L’apprentissage automatique dans la RPA : Un guide complet pour l’automatisation intelligente
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Découvrez ce qu’est l’automatisation intelligente, comment l’apprentissage automatique l’alimente et qui peut utiliser cette technologie pour automatiser ses processus métier.
Êtes-vous prêt à éliminer 8 heures de votre processus chaque semaine ?
L’économie de 8 heures par employé est une première victoire, mais ce n’est pas tout.
Votre entreprise peut saisir de nouvelles opportunités de revenus et réaliser des gains de productivité dans tous les départements en remplaçant les tâches manuelles coûteuses et chronophages qui reposent sur des processus obsolètes par des solutions d’automatisation intelligentes.
Mais si vous vous demandez ce qu’est l’automatisation intelligente, en quoi elle diffère de l’automatisation des processus robotiques, et comment identifier le bon cas d’utilisation de l’automatisation intelligente pour l’entreprise, vous êtes en droit de vous demander ce qu’est l’automatisation intelligente.
Ce guide vous expliquera comment l’apprentissage automatique est utilisé dans la RPA pour la rendre plus intelligente et vous donnera un aperçu des différences avec d’autres technologies émergentes et des cas d’utilisation professionnelle pour transformer les anciens processus et devenir plus efficace dans vos opérations commerciales quotidiennes.
Dans ce guide, vous obtiendrez une vue d’ensemble sur :
- Qu’est-ce que l’apprentissage automatique dans la RPA ?
- RPA vs. automatisation intelligente : Une comparaison complète
- Quand utiliser l’automatisation et l’automatisation intelligente ?
- Cas d’utilisation de l’automatisation intelligente à l’aide de modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.
- Comment calculer le retour sur investissement de l’automatisation ?
- Étude de cas : Comment l’automatisation intelligente a transformé l’évaluation des risques des portefeuilles de prêts
Commençons.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique dans la RPA ?
Comprenons d’abord l’apprentissage automatique et abordons ensuite l’apprentissage automatique dans les systèmes de RPA.
L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans programmation explicite. Dans l’apprentissage automatique, les algorithmes sont utilisés pour analyser les données, en tirer des enseignements et faire des prédictions sur un élément du monde. Aujourd’hui, les algorithmes de ML gèrent tout : nos moteurs de recherche, les flux des médias sociaux, les recommandations en ligne, les voitures autonomes, les programmes de reconnaissance vocale et les outils de traduction linguistique en temps réel.
Et l’adoption des algorithmes de ML est très répandue. l’apprentissage automatique dans les entreprises b2b.
Les algorithmes d’apprentissage automatique construisent un modèle mathématique basé sur des échantillons de données – appelés “données d’apprentissage” – afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés pour le faire.
L’objectif principal de l’apprentissage automatique est de permettre aux ordinateurs d’apprendre automatiquement sans intervention ou assistance humaine et d’ajuster leurs actions en conséquence.
L ‘apprentissage automatique dans les systèmes de RPA est un type d’intelligence artificielle (A.I.) qui permet aux ordinateurs d’apprendre de leurs expériences passées et de s’améliorer au fil du temps.
Lorsque la ML est intégrée aux systèmes RPA, elle vous aide à identifier les déviations par rapport aux processus typiques basés sur des règles et aux systèmes d’apprentissage automatique. processus basés sur des règles vs. systèmes d’apprentissage automatique en temps réel en traitant les nouvelles données au fur et à mesure qu’elles arrivent.
Cela vous permet de faire des déductions sur ce que ‘se produit sans sans être explicitement programmé pour toutes les situations possibles.
RPA vs. automatisation intelligente : Une comparaison complète
L’essor de la RPA et de l’automatisation intelligente ne montre aucun signe d’arrêt alors que les entreprises du monde entier continuent leur course vers une transformation numérique complète.
Alors que cette tendance se poursuit, nombreux sont ceux qui se demandent quelle est la différence entre l’automatisation des processus robotiques (RPA) et l’automatisation intelligente (A.I.) ?
