Quel que soit le montant des revenus que vous générez, si vos coûts opérationnels sont trop élevés, votre rentabilité en souffrira. Malheureusement, chaque processus et chaque tâche de votre entreprise sont associés à un coût, souvent en termes de temps et d’efforts précieux de la part de vos employés. C’est là que l’automatisation entre en jeu. En automatisant les processus manuels clés, vous pouvez libérer votre main-d’œuvre pour accomplir plus en moins de temps, ce qui réduit le coût global des activités et maintient une plus grande partie de vos revenus en tant que profit.
L’automatisation est depuis longtemps un facteur de différenciation stratégique pour les entreprises prospères. Mais jusqu’à tout récemment, l’automatisation se limitait aux processus relativement simples. Tout cela est en train de changer. Les nouvelles avancées en matière d’intelligence artificielle et d’autres technologies font découvrir aux entreprises de pointe que l’automatisation intelligente (AI) peut leur apporter beaucoup plus. Grâce à l’automatisation intelligente, vous pouvez créer des processus de bout en bout entièrement automatisés capables de fonctionner, d’apprendre et de s’adapter, de manière totalement autonome.
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) est la technologie centrale derrière l’automatisation intelligente. L’IA utilise également diverses technologies de soutien, telles que l’apprentissage machine (ML) et l’apprentissage profond (DL), pour analyser des quantités abondantes de données structurées et non structurées afin d’identifier des motifs et de développer des aperçus qui peuvent ensuite être appliqués pour prédire les résultats futurs.
Automatisation robotisée des processus
Bien que l’IA soit le principal moteur de décision de la technologie d’automatisation intelligente, elle n’est pas la seule technologie capable d’agir de façon indépendante. L’automatisation robotisée des processus (ARP) intègre des « robots » logiciels pour effectuer des tâches précises. Bien que la plupart des robots ARP soient conçus pour exécuter des fonctions répétitives ou simples, ils peuvent être améliorés grâce aux aperçus fournis par l’IA pour améliorer leur efficacité et leur permettre d’apprendre de nouveaux processus.
Plateformes d’applications à programmation schématisée
Les plateformes d’applications à programmation schématisée (LCAP) permettent aux entreprises de créer facilement leurs propres applications alimentées par l’IA pour mieux répondre aux besoins individuels de leur organisation en matière d’AI. Les principales LCAP combinent des interfaces utilisateur intuitives avec un codage par glisser et déplacer, et d’autres outils de soutien pour réduire le temps de développement des applications et offrir aux entreprises des solutions logicielles parfaitement personnalisées.
Autres technologies
Bien que l’IA, l’ARP et les LCAP soient les composants les plus importants, d’autres technologies sont également utilisées dans l’automatisation intelligente. Notamment :
Gestion des processus opérationnels (BPM)
La BPM permet d’automatiser les flux de travail pour en améliorer la cohérence, la précision et l’agilité. Contrairement aux autres approches d’automatisation qui se concentrent sur des tâches spécifiques, la BPM adopte une vision globale de l’ensemble du processus, garantissant une intégration transparente entre plusieurs systèmes et équipes.
Vision par ordinateur
Les outils de vision par ordinateur, comme le traitement des documents, permettent aux systèmes informatiques d’identifier et de recueillir des informations à partir d’images, de vidéos et d’autres sources.
Traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux ordinateurs de comprendre le langage parlé ou écrit de manière naturelle, en intégrant des commentaires réels pour aider la machine à mieux discerner le sens des communications humaines.
Exploration de processus
L’exploration de processus passe les processus opérationnels au crible. Cette approche utilise l’analyse des données pour identifier les faiblesses ou les inefficacités et améliorer davantage les processus existants.
Lisez ce livre électronique pour en savoir plus sur le fait d’inclure l’automatisation robotisée des processus dans la boîte à outils, notamment :
- Pourquoi l’automatisation est plus qu’un simple outil d’affaires spécialisé
- Comment maintenir l’humain au cœur de l’hyperautomatisation
- Les avantages de la mise à niveau de la chaîne de production avec l’ARP
Étant donné que l’ARP est essentielle à une automatisation intelligente efficace, les deux termes sont parfois confondus ou utilisés de façon interchangeable. Cependant, en réalité, l’ARP et l’AI ne sont pas la même chose. Vous pouvez considérer l’ARP comme les soldats sur le terrain, tandis que l’AI est le commandant qui prend les décisions stratégiques. L’ARP est plus efficace lorsqu’elle imite et apprend des actions humaines. Elle fonctionne généralement dans le cadre d’activités basées sur des règles, comme la lecture, la saisie, le partage et l’extraction de données.
