Qu’est-ce que l’IA d’entreprise ?
L’IA d’entreprise réunit les personnes, les processus et la technologie pour permettre la transition vers une entreprise autonome. C’est la base stratégique à partir de laquelle les entreprises évoluent vers l’autonomie. Elle met en relation les collaborateurs humains, l’IA agentique et la prise de décision automatisée dans un écosystème collaboratif unique qui permet l’exécution de processus de bout en bout. Lorsqu’elle est orchestrée de manière efficace, cette combinaison augmente l’efficacité opérationnelle, stimule l’innovation et améliore la prise de décision dans un environnement commercial de plus en plus rapide et complexe.
L’essor de l’IA agentique et des agents autonomes, qui devraient être présents dans 40 % des applications d’entreprise d’ici 2026, accroît considérablement l’importance et l’urgence de l’IA en entreprise. Pour conserver leur compétitivité, les grandes entreprises doivent être en mesure d’agir plus rapidement, d’adapter leurs opérations et de stimuler l’innovation. L’IA d’entreprise fournit la clé : elle libère les collaborateurs humains pour qu’ils se concentrent sur le travail stratégique et cognitif en automatisant les tâches de routine et en exploitant les données afin de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées.
Cet article définit l’intelligence artificielle d’entreprise, analyse son fonctionnement, examine ses applications concrètes, explique comment mesurer son succès et présente le rôle d’Automation Anywhere dans l’accélération de la transition vers l’entreprise autonome.
De l’IA d’entreprise à l’entreprise autonome
Une entreprise autonome utilise l’automatisation agentique des processus (APA) pour orchestrer l’automatisation des processus par la robotique (RPA), les Agents IA et les collaborateurs humains. Elle automatise jusqu’à 80 % des processus, y compris les processus complexes de bout en bout. Elle améliore considérablement son efficacité, son évolutivité et son innovation, et peut offrir à ses clients des expériences plus rapides, plus personnalisées et de meilleure qualité tout en réduisant les risques et les coûts.
C’est grâce à l’IA d’entreprise que l’entreprise autonome devient possible. L’automatisation est d’abord simple, au niveau des tâches, et elle aboutit à l’autonomie dans toute l’entreprise. Dans les premières étapes de cette transition, les collaborateurs sont accompagnés par des automatisations simples. Par la suite, des Agents IA intelligents sont intégrés afin de coopérer avec les collaborateurs humains sur des processus plus complexes. Enfin, l’APA et les Agents IA prennent en charge des tâches axées sur la prise de décision afin d’exécuter les processus de manière autonome tout en s’appuyant sur la supervision des collaborateurs.
- L’automatisation assistée utilise des automatisations au niveau des tâches et également l’IA agentique pour accompagner les collaborateurs, faciliter la prise de décision et accélérer les processus tout en conservant une supervision humaine.
- Les entreprises parvenues à ce stade disposent de garde-fous et d’une base de données stable. Elles maîtrisent l’utilisation de l’automatisation et des outils d’IA fondamentaux pour expérimenter des solutions dans des domaines tels que l’analyse de données et l’aide à la prise de décision.
- L’automatisation intelligente intègre l’APA pour orchestrer la RPA, les Agents IA et les collaborateurs humains dans les processus complexes de bout en bout. De nombreuses tâches sont réalisées de manière autonome et l’intervention humaine est conservée pour la supervision et les décisions stratégiques.
- Les entreprises parvenues à ce stade disposent d’une plateforme et d’un cadre de gouvernance établis qui garantissent la sécurité et l’utilisation responsable de l’IA à mesure que l’automatisation s’étend à l’ensemble de l’entreprise. Les collaborateurs humains et l’IA coopèrent sur des processus complexes, et l’IA fournit des analyses prédictives et en temps réel.
- Les entreprises autonomes étendent l’APA afin de créer des systèmes d’APA et d’IA agentique indépendants, capables d’apprendre par eux-mêmes, de gérer, d’exécuter et de gouverner les processus avec une intervention humaine minimale.
- Les entreprises parvenues à ce stade utilisent des automatisations traditionnelles et fondées sur des règles, ainsi que des composantes plus adaptatives et intelligentes, tandis que les collaborateurs humains restent impliqués pour la supervision ou la prise de décisions stratégiques.
