Qu'est-ce que l'automatisation par l'IA ?

Les collaborateurs humains étant fortement sollicités, l'adoption généralisée de l'intelligence artificielle (IA) est une conséquence logique. L'IA et l'automatisation intelligente ont révolutionné le monde du travail. Elles aident les personnes – et les entreprises pour lesquelles elles travaillent – à rationaliser des flux de travail complexes, avec rapidité et précision.

Grâce à l'automatisation par l'IA, les entreprises peuvent simplifier leurs processus et obtenir davantage de résultats en exécutant automatiquement des séries d'actions.

Ce que nous allons aborder :

• Qu'est-ce que l'automatisation par l'IA ?
• Comment fonctionne l'automatisation par l'IA ?
• Différences entre l'automatisation par l'IA et les autres formes d'automatisation
• Principaux avantages de l'automatisation par l'IA
• Exemples d'automatisation par l'IA dans différents secteurs d'activité
• Défis et préoccupations en matière d'automatisation par l'IA
• L'avenir de l'automatisation par l'IA

L'automatisation par l'IA permet de traiter les tâches répétitives et chronophages dans le but de rationaliser un flux de travail donné. En utilisant l'automatisation intelligente de cette manière, les entreprises peuvent réduire leurs coûts et accroître leur efficacité. Elle permet également aux talents humains de consacrer leur temps à des missions stratégiques plutôt qu'à des tâches plus fastidieuses.

Les êtres humains ont une capacité complexe à prendre des décisions. Aujourd'hui, les machines et les ordinateurs peuvent imiter cette capacité humaine en combinant l'IA et l'automatisation. Contrairement à l'automatisation traditionnelle, qui suit un ensemble statique de règles afin d'effectuer un travail de manière répétitive, l'automatisation par l'IA est évolutive. Les agents IA ont la capacité d'analyser de manière autonome des résultats et des données, puis d'adapter des processus automatisés pour tenter d'obtenir des résultats plus pertinents.

L'automatisation par l'IA utilise à la fois l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP). Ce dernier est capable de comprendre le langage humain et d'y répondre, d'analyser de vastes jeux de données et de prendre des décisions intelligentes. L'apprentissage automatique (« Machine Learning » ou « ML » en anglais) donne à l'IA la capacité d'analyser des données, puis de reconnaître et de prédire des patterns afin de prendre des décisions basées sur des données historiques.

L'introduction de grands modèles de langage (« Large Language Model » ou « LLM » en anglais) a considérablement amélioré ces techniques. De même, l'ajout de l'IA générative offre aux systèmes d'IA de multiples possibilités de créer, en plus de prédire et d'analyser.

Un exemple concret d'IA et d'automatisation pourrait être celui d'un client qui pose une question à un agent virtuel sur le site web d'une entreprise. Avec l'automatisation traditionnelle, un chatbot donnerait une réponse préprogrammée, tandis qu'un modèle d'automatisation par l'IA offrirait une résolution plus complète. Étant donné qu'un modèle d'automatisation par l'IA est un agent IA qui a été entraîné à analyser le langage afin d'évaluer la nature du problème, il est capable de proposer une solution plus pertinente.

Vous souhaitez interagir avec un agent IA ? Vous pouvez en faire l'expérience au bas de cette page, dans la boîte de dialogue alimentée par Agentforce de Salesforce.

(retour au sommaire)

Aujourd'hui, l'automatisation par l'IA fonctionne en combinant des techniques d'intelligence artificielle avec des processus d'automatisation afin d'effectuer des tâches et de prendre des décisions pratiques, de manière similaire à un être humain. Ce processus s'appuie sur des algorithmes qui guident la prise de décision et les actions liées à l'automatisation par l'IA. Les algorithmes consistent en des ensembles de règles et de calculs qui aident les systèmes d'IA à analyser les données, à apprendre des modèles et à prendre des décisions de manière autonome.