L’AI adopte une approche plus globale. Simulant l’intelligence humaine et se concentrant plutôt sur les processus de bout en bout, l’AI est en mesure d’intégrer l’automatisation dans le domaine de la stratégie, en simplifiant et en améliorant les capacités décisionnelles d’une organisation. Lorsqu’elles sont utilisées de concert, l’ARP et l’AI peuvent tirer profit de leurs atouts respectifs et se renforcer mutuellement.
Les composants énumérés ci-dessus fonctionnent ensemble pour produire des solutions d’AI qui vont au-delà de l’ARP de base et de l’automatisation traditionnelle. Plutôt que de limiter l’automatisation aux tâches conventionnelles basées sur des règles, l’automatisation intelligente vous permet d’automatiser des activités plus complexes, notamment celles qui reposent depuis longtemps sur le jugement humain.
Pour faciliter cela, l’automatisation intelligente suit les étapes de base ci-dessous :
- Identification des occasions d’automatisation
L’AI commence par une évaluation des processus et des flux de travail actuels de votre organisation. Cela permet d’identifier les secteurs où l’automatisation peut apporter la plus grande valeur. Concentrez-vous sur les tâches répétitives et chronophages qui nécessitent un effort manuel important, mais qui sont essentielles au bon fonctionnement global.
- Compréhension des flux de travail actuels
Ensuite, mappez et analysez vos flux de travail existants. Il s’agit d’une étape préalable essentielle à l’automatisation, car elle permet de découvrir les inefficacités, les goulots d’étranglement ou les procédures obsolètes qui pourraient être simplifiées ou améliorées. Une compréhension claire assure une transition en douceur vers les systèmes automatisés.
- Choix de la bonne technologie
Sélectionnez les outils et les technologies qui répondent le mieux aux besoins uniques de votre organisation (en tirant parti de l’ARP pour les tâches répétitives, de l’IA pour la prise de décision prédictive, etc.).
- Conception
Une fois les bons outils sélectionnés, créez une conception détaillée de la façon dont l’automatisation intelligente sera intégrée à vos flux de travail. Cela comprend l’établissement d’objectifs clairs, la définition des paramètres de processus et la conception de l’expérience utilisateur pour favoriser l’adoption.
- Mise en œuvre
Une fois le travail de base effectué et toutes les technologies essentielles en place, commencez la mise en œuvre. Cela implique l’intégration de l’automatisation dans vos systèmes, la connexion des sources de données et la configuration des processus pour assurer le bon fonctionnement dans tous les secteurs pertinents de l’entreprise.
- Tests et optimisation
Avant le déploiement complet, testez rigoureusement les systèmes automatisés pour identifier tout problème ou inefficacité. Utilisez les aperçus obtenus lors des tests pour peaufiner les processus et améliorer la performance globale, en veillant à ce que la solution soit à la fois fiable et évolutive. Continuez à améliorer vos automatisations tant qu’elles sont utilisées. La surveillance régulière des performances et la collecte de rétroactions vous aide à identifier les nouvelles possibilités d’amélioration et garantit que vos automatisations s’adaptent aux besoins changeants de l’entreprise.
En bref, l’AI allie les prouesses cognitives de l’intelligence artificielle à la force opérationnelle de l’automatisation pour redéfinir les processus opérationnels. Elle englobe l’ensemble du parcours d’automatisation, et permet des interactions fluides entre les humains, les systèmes et les données. En tirant parti des technologies d’IA avancées, l’AI est en mesure de gérer des données non structurées et des flux de travail complexes et non linéaires, et établit des actions basées sur des aperçus, en guidant l’exécution des étapes des processus et en évaluant les résultats pour fournir une rétroaction continue. L’automatisation intelligente crée un cycle d’apprentissage continu qui affine et améliore sans cesse l’efficacité opérationnelle.
L’automatisation intelligente étend les capacités de l’ARP en permettant une prise de décision automatisée et précise dans pratiquement tous les scénarios. Elle présente ainsi plusieurs avantages clés :
L’un des principaux avantages de l’automatisation est qu’elle garantit que des activités précises sont réalisées en suivant exactement les mêmes processus à chaque fois, tout en intégrant des données fiables pour assurer l’exactitude. L’automatisation intelligente apporte cet avantage à des processus complexes qui nécessitent plus de réflexion et d’adaptabilité que les tâches manuelles traditionnelles.
À mesure que de plus en plus de politiques réglementaires deviennent des lois, les entreprises de tous les secteurs doivent adopter une approche complète en matière de conformité. L’AI applique une précision et une uniformité inégalées aux tâches liées à la conformité, protégeant ainsi l’entreprise contre les risques associés à la non-conformité.
