Introduction
Les tendances de l’intelligence artificielle (IA) et de l’automatisation des processus robotiques (RPA) ont connu un énorme essor dans le domaine de la technologie ces derniers temps, en particulier dans le secteur des logiciels d’entreprise. L’IA et la RPA sont particulièrement adaptées pour apporter les avantages clés de l’automatisation des processus métier numériques (DBA), un ensemble de solutions qui suscitent beaucoup d’intérêt et de demande de déploiement de la part des clients d’entreprises nationales, en particulier du secteur bancaire.
Différences entre l’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation des processus robotiques (RPA)
De nombreuses personnes se demandent quelle est la différence entre l’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation des processus robotiques (RPA). Certains pensent même qu’ils sont identiques. Alors, comment l’IA et la RPA diffèrent-elles ? Je vais vous expliquer.
RPA (Automatisation des processus robotiques)
La RPA est un ensemble de technologies visant à construire des logiciels capables de remplacer les tâches humaines sur un ordinateur, avec une efficacité et une précision supérieures, ainsi que la capacité de surveillance, d’évaluation et d’amélioration. Par exemple, des outils automatisés peuvent extraire des données d’un système ou les saisir automatiquement dans un autre système… En d’autres termes, la RPA permet de construire une main-d’œuvre “robotique” qui remplace véritablement le travail humain. Cette main-d’œuvre “robotique” est moins créative que les humains, mais plus rapide, avec moins d’erreurs, sans fatigue et, plaisanterie mise à part, sans augmentation de salaire ni demande de congé.
IA (Intelligence Artificielle)
L’IA, quant à elle, consiste à développer des intelligences artificielles représentées par des systèmes, en particulier des ordinateurs. De manière simple, il s’agit d’une branche technologique qui permet aux ordinateurs d’apprendre, de s’adapter, de prendre des décisions, et qui ressemble en quelque sorte à une reproduction partielle de l’intelligence humaine. L’IA trouve de nombreuses applications dans de nombreux domaines, tels que l’automatisation, les voitures autonomes, les systèmes de soutien à la décision, les statistiques, le traitement d’images, etc.
Mise en œuvre de la RPA
Auparavant, l’automatisation d’un processus consistait à intégrer une solution personnalisée dans les systèmes de gestion des processus métier (BPM) d’une entreprise. Ce qui rend la RPA spéciale, c’est qu’elle fonctionne en imitant les comportements humains : les utilisateurs peuvent simplement apprendre à la RPA à exécuter les tâches.
La RPA peut suivre vos actions via une interface utilisateur et écrire sa propre logique, ou vous pouvez utiliser un programme avec une interface utilisateur graphique (GUI) qui vous permet de spécifier les étapes spécifiques du processus et de fournir des instructions détaillées au bot. Tant que le robot n’a pas besoin de s’adapter à de nouvelles informations ou à un nouvel environnement, il peut continuer à fonctionner pendant une longue période.
Si les processus sont un peu plus complexes et peuvent entraîner des erreurs, vous pouvez toujours avoir un être humain pour intervenir dans le travail du robot afin de le gérer. Bien que cela ne soit pas entièrement automatisé à 100%, cela reste plus efficace que d’avoir une seule personne pour tout faire.
Avec l’automatisation robotique, une entreprise peut déployer une main-d’œuvre virtuelle qui imite une main-d’œuvre humaine. En cas de changement de processus, modifier quelques lignes de code logiciel est plus rapide et moins coûteux que de re-former des centaines d’employés.
Et voilà pourquoi la RPA présente des avantages :
- Un être humain peut travailler en moyenne 8 heures par jour, tandis que le robot peut travailler 24 heures sans se fatiguer.
- La productivité moyenne d’un être humain est de 60% et comporte des erreurs, tandis que la productivité du robot est de 100% et sans erreurs.
- Le robot gère efficacement de nombreuses tâches par rapport à un être humain.
Différences clés entre la RPA et l’IA
Si nous devons attribuer des rôles, la RPA exécutera le jeu télévisé, tandis que l’IA réfléchira aux relations avec les fans. L’IA collectera une grande quantité de données et se mettra à jour automatiquement en conséquence. La RPA remplira un formulaire avec des données d’exemple, tandis que l’IA pourra analyser les e-mails et identifier les données à remplir dans le formulaire.
La RPA est très efficace pour traiter des tâches répétitives basées sur des règles qui nécessitaient auparavant des efforts humains, mais elle ne peut pas apprendre comme elle le prétend, contrairement à un réseau neuronal profond. Par exemple, si quelque chose change dans une tâche automatisée, un champ dans un formulaire Web se déplacera – le bot RPA ne pourra généralement pas le détecter de lui-même.
Cependant, lorsqu’il s’agit de déployer, la RPA a un avantage, car l’IA nécessite beaucoup de travail et de données pour être autonome et fonctionner. Elle exige non seulement une certaine expertise spécialisée, mais elle nécessitera également une grande quantité de données de haute qualité pour être formée.
En fin de compte, la RPA peut être mise en œuvre avec une interface utilisateur relativement simple et prendre le temps de réfléchir aux étapes relatives à l’exécution d’une tâche. Bien sûr, la RPA peut être beaucoup plus complexe, avec de grands réseaux de bots communiquant entre eux et exécutant l’ensemble du processus de travail, mais elle tend à être plus simple que l’IA.
Pour simplifier, vous pouvez considérer la RPA comme un robot logiciel qui imite les actions humaines, tandis que l’IA se concentre sur la modélisation de l’intelligence humaine à l’aide de machines.
Conclusion
Imaginez une entreprise où les ressources robotiques permettent de remplacer les humains dans les tâches répétitives qui prennent beaucoup de temps, comme les tâches couramment appelées “swivel-chair” (trouver des informations dans le système A et les saisir dans le système B), l’extraction de factures, la préparation de fichiers Excel, la saisie de données, etc. Imaginez une entreprise où tous les processus sont numérisés avec des données de performance détaillées enregistrées. Et utilisez l’IA pour identifier les points d’optimisation afin de gagner en temps et en coûts. Imaginez une banque où une personne chargée d’approuver un prêt pourrait prendre une décision plus rapidement grâce aux informations fournies par l’IA sous la forme de “Le système de prise de décision estime que ce prêt peut être approuvé avec une fiabilité de 95%. Voici des prêts similaires dans le passé : …”, ou un système IA qui propose les documents dont l’utilisateur pourrait avoir besoin lorsqu’il travaille, même avant que l’utilisateur ne sache qu’il en a besoin, ou un chatbot intégré à tous les processus impliquant des clients, permettant à l’utilisateur de poser des questions à tout moment pour demander des informations…
Tous ces avantages font de l’IA et de la RPA des technologies extrêmement adaptées à l’automatisation des processus métier numériques (DBA) et une tendance inévitable de l’avenir de DBA.
