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Blog | 22 sept. 2023

Comment la RPA et le machine learning fonctionnent côte à côte

La RPA et le machine learning
Table of Contents

Deux technologies pour une solution d’automatisation intelligente unique

Les entreprises qui utilisent l’automatisation robotisée des processus (RPA) pour automatiser les tâches répétitives sont désormais nombreuses. Néanmoins, l’évolution des technologies d’automatisation cognitive fait que la RPA va au-delà de la simple automatisation des tâches et tend vers un apprentissage et une prise de décision complexes et avancés effectués grâce à l’intelligence artificielle (IA) et au machine learning (ML).

Qu’est-ce qui différencie la RPA du machine learning ?

Dans sa forme la plus élémentaire, la RPA imite les actions humaines pour effectuer des tâches basées sur des règles avec une précision parfaite, et elle le fait bien plus rapidement qu’un collaborateur. Mais les bots RPA, ou « bots logiciels » d’automatisation, n’apprennent pas de leurs actions et ne s’adaptent pas aux changements. Ils effectuent des tâches routinières, telles que des tâches administratives, exactement comme on leur demande de le faire.

Le machine learning (ML) quant à lui implique un processus d’apprentissage. Il imite le comportement d’apprentissage humain pour prendre des décisions et s’adapter si nécessaire. Pour ce faire, les algorithmes de machine learning analysent et apprennent des données, puis font des prédictions sur les comportements futurs, sans intervention humaine.

Un bot RPA peut traiter une facture, mais que se passe-t-il si la personne ayant créé la facture fait une erreur lors de la saisie ? Le machine learning peut détecter l’erreur, en tirer des leçons et, si elle venait à se reproduire, la corriger, améliorant ainsi sans cesse le processus de facturation.

On peut donc dire que si la RPA peut déplacer les pièces d’un jeu d’échecs, le ML peut apprendre à gagner la partie. Ajoutez au mélange un soupçon d’intelligence artificielle (IA) et vous voici face à un grand maître des échecs capable de concevoir de nouvelles stratégies.

En quoi le machine learning est-il différent de l’intelligence artificielle ?

L’IA est souvent comparée à une technologie de « réflexion » et le ML à une technologie « d’apprentissage », mais qu’est-ce que ça signifie exactement ?

L’IA est un ensemble de technologies, notamment le traitement du langage naturel (NLP), le deep learning, les agents virtuels et, vous l’aurez deviné, le machine learning !

L’IA imite la pensée humaine pour effectuer des tâches complexes, comme raisonner et apprendre. Le ML est le composant « apprentissage » de l’IA ; il utilise des algorithmes entraînés sur les données pour prendre des décisions éclairées.

Voici une autre façon de voir les choses : l’IA est le système qui permet de réfléchir et le ML est le résultat de ce qui a été appris. L’IA permet à une machine de simuler l’intelligence humaine et de résoudre des problèmes, tandis que le ML permet à une machine d’apprendre de manière autonome à partir de données connues.

  • IA = Penser
  • ML = Apprendre
  • RPA = Faire

Et l’automatisation intelligente dans tout ça ?

L’automatisation intelligente (AI) combine la gestion des processus métier (BPM), la RPA et l’IA, qui inclut le ML.

IA = BPM + RPA + AI (ML)

Une plateforme d’automatisation intelligente permet aux bots RPA – que nous nommons « travailleurs virtuels » ou « collaborateurs numériques » – d’interagir avec les données et les applications avec davantage de flexibilité et d’adaptabilité. Ces collaborateurs virtuels peuvent effectuer des tâches plus complexes sans intervention humaine. On peut voir cette collaboration comme celle de bots logiciels dotés de capacités évolutives et d’automatisation intelligente,

à l’image de chatbots répondant aux requêtes des clients, automatisant les demandes de congés soumises aux RH ou traitant les tâches de vérification des antécédents des candidats à un poste. L’IA présente des cas d’utilisation dans divers secteurs et peut aider à rationaliser les flux de travail et les processus métier de bout en bout.

Comment le machine learning et la RPA fonctionnent-ils ensemble ?

Le ML se superpose à la RPA pour accélérer ses capacités d’automatisation, boostant l’efficacité et se traduisant par des économies de coûts pour vos processus métier.

Pour en savoir plus sur les logiciels d’automatisation et comment vous pouvez les appliquer à vos processus, c’est par là !

Exemples de machine learning combiné à la RPA

En ajoutant des algorithmes de ML à la RPA, vous pouvez étendre les capacités de vos collaborateurs virtuels. Non seulement, ils continueront de s’occuper de vos tâches administratives chronophages mais ils relèveront le défi de gérer vos processus plus complexes. Voici quelques cas d’utilisation de ce que ce génie de l’automatisation peut faire :

Extraction et traitement des données :

    • Les bots RPA peuvent extraire des données de sources structurées : bases de données, feuilles de calcul, formulaires en ligne...
    • Les modèles de ML peuvent aider au traitement et à la structuration des données dans un format lisible par ordinateur.

    Prise de décision :

    • Les bots RPA sont basés sur des règles, ce qui signifie qu’ils suivent des instructions prédéfinies.
    • Avec l’ajout du ML, les données historiques sont analysées et classées afin que vos bots RPA puissent prendre des décisions dans le cadre d’un processus basé sur ces prédictions de ML.