Les employés sont plus heureux lorsqu’ils ont les outils dont ils ont besoin pour être performants. L’automatisation intelligente permet aux employés de simplifier leurs tâches, d’être plus productifs et de prendre des décisions judicieuses.
Puisque l’AI a la capacité d’améliorer pratiquement tous les aspects de votre entreprise, elle a également un impact direct sur l’expérience client. Les produits peuvent être lancés plus rapidement et avec moins de problèmes, les requêtes et les tickets de soutien peuvent être traités plus précisément et plus rapidement, et les besoins des utilisateurs peuvent être mieux compris et satisfaits.
Étant donné que l’automatisation intelligente reproduit les processus décisionnels des employés humains réels, il y a peu de limites à ses applications potentielles. La plupart des industries ont déjà commencé à intégrer l’automatisation intelligente à leurs processus ou se préparent à le faire. Voici quelques exemples de secteurs d’activité qui profitent des avantages de l’automatisation intelligente :
L’AI permet aux fabricants automobiles de simplifier les flux de travail dans la production, l’approvisionnement et bien plus encore. En intégrant les processus à tous les niveaux, l’AI soutient l’automatisation de bout en bout pour une plus grande efficacité et une plus grande cohésion dans l’ensemble des opérations.
Les institutions financières sont bien placées pour profiter des avantages de l’automatisation intelligente, notamment dans le cadre d’opérations et de processus liés à la détection des fraudes, au traitement des prêts et à la conformité.
La plupart des soins de santé dépendent de la capacité des patients et des prestataires à communiquer efficacement, de sorte que la gestion des données des patients et le traitement des dossiers médicaux électroniques (DME) pourraient profiter des avantages de l’AI. Il existe également un potentiel pour les diagnostics et les soins guidés par l’IA.
L’automatisation intelligente peut être appliquée pour optimiser la gestion des données de recherche et accélérer les processus de développement de médicaments. En automatisant l’analyse de grands ensembles de données et en simulant les résultats, l’AI aide les scientifiques à prendre des décisions précises et basées sur des données plus rapidement, améliorant ainsi l’innovation et l’efficacité dans la détection de médicaments et les essais cliniques. De plus, l’AI contribue à la conformité réglementaire en s’assurant que tous les processus respectent les normes de l’industrie.
L’automatisation intelligente optimise les processus d’assurance critiques, tels que l’émission et le renouvellement des polices, ce qui permet un traitement plus rapide et plus précis des demandes des clients. Elle améliore la détection des fraudes en analysant les motifs dans les données des réclamations et en identifiant les anomalies en temps réel. De plus, l’AI améliore le service à la clientèle en automatisant les demandes de renseignements courantes et en fournissant des réponses plus personnalisées.
Les itinéraires de transport et d’expédition ont un impact important sur la rentabilité de l’entreprise. L’AI rassemble tous les renseignements pertinents pour planifier les itinéraires d’expédition, de livraison et de transport les plus optimaux. De plus, à mesure que les voitures autonomes et les drones propulsés par l’IA se généralisent, l’automatisation intelligente jouera un rôle influent pour s’assurer que les produits et les personnes arrivent à destination en toute sécurité.
L’automatisation intelligente joue un rôle clé dans la modernisation des opérations gouvernementales. Elle prend en charge des tâches comme le traitement des demandes, la gestion des dossiers publics et l’analyse de grands ensembles de données pour aider à la planification des politiques. De même, l’AI améliore les services publics en traitant les demandes de base et en accélérant la prestation de services, ce qui permet aux agences d’attribuer plus efficacement les ressources et de répondre aux besoins des citoyens de manière plus réactive.
L’automatisation intelligente vise fondamentalement à vous faciliter la vie et à simplifier les tâches de votre organisation. Par conséquent, lorsque vous choisissez une solution d’AI pour votre entreprise, vous devez prioriser les options qui représentent le moins de friction tout en offrant des services essentiels et des capacités complètes. Naturellement, vous devrez inclure des limites budgétaires dans votre processus de prise de décision.
Pour vous aider à trouver la solution d’AI qui répond le mieux à vos besoins, tenez compte des éléments suivants :
Sécurité et confidentialité
Aucune nouvelle technologie ne vaut la peine de mettre en péril des données sensibles, ce qui signifie que l’application de puissants protocoles de sécurité et de confidentialité ne doit pas être négociable. Choisissez une plateforme qui utilise des solutions avancées de chiffrement des données, de gestion des identités et de l’accès (IAM) et de stockage sécurisé des données pour protéger les renseignements sensibles et assurer la confidentialité des utilisateurs.