La plupart des entreprises ont déjà entamé cette transition, qu’elles en soient aux premiers essais ponctuels d’automatisation assistée ou travaillent déjà à déployer l’IA agentique et l’APA à grande échelle. Grâce à l’IA d’entreprise, tout cela est possible.
Applications d’IA pour l’entreprise
L’IA d’entreprise révolutionne les entreprises : elle automatise les flux de travail complexes et met en lumière des opportunités de nouveaux modes de fonctionnement et d’optimisation. Tous les secteurs bénéficient de l’IA d’entreprise, ce qui démontre sa polyvalence et sa capacité à apporter une valeur réelle dans toutes les entreprises, quels que soient leurs besoins, leur structure et leur taille. Elle peut porter sur la détection de fraude et l’évaluation des risques dans les entreprises de services financiers, comme sur le diagnostic, les recommandations de traitement et la surveillance des systèmes stratégiques dans les soins de santé.
Voici quelques applications multisecteurs de l’IA d’entreprise :
Télécommunications : SoftBank utilise l’IA d’entreprise pour créer une capacité équivalant à 4 500 collaborateurs à temps plein
- Défi : cette entreprise de télécommunications souhaitait passer de la RPA à des niveaux plus avancés d’IA d’entreprise, dans le but d’automatiser des activités à plus forte valeur ajoutée et de dépasser la simple automatisation des tâches répétitives.
- Solution : en s’appuyant sur l’IA générative et sur le système d’automatisation agentique des processus d’Automation Anywhere, SoftBank a permis à ses équipes d’identifier et de déployer des automatisations IA à l’échelle de l’entreprise, et a pu optimiser les processus et réduire la dépendance à l’intervention humaine.
- Impact : SoftBank a réorganisé et automatisé l’équivalent de 4 500 collaborateurs à temps plein, et a économisé 700 heures sur les prévisions de volume d’appels activées par l’IA et réduit les heures de recrutement de 85 %. L’entreprise s’efforce désormais de devenir autonome, en intégrant l’APA et l’IA agentique pour l’analyse et la prise de décisions stratégiques, et renforcer son efficacité opérationnelle.
Agriculture : grâce à l’IA d’entreprise, Cargill économise jusqu’à 15 millions de dollars et réduit le traitement des commandes à moins d’une minute
- Défi : ce producteur de produits agricoles et industriels souhaitait améliorer l’efficacité de son processus de gestion des commandes qui traite les commandes aux formats très divers de milliers d’entreprises (grandes sociétés et petits agriculteurs).
- Solution : en utilisant l’IA agentique et le système d’automatisation agentique des processus d’Automation Anywhere, Cargill a automatisé 70 % de son processus de gestion des commandes, sans aucune interruption des activités, tout en améliorant immédiatement l’expérience client.
- Impact : Cargill économise désormais jusqu’à 15 millions de dollars par an uniquement avec ce flux de travail et les commandes sont traitées en moins d’une minute. Libérés de la saisie manuelle et fastidieuse des commandes, les collaborateurs humains ont plus de temps à consacrer à l’établissement de relations plus étroites avec les clients.
Services : grâce à l’IA d’entreprise, KPMG réalise un impact de 90 millions de dollars et entrevoit 150 millions de dollars en futures opportunités d’automatisation
- Défi : cette société internationale de services professionnels augmentait son efficacité opérationnelle en réduisant la charge de travail. Elle a commencé par automatiser des tâches dans son processus de recrutement de candidats ; le succès initial lui a donné la confiance nécessaire pour explorer l’IA d’entreprise dans des processus plus complexes.
- Solution : en utilisant l’APA, l’IA agentique et Document Automation d’Automation Anywhere, KPMG a automatisé la collecte des connaissances et la création de nouvelles expériences d’apprentissage. Ces processus ont été orchestrés avec le système d’automatisation agentique des processus d’Automation Anywhere qui permet de créer des Agents IA capables d’apprendre par eux-mêmes, et de prévoir et éviter les problèmes futurs.
- Impact :KPMG a réduit les commandes en souffrance de 50 millions de dollars et a économisé 30 millions de dollars en accélérant le délai moyen de recouvrement des créances. En envisageant l’avenir, l’entreprise a déjà identifié 150 millions de dollars d’opportunités d’automatisation grâce à l’IA d’entreprise.