Alors que vous vous préparez à votre propre transformation, il est important de comprendre les différences entre ces deux technologies puissantes et la façon dont elles peuvent être combinées pour créer une solution unifiée unique qui peut apporter une réelle valeur ajoutée à l’entreprise.
| Automatisation des processus robotiques | Automatisation intelligente grâce à l’apprentissage automatique |
| L’automatisation des processus robotiques (RPA) est une technologie en plein essor qui imite les actions humaines et réduit le besoin de saisie manuelle des données. Elle est conçue pour automatiser les tâches banales et répétitives. | L’automatisation intelligente (I.A.) est un développement technologique plus récent qui combine plusieurs technologies telles que l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle et le traitement du langage naturel afin d’améliorer l’automatisation au-delà de ce que la RPA peut faire.
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| La RPA est purement axée sur l’automatisation des tâches répétitives en imitant la manière dont les humains interagissent avec leur environnement.
| L’automatisation intelligente rassemble les différentes technologies, de la RPA à l’I.A. et à l’apprentissage automatique, avec des capacités plus intelligentes, adaptatives et d’auto-apprentissage.
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| La RPA ne traite généralement que des données structurées et des systèmes basés sur des règles.
| Intelligent Automation peut traiter facilement des données non structurées et des données structurées.
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| La RPA utilise des robots pour remplacer de nombreux processus manuels, mais elle n’a pas la capacité d'”apprendre” par elle-même.
| L’automatisation intelligente peut apprendre de ses interactions avec les données grâce à l’apprentissage automatique ou à des moteurs de règles auto-apprenants.
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| Avec la RPA, certains processus ne pourront pas être exécutés sans intervention humaine, car elle n’a pas la capacité de prendre des décisions par elle-même.
| L’automatisation intelligente a des capacités de prise de décision parce qu’elle peut utiliser des algorithmes d’intelligence artificielle pour identifier des modèles et prendre des décisions intelligentes sur la base de ces modèles. |
| Les activités courantes effectuées par la RPA sont le copier-coller de données d’une application à l’autre, l’ouverture de courriels, l’exécution de calculs dans une base de données. dans feuille excel, etc. | L’automatisation intelligente peut être appliquée à des problèmes complexes qui relèvent de différents secteurs tels que la banque, l’assurance, l’industrie manufacturière, etc. |
Quand utiliser l’automatisation et l’automatisation intelligente ?
Selon une étude de McKinsey, plus de 40 % de toutes les activités de travail dans l’économie mondiale pourraient être automatisées avec la technologie actuelle.
Dans le contexte de la RPA, L’automatisation consiste à utiliser des robots logiciels pour exécuter un ensemble structuré d’instructions.
Par exemple, un robot logiciel peut être conçu pour ouvrir un système ERP, accéder à une transaction spécifique et extraire automatiquement les champs de données requis dans une feuille de calcul Excel.
Le robot s’exécutera autant de fois que nécessaire, mais uniquement dans les limites de sa programmation.
Il existe de nombreux logiciels de ce type Cas d’utilisation de la RPA dans l’I.T. l’industrie.
L’automatisation est fonctionnelle lorsqu’il s’agit de tâches répétitives qui ne sont pas variables.
Supposons que plusieurs processus suivent exactement les mêmes étapes chaque fois qu’ils doivent être exécutés.
Dans ce cas, l’automatisation peut contribuer à améliorer la productivité en permettant aux employés de se concentrer sur d’autres tâches qui nécessitent un jugement humain ou de la créativité.
L’automatisation intelligente (également connue sous le nom d’I.A.) fait franchir une nouvelle étape à la RPA en ajoutant des éléments cognitifs tels que l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) pour automatiser les activités dans différents systèmes.
Cela permet aux robots logiciels d’être plus flexibles et adaptables dans l’interaction avec les données et les applications.
Ils peuvent ainsi effectuer des tâches de haut niveau sans intervention humaine, comme interpréter des informations, prendre des décisions et communiquer avec des personnes.
Les solutions d’automatisation intelligente sont utilisées de préférence pour les processus complexes ou imprévisibles qui pourraient bénéficier de technologies cognitives telles que la reconnaissance vocale ou la reconnaissance d’images.
Vous devriez également envisager de les utiliser lorsque des solutions manuelles sont utilisées pour intégrer différents systèmes qui ne communiquent pas entre eux de manière standard.
