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Apprentissage automatique dans RPA : un guide complet de l’automatisation intelligente

Machine Learning dans RPA Un guide complet de l'automatisation intelligente

Apprentissage automatique dans RPA : un guide complet de l’automatisation intelligente

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 ?

Eh bien, 8 heures économisées par employé, c'est une belle première victoire, mais ce n'est pas tout.

Votre entreprise peut exploiter de nouvelles opportunités de revenus et voir 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 est différente de l'automatisation des processus robotiques et comment identifier le bon cas d'utilisation commerciale pour l'automatisation intelligente ?

Eh bien, ce guide vous guidera à travers tout cela et vous expliquera comment L'apprentissage automatique est utilisé dans la RPA pour la rendre plus intelligente et fournir un aperçu des différences avec d'autres technologies émergentes et des cas d'utilisation métier pour transformer les processus plus anciens et devenir plus efficaces dans vos opérations commerciales quotidiennes.

Dans ce guide, vous aurez un aperçu sur :

Commençons.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique dans la RPA ?

Tout d'abord, comprenons l'apprentissage automatique, puis passons à l' apprentissage automatique dans les systèmes RPA.

L'apprentissage automatique (ML) 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 leçons, puis faire des prédictions sur quelque chose dans le monde. Aujourd'hui, les algorithmes ML exécutent tout, depuis nos moteurs de recherche, nos flux de médias sociaux, nos recommandations en ligne, nos voitures autonomes, nos programmes de reconnaissance vocale et nos outils de traduction linguistique en temps réel. Et il y a une large adoption de l'apprentissage automatique dans les entreprises b2b .

Les algorithmes d'apprentissage automatique construisent un modèle mathématique basé sur des données d'échantillon - appelées "données d'entraînement" - afin de faire des prédictions ou 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 les actions en conséquence.

L'apprentissage automatique dans les systèmes RPA est un type d'intelligence artificielle ( IA ) qui permet aux ordinateurs d'apprendre des expériences passées et de s'améliorer au fil du temps.

Lorsque le ML est intégré aux systèmes RPA, il vous aide à identifier les écarts par rapport aux processus typiques basés sur des règles par rapport aux systèmes d'apprentissage automatique. en temps réel en traitant les nouvelles données à mesure qu'elles arrivent. Cela vous permet de faire des déductions sur ce que' se produit sans être explicitement programmé pour toutes les situations possibles.

RPA vs Intelligent Automation Une comparaison complète

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 de se précipiter vers une transformation numérique complète. Alors que cette tendance se poursuit, beaucoup se demandent : quelle est la différence entre l'automatisation robotique des processus (RPA) et l'automatisation intelligente (IA) ?

Alors que vous vous préparez pour votre propre parcours de transformation, il est important de comprendre d'abord les différences entre ces deux technologies puissantes et comment elles peuvent être combinées pour créer une solution unifiée unique qui peut offrir une réelle valeur commerciale.

Automatisation des processus robotiques Automatisation intelligente à l'aide de l'apprentissage automatique
L'automatisation robotique des processus (RPA) est une technologie en plein essor qui imite les actions humaines et réduit le besoin de saisie manuelle des données. Il est conçu pour automatiser les tâches banales et répétitives.

L'automatisation intelligente (IA) est un développement technologique plus récent qui combine plusieurs technologies telles que l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel pour améliorer l'automatisation au-delà de ce que la RPA peut faire.

La RPA se concentre uniquement sur l'automatisation des tâches répétitives en imitant la façon dont les humains interagissent avec leur environnement.

L'automatisation intelligente rassemble les différentes technologies allant de la RPA à l'IA et à l'apprentissage automatique avec des capacités plus intelligentes, adaptatives et d'auto-apprentissage.

La RPA ne traite généralement que des données structurées et des systèmes basés sur des règles.

L'automatisation intelligente peut gérer facilement des données non structurées ainsi que des données structurées. Et fonctionne très bien avec n'importe quel système.

La RPA utilise des bots 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 via l'apprentissage automatique ou des moteurs de règles d'auto-apprentissage.