L'automatisation par l'IA a commencé avec la Robotic Process Automation (RPA). Ces robots, qui sont encore utilisés aujourd'hui, effectuent des tâches répétitives en se basant sur des règles et sans nécessiter d'analyse approfondie. Il peut s'agir, par exemple, de remplir des formulaires à partir de données existantes ou d'envoyer des réponses automatisées par e-mail. Avec l'évolution de l'IA, les capacités de l'automatisation ont progressé jusqu'à parvenir à couvrir les processus de bout en bout, la connexion des systèmes et la coordination des tâches.

Le processus d'automatisation par l'IA commence par la collecte de données pertinentes pour la tâche. Ces données peuvent provenir de sources structurées, telles que des bases de données, ou de sources non structurées, telles que des documents textuels, des images et des fichiers audio. L'IA supprime les données non pertinentes ou erronées, puis convertit les données brutes dans un nouveau format, par exemple des données tabulaires pour les algorithmes de ML ou du texte tokenisé pour le NLP.

Une fois les données préparées, elles sont utilisées pour entraîner un modèle d'IA. Il existe trois types d'apprentissage automatique :

• L'apprentissage supervisé : des données étiquetées sont utilisées pour entraîner le modèle. En d'autres termes, chaque entrée du jeu de données d'apprentissage est associée à une sortie connue. C'est ce qui s'applique, par exemple, dans le cadre du filtrage des e-mails indésirables, où les e-mails sont marqués soit comme « spam », soit comme « non spam ».
• L'apprentissage non supervisé : des données sans résultats étiquetés constituent la base de l'entraînement. Le modèle d'IA identifie de lui-même les patterns, les structures et les relations au sein des données. La segmentation de la clientèle dans le domaine du marketing est un bon exemple d'apprentissage non supervisé, puisque les données des clients sont analysées sans aucune étiquette prédéfinie.
• L'apprentissage par renforcement : un modèle d'IA apprend en interagissant avec un environnement et en recevant un retour d'information sous forme de récompenses ou de pénalités en fonction de ses actions. Il peut s'agir, par exemple, d'une voiture autonome qui apprend à conduire.

Une fois entraîné, le modèle d'IA est déployé dans un système d'automatisation de flux de travail :

• Moteur d'inférence : le modèle fait des prédictions en temps réel sur la base des données entrantes. On peut prendre comme exemple l'utilisation de l'IA conversationnelle, un modèle de support client qui peut instantanément identifier l'intention derrière la question d'un client.
• Prise de décisions : les prédictions guident ensuite les étapes suivantes du flux de travail. Par exemple, si un système d'IA détecte une transaction potentiellement frauduleuse, il peut la bloquer automatiquement et signaler le problème auprès d'un agent humain qui mènera l'enquête.

Les humains continuent à jouer un rôle important dans l'automatisation par l'IA. Dans le processus de feedback humain, des personnes examinent les prédictions de l'IA et apportent manuellement les corrections nécessaires. Ces corrections sont ensuite transmises à l'IA, ce qui améliore encore sa précision. Grâce à l'apprentissage autonome, l'IA acquiert continuellement des connaissances à partir de nouvelles données, ce qui lui permet de s'améliorer au fil du temps.

(retour au sommaire)

Il existe des différences significatives entre l'automatisation alimentée par l'IA et l'automatisation plus traditionnelle. L'automatisation pilotée par l'IA peut prendre en charge des tâches plus complexes. Tandis que l'automatisation traditionnelle est utile pour les tâches répétitives basées sur des règles dans des environnements stables, l'automatisation par l'IA est davantage adaptée aux tâches dynamiques et riches en données qui nécessitent une prise de décision.