Importance d’une IA d’entreprise performante
Dans les cas d’utilisation ci-dessus et également dans d’innombrables entreprises à travers le monde, l’IA d’entreprise apporte des améliorations commerciales mesurables. Associées à des Agents IA cognitifs orchestrés par l’APA, les automatisations au niveau des tâches éliminent les goulets d’étranglement, renforcent l’agilité des entreprises, suppriment les silos d’information et offrent aux collaborateurs la liberté de se concentrer sur l’essentiel.
Mais ce n’est pas tout. Voici d’autres domaines dans lesquels l’IA d’entreprise présente de réels avantages :
- Vitesse d’exécution et productivité : les processus qui demandaient des semaines d’efforts manuels peuvent désormais être réalisés en quelques secondes grâce à l’IA d’entreprise. Alight utilise Automation Anywhere pour traiter les demandes six fois plus rapidement qu’avec les méthodes manuelles, et a réduit de moitié le volume des appels. Sumitomo Rubber Industries utilise Automation Anywhere pour raccourcir les processus logistiques de vingt jours à quatre heures. Grâce à l’APA, les opérations s’exécutent plus rapidement : les collaborateurs ont plus de temps pour se concentrer et réfléchir, interagir avec les clients et les parties prenantes, et prendre des décisions plus rapidement et avec plus de confiance.
- Évolutivité : l’IA d’entreprise aide les entreprises à déployer leurs opérations à l’échelle mondiale, car elle facilite l’accélération des processus qui peuvent être exécutés avec moins de ressources. Elle permet également d’étendre le partage des connaissances, car elle extrait en quelques secondes des informations issues d’ensembles de données volumineux et permet aux collaborateurs de toute l’entreprise d’accéder instantanément à des informations précieuses. Par exemple, IQVIA utilise Automation Anywhere pour améliorer l’efficacité de ses analyses de 80 % tout en réduisant les coûts de saisie des données de 65 %.
- Innovation : l’IA d’entreprise stimule l’innovation, favorise l’agilité et renforce la réactivité face à l’évolution du marché. Elle automatise le travail et optimise l’utilisation des ressources. Pendant que l’APA et les Agents IA exécutent les processus essentiels en arrière-plan, elle libère les collaborateurs humains et permet de mieux exploiter leur potentiel, car ils peuvent être mobilisés sur l’identification des problèmes et la découverte de nouvelles opportunités. La productivité globale en R&D diminue dans de nombreux secteurs : l’IA d’entreprise donne aux collaborateurs le temps de développer plus d’idées et d’acquérir les connaissances nécessaires pour accélérer cette innovation.
- Gouvernance et confiance : l’IA d’entreprise renforce la gouvernance en intégrant des automatisations dotées de règles cohérentes et de garde-fous pour la gestion de l’information dans toute l’entreprise. Les Agents IA appliquent les normes de qualité des données, surveillent la conformité aux exigences réglementaires et protègent les informations sensibles. Les entreprises de premier plan connaissent la valeur de la gouvernance, même dans le cadre de leurs initiatives en matière d’IA : Accenture a constaté que les entreprises qui tirent de l’IA une vraie valeur à l’échelle de l’entreprise sont presque trois fois plus susceptibles d’avoir mis en place des programmes de gouvernance de l’IA.
- Rentabilité : l’IA d’entreprise génère des réductions de coûts considérables, car elle optimise les flux de travail et diminue l’utilisation des ressources. Elle améliore l’efficacité et réduit les dépenses opérationnelles, sans pour autant compromettre la qualité ni la performance. Synergy utilise Automation Anywhere pour gérer ses 179 000 exceptions de facturation annuelles : l’entreprise a amélioré son efficacité et généré une économie annuelle de 2,3 millions de dollars.
Défis liés à la mise en œuvre de l’IA en entreprise
L’IA d’entreprise permet d’atteindre des gains d’efficacité considérables et de réaliser des économies importantes. Toutefois, son déploiement comporte également des défis notables. Il est essentiel de reconnaître les défis de la mise en œuvre de l’IA à l’échelle de l’entreprise pour élaborer des stratégies qui garantissent la réussite de l’adoption et maximisent le retour sur investissement. Prenez garde à ces risques potentiels :
Difficultés liées à la collecte et à l’intégration des données
L’IA d’entreprise repose sur la collecte et l’intégration de données de haute qualité issues de sources variées, représentatives du domaine. Des systèmes de données disparates, des silos de données et des formats incohérents sont les obstacles courants qui impactent l’exactitude et l’efficacité des modèles d’IA.
Manque d’expertise en IA
Un manque de professionnels de l’IA qualifiés, capables de concevoir, de développer et de gérer efficacement des systèmes d’IA, peut retarder la mise en œuvre de projets d’IA et limiter les avantages de ces technologies. Pour pallier ce manque, pensez à la montée en compétences des collaborateurs actuels, à la collaboration avec des fournisseurs de services d’IA et à l’utilisation de plateformes d’IA sans code telles qu’AI Agent Studio d’Automation Anywhere, qui exigent une expertise minimale en science des données pour la conception et le déploiement de solutions pilotées par l’IA.
Justification de l’investissement initial
La mise en œuvre de l’IA d’entreprise peut nécessiter des investissements initiaux substantiels en technologie, infrastructure et formation. Cependant, de nombreuses implémentations d’IA apportent de la valeur ajoutée immédiatement. Dans le cas de Petrobras, la mise en œuvre d’une solution d’automatisation basée sur l’IA générative a généré 120 millions de dollars d’économies en seulement trois semaines. Bien entendu, des mises en œuvre efficaces de l’IA apporteront de la valeur sur le long terme, avec un retour sur investissement issu des gains d’efficacité opérationnelle continus, des économies de coûts et une croissance du chiffre d’affaires.
Manque d’adhésion des parties prenantes
Le succès de l’adoption de l’IA est directement lié à l’adhésion de l’ensemble des parties prenantes de l’organisation. La résistance au changement, l’absence de visibilité sur les bénéfices de l’IA et les inquiétudes relatives à la suppression d’emplois peuvent freiner les initiatives d’IA dans l’entreprise. Des stratégies de gestion du changement efficaces, des propositions de valeur claires ainsi que la mise en valeur de la diversité des cas d’utilisation et de réussite de la mise en œuvre de l’IA peuvent aider à aligner les parties prenantes et à générer de l’enthousiasme.
Bonnes pratiques en matière de mise en œuvre de l’IA d’entreprise
L’adoption de l’IA s’accélère : 90 % des entreprises s’attendent à une augmentation de leur budget consacré à l’IA en 2026. Les bonnes pratiques ne manquent donc pas pour apprendre des succès et des échecs dans tous les secteurs. Grâce à ces informations, les dirigeants peuvent maîtriser les complexités de mise en œuvre de l’IA et s’assurer que les initiatives apportent une valeur significative et durable.
Voici un cadre pratique pour la mise en œuvre de l’IA d’entreprise.
Définissez les objectifs de l’entreprise et les indicateurs de réussite. Identifiez les cas d’utilisation spécifiques où l’IA peut apporter de la valeur afin de faciliter la sélection des bons outils d’IA et la définition des objectifs mesurables. De cette manière, les projets d’IA génèreront des résultats concrets et contribueront à l’atteinte des objectifs.
Évaluez l’état de préparation des données et de l’infrastructure. Recherchez ou développez des pipelines de données de haute qualité et mettez en place des cadres de gouvernance des données afin de garantir une gestion des données cohérente et sécurisée. Ces pratiques renforcent la fiabilité, la confiance et la sécurité de l’IA, et permettent la conformité réglementaire.
Commencez par des projets pilotes ciblés et à fort impact. Les projets pilotes permettent aux entreprises de réaliser un essai d’APA et d’IA agentique, et de démontrer leurs avantages concrets avant de les déployer dans toute l’entreprise. Par exemple, Merck a piloté des automatisations pour le traitement des documents liés à la conformité, ce qui a permis d’économiser 150 000 heures et de susciter des initiatives d’IA d’entreprise dans les opérations, le développement de produits, la chaîne d’approvisionnement et d’autres domaines.
Établissez une gouvernance responsable de l’IA et de l’automatisation. Mettez en place des garde-fous et des infrastructures pour orienter l’IA d’entreprise et favoriser une IA et une automatisation responsables. Par exemple, la mise en place d’un comité d’éthique de l’IA, chargé d’examiner les projets et de garantir des normes d’équité et de transparence favorise la confiance tout en assurant la conformité aux exigences réglementaires.
