L’automatisation propulsée par l’IA utilise les technologies d’intelligence artificielle pour automatiser des tâches et des processus complexes. En tirant parti de ces technologies, les tâches qui nécessitent une intelligence humaine peuvent être exécutées avec plus de précision et de cohérence.
Le concept d’automatisation a fondamentalement transformé le paysage des opérations commerciales. Historiquement, le rôle de l’automatisation dans les entreprises se limitait à la fabrication. Cependant, les progrès des technologies numériques lui ont permis de s’étendre au-delà des chaînes de montage pour toucher tous les secteurs, simplifiant ainsi les processus et réduisant les erreurs humaines en cours de route.
Plus récemment, l’avènement et la prolifération d’une intelligence artificielle efficace ont marqué une nouvelle étape dans cette évolution. La capacité de l’IA à analyser de grands ensembles de données, à tirer continuellement des enseignements des résultats et à prendre des décisions éclairées, ouvre aux entreprises des possibilités sans précédent. Elle leur permet de simplifier leurs opérations, de gagner en efficacité à grande échelle et d’innover en proposant des produits et des services adaptés aux besoins des clients.
Avec les capacités révolutionnaires qu’offrent les solutions modernes d’IA et d’automatisation, il était pratiquement inévitable que ces deux technologies soient associées pour améliorer encore les fonctions des entreprises. En fusionnant les technologies d’automatisation traditionnelles avec l’IA, les organisations automatisent leurs tâches routinières tout en renforçant leur capacité à s’engager dans des activités commerciales plus complexes et stratégiques.
Bien que les termes IA et automatisation soient souvent utilisés de façon interchangeable, ils représentent des technologies distinctes (mais complémentaires). Il est essentiel de comprendre les différences entre ces outils pour les entreprises qui cherchent à en tirer profit pour obtenir un avantage concurrentiel.
L’automatisation fait référence à l’utilisation de la technologie pour effectuer des tâches qui nécessiteraient autrement une intervention humaine excessive. Traditionnellement, il s’agit d’actions répétitives, basées sur des règles, qui peuvent être programmées une fois et exécutées à plusieurs reprises sans variation. L’automatisation robotisée des processus (ARP) est une forme courante d’automatisation des entreprises, qui permet de gérer des tâches de base comme la saisie de données et le traitement des factures.
Par comparaison, l’IA consiste à créer des systèmes capables d’exécuter des tâches qui nécessitent généralement une intervention humaine, mais aussi une intelligence humaine et des capacités de résolution de problèmes. La simulation de l’intelligence humaine par l’IA se caractérise par sa capacité à apprendre à partir de données, à s’adapter à de nouvelles situations et à prendre des décisions éclairées en fonction de ses conclusions.
L’automatisation propulsée par l’IA (et son concept d’automatisation intelligente connexe) combine les avantages inhérents aux deux disciplines, en tirant parti de la vitesse et de la fiabilité de l’automatisation et des capacités de résolution de problèmes de l’IA. Par exemple, bien que l’ARP puisse automatiser le processus de saisie des données dans un système, l’IA peut aller plus loin en les analysant, en faisant des prédictions basées sur celles-ci, puis en générant des aperçus pour améliorer la prise de décision humaine.
Cette combinaison représente une occasion majeure pour les entreprises d’automatiser de nombreux processus complexes qui nécessitent une grande capacité d’adaptation et d’apprentissage, des qualités qui, jusqu’à récemment, se retrouvaient uniquement chez les opérateurs humains. Le résultat n’est pas seulement une efficacité accrue, mais aussi une innovation plus marquée, car l’automatisation propulsée par l’IA peut déceler des motifs et des aperçus que les humains pourraient négliger.
Tout comme l’IA connaît une adoption croissante dans le monde entier, l’automatisation intelligente est sur le point d’apporter des changements considérables dans tous les secteurs, permettant des niveaux de productivité et d’innovation sans précédent. À mesure que cette technologie s’impose dans divers secteurs et disciplines, elle redéfinit ce qui est possible, ouvrant la voie à une nouvelle ère d’excellence opérationnelle.