Conformité
Étroitement liées à la sécurité, des mesures de conformité efficaces aident à protéger votre entreprise contre les pénalités juridiques et financières importantes. Une plateforme d’AI conforme s’aligne sur les normes et les règlements régionaux et internationaux, garantissant que vos efforts d’automatisation répondent à toutes les exigences juridiques nécessaires.
Architecture native en nuage
Si l’évolutivité et la flexibilité sont des priorités, une architecture native en nuage permettra à votre système d’AI de croître et de s’adapter au rythme de votre entreprise. Ces plateformes offrent une évolutivité économique, une haute disponibilité, des options de reprise après sinistre et des mises à jour continues qui peuvent réduire considérablement les coûts indirects associés à l’infrastructure et à la maintenance.
Capacités d’intégration
L’IA générative (IAG) améliore la capacité d’une plateforme d’AI à automatiser des tâches complexes qui nécessitent une ingéniosité semblable à celle de l’homme. Bien que cette puissante technologie puisse accomplir des tâches qui auraient été jugées impossibles pour l’IA il y a quelques années seulement, elle peut également représenter un risque. Toute solution d’IAG devrait inclure des mesures de gouvernance et de protection pour assurer une utilisation responsable, tout en permettant une interaction en langage naturel pour automatiser les processus, générer du contenu et extraire des aperçus exploitables à partir de documents denses.
Évolutivité
L’évolutivité est un facteur important dans l’AI, qui permet aux systèmes de gérer les charges de travail accrues au fur et à mesure que les organisations grandissent. Les solutions doivent être capables de s’adapter à l’augmentation des demandes, qu’il s’agisse de traiter des volumes de données plus élevés, de soutenir des utilisateurs supplémentaires ou de gérer des flux de travail plus complexes. En tirant parti de technologies évolutives, les entreprises peuvent s’assurer que leurs capacités d’automatisation évoluent en fonction de leurs besoins opérationnels, tout en maintenant l’efficacité et l’efficience, même pendant les périodes d’expansion rapide.
Coûts
Comme nous l’avons déjà mentionné, votre budget sera une préoccupation majeure lorsque vous comparerez les différentes options d’AI. Mais si les considérations relatives au coût initial sont importantes, évaluez également le coût total de possession, qui comprend les dépenses courantes comme les mises à jour, la maintenance et les besoins en matière d’évolutivité. En tenant compte du RCI potentiel, vous pourrez également déterminer à quel point l’AI sera rentable. N’oubliez pas qu’une solution qui initialement semble abordable peut ne pas toujours offrir la meilleure valeur à long terme.
Soutien et formation
Afin de maximiser les avantages d’une solution d’AI, vos employés doivent savoir comment en tirer le meilleur parti, et cela nécessite une formation efficace et des options de soutien complètes. Assurez-vous que le fournisseur offre des supports pédagogiques conviviaux, une équipe de soutien réactive et des ressources étendues pour faciliter une transition en douceur et un apprentissage continu.
Depuis que l’automatisation numérique existe, les dirigeants et les employés anticipent le moment où les systèmes automatisés pourront enfin jouer un rôle plus stratégique dans la prise de décision. L’AI fait de ce rêve une réalité, et au fur et à mesure que de nouvelles technologies améliorées comblent davantage l’écart cognitif entre l’humain et la machine, ces capacités ne feront qu’augmenter.
À quoi ressemble l’avenir de l’automatisation intelligente? Voici plusieurs tendances à surveiller au cours des prochaines années :
- De nombreux aspects fastidieux des emplois de bureau seront entièrement automatisés.
- Les robots collaboratifs seront de plus en plus déployés dans les environnements de travail.
- Les industries auparavant résistantes commenceront à adopter les technologies d’ARP.
- L’accent sera davantage mis sur les tests automatisés des logiciels afin d’améliorer la qualité et les délais de commercialisation.
- Les entreprises commenceront à se fier davantage au NLP et à l’IA conversationnelle pour les processus destinés à la fois aux clients et à l’interne.
- Les pénuries de personnel se répercuteront moins négativement à mesure que les technologies automatisées deviendront capables d’effectuer plus de tâches auparavant réalisées par les employés.
- Les entreprises utiliseront davantage de solutions de développement à programmation schématisée pour créer des logiciels mieux adaptés à leurs besoins.
- Personnalisation
L’automatisation intelligente a la capacité de changer complètement la façon dont les entreprises fonctionnent. L’AI promet un monde d’efficacité opérationnelle accrue, où chaque action est simplifiée et chaque décision est fondée sur la bonne analyse de données. Mais pour passer à une véritable automatisation cognitive, vous devez disposer des bons outils et du bon soutien. Workflow Data Fabric de ServiceNow est la réponse.
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