Avec RPA, certains processus ne pourront pas être exécutés sans intervention humaine car il n'a pas la capacité de prendre des décisions par lui-même.

L'automatisation intelligente a des capacités de prise de décision car elle peut utiliser des algorithmes d'IA pour identifier des modèles et prendre des décisions intelligentes en fonction de ces modèles.
Les activités courantes effectuées par RPA sont le copier-coller de données d'une application à une autre, l'ouverture d'e-mails, la réalisation de calculs dans une feuille excel , etc. L'automatisation intelligente peut être appliquée à des problèmes complexes qui relèvent de différentes industries comme la banque, l'assurance, la fabrication, 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 cadre de la RPA, l'automatisation se produit lorsque des robots logiciels sont utilisés 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 sur une feuille de calcul Excel. Le robot fonctionnera autant de fois que nécessaire, mais uniquement dans les limites de sa programmation. Il y en a beaucoup comme ça Cas d'utilisation de la RPA dans l'industrie informatique.

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 aider 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'IA) fait progresser la RPA en ajoutant des éléments cognitifs tels que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) pour automatiser les activités sur divers systèmes. Cela permet aux robots logiciels d'être plus flexibles et adaptables dans leur interaction avec les données et les applications. En conséquence, ils peuvent effectuer des tâches de niveau supérieur sans intervention humaine, comme interpréter des informations, prendre des décisions et communiquer avec les gens.

Les solutions d'automatisation intelligentes sont mieux utilisées sur des 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 de contournement 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 en profondeur

L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur dans RPA permettent à une organisation d'automatiser les tâches avec une intelligence à grande échelle, ce qui se traduit par une productivité accrue pour les tâches répétitives, un risque réduit d'erreurs, des coûts réduits et un délai de mise sur le marché rapide pour de nouveaux produits ou services.

Voici les 5 meilleurs cas pour démarrer pour n'importe quelle industrie.

Cas d'utilisation de l'automatisation intelligente à l'aide de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur

Cas d'utilisation de l'automatisation intelligente n° 1 : l'expérience des employés

C'est l'un des cas d'utilisation les plus passionnants et les plus innovants car il a le potentiel d'améliorer directement la vie quotidienne de vos employés. Grâce à l'intelligence artificielle (IA) et à l'apprentissage automatique (ML) , l'automatisation intelligente peut aider vos employés à automatiser tout travail fastidieux effectué par plusieurs employés pour de nombreux clients. Il peut également être utilisé en coulisses pour identifier les tendances de chiffre d'affaires ou de productivité afin que vous puissiez ajuster vos politiques pour une efficacité maximale pour améliorer directement la vie quotidienne de vos employés.

Les exemples comprennent:

  • Utiliser des chatbots pour répondre aux questions sur les avantages et la politique de l'entreprise
  • Utilisation de l'automatisation intelligente pour automatiser les demandes de congés, les approbations et d'autres processus liés aux systèmes SIRH
  • Automatisation des processus de vérification des antécédents des nouvelles recrues

Cas d'utilisation de l'automatisation intelligente n° 2 : numérisation et traitement de documents

Les données peuvent être désordonnées et il est essentiel de les mettre dans un format structuré.

Cependant, les plates-formes OCR peuvent résoudre le problème de l'extraction de données non structurées. Mais, tout La solution OCR , quelle que soit sa précision, n'est bonne que si elle peut lier les données de pixels extraites aux métadonnées existantes pour obtenir un système d'enregistrement unique.

Il s'agit d'un excellent cas d'utilisation pour les entreprises ayant beaucoup de documentation papier. L'automatisation intelligente peut numériser vos documents, les lire, les numériser, les catégoriser et même les stocker dans l'ordre dans un magasin de données en ligne. Non seulement cela vous fera gagner du temps sur le traitement manuel des documents, mais cela rendra également l'accès à ces documents plus facile que jamais !

Cas d'utilisation de l'automatisation intelligente n° 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 d'énormes quantités de données, d'analyser efficacement ces données pour guider la prise de décision. Les solutions d'automatisation intelligente (IA) aident à résoudre ce problème en créant un système de « source unique de vérité » utilisant des 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.