Utilisez APA pour orchestrer la réflexion agentique de l’IA avec l’exécution RPA et la supervision humaine. L’APA exploite des automatisations traditionnelles fondées sur des règles, enrichies de composantes plus adaptatives et intelligentes. Elle permet aux processus métier de s’exécuter de manière autonome tout en maintenant les collaborateurs humains dans la boucle. Dès le départ, mettez en place une plateforme d’APA telle que le système d’automatisation agentique des processus d’Automation Anywhere. De cette manière, vous aurez la garantie que toutes les composantes de l’IA d’entreprise s’intègrent parfaitement.
Évoluez progressivement et optimisez en permanence. Rassemblez différents services et parties prenantes pour créer une stratégie en matière d’IA concernant toute l’entreprise, qui planifie l’évolutivité et favorise la réussite collective. Lancez un Centre d’excellence (CdE) et utilisez des outils tels que CoE Manager d’Automation Anywhere pour piloter, étendre et optimiser efficacement vos initiatives d’automatisation. En adoptant une approche adaptative, vous avez la garantie que les initiatives d’IA et d’automatisation restent flexibles, efficaces et pertinentes, et génèrent de la valeur sur le long terme.
Stratégie et architecture d’entreprise en matière d’IA
Base de données et d’infrastructure
L’IA d’entreprise nécessite l’accès à de grands volumes de données de niveau entreprise. La gestion efficace des données, l’évolutivité d’un service à l’autre et la capacité à traiter divers types de données sont des caractéristiques essentielles qui garantissent que la plateforme peut soutenir les besoins commerciaux croissants sans compromettre les performances. Les plateformes doivent utiliser des packages prédéfinis, des API et des plateformes d’intégration en tant que service (iPaaS) pour s’intégrer de manière transparente aux infrastructures existantes et fournir les données à l’IA en temps réel.
APA en tant qu’infrastructure d’automatisation mettant en relation les connaissances de l’IA et l’exécution
Les plateformes d’APA coordonnent les Agents IA, l’automatisation traditionnelle, les API, les documents et les collaborateurs humains afin de créer des automatisations orientées objectifs capables de planifier, d’exécuter, d’apprendre et de se corriger automatiquement et de manière autonome. Elles doivent fonctionner de manière sûre et responsable avec tous les environnements, applications, équipes et données afin d’éliminer les barrières entre les personnes, les applications et les processus.
Couche de gouvernance et de conformité
Les plateformes d’IA d’entreprise doivent intégrer des garde-fous sécurisés et une gouvernance rigoureuse pour garantir une intelligence artificielle responsable, avec des dispositifs de sécurité intégrés qui protègent les données sensibles, assurent la confidentialité et respectent les exigences réglementaires. Les plateformes doivent proposer des outils d’observabilité permettant d’auditer et de surveiller les comportements des Agents IA, l’utilisation des outils et les performances. Elles doivent également offrir des fonctionnalités d’évaluation qui mesurent la précision et la cohérence.
Tendances de demain de l’IA d’entreprise
L’IA d’entreprise évolue rapidement. Voici quelques domaines dans lesquels les entreprises peuvent commencer à planifier et à investir dès aujourd’hui pour garder une longueur d’avance au cours des prochaines années.
- RSI : avec des dépenses en IA qui devraient augmenter de plus de 30 % par an jusqu’en 2029, les dirigeants doivent montrer que ces investissements ont des résultats réels et conséquents. Pour ce faire, ils ont besoin de données sur les déploiements, les performances et les résultats de l’IA.
- Interopérabilité : les protocoles de communication de type A2A et MCP permettent aux Agents IA de collaborer entre différents systèmes, ce qui souligne l’importance d’une approche de plateforme d’APA compatible avec tous les environnements, qui centralise notamment la gouvernance, la sécurité et les intégrations.
- Processus axés sur l’IA :pour accroître l’évolutivité, la vitesse, la précision et la productivité de l’IA d’entreprise, les entreprises doivent repenser leurs processus afin que l’IA puisse fournir les résultats attendus sans intervention humaine.
- Formation : les entreprises doivent donner la priorité à la formation et au perfectionnement de leurs collaborateurs afin d’améliorer les compétences en IA dans l’ensemble de l’entreprise. Les équipes pourront ainsi mettre en œuvre l’IA d’entreprise dans un plus grand nombre de domaines et obtenir un plus fort impact.