    Automatisation des tâches :

    • La RPA est conçue pour automatiser les tâches répétitives, mais elle peine à gérer les tâches impliquant des données non structurées ou des décisions complexes.
    • Le ML vient en aide à la RPA en gérant des tâches complexes. Par exemple, le ML peut classer et hiérarchiser les e-mails entrants avant que les RPA ne prennent le relais en les acheminant vers le service pertinent ou en prenant les mesures appropriées définies au préalable.

    Optimisation des processus :

    • La RPA peut automatiser les processus existants, mais si le processus contient des goulets d’étranglement ou des inefficacités, les bots RPA ne peuvent pas résoudre ce problème à eux seuls.
    • En analysant les données historiques et les mesures de performances, les modèles de ML peuvent identifier les goulets d’étranglement, suggérer des améliorations et ajuster le comportement des bots RPA afin d’optimiser l’efficacité. L’exploration des processus et l’exploration des tâches peuvent également contribuer à améliorer l’efficacité des processus en analysant ceux-ci pour identifier les opportunités d’automatisation.

    Service client :

    • Un bot RPA peut traiter les requêtes clients.
    • Le ML ajoute l’analyse des ressentis et le traitement du langage naturel (NLP) pour déterminer si le client est satisfait ou mécontent et informer l’agent du service client si nécessaire.

    Détection de la fraude :

    • Les bots RPA peuvent être programmés pour déclencher des mesures correctives immédiates ou envoyer des alertes lorsque des anomalies sont détectées.
    • Le ML peut faciliter la gestion des risques en analysant les tendances et en identifiant les anomalies en temps réel, puis en signalant les activités frauduleuses potentielles aux fins de leur examen.

    Précision accrue :

    • Les bots RPA peuvent produire automatiquement des rapports de gestion mensuels, éliminant les erreurs humaines causées par une saisie manuelle des données.
    • Le ML peut accélérer le traitement des données et signaler toute incohérence.

    Il ressort clairement de ces exemples que la RPA et le ML sont tous deux des technologies utiles et qu’ils fonctionnent mieux ensemble. Isolément, la RPA et le ML peuvent remplir certaines fonctions ; ensemble, ils peuvent décupler le potentiel de l’automatisation pour votre entreprise, que vous travailliez dans le secteur de la finance, de la santé, des assurances ou de la production manufacturière.

    Comment puis-je utiliser ces technologies ?

    La RPA existe depuis un certain temps, et l’IA lui a permis d’évoluer pour devenir une solution d’automatisation intelligente que vous pouvez mettre à profit dans vos processus métier. Si vous cherchez à optimiser vos processus, l’IA et la RPA sont le combo idéal.

    Comment puis-je utiliser le ML dans mon entreprise ?

    SS&C | Blue Prism® Decision permet aux développeurs de processus d’intégrer à leur personnel des décisions basées sur le ML et de créer des modèles de ML en quelques minutes grâce au machine learning automatisé (autoML). Decision automatise les décisions imitant la logique humaine, avec un minimum d’effort et d’expertise, en fournissant des journaux d’audit détaillés pour expliquer comment une décision a été prise.

    Par exemple, Decision peut rationaliser un processus d’ouverture de compte bancaire en réduisant le nombre d’étapes prises par un collaborateur virtuel, là où un collaborateur humain devrait déterminer dans quel pays le client souhaite ouvrir le compte, s’il est un résident du pays en question, s’il a l’âge requis, s’il est déjà titulaire d’un compte, etc. Decision s’occupe de tout cela, facilitant la prise de décisions éclairées le plus tôt possible.

    Comment déployer une main-d’œuvre virtuelle ?

    SS&C | Blue Prism® Enterprise dispose de tout ce dont vous avez besoin pour créer une main-d’œuvre virtuelle à la hauteur de votre entreprise. Il s’agit d’une plateforme sécurisée et évolutive pour développer des automatisations de processus et exécuter, gérer et orchestrer votre main-d’œuvre numérique.

    Enterprise comprend votre main-d’œuvre virtuelle, notre studio de conception (Design Studio) et un centre de contrôle (Control Room). Votre main-d’œuvre virtuelle est constituée de bots logiciels autonomes, augmentés de capacités d’IA et de ML, qui imitent et apprennent les processus métier. Design Studio est un générateur d’automatisation par glisser-déposer sans code avec des « objets » réutilisables qui facilitent la réutilisation et la mise à l’échelle des automatisations de processus dans toute l’entreprise. Control Room est l’endroit où vous attribuez des processus à vos travailleurs virtuels et adaptez les tâches à la demande. Ce centre de contrôle vous offre également une transparence en temps réel sur vos compétences en matière de processus.

    Le potentiel de l’automatisation

    Comme nous l’avons vu dans ce blog, l’automatisation présente un potentiel considérable dans divers secteurs et processus métier. Elle vous fait gagner du temps et permet à votre organisation de réaliser des économies, boostant l’efficacité et la productivité.

    Vous souhaitez transformer votre entreprise avec le numérique et l’automatisation ? Contactez un expert SS&C Blue Prism dès aujourd’hui !

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