Les outils de business intelligence et les solutions IA basés sur le cloud permettent de créer une source unique de vérité à partir de ce qui semblait auparavant être une quantité incontrôlable d'informations en fournissant rapidement un accès facile à des rapports significatifs et des indicateurs de performance clés (KPI).

Cas d'utilisation de l'automatisation intelligente n° 4 : Conformité

Le cas d'utilisation de la conformité dans l'automatisation intelligente consiste à s'assurer que les personnes suivent les politiques et les procédures au sein d'une organisation. Lorsque ces politiques sont suivies correctement, il y aura moins de risque de poursuites judiciaires de la part de parties extérieures qui pourraient intenter des poursuites parce que leurs droits ont été violés ou des biens endommagés en raison de la négligence des employés travaillant à l'intérieur des installations d'une entreprise. L'automatisation intelligente utilise la technologie de l'intelligence artificielle (IA) telle que les algorithmes d'apprentissage automatique afin que les règles soient appliquées automatiquement sans intervention humaine requise 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 agences 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, cela a été géré manuellement, quelqu'un s'asseyant pour écrire un document, le joignant à un e-mail et l'envoyant. Cependant, ce processus est sujet aux erreurs et prend du temps et ne permet pas à l'entreprise de réagir aux conditions actuelles du marché ou à d'autres facteurs.

Avec une automatisation intelligente, cependant, des rapports peuvent être compilés automatiquement et régulièrement. Par exemple, supposons que vous fassiez partie d'une équipe marketing qui envoie des rapports hebdomadaires sur l'avancement des efforts de votre entreprise. Vous pouvez gagner du temps en créant un bot qui collecte automatiquement des données provenant de diverses sources (comme les canaux de médias sociaux) et les combine dans un rapport pour vous (ou votre responsable). Non seulement cela réduit les erreurs humaines dans la génération de rapports, mais cela permet également à votre équipe de réagir rapidement aux changements du marché et libère 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 ROI des investissements en automatisation ?

La question de haut niveau - automatiser ou non - est assez simple à répondre.

La question la plus complexe, cependant, est de savoir quoi automatiser. Quelles sont les bonnes tâches à automatiser ? Quels processus doivent être prioritaires ? Comment vous assurez-vous que votre stratégie d'automatisation est évolutive pour différents domaines d'activité et fonctions ?

Afin de répondre à ces questions, les organisations doivent procéder à une évaluation détaillée de leurs processus. Pour calculer les avantages en termes de coûts de chaque cas d'utilisation d'automatisation, utilisez la formule suivante :

Cette approche les aidera à déterminer la complexité, la fréquence et le coût de chaque processus et facilitera la hiérarchisation 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 un actif total 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 à découvert aux MPME et aux produits de prêt aux entreprises.

Il surveillait manuellement les limites de crédit des comptes à découvert (OD) pour comprendre l'utilisation de l'emprunteur pour augmenter ou diminuer les limites de crédit en fonction de l'historique de crédit des clients.

Zuci Systems a mis en œuvre sa plate-forme 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 de la limite d'utilisation du crédit et des dépenses, et a rationalisé et standardisé tous les processus manuels. Il a fourni un accès basé sur les rôles à toutes les parties prenantes, leur permettant d'accéder aux informations à tout moment et en tout lieu.

En conséquence, la banque a pu atteindre une transparence de 100 % dans le processus d'approbation des prêts et a constaté une diminution de 7 % des impayés et des approbations de prêts 10 fois plus rapides.

Dernières pensées

La RPA n'est pas une nouveauté ; il existe depuis un certain temps maintenant. Cependant, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) ont donné lieu à une automatisation intelligente au niveau supérieur.

Maintenant que vous avez une idée de ce qu'est la RPA, de ses avantages pour votre organisation et de la manière dont Zuci Systems peut vous aider avec 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 votre processus métier, pensez à Zuci. Pour plus d'informations sur l'automatisation intelligente, n'hésitez pas à nous contacter.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.