Cas d’utilisation de l’automatisation intelligente à l’aide de modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.
L ‘apprentissage automatique et l’apprentissage profond dans la RPA permettent à une organisation d’automatiser des tâches avec intelligence à l’échelle, ce qui se traduit par une productivité accrue pour les tâches répétitives, une réduction du risque d’erreurs, une baisse des coûts et une mise sur le marché rapide de nouveaux produits ou services.
Voici les 5 meilleurs cas pour commencer, quel que soit votre secteur d’activité.
Cas d’utilisation de l’automatisation intelligente #1 : Expérience des employés
Il s’agit de l’un des cas d’utilisation les plus passionnants et les plus innovants, car il est susceptible d’améliorer directement la vie quotidienne de vos employés.
En utilisant l’intelligence artificielle (I.A.) et l’apprentissage automatique (A.M.)l’automatisation intelligente peut aider vos employés à automatiser tout travail fastidieux effectué par plusieurs employés pour de nombreux clients.
Elle peut également être utilisée en coulisses pour identifier les tendances en matière de chiffre d’affaires ou de productivité afin que vous puissiez ajuster vos politiques pour une efficacité maximale afin d’améliorer directement la vie quotidienne de vos employés.
En voici quelques exemples :
- Utiliser des chatbots pour répondre aux questions sur les avantages et la politique de l’entreprise.
- Utiliser l’automatisation intelligente pour automatiser les demandes de congés, les approbations et d’autres processus liés aux systèmes SIRH.
- Automatiser les processus de vérification des antécédents des nouveaux employés
Cas d’utilisation de l’automatisation intelligente #2 : Numérisation et traitement de documents
Les données peuvent être désordonnées et il est essentiel de les présenter dans un format structuré.
Les plateformes d’OCR peuvent résoudre le problème de l’extraction des données non structurées.
Cependant, toute La solution OCRquelle que soit sa précision, n’est bonne que si elle peut relier les données extraites des pixels aux métadonnées existantes afin d’obtenir un système d’enregistrement unique.
Il s’agit d’un cas d’utilisation idéal pour les entreprises qui ont beaucoup de documents papier.
L’automatisation intelligente peut scanner vos documents, les lire, les numériser, les classer par catégories et même les stocker par ordre dans un magasin de données en ligne.
Non seulement vous gagnerez du temps par rapport au traitement manuel des documents, mais l’accès à ces documents sera plus facile que jamais !
Cas d’utilisation de l’automatisation intelligente #3 : Systèmes à source unique de vérité utilisant l’ingénierie des données
L’un des plus grands défis pour les grandes entreprises est de développer des systèmes capables de gérer des quantités massives de données, d’analyser efficacement ces données pour guider la prise de décision.
Les solutions d’automatisation intelligente (A.I.) contribuent à résoudre ce problème en créant un système de “source unique de vérité” à l’aide de techniques avancées d’ingénierie des données.
Ces techniques permettent aux entreprises d’extraire automatiquement toutes les informations pertinentes de sources de données disparates et de les synthétiser en informations exploitables.
Outils de veille stratégique outils de veille stratégique et les solutions I.A. permettent de créer une source unique de vérité à partir de ce qui semblait auparavant être une quantité massive et incontrôlable d’informations, en fournissant rapidement un accès facile à des rapports significatifs et à des indicateurs clés de performance (KPI).
Cas d’utilisation de l’automatisation intelligente #4 : Conformité
Le cas d’utilisation de la conformité dans l’automatisation intelligente consiste à s’assurer que les personnes respectent les politiques et les procédures au sein d’une organisation.
Lorsque ces politiques sont suivies correctement, il y a moins de risques d’actions en justice de la part de parties extérieures qui pourraient intenter un procès parce que leurs droits ont été violés ou que des biens ont été endommagés en raison d’une négligence de la part d’employés travaillant dans les locaux d’une entreprise.
L’automatisation intelligente utilise la technologie de l’intelligence artificielle (IA), telle que les algorithmes d’apprentissage automatique, de sorte que les règles sont appliquées automatiquement sans intervention humaine à chaque étape, ce qui permet d’économiser du temps, de l’argent et des ressources tout en garantissant que tout est fait conformément aux réglementations établies par les organismes de réglementation.
