La RPA est-elle une solution transitoire vers l’automatisation intelligente ?
L’automation intelligente (AI) est le fruit de la fusion entre la technologie logicielle de la RPA (Robotic Process Automation) et l’intelligence artificielle.
Qu’est-ce que l’automatisation intelligente ?
L’automatisation intelligente ou Intelligent Process Automation (IPA) en anglais désigne l’ensemble des procédés d’automatisation des processus tels que la RPA (Robotic Process Automation), allié aux technologies d’intelligence artificielle.
Les solutions d’automatisation intelligente s’appuient sur les technologies cognitives. Elles visent à se rapprocher le plus possible du raisonnement humain.
En résumé : IPA (Intelligent Process Automation) = RPA (Robotic Process Automation) + IA (intelligence artificielle).
Les technologies de RPA appartiennent à différentes catégories : RPA traditionnelle et RPA cognitive.
RPA traditionnelle : robots assistés et non assistés
La RPA traditionnelle avec les robots assistés (attended automation) et les robots non assistés (unattended automation) permet déjà une automatisation partielle ou totale de certaines tâches manuelles et répétitives. Les actions prises en charge par les robots de RPA traditionnelle sont simples et ne requièrent pas d’attention particulière ou de capacité d’analyse complexe. Les robots logiciels sont configurés pour suivre des règles prédéfinies et ne prennent aucune “décision”.
RPA cognitive : l’apport de intelligence artificielle
La RPA cognitive combine les aspects de la RPA traditionnelle associée aux méthodes d’intelligence artificielle. Les possibilités d’automatisation sont démultipliées et les robots d’intelligence artificielle ont des capacités plus importantes sur les processus complexes. Ils sont capables de traiter les données non structurées (images, emails, audios, vidéos, textes etc.).
Les outils de l’automatisation intelligente
Le Machine Learning
Les technologies d’intelligence artificielle tentent d’imiter les circuits de la pensée humaine via des machines. L’apprentissage automatique ou Machine Learning en anglais est employé dans les procédés d’automatisation des processus. La machine est conçue pour apprendre de sa propre expérience et nécessite une programmation préalable réduite. L’apprentissage automatique s’exerce en autonomie en analysant des flux de données. Les algorithmes de Machine Learning s’appuient sur la reconnaissance de patterns au sein de grands volumes de données afin de produire des analyses prédictives proches du raisonnement humain.
L’OCR (Reconnaissance Optique de Caractères)
La Reconnaissance Optique des Caractères ou Optical Character Recognition (OCR) en anglais désigne une technologie logicielle permettant la conversion d’un document textuel en document numérique pour le traitement d’une facture par exemple. Le logiciel permet également la reconnaissance des images, qui sont des données non structurées.
L’ICR (Intelligence Character recognition)
La Reconnaissance Intelligente de Caractères ou Intelligence Character recognition (ICR) est une technologie proche de celle de l’OCR. On pourrait la considérer comme sa version améliorée. En effet, tout comme la Reconnaissance Optique de Caractères, l’ICR permet de numériser un document textuel de façon “intelligente” mais reconnaît également les caractères manuscrits à l’aide d’algorithmes de Machine Learning.
La reconnaissance vocale
La reconnaissance vocale consiste en la capacité, pour le logiciel, à reconnaître les éléments du langage oral et à les transformer en contenu lisible pour une machine.
La reconnaissance vocale est utilisée dans le cadre de l’automatisation de tâches répétitives sous formes de commandes vocales. Un outil de script est intégré permettant d’effectuer des demandes.
Le traitement naturel du langage (NLP)
Le Traitement Naturel du Langage, Traitement Numérique du Langage, ou Natural Language Processing (NLP) en anglais est une technique d’intelligence artificielle développée dans le but d’imiter et de comprendre le langage humain. Le logiciel est capable d’analyser le sens de mots, de phrases ou de discours. Le NLP s’appuie sur le Deep Learning.
Vers l’hyper-automatisation ?
L’hyper-automatisation peut se définir comme étant l’ensemble des procédés et technologies visant à automatiser les processus de façon “intelligente”. Elle comprend les outils de l’automatisation intelligente (AI) via les technologies d’intelligence artificielle (Machine Learning, OCR, NLP etc.) mais aussi la technologie du RPA. L’automatisation intelligente (RPA + IA) est une amorce de l’hyper-automatisation comme nouvelle étape de la transformation digitale.
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Crédit image : Anya Perelpekina – Dribbble