Automation Anywhere façonne l’avenir de l’IA d’entreprise et accompagne les entreprises dans leur transition rapide vers l’autonomie opérationnelle. Le système d’automatisation agentique des processus offre une plateforme d’orchestration unifiée, qui génère des résultats concrets grâce à l’automatisation dans toute l’entreprise.
Mesure du succès de l’IA en entreprise
Mettre en correspondance les initiatives d’IA et des résultats commerciaux tangibles garantit que les entreprises réalisent de la valeur et atteignent des objectifs stratégiques. Les entreprises qui adoptent des bonnes pratiques en matière d’IA d’entreprise (qualité des données, sécurité et gouvernance renforcées) et utilisent une application d’IA adaptée à des objectifs commerciaux clairement définis bénéficieront d’un retour sur investissement supérieur dans l’IA.
Voici des indicateurs clés que les entreprises peuvent suivre pour mesurer le succès de l’IA agentique :
- Taux d’automatisation : il mesure la part des tâches et des processus automatisés au sein d’une équipe, d’un service ou d’un système.
- RSI : il englobe les impacts tangibles tels que la rapidité et la réduction des coûts, ainsi que les avantages immatériels comme l’amélioration de la précision et de l’expérience.
- Adoption : elle indique le pourcentage de collaborateurs utilisant des outils d’automatisation et le pourcentage de processus automatisés.
- Gouvernance : elle quantifie la précision de l’IA, les violations de la confidentialité des données, les temps d’arrêt, la capacité d’explication et le niveau de maturité du programme de gouvernance.
- Vitesse de décision : elle indique comment les automatisations activées par l’IA réduisent les temps de cycle, accélèrent la diffusion de l’information, et fournissent des prévisions et des projections plus précises.
Ces indicateurs de performance et d’autres indicateurs similaires doivent faire l’objet d’un suivi et d’un compte rendu idéalement mensuels. Vous pouvez également utiliser une plateforme d’APA qui fournit des tableaux de bord en temps réel. Communiquez fréquemment sur les progrès et les lacunes, et organisez des examens trimestriels pour prévenir les problèmes potentiels et partager des informations sur les déploiements de l’IA.
Automation Anywhere propulse l’entreprise autonome
Aujourd’hui, 88 % des entreprises utilisent déjà l’IA, mais 62 % d’entre elles se contentent encore d’expérimenter ou de piloter des cas d’utilisation limités. Comme tout effort de transformation ou de gestion du changement, l’utilisation de l’IA dans toute l’entreprise peut s’avérer difficile, en particulier par le fait que les opportunités d’IA les plus importantes concernent des processus complexes qui touchent de nombreux systèmes et équipes.
Pour devenir une entreprise autonome, il faut repenser en profondeur la structure même des opérations et établir une nouvelle norme en matière de performance organisationnelle. Il faut également une plateforme d’automatisation unifiée, capable d’automatiser sans interruption des processus complexes et de longue durée, qui impliquent différents services, fournisseurs et applications, afin que l’IA s’intègre dans chaque dimension des opérations de l’entreprise.
- Plateforme d’APA unifiée : Automation Anywhere unifie la RPA, l’IA agentique, l’orchestration et bien plus encore, en associant la technologie d’automatisation traditionnelle à des Agents IA afin d’automatiser jusqu’à 80 % des processus tout en restant compatible avec tous les outils, plateformes et fournisseurs.
- Opérations autonomes à grande échelle : Automation Anywhere permet aux entreprises de concevoir des Agents IA orientés objectifs, capables d’exécuter, d’adapter et de prendre des décisions de manière autonome dans les différentes fonctions métier.
- Gouvernance et confiance : Automation Anywhere offre une gouvernance, une conformité et une visibilité de niveau entreprise afin d’optimiser les flux de travail, d’améliorer les opérations et de garantir l’évolutivité en toute confiance.
- Impact métier : Automation Anywhere permet de libérer tout le potentiel de l’IA agentique, depuis la découverte des processus jusqu’au suivi du RSI, afin de déployer des automatisations qui accélèrent les cycles décisionnels, réduisent les coûts opérationnels, raccourcissent le délai de rentabilisation et apportent encore plus de valeur.
