L’automatisation des processus métier a longtemps reposé sur le Robotic Process Automation (RPA), une technologie qui a fait ses preuves pour les tâches répétitives et structurées. Cependant, le RPA traditionnel atteint rapidement ses limites dès que les processus impliquent des données non structurées ou nécessitent une prise de décision plus avancée. C’est là que l’IA entre en jeu, transformant le RPA en une solution d’automatisation intelligente, ou « AI over RPA ».

Pourquoi AI over RPA ?

L’intérêt de combiner l’IA avec le RPA n’est plus à prouver dans l’écosystème de l’automatisation. Une étude de Gartner prédit que d’ici 2024, 60 % des organisations qui ont mis en place des initiatives de RPA auront intégré des technologies d’IA pour les rendre plus performantes. En effet, alors que le RPA classique ne peut automatiser que des tâches basées sur des règles strictes, l’ajout de l’IA permet de traiter des processus complexes et de gérer des données non structurées. Selon une autre enquête menée par Deloitte, l’automatisation intelligente, combinant RPA et IA, pourrait permettre aux entreprises de réduire leurs coûts d’exploitation de 20 à 25 % dans les trois prochaines années.

Une flexibilité accrue pour des données complexes

Là où le RPA seul se limite à exécuter des tâches prédéfinies basées sur des règles, l’IA permet d’interpréter et d’analyser des données non structurées, comme des images, du texte ou même des vidéos. Par exemple, avec des technologies d’IA telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur, le RPA devient capable de traiter des documents, d’extraire des informations utiles et de répondre à des requêtes avec une compréhension contextuelle. Cela représente un gain de temps considérable dans des secteurs comme la banque et l’assurance, où les documents complexes, tels que les formulaires et les réclamations, sont courants.

Des décisions en temps réel et un apprentissage continu

En intégrant des modèles d’apprentissage automatique, AI over RPA permet aux entreprises de prendre des décisions basées sur des analyses en temps réel. Par exemple, dans un contexte de service client, un chatbot piloté par AI over RPA peut analyser le profil d’un client et adapter ses réponses en fonction de l’historique des interactions. Cette capacité de personnalisation permet de fournir un service plus précis et de mieux satisfaire les attentes des clients.

AI over RPA ne se contente pas d’exécuter les tâches, mais il apprend et s’améliore au fil du temps. Grâce aux données recueillies, les algorithmes de machine learning affinent leurs analyses et deviennent de plus en plus performants, offrant une automatisation de plus en plus intelligente. Selon une étude d’IDC, les entreprises ayant adopté AI over RPA ont pu augmenter leur productivité de 32 % en moyenne grâce à l’automatisation adaptative et intelligente.

Les bénéfices pour les entreprises

Pour les entreprises, cette approche hybride apporte plusieurs avantages stratégiques :

• Flexibilité accrue : Là où le RPA classique nécessitait une reconfiguration manuelle pour chaque changement de processus, AI over RPA s’adapte automatiquement aux nouveaux types de données et aux exigences en évolution.
• Réduction des coûts et des erreurs : L’automatisation intelligente réduit non seulement les coûts en optimisant les ressources, mais elle diminue aussi les risques d’erreurs humaines dans les processus critiques.
• Amélioration de l’expérience client : Avec l’IA, le RPA peut fournir des réponses plus pertinentes et personnalisées, améliorant ainsi l’engagement et la satisfaction client. Selon Forrester, les entreprises qui investissent dans AI over RPA constatent une amélioration de 15 à 25 % de la satisfaction client en moyenne.

Quels outils choisir pour l’implémentation d’AI over RPA ?

Lorsqu’il s’agit de choisir des solutions d’AI over RPA, plusieurs acteurs dominent le marché avec des offres intégrant à la fois RPA et IA. Parmi les leaders, UiPath propose une plateforme robuste et évolutive avec des fonctionnalités d’automatisation intelligentes, notamment le traitement du langage naturel et l’analyse de documents. Elle permet aux entreprises de combiner facilement les robots RPA et les algorithmes d’IA, offrant une excellente flexibilité pour automatiser des processus complexes.

Automation Anywhere est une autre solution de premier plan, particulièrement appréciée pour son architecture cloud-native et ses fonctionnalités d’apprentissage automatique intégrées. Cette plateforme fournit des outils spécifiques pour traiter les données non structurées, tout en simplifiant l’analyse des workflows et la prise de décision en temps réel.

SS&C Blue Prism, initialement positionnée sur le RPA classique, a évolué pour intégrer l’intelligence artificielle et le machine learning dans son offre. Sa plateforme « Connected-RPA » permet de créer des chaînes de travail intelligentes et est particulièrement appréciée des grandes entreprises pour sa sécurité et sa scalabilité.

En dehors ces solutions, d’autres acteurs ont également des outils intéressants. Microsoft Power Automate, par exemple, offre une intégration fluide avec l’écosystème Microsoft et se distingue par sa capacité à traiter des tâches d’automatisation intelligentes via Azure AI et ses modèles de machine learning. Pour les entreprises déjà engagées dans l’environnement Microsoft, Power Automate peut être une option intéressante en termes de coûts et de synergies.

Enfin, IBM Watson Orchestrate est une solution qui gagne en popularité, notamment pour les projets nécessitant une IA avancée pour l’analyse de données non structurées. En s’appuyant sur l’écosystème IBM Watson, cette plateforme permet aux entreprises d’automatiser des processus complexes nécessitant des capacités analytiques poussées.

L’avenir de l’automatisation passe par AI over RPA !

AI over RPA représente l’avenir de l’automatisation intelligente en entreprise. Il permet non seulement de surmonter les limites du RPA traditionnel, mais aussi de fournir une solution agile, évolutive et capable de répondre aux besoins des organisations modernes. Dans un monde où la gestion des données et l’efficacité opérationnelle sont des priorités, AI over RPA s’impose comme un levier de compétitivité majeur pour les entreprises qui souhaitent rester à la pointe de l’innovation.

Sources :

1. Gartner – « 60% of Organizations Will Supplement RPA with AI Capabilities by 2024 »
2. Deloitte – « Global RPA Survey: Unlocking the potential of automation »
3. IDC – « The Impact of AI and Machine Learning on Business Productivity »
4. Forrester – « How AI-Driven RPA Enhances Customer Experience »