Au lieu de s'appuyer sur des mots-clés spécifiques comme le ferait un chatbot, l'automatisation par l'IA utilise le ML et le NLP pour entraîner des modèles basés sur les données historiques de clients. Il interprète le sens et le contexte du texte, et comprend les différentes phrases et expressions grâce à l'apprentissage automatique et au traitement du langage naturel. À titre d'exemple, un agent IA peut scanner le texte suivant formulé par un client : « Je ne sais pas comment effectuer un paiement sur l'application », puis utiliser son apprentissage basé sur des modèles pour offrir une réponse appropriée et semblable à celle d'un être humain.

L'automatisation par l'IA peut même hiérarchiser les tickets en fonction de l'urgence détectée par l'analyse des sentiments. Les systèmes RPA n'y parviennent pas aussi efficacement.

(retour au sommaire)

L'automatisation basée sur ​​l'IA offre des avantages significatifs par rapport à l'automatisation traditionnelle. Elle rationalise les tâches répétitives, réduit les erreurs humaines et accélère les processus. Le temps gagné grâce à l'IA et à l'automatisation permet aux collaborateurs de se concentrer sur les missions stratégiques à fort impact qui stimulent la croissance. Plus rapide et plus intelligente, l'automatisation par l'IA aide les entreprises à être plus efficaces, à économiser de l'argent et à rester compétitives.

En voici quelques exemples :

• Évolutivité : grâce à l'apprentissage automatique et au cloud computing, l'automatisation alimentée par l'IA peut évoluer et s'adapter à l'augmentation des données et des requêtes.
• Vitesse : les agents autonomes pilotés par l'IA offrent des temps de réponse plus rapides dans les interactions avec les clients.
• Précision : les systèmes d'IA excellent dans les tâches demandant de la précision, en particulier dans la saisie de données, le contrôle de la qualité et la reconnaissance d'images.
• Tâches complexes : l'IA peut prendre en charge des tâches complexes qui nécessitent une prise de décision en temps réel et la reconnaissance de patterns.

(retour au sommaire)

Le gain de temps, l'accroissement de l'efficacité et la réduction des coûts sont quelques-unes des raisons pour lesquelles l'automatisation par l'IA a révolutionné la quasi-totalité des secteurs d'activité. On estime que les employés consacrent 41 % de leur temps à des tâches répétitives et à faible impact, et 65 % des employés de bureau pensent que l'IA générative leur permettra de gagner du temps et de se dédier à des tâches plus stratégiques, selon le rapport Salesforce sur les tendances de l'IA pour les CRM.

Voici quelques-uns des secteurs d'activité où l'automatisation par l'IA a déjà eu un impact fort :

L'IA dans l'industrie automobile utilise les données des véhicules et des conducteurs pour offrir des services novateurs et attractifs aux clients. Les constructeurs et les concessionnaires automobiles peuvent tirer parti de solutions d'IA adaptées à leur contexte commercial. Tout cela signifie que l'industrie automobile peut évoluer plus rapidement et mieux servir son client final : le conducteur.

Que ce soit pour les contribuables, les prestataires ou les organismes de santé publique, l'IA présente un potentiel énorme dans le domaine des soins de santé. L'IA dans le secteur des soins de santé peut rapidement réduire les frais administratifs liés notamment à la facturation et à la planification, ce qui permet aux prestataires de soins de santé de consacrer plus de temps aux patients. En réunissant en un même endroit les données contextualisées sur les patients et des informations sur leur état de santé, l'IA peut aider les prestataires de soins de santé à détecter avec plus de précision les maladies à un stade précoce et à suggérer des mesures préventives.

L'IA dans l'industrie manufacturière peut aider à contrôler les dépenses en recherchant les variations de coûts dans les contrats complexes, en améliorant l'efficacité et en réduisant les coûts de main-d'œuvre. L'automatisation par l'IA peut également contribuer au développement commercial en unifiant les interactions avec les clients sur les canaux numériques et physiques, ainsi qu'en générant des recommandations commerciales basées sur des données historiques. De plus, elle peut analyser les données de machines pour éviter des réparations coûteuses, utiliser la reconnaissance d'images pour détecter les défauts de produits et d'équipements, et garantir la sécurité en confiant les tâches les plus dangereuses à des robots alimentés par l'IA.