Automation Anywhere fournit l’infrastructure qui permet d’accélérer la transition vers une entreprise autonome. Les clients passent rapidement des projets pilotes et des phases d’expérimentation en automatisation à l’utilisation de l’IA agentique. Ils obtiennent un RSI mesurable grâce à une exécution accélérée, une réduction des coûts opérationnels et une évolutivité sans faille. Les solutions agentiques pour les comptes créditeurs, l’intégration des clients et d’autres fonctions omniprésentes accélèrent le passage des projets pilotes à la production. Elles utilisent pour ce faire des Agents IA gouvernés et conçus sur mesure, qui offrent des résultats concrets dans des processus métier à fort impact.
Questions fréquentes.
Comment l’IA d’entreprise contribue-t-elle à la durabilité et aux objectifs de responsabilité environnementale, sociale et de gouvernance ?
Les obligations de divulgation en matière de durabilité et de responsabilité environnementale, sociale et de gouvernance créent d’énormes charges administratives et de reporting pour les entreprises. Cela suppose des dépenses et elles ne sont que 7 % à réduire leur budget de responsabilité environnementale, sociale et de gouvernance. L’IA d’entreprise automatise les processus manuels et fastidieux de collecte de données, de reporting et de divulgation afin de réduire les coûts, d’accélérer la prise de décision et de fournir des informations qui stimulent l’impact de la responsabilité environnementale, sociale et de gouvernance, et du développement durable.
Quelles sont les principales idées fausses concernant la mise en œuvre de l’IA d’entreprise ?
La plus grande idée fausse concernant la mise en œuvre de l’IA en entreprise est la notion souvent citée selon laquelle les pilotes d’IA échouent presque tous. En fait, des milliers d’entreprises constatent un impact réel et mesurable de la mise en œuvre de l’IA, quelle que soit sa taille. Une autre idée reçue est que la mise en œuvre de l’IA d’entreprise supprimera des emplois. En fait, une étude récente montre que la croissance de l’emploi a augmenté pour les postes explicitement ciblés par l’IA d’entreprise.
Quelle est la différence entre l’IA d’entreprise et l’entreprise autonome ?
L’IA d’entreprise rend possible l’autonomie de l’entreprise en pilotant et en dirigeant la RPA pour l’exécution des tâches. Elle est orchestrée par l’APA et coopère avec les collaborateurs humains. L’entreprise autonome s’appuie sur l’IA d’entreprise et s’en sert d’élément de réflexion, d’action et d’évolutivité de l’autonomie.
Comment l’IA d’entreprise affecte-t-elle les postes des collaborateurs et les compétences requises ?
L’IA d’entreprise permet aux collaborateurs humains de s’affranchir des tâches fastidieuses et de jouer un rôle plus cognitif, créatif et stratégique. Toutefois, l’IA et l’automatisation exigent que les collaborateurs, quel que soit leur poste, développent de nouvelles compétences, telles que la maîtrise des invites (prompts) efficaces pour l’IA générative, une meilleure compréhension des données, de la sécurité et de la confidentialité, ainsi que, pour ceux qui déploient l’IA, des connaissances en codage, en conception et en développement logiciel.
Quels repères de RSI les entreprises doivent-elles attendre de programmes d’IA matures ?
Un modèle de maturité des fonctionnalités d’IA fournit un cadre et une feuille de route vers l’entreprise autonome. En cinq étapes, ce modèle montre comment les entreprises peuvent passer d’une automatisation de base, dirigée par des humains, à des opérations entièrement autonomes. Les programmes d’IA les plus avancés intègrent une IA agentique capable d’exécuter des processus complexes avec un minimum de supervision humaine, l’IA assurant la gestion et la gouvernance des opérations tandis que les collaborateurs prennent les décisions stratégiques.
Quel sera l’impact des nouvelles réglementations (comme la loi européenne sur l’IA) sur l’adoption de l’IA par les entreprises ?
La Loi sur l’intelligence artificielle de l’Union européenne (EU AI Act) couvre le développement et l’utilisation de l’IA dans l’UE. Elle met en œuvre des exigences en matière de gouvernance, de gestion des risques et de transparence, et limite ou interdit les applications d’IA les plus risquées. Ces types de réglementations sur l’IA peuvent sembler ralentir l’adoption de l’IA, mais le respect des règles de transparence et de gouvernance incitera les entreprises à réaliser des efforts centralisés et plus complets, ce qui pourrait en fait accélérer l’adoption de l’IA.