Cas d’utilisation de l’automatisation intelligente n° 5 : Préparation et diffusion de rapports périodiques
La préparation et la diffusion de rapports est une activité critique exécutée par de nombreuses organisations, entreprises et équipes.
Historiquement, cette activité a été traitée manuellement, quelqu’un s’asseyant pour rédiger un document, le joignant à un courrier électronique et l’envoyant.
Cependant, ce processus est source d’erreurs et prend beaucoup de temps, et ne permet pas à l’entreprise de réagir aux conditions actuelles du marché ou à d’autres facteurs.
Grâce à l’automatisation intelligente, il est toutefois possible de compiler des rapports automatiquement et régulièrement.
Par exemple, supposons que vous fassiez partie d’une équipe de marketing qui envoie des rapports hebdomadaires sur l’avancement des efforts de votre entreprise.
Vous pouvez gagner du temps en créant un robot qui recueille automatiquement des données provenant de diverses sources (comme les canaux de médias sociaux) et les combine dans un rapport destiné à vous (ou à votre responsable).
Cela permet non seulement de réduire les erreurs humaines dans la génération des rapports, mais aussi de permettre à votre équipe de réagir rapidement aux changements du marché et de libérer du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée, comme la planification de campagnes ou la participation à des événements de sensibilisation !
Comment calculer le retour sur investissement de l’automatisation ?
La question de haut niveau – automatiser ou non – est assez simple à résoudre.
La question la plus complexe, cependant, est de savoir ce qu’il faut automatiser.
Quelles sont les bonnes tâches à automatiser ?
Quels sont les processus à privilégier en premier lieu ?
Comment s’assurer que votre stratégie d’automatisation est adaptable aux différents domaines et fonctions de l’entreprise ?
Pour répondre à ces questions, les organisations doivent procéder à une évaluation détaillée de leurs processus.
Pour calculer les coûts-avantages de chaque cas d’utilisation de l’automatisation, utilisez la formule suivante :
Cette approche les aidera à déterminer la complexité, la fréquence et le coût de chaque processus et facilitera l’établissement de l’ordre de priorité des tâches à automatiser en premier.
Étude de cas : Comment l’automatisation intelligente a transformé l’évaluation des risques des portefeuilles de prêts
Notre client est l’une des banques les plus importantes d’Asie, avec des actifs totaux de plus de 10 milliards de dollars américains.
La banque s’adresse à un large groupe démographique de clients avec différents produits de crédit – des prêts pour découvert aux produits de prêts aux MPME et aux entreprises.
Il surveille manuellement les limites de crédit pour les comptes à découvert afin de comprendre l’utilisation de l’emprunteur et d’augmenter ou de réduire les limites de crédit en fonction des antécédents de crédit des clients.
Zuci Systems a mis en œuvre sa plateforme d’automatisation intelligente, qui a aidé la banque à prévoir les limites de crédit sur la base d’une évaluation impartiale des risques, a permis un suivi en temps réel des limites d’utilisation du crédit et des dépenses, et a rationalisé et normalisé tous les processus manuels.
Elle a fourni un accès basé sur les rôles à toutes les parties prenantes, leur permettant d’accéder à l’information à tout moment et en tout lieu.
En conséquence, la banque a pu atteindre une transparence totale dans le processus d’approbation des prêts et a constaté une diminution de 7 % des impayés et des approbations de prêts dix fois plus rapides.
Réflexions finales
La RPA n’est pas une nouveauté ; elle existe depuis un certain temps déjà.
Toutefois, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage machine (AM) ont fait passer l’automatisation intelligente au niveau supérieur.
Maintenant que vous avez une idée de ce qu’est la RPA, des avantages qu’elle peut apporter à votre organisation et de la manière dont Zuci Systems peut contribuer à une automatisation intelligente, qu’est-ce qui vous empêche de la mettre en œuvre ?
Si vous avez besoin d’une équipe pour vous aider à mettre en place un cadre et à automatiser vos processus d’entreprise, pensez à Zuci.
Pour plus d’informations sur l’automatisation intelligente, n’hésitez pas à nous contacter.
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