Dans de nombreux secteurs, ce changement a déjà commencé. Découvrez comment l’automatisation propulsée par l’IA améliore ces différents secteurs d’activité :
Agriculture
En agriculture, l’automatisation propulsée par l’IA permet des pratiques agricoles plus précises. Qu’il s’agisse de drones automatisés qui surveillent la santé des cultures ou de systèmes gérés par l’IA qui optimisent l’irrigation et la lutte contre les parasites, la technologie perfectionne la façon dont les aliments sont cultivés. Ces technologies augmentent le rendement tout en réduisant l’utilisation de produits chimiques.
Automobile
L’industrie automobile bénéficie considérablement de l’automatisation propulsée par l’IA dans des aspects tels que la production et le contrôle de la qualité. Les machines automatisées dotées de l’IA peuvent prévoir les pannes d’équipement, simplifier la chaîne de montage et garantir des normes de qualité rigoureuses. De plus, l’IA joue un rôle important dans le développement et le déploiement des véhicules autonomes.
Finances
L’automatisation propulsée par l’IA dans le domaine des finances implique l’utilisation d’algorithmes pour analyser les marchés en temps réel afin d’exécuter des transactions. De plus, les technologies peuvent être adaptées pour mieux détecter les schémas de fraude. Elles permettent également de traiter un plus grand nombre de requêtes des clients grâce à des robots conversationnels capables de lancer des processus de service à la clientèle automatisés.
Santé
Dans le secteur de la santé, l’automatisation propulsée par l’IA est utilisée pour analyser les données médicales, assister les processus médicaux et personnaliser les plans de soins des patients. Les systèmes automatisés peuvent gérer plus efficacement et plus précisément les dossiers des patients, tandis que les outils de diagnostic gérés par l’IA contribuent à la détection précoce de maladies comme le cancer, améliorant ainsi l’efficacité des traitements. Dans les décennies à venir, les systèmes robotiques propulsés par l’IA prendront en charge certains aspects de la chirurgie.
Assurance
L’automatisation propulsée par l’IA réduit la nécessité de calculer les taux manuellement. Les algorithmes d’IA peuvent également analyser rapidement les données pour détecter les fraudes, évaluer les dommages et accélérer la prise en charge des réclamations. La satisfaction du client et l’efficacité opérationnelle s’en trouvent ainsi considérablement améliorées.
Sciences de la vie
Dans le domaine des sciences de la vie, l’automatisation propulsée par l’IA accélère la mise au point de médicaments et les essais cliniques en analysant de vastes ensembles de données pour sélectionner des médicaments potentiels et prédire leur efficacité. Cette technologie ne se contente pas d’accélérer le délai de commercialisation de nouveaux traitements, puisqu’elle élimine également le risque d’erreurs dans le suivi rigoureux de la documentation relative à la fabrication de produits pharmaceutiques.
Fabrication
Avec l’automatisation intelligente, la fabrication peut bénéficier de lignes de production optimisées, de temps d’arrêt réduits grâce à la maintenance prédictive et d’une meilleure gestion des stocks. De plus, les systèmes d’automatisation par l’IA analysent les données de production pour prévoir les pannes de machine avant qu’elles ne se produisent, minimisant ainsi les perturbations et maintenant un flux de production continu.
Marketing et publicité
L’automatisation propulsée par l’IA dans le domaine du marketing et de la publicité permet de personnaliser l’expérience client en utilisant l’analyse comportementale pour adapter les publicités et les messages relatifs aux produits. L’automatisation propulsée par l’IA peut également prédire avec une précision remarquable les publicités les plus susceptibles de générer des conversions, maximisant ainsi le RCI des budgets publicitaires.
Vente au détail
Dans le secteur de la vente au détail, l’automatisation propulsée par l’IA personnalise les expériences de magasinage et optimise la logistique de la chaîne d’approvisionnement. Des moteurs de recommandation gérés par l’IA aux systèmes de gestion automatisée des stocks, ces technologies aident les détaillants à s’assurer qu’ils disposent des stocks adéquats pour répondre plus efficacement aux demandes des consommateurs.
Transport
L’automatisation propulsée par l’IA améliore la planification et la gestion de parcs dans l’industrie du transport. Les systèmes de routage automatisés optimisent les itinéraires et les échéanciers, ce qui réduit la consommation de carburant et améliore les délais de livraison.
