Non classé

Définition intelligent process automation (IPA)

Définition intelligent process automation (IPA)

L’Intelligent process automation (IPA) est une combinaison de technologies utilisées pour gérer et automatiser les processus numériques. L’IPA doit permettre d’accroître l’efficacité opérationnelle, la performance des travailleurs et l’efficacité des réponses aux clients. Elle devrait également réduire les risques opérationnels, dans le but de créer un environnement opérationnel efficace.

L’IPA est conçu pour aider les travailleurs humains en effectuant des tâches manuelles, répétitives et de routine qui étaient auparavant effectuées par des humains. Les technologies combinées dans l’IPA comprennent la robotic Process Automation (Robotic Process Automation), l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage machine et l’automatisation numérique des processus (DPA). Grâce à ces technologies, en particulier l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine, un outil IPA doit pouvoir apprendre à ajuster et à améliorer le déroulement du processus afin de créer un processus intelligent. Il devrait pouvoir apprendre et s’améliorer au fil du temps.

L’IPA est important pour automatiser des portions plus nombreuses et plus importantes des emplois des entreprises. L’IPA permet aux utilisateurs de développer plus rapidement et plus facilement leurs cas d’utilisation de l’automatisation et d’effectuer des tâches plus sophistiquées, comme la détection automatique d’objets sur un écran ou l’utilisation de technologies comme le traitement du langage naturel (NLP).

Qu’est-ce que l’IAP ?

Pour comprendre ce qu’est l’IPA et ce qu’elle peut faire, il faut d’abord savoir quelles sont les technologies utilisées pour la rendre possible. Ces technologies comprennent la Robotic Process Automation, l’IA, l’apprentissage machine et la DPA.

L’IA est la simulation des processus de l’intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques. L’IA peut être utilisée pour analyser des données plus rapidement que les humains ne pourraient le faire, tout en reconnaissant des modèles et en tirant des enseignements des choix passés.

L’apprentissage machine est un type d’IA qui permet aux applications logicielles de devenir plus précises dans la prévision des résultats. Les algorithmes d’apprentissage machine peuvent utiliser des données historiques comme entrée pour prédire de nouvelles valeurs de sortie.

Robotic Process Automation est un outil logiciel d’automatisation qui peut aider à automatiser des tâches. Il peut exécuter des tâches basées sur des règles et comprend généralement l’IA et l’apprentissage automatique. En règle générale, la Robotic Process Automation est utilisée pour réduire les tâches à forte intensité de main-d’œuvre.

Le DPA est un logiciel utilisé pour automatiser des tâches dans le but de compléter et d’optimiser un flux de travail. La DPA se concentre sur l’automatisation, ou l’automatisation partielle, des tâches impliquées dans les pratiques commerciales qui nécessitent généralement une interaction humaine.

D’autres technologies présentes dans les outils IPA peuvent également inclure des outils pour la PNL ou l’utilisation d’agents cognitifs. En combinant toutes ces technologies, une entreprise peut automatiser des tâches à forte intensité de main-d’œuvre, tout en restant quelque peu adaptable au changement.

Robotic Process Automation vs. IPA : Quelle est la différence ?

L’Intelligent process automation et la Robotic Process Automation sont des processus similaires ; cependant, l’IPA peut couvrir un champ d’application plus large que la Robotic Process Automation. La Robotic Process Automation est généralement destinée à être utilisée pour des processus définis et basés sur des règles.

En comparaison, l’IPA est utilisée pour des opérations plus complexes qui peuvent bénéficier de l’utilisation de l’IA, de l’apprentissage machine, de la PNL, de l’analyse prédictive et d’autres technologies, dont la Robotic Process Automation. L’IPA peut également traiter davantage de types de formats de données et permettre un plus grand nombre de types de décisions intelligentes. L’IPA et la Robotic Process Automation sont toutes deux précieuses et ont leurs propres cas d’utilisation optimale. Cependant, l’IPA nécessite d’abord la base de la Robotic Process Automation.

En outre, une stratégie IPA efficace exige que les équipes informatiques et scientifiques collaborent plus étroitement que nécessaire avec la Robotic Process Automation.

L’IPA est également un terme similaire à l’automatisation des processus métier (BPA), qui peut être utilisé comme un autre terme analogue.

Avantages de l’intelligent process automation

Les avantages de l’utilisation de l’IAP sont notamment les suivants :

  • l’automatisation de tâches auparavant manuelles et répétitives ;
  • l’optimisation de la productivité des travailleurs en les libérant des tâches routinières ;
  • la coordination du travail entre les systèmes logiciels et les personnes ;
  • fournir une visibilité de bout en bout des processus et des trajets des clients ;
  • peut contribuer à améliorer l’expérience du client ;
  • réduit les erreurs de traitement ;
  • réduit les coûts opérationnels et le temps de traitement des transactions ;
  • facilite l’adaptation aux changements en cours.

Cas d’utilisation actuels et futurs

Comme l’IPA et la Robotic Process Automation sont de nature similaire, dès qu’une organisation dispose d’un environnement IPA stable, elle peut étendre cet environnement avec l’IPA – en utilisant l’environnement précédent comme base. Grâce à l’IPA, les organisations peuvent remplacer les tâches manuelles et répétitives, interpréter les textes avec la PNL, prendre des décisions basées sur la machine avec l’apprentissage automatique, assurer le suivi des systèmes et des personnes, ainsi que proposer des suggestions aux clients en utilisant des agents cognitifs.

Dans le passé, il y avait plus d’arguments à faire valoir pour savoir si une organisation devait utiliser l’IPA ou la Robotic Process Automation. Mais aujourd’hui, il est admis que les organisations peuvent utiliser l’IPA pour mettre en place une stratégie plus large autour de la Robotic Process Automation. Plutôt que de déployer individuellement toutes les technologies liées à l’IPA, un outil IPA peut les relier entre elles pour former des opérations commerciales plus agiles et plus stables.

Les organisations des secteurs de l’assurance, de la banque et des entreprises en général pourraient utiliser un outil IPA. Un exemple de cas d’utilisation de l’IAP serait lorsqu’une organisation a besoin de collecter des données pour des clients, ce qui prendrait normalement beaucoup de temps. Un outil IAP pourrait interpréter le texte nécessaire et prendre des décisions sur la manière de partager ces données et d’offrir des suggestions au client sur la base de ses commentaires.

Perspectives du marché et outils de pointe
Selon une étude mondiale sur la robotique réalisée en 2019 par Deloitte, les dirigeants estiment que l’automatisation intelligente permettra une réduction moyenne des coûts de 22 % et une augmentation des revenus de 11 % au cours des prochaines années.

L’IPA devient de plus en plus populaire, car un nombre croissant de fournisseurs populaires commencent à proposer davantage de produits IPA et d’outils d’automatisation des flux de travail. Certains produits IPA, ou Robotic Process Automation intelligente, comprennent :

Another Monday, qui propose une plate-forme d’automatisation capable de documenter automatiquement la logique des processus, de tirer des tâches d’une base de données et d’offrir une interface utilisateur par glisser-déposer.
UiPath, qui est un outil de Robotic Process Automation bien connu qui peut également prendre en charge les fonctionnalités de l’IPA. Cet outil peut être utilisé pour automatiser n’importe quelle application de bureau ou web.
L’automatisation n’importe où est un autre outil de Robotic Process Automation qui a commencé à adopter les qualités de l’IPA. Il peut combiