Les approches traditionnelles d’automatisation des processus métier visent à améliorer l’efficacité et à réduire les coûts en automatisant les tâches répétitives basées sur des règles dans un processus prédéfini. Ces processus basés sur la gestion des processus métier (BPM) sont très efficaces dans des environnements structurés, mais peuvent s'avérer difficiles à appliquer dans des contextes dynamiques ou non structurés. Avec l’évolution des technologies d’intelligence artificielle (IA), il est intéressant d’explorer des approches d’automatisation combinant IA et processus métier pour dépasser les limites des systèmes traditionnels.
Aperçu des approches traditionnelles d'automatisation
Les approches traditionnelles d’automatisation des processus métier (sans IA) sont largement déployées dans les entreprises. Elles visent à améliorer l’efficacité, réduire les coûts et rationaliser les opérations de manière plus performante que les processus manuels. Ces méthodes se concentrent sur l’automatisation des tâches répétitives et basées sur des règles, réduisant ainsi les erreurs humaines et augmentant la vitesse d’exécution.
Trois approches traditionnelles incluent :
- L’automatisation par règles métier
- L’automatisation des workflows
- L’automatisation des processus robotiques (RPA)
Automatisation par règles métier
L’automatisation par règles métier consiste à automatiser des décisions et des processus en fonction de logiques ou de conditions prédéfinies, souvent exprimées sous forme de déclarations "si-alors". Cette méthode garantit que les tâches et décisions répétitives suivent des schémas cohérents, sans intervention humaine. Les plateformes d’automatisation basées sur BPMN 2.0 permettent de définir graphiquement ces règles et conditions.
Automatisation des workflows
L’automatisation des workflows s’appuie sur des règles prédéfinies pour organiser les tâches, les données et les approbations entre individus et systèmes. Les plateformes d’automatisation gèrent ces workflows de bout en bout, du lancement à la finalisation, souvent avec des interventions humaines prédéfinies. BPMN 2.0 est également utilisé pour modéliser graphiquement ces tâches.
Automatisation des processus robotiques (RPA)
Le RPA utilise des robots logiciels pour imiter les actions humaines dans des systèmes numériques. Ces bots automatisent des tâches répétitives comme la saisie de données ou le traitement de transactions, suivant des règles prédéfinies, sans modifier les systèmes existants.
Défis posés par l’IA dans l’automatisation traditionnelle
L’intégration de l’IA dans l’automatisation des processus révolutionne les pratiques, tout en introduisant des défis spécifiques.
L’IA apporte une flexibilité et une intelligence accrues par rapport aux systèmes basés sur des règles, mais avec une complexité, des coûts cachés et des risques éthiques supplémentaires. Les entreprises doivent évaluer soigneusement ces défis avant d'adopter une automatisation basée sur l’IA.
Complexité accrue avec l’IA
- Les modèles d’IA sont souvent des "boîtes noires", rendant difficile la compréhension de leurs décisions.
- Les résultats peuvent varier en fonction des données utilisées pour entraîner les modèles, entraînant une incohérence dans certaines applications.
Coûts et ressources nécessaires pour l’automatisation par IA
- Les investissements initiaux pour l’automatisation basée sur l’IA sont élevés : infrastructure de données, personnel qualifié, formation des modèles.
- Des compétences spécialisées comme des scientifiques des données ou ingénieurs en IA peuvent être nécessaires.
- Une surveillance et un ajustement continus des modèles d’IA sont nécessaires, contrairement aux systèmes traditionnels qui nécessitent peu de maintenance.
Gouvernance, réglementation et considérations éthiques
- Dans les secteurs réglementés (finance, santé), la conformité est prioritaire lors de l’entraînement des modèles.
- Les systèmes d’IA traitent souvent des données sensibles, posant des défis pour la protection des données.
- L’automatisation par IA ne doit pas entraîner des biais ou des discriminations, notamment dans des processus comme le recrutement ou les décisions de prêt.