L’automatisation propulsée par l’IA combine diverses technologies pour créer des systèmes qui automatisent les tâches tout en apprenant à rendre les processus plus efficaces. Chaque élément joue un rôle essentiel dans ces processus, du traitement des données à la prise de décision et au-delà.
Les éléments clés de l’automatisation intelligente sont les suivants :
Algorithmes d’apprentissage machine
Les algorithmes d’apprentissage machine sont fondamentaux pour l’automatisation intelligente, car ils permettent aux systèmes d’apprendre à partir des données et de reconnaître des motifs. Ces algorithmes s’adaptent au fil du temps, améliorant ainsi leur précision et leur efficacité au fur et à mesure qu’ils traitent davantage d’informations. Ils sont essentiels dans tous les secteurs d’activité, effectuant des tâches allant de la prédiction du comportement des clients à la détection des fraudes.
Gestion des processus opérationnels et orchestration des processus intelligents
La gestion des processus opérationnels et l’orchestration des processus intelligents vont au-delà de la simple automatisation des tâches en optimisant et en coordonnant les flux de travail automatisés. Elles permettent de garantir que les processus opérationnels sont exécutés dans l’ordre le plus efficace, en intégrant diverses tâches automatisées dans des opérations cohérentes et simplifiées qui s’alignent sur les objectifs et les stratégies de l’organisation.
Automatisation robotisée des processus
Comme il a déjà été mentionné, l’ARP est utilisée pour automatiser les tâches répétitives basées sur des règles qui nécessitaient auparavant une intervention humaine. En prenant en charge les tâches routinières, l’ARP permet à l’IA (et aux humains) de se concentrer sur des actions plus complexes et plus exigeantes.
Vision par ordinateur
La technologie de vision par ordinateur permet aux machines d’interpréter et de prendre des décisions basées sur des données visuelles. Grâce aux techniques de reconnaissance d’images et de détection d’objets, la vision par ordinateur est utilisée dans divers scénarios. Par exemple, elle permet de contrôler la qualité des produits fabriqués en détectant les défauts plus rapidement et de manière plus fiable que l’œil humain.
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (TLN) permet aux machines de comprendre et de générer le langage humain, ce qui permet aux robots conversationnels et aux assistants virtuels d’interagir avec les utilisateurs de manière naturelle et conversationnelle. Le TLN aide à automatiser les tâches du service à la clientèle, à analyser le sentiment exprimé à travers les messages publiés sur les médias sociaux et à extraire des renseignements utiles à partir de grands volumes de données textuelles non structurées.
Analyses avancées
L’analyse avancée implique l’application de techniques et d’outils analytiques sophistiqués pour traiter et synthétiser des ensembles de données complexes, allant au-delà de l’analyse de données traditionnelle. La discipline utilise différentes techniques, notamment l’analyse prédictive, l’analyse prescriptive, l’analyse descriptive et l’analyse diagnostique. Tout comme l’apprentissage machine, l’analyse avancée s’enrichit au fur et à mesure qu’elle reçoit des renseignements.
À mesure que l’automatisation propulsée par l’IA devient une force transformatrice dans tous les secteurs, elle apporte naturellement nombre de défis que les organisations doivent surmonter. Ces défis découlent de l’interaction complexe entre les facteurs technologiques, les facteurs humains et les environnements réglementaires. Il est essentiel que les organisations s’attaquent efficacement aux défis que pose l’automatisation propulsée par l’IA pour en maximiser les avantages.
L’un des principaux défis de l’automatisation propulsée par l’IA est d’assurer la confidentialité des données. À mesure que les systèmes deviennent plus intelligents et plus interconnectés, un accès plus important aux données plus sensibles est nécessaire. Malheureusement, cet accès augmente le risque de violations de données et d’accès non autorisé. Les organisations peuvent atténuer ces risques en mettant en œuvre des mesures de cybersécurité complètes, comme le chiffrement des données, des audits de sécurité réguliers, des modèles de sécurité à vérification systématique, etc. Sensibiliser les employés au hameçonnage et aux autres cybermenaces peut contribuer à renforcer l’infrastructure de cybersécurité d’une entreprise.
