez la qualité et l’utilisation des données dans les processus d’IA. L’autonomie exige des données de grande qualité et utilisées efficacement dans la prise de décision.
- Taux d’innovation : mesurez la fréquence et l’impact des innovations basées par l’IA et intégrées dans l’entreprise.
Capacité opérationnelle
- Niveau d’automatisation des processus : déterminez le pourcentage de processus qui sont entièrement ou partiellement automatisés par l’IA. Cette mesure aide à évaluer le niveau d’autonomie opérationnelle.
- Vitesse et précision de la prise de décision : évaluez l’influence de l’IA sur la rapidité et la précision des processus de prise de décision. Des décisions rapides et précises indiquent une intégration efficace de l’IA.
- Taux de réduction des erreurs : surveillez la diminution des erreurs ou des défauts dans les opérations grâce à l’intervention de l’IA, et mettez en avant les capacités opérationnelles améliorées.
Intelligence collaborative
- Efficacité de la collaboration humain-IA : mesurez l’efficacité et l’efficience des efforts collaboratifs entre les humains et l’IA. Les enquêtes et les évaluations de performance peuvent fournir des informations sur cette dynamique.
- Utilisation des informations basées sur l’IA : suivez la fréquence d’utilisation des informations générées par l’IA dans la prise de décision stratégique. Un emploi fréquent indique que l’IA est perçue comme étant fiable pour les décisions stratégiques.
Alignement stratégique
- Alignement avec les objectifs de l’entreprise : évaluez la correspondance entre les initiatives d’IA et les objectifs stratégiques de l’entreprise. Cela garantit que les efforts déployés dans l’IA contribuent plus globalement à la réussite de l’entreprise.
- Satisfaction et expérience client : mesurez l’évolution de la satisfaction et de l’expérience client liée aux améliorations basées sur l’IA. L’amélioration des résultats pour les clients indique que le déploiement de l’IA est réussi.
Évolution autonome et automatisation traditionnelle
Par rapport aux mises en œuvre d’automatisation traditionnelle, la transition vers l’entreprise autonome est marquée par des différences significatives, tant dans l’approche que dans les résultats.
Approche
En ce qui concerne l’approche, l’évolution autonome met l’accent sur l’intégration globale de l’IA dans l’ensemble de l’entreprise. Cela implique de créer des systèmes interconnectés qui améliorent l’intelligence opérationnelle globale et d’intégrer l’IA dans les processus de prise de décision stratégique. L’accent doit être mis sur l’amélioration continue et sur l’innovation.
En revanche, l’automatisation traditionnelle cible généralement des tâches ou des processus spécifiques de manière isolée. Elle vise à améliorer l’efficacité dans des domaines discrets, sans nécessairement tenir compte du contexte de l’entreprise ni de l’alignement stratégique.
Une autre différence essentielle réside dans la relation entre les humains et la technologie. L’évolution autonome se concentre sur l’intelligence collaborative, dans laquelle l’IA augmente les capacités humaines. L’objectif est d’améliorer considérablement la vitesse, la prise de décision, la créativité et la résolution de problèmes grâce à l’assistance de l’IA, par le biais d’un partenariat synergique entre les humains et les machines.
L’automatisation traditionnelle, quant à elle, vise souvent à remplacer le travail humain dans les tâches répétitives, en se concentrant sur la réduction des coûts et les gains d’efficacité. Elle ne s’intéresse généralement pas à l’amélioration des rôles humains.
Par ailleurs, l’évolution autonome consiste à permettre aux entreprises de réagir de manière proactive, agile et rapide aux nouvelles circonstances. Cela implique des systèmes d’IA qui apprennent et s’adaptent en continu aux conditions changeantes. De son côté, l’automatisation traditionnelle repose sur des règles et des processus prédéfinis qui restent statiques, à moins d’être mis à jour manuellement, ce qui limite la capacité à s’adapter rapidement aux changements et peut entraîner des obsolescences ou des inefficacités dans les opérations.
Résultats
Les résultats de ces approches divergent également. L’évolution autonome stimule la transformation stratégique en alignant les initiatives d’IA sur les objectifs de l’entreprise. Cet alignement conduit à des améliorations significatives en matière d’innovation, d’expérience client et d’avantage concurrentiel, car cette méthode se concentre sur la création de valeur à long terme et sur la croissance durable.
En revanche, l’automatisation traditionnelle offre principalement des gains d’efficacité incrémentiels tels que des réductions de coûts et des améliorations de productivité, sans nécessairement contribuer à des objectifs stratégiques plus larges ou à un changement transformateur.
L’évolution autonome améliore également les capacités de prise de décision en fournissant des informations en temps réel et des analyses prédictives. Les entreprises peuvent ainsi prendre des décisions éclairées, basées sur les données, qui favorisent le succès. L’automatisation traditionnelle, en revanche, rationalise les opérations en automatisant les tâches routinières, mais elle peut n’avoir aucun impact significatif sur les processus de prise de décision ou sur la planification stratégique.
Et surtout, l’évolution autonome encourage un changement culturel vers l’innovation, la collaboration et l’apprentissage continu. Elle favorise un environnement où l’IA est perçue comme un partenaire permettant d’atteindre les objectifs organisationnels. L’automatisation traditionnelle se concentre sur l’optimisation des processus existants, souvent sans aborder les changements culturels ou organisationnels nécessaires pour tirer pleinement parti du potentiel de l’IA.
La transition commence avec Automation Anywhere
L’entreprise autonome ne se limite pas à tirer parti de l’IA ; il s’agit de réinventer le tissu même des opérations et de définir une nouvelle norme concernant les entreprises et ce qu’elles peuvent accomplir.
Aujourd’hui, les plus grandes opportunités de productivité sont des processus longs et complexes horizontalement, qui touchent de nombreux systèmes et équipes. Et pourtant, la plupart des solutions d’IA se déploient dans des silos verticaux. L’IA qui fonctionne uniquement au sein d’écosystèmes d’applications spécifiques, comme les CRM ou les ERP, ajoute une valeur limitée, et isole davantage les fonctions et les processus.
L’automatisation agentique des processus (APA) fait l’inverse. Elle connecte tous les systèmes et coordonne les Agents IA dans les différentes opérations, ce qui crée un effet boule de neige en matière de productivité.
La société Automation Anywhere est une pionnière de l’APA. Elle est la première à fournir un système d’automatisation agentique des processus qui automatise précisément ces processus complexes et essentiels à l’échelle de l’entreprise.
Nos solutions fournissent l’infrastructure nécessaire à la transition vers l’autonomie. Elles permettent d’obtenir des résultats révolutionnaires pour les clients qui automatisent de manière transparente des processus complexes et longs dans les différents services, fournisseurs et applications, grâce à l’intégration de l’IA dans chaque aspect des opérations de l’entreprise.
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