Lorsque l'IA prend des décisions de manière autonome, il peut être difficile de déterminer la responsabilité en cas d'erreurs ou de dysfonctionnements. La supervision et la responsabilité ne peuvent pas être abandonnées !
Comparaison entre l’IA et les technologies traditionnelles d’automatisation
Quelques différences clés :
- Confidentialité des données : L’IA nécessite des précautions accrues pour protéger les données sensibles.
- Maintenance : Les modèles d’IA exigent une surveillance constante, tandis que les systèmes traditionnels sont plus stables après leur mise en œuvre.
- Contrôle : Les approches traditionnelles permettent un contrôle total par une logique humaine, tandis que l’IA implique des processus décisionnels dynamiques.
Opportunités offertes par l’intégration de l’IA dans l’automatisation existante
L’IA peut renforcer l’automatisation des processus en optimisant la prise de décision, l’extraction de données, l’automatisation des tâches et la surveillance des processus.
Applications actuelles de l’automatisation intelligente des processus :
- Prise de décision dans les workflows : Intégration de modèles d’IA pour prédire les étapes suivantes.
- Traitement automatisé des documents : Extraction de données à partir de documents non structurés grâce à l’OCR et au NLP.
- Chatbots intelligents : Interaction avec les utilisateurs pour lancer des processus.
- Analyse prédictive : Anticipation des goulots d’étranglement dans les processus.
- Assignation intelligente des tâches : IA pour évaluer les charges de travail et attribuer des tâches de manière optimale.
- Analyse de sentiment : Escalades automatiques basées sur le feedback client.
- Surveillance et détection d’anomalies : Identification proactive des problèmes dans les processus.
Exemple d’automatisation intelligente avec l’IA et le BPM
Voici un exemple d'intégration de l'IA avec des plateformes d'automatisation des processus traditionnelles, comme Bonita, pour une automatisation intelligente des processus, proposé par le partenaire de Bonitasoft, Eviden !
Eviden a mis en œuvre un assistant virtuel conversationnel qui interagit avec les employés pour répondre aux questions liées aux ressources humaines, gérer les parkings pour les employés qui doivent venir au bureau et accéder aux documents de l'entreprise. Dans un cas spécifique, un employé informe l'assistant virtuel qu'il a appris que sa femme est enceinte (félicitations au futur papa !).
À la suite de cette simple annonce de l'employé, l'assistant virtuel - intégré à plusieurs systèmes RH - lui fournit des informations sur les prestations d'assurance santé, les congés familiaux, et d'autres démarches que l'employé peut entreprendre pour préparer l'arrivée du futur bébé. De plus, comme cet employé doit se rendre physiquement au bureau pour accéder et signer certains documents spécifiques, l'assistant virtuel lui propose de trouver une place de parking disponible dans le garage de l'entreprise et de la réserver pour une date qui lui convient. En quelques clics, une application exécutée sur la plateforme d'automatisation des processus Bonita est activée : la place de parking est réservée, les documents sont en cours de traitement, et cet employé bénéficie d'une expérience utilisateur fluide et pratique !
En bref
L'automatisation des processus métier par l'IA révolutionne la manière dont les organisations conçoivent, exécutent et optimisent leurs processus, offrant une agilité, une précision et une efficacité accrues. Avec l'IA, nous assistons à des avancées vers l'hyperautomatisation des processus métier.
L'IA peut facilement automatiser les tâches répétitives, mais elle va bien au-delà : elle peut également aider à gérer des processus complexes et non structurés, comme la coordination des entrées, des sorties et de la collecte de données à travers les systèmes d'entreprise connectés aux processus métier, la vérification de documents sous divers formats, et même la génération de diagrammes BPMN à partir d'un langage naturel.
L'utilisation d'assistants virtuels et d'une automatisation intelligente des processus améliore les interactions et la satisfaction des clients en offrant des réponses rapides et précises.
L'IA permet une amélioration continue des performances des processus grâce à des analyses prédictives et prescriptives, identifiant les domaines à améliorer avant que des problèmes ne se matérialisent.
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