L’automatisation propulsée par l’IA peut entraîner des perturbations sur le marché du travail, dans la mesure où certains emplois sont transformés ou deviennent obsolètes. Pour y remédier, les organisations peuvent investir dans des programmes d’amélioration des compétences et de perfectionnement pour aider les employés à opérer une transition vers de nouveaux postes qui soutiennent et complètent les technologies d’IA. En même temps, favoriser une culture qui valorise l’apprentissage continu et l’adaptation peut faciliter la transition et réduire la résistance des employés.
La transparence des processus décisionnels de l’IA est une préoccupation primordiale. Il existe un concept dans les systèmes d’IA complexes appelé « boîte noire », qui indique un manque de clarté sur la manière dont les décisions sont prises par l’IA. Pour lutter contre cette situation, les organisations peuvent adopter des principes d’utilisation éthique de l’IA, qui incluent la conception de systèmes explicables et vérifiables. Impliquer les parties prenantes dans les discussions sur l’utilisation éthique de l’IA et veiller à ce que les systèmes d’IA soient conçus de manière aussi transparente que possible contribuera à renforcer la confiance et la responsabilisation.
L’intégration de l’automatisation propulsée par l’IA dans les systèmes existants pose des défis techniques et opérationnels importants. Les systèmes existants sont souvent complexes et nécessitent une planification et une exécution minutieuses pour garantir une compatibilité adéquate avec les solutions d’automatisation intelligente. Les organisations peuvent surmonter ces obstacles en adoptant des approches d’intégration modulaire, dans lesquelles les systèmes d’IA sont mis en œuvre par étapes. Le partenariat avec des fournisseurs de services informatiques expérimentés peut également fournir l’expertise nécessaire pour assurer une intégration fluide.
L’IA est une avancée relativement récente, et les organismes de réglementation s’empressent de rattraper leur retard. Les organisations doivent se tenir informées des nouvelles réglementations pour s’assurer qu’elles les respectent et éviter les sanctions juridiques. Il est essentiel de mettre en place un système de gestion de la conformité agile capable de s’adapter aux changements du paysage juridique. Des formations et des mises à jour régulières pour les équipes juridiques et responsables de la conformité peuvent également permettre à l’organisation de garder une longueur d’avance sur l’évolution des lois.
Au-delà des défis, le potentiel de transformation qu’offre l’automatisation propulsée par l’IA représente une formidable occasion pour les entreprises qui parviennent à la mettre en œuvre avec succès. Une automatisation intelligente mise en œuvre avec succès peut offrir les avantages suivants :
L’automatisation propulsée par l’IA augmente considérablement la productivité en automatisant toute une série de tâches, des plus simples et répétitives aux plus complexes. Ce changement accélère les flux de travail et contribue à optimiser l’utilisation des ressources humaines, car les employés peuvent réorienter leurs efforts pour apporter une contribution plus pertinente.
Les systèmes d’automatisation gérés par l’IA permettent aux entreprises d’offrir une expérience client personnalisée grâce à des communications, des recommandations et un soutien ciblés. Les robots conversationnels gérés par l’IA peuvent fournir un service à la clientèle instantané en tout temps, en répondant aux demandes de renseignements et en résolvant les problèmes beaucoup plus rapidement que les méthodes traditionnelles. De plus, l’automatisation propulsée par l’IA améliore le délai moyen de résolution (MTTR) dans le cadre du soutien à la clientèle et accélère le délai de commercialisation de produits de haute qualité.
L’automatisation propulsée par l’IA favorise une prise de décision rapide en traitant et en analysant de grands volumes de données beaucoup plus rapidement qu’il n’est humainement possible de le faire. Grâce à des analyses avancées et à l’apprentissage machine, l’IA peut dégager des tendances, prévoir des résultats et suggérer des aperçus exploitables, accélérant ainsi le processus décisionnel et améliorant l’agilité de l’entreprise.
En automatisant les tâches routinières, l’automatisation propulsée par l’IA minimise les dépenses inutiles et améliore l’attribution des ressources. Cela se traduit par des économies importantes, en particulier dans les industries à forte intensité de main-d’œuvre.
Les systèmes d’IA réduisent les erreurs humaines en exécutant systématiquement les tâches selon les normes exactes définies lors de leur programmation. Cette précision accrue est particulièrement bénéfique dans des domaines où la précision est cruciale, comme le traitement de données. Une précision accrue permet un meilleur contrôle de la qualité, une diminution des retouches et une meilleure conformité aux normes et réglementations industrielles.