Si l'automatisation par l'IA peut transformer les entreprises, elle n'est pas non plus une solution miracle. Au fur et à mesure que l'automatisation intelligente progresse, les préoccupations éthiques prennent elles aussi de l'ampleur. L'évolution des compétences nécessaires pour travailler avec l'IA, le manque de transparence des résultats obtenus grâce à l'IA et les atteintes à la vie privée sont autant de questions épineuses qu'il convient d'aborder avec prudence.

À ce sujet, les entreprises peuvent être proactives en se renseignant sur les avantages et inconvénients de l'IA ainsi que sur ses limites, mais aussi en adoptant des pratiques responsables, équitables et inclusives.

Examinons de plus près certains de ces défis :

• Qualité des données : des données incohérentes, incomplètes ou obsolètes peuvent compromettre les performances et la fiabilité des systèmes d'IA.
• Intégration avec les systèmes existants : de nombreuses entreprises disposent de systèmes qui ne sont pas compatibles avec les plates-formes pilotées par l'IA.
• Biais d'algorithme : les systèmes d'IA peuvent reproduire par inadvertance les biais présents dans les données d'entraînement, ce qui conduit à des résultats partiaux ou erronés.
• Coûts : le développement et le déploiement de solutions d'automatisation par l'IA peuvent être coûteux, en particulier pour les petites entreprises.

(retour au sommaire)

Les agents IA autonomes ont révolutionné la gestion de la relation client (CRM) et facilité la vie des personnes qui travaillent dans le secteur du service client, de la vente, du marketing et du commerce. Les chefs d'entreprise qui utilisent l'IA en constatent clairement les avantages : 90 % déclarent réaliser des économies de coûts et de temps selon le rapport Salesforce « Focus sur le service client ».

Les agents IA peuvent se charger d'un grand nombre de tâches et notamment répondre aux demandes de service client, qualifier les leads et optimiser les campagnes marketing. Ils peuvent également être déployés rapidement, sans les contraintes et les coûts liés à l'entraînement de modèles d'IA. Ces agents IA autonomes peuvent travailler 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, et les entreprises peuvent faire évoluer cette main-d'œuvre virtuelle à la demande en quelques clics.

L'avenir de l'automatisation par l'IA promet des avancées encore plus importantes. Les systèmes d'IA sont de plus en plus capables de gérer des tâches qui requièrent de la perception, du raisonnement et même la résolution de problèmes complexes, des capacités que l'on pensait alors propres à l'être humain.

L'intelligence artificielle générale (« Artificial General Intelligence » ou « AGI » en anglais) est une technologie en cours de développement. Elle sera capable de comprendre, de raisonner, de planifier et de mettre en œuvre des connaissances. Elle pourrait également devenir capable de transférer les connaissances qu'elle a acquises d'un domaine à l'autre, voire d'être aussi performante qu'une expertise humaine. L'AGI pourrait même être en mesure de se doter d'une capacité d'action.

Bien qu'il est inévitable que les professions évoluent, les êtres humains verront s'ouvrir devant eux de nouvelles opportunités plus créatives, plus stratégiques et plus spécialisées. Au lieu d'être en concurrence avec ces puissants modèles d'IA, les collaborateurs humains les guideront afin d'éviter tout résultat indésirable.

(retour au sommaire)

Un avenir où les humains utiliseront les machines pour travailler plus intelligemment plutôt que plus durement est sur le point de devenir réalité. L'automatisation par l'IA va remodeler les secteurs d'activité à l'échelle mondiale. En effet, elle est de plus en plus adaptée à davantage de situations professionnelles, offre plus d'efficacité et aide les entreprises à résoudre davantage de défis grâce à l'aide d'agents IA.