Comme les systèmes d’IA sont capables de gérer des volumes de travail croissants avec une qualité constante, les entreprises peuvent faire évoluer leurs opérations sans augmentation proportionnelle des coûts de main-d’œuvre ou d’autres ressources. Cette évolutivité est vitale pour les entreprises qui cherchent à étendre leur présence sur le marché ou qui souhaitent s’adapter à la demande saisonnière sans compromettre la qualité du service ou l’efficacité opérationnelle.
Les processus qui sous-tendent l’automatisation propulsée par l’IA comportent sept étapes clés, chacune étant essentielle au développement et à l’exécution de solutions gérées par l’IA. Vous trouverez ci-dessous une répartition des différentes étapes de l’automatisation propulsée par l’IA :
1. Collecte de données
La première tâche de l’automatisation propulsée par l’IA consiste à recueillir des données pertinentes provenant de diverses sources. Ce processus peut comprendre des bases de données, des capteurs, des réseaux sociaux, des forums de clients ou toute interaction numérique fournissant des aperçus précieux. Plus le nombre de données incluses est élevé, plus l’entraînement ultérieur est susceptible d’être efficace.
2. Préparation des données
Les données collectées doivent être préparées de manière à ce que le modèle d’IA puisse les utiliser à des fins d’entraînement et d’analyse. Cette préparation consiste à purger les données en supprimant les valeurs aberrantes et les incohérences, ainsi qu’à les formater pour assurer leur compatibilité avec les outils d’IA.
3. Entraînement des modèles
Une fois les données préparées, il est temps d’entraîner le modèle à l’aide d’algorithmes d’apprentissage machine. Ces algorithmes apprennent à reconnaître des motifs, des relations et des anomalies potentielles à partir des données épurées et annotées. Les technologies telles que le TLN et l’apprentissage profond sont essentielles à cette étape, car elles facilitent l’analyse de texte et permettent au modèle d’appliquer les motifs appris lors d’analyses futures de données.
4. Traitement des données
Le modèle ainsi entraîné peut désormais être appliqué à de nouveaux ensembles de données pour effectuer des tâches comme l’écoute sociale, l’analyse des rétroactions des clients ou la détection d’anomalies.
5. Apprentissage continu
Les systèmes d’IA sont conçus pour apprendre et s’adapter en permanence. À mesure que le modèle traite de nouvelles données, il met à jour sa compréhension, affinant ses prédictions et ses opérations en fonction des derniers renseignements reçus.
6. Déploiement
Une fois le modèle entraîné et testé, il est prêt à être déployé dans l’environnement réel de l’entreprise. Le déploiement consiste à intégrer le modèle d’IA dans les systèmes en place et les automatisations existantes, où il peut commencer à automatiser les processus opérationnels.
7. Surveillance et maintenance continues
La dernière étape du processus d’automatisation propulsée par l’IA consiste à assurer une surveillance et une maintenance continues. En vérifiant régulièrement les performances du système et en effectuant les ajustements nécessaires, vous vous assurez qu’il continue à fonctionner de manière optimale.
Bien qu’il y ait de nombreuses raisons d’être optimiste quant à la manière dont l’automatisation propulsée par l’IA améliorera les emplois dans divers secteurs, la vérité est que cette technologie innovante est susceptible de bouleverser l’avenir du travail à bien des égards.
Dans les années à venir, les humains se concentreront principalement sur des tâches qui impliquent une grande créativité et une grande intelligence émotionnelle, tandis que l’automatisation propulsée par l’IA prendra en charge de plus en plus de responsabilités banales. Avec l’automatisation de nombreuses tâches routinières et répétitives, la plupart des emplois vont changer. Certains rôles seront supprimés tandis que d’autres évolueront pour mieux intégrer l’automatisation intelligente. Parallèlement, de nouveaux types de rôles devraient voir le jour pour soutenir les solutions d’automatisation et les nouvelles capacités qu’elles représentent.
Comme pour toute révolution technologique, les travailleurs resteront toujours au cœur du succès. Cependant, nombre de travailleurs actuels devront privilégier l’apprentissage continu s’ils veulent rester compétitifs sur le marché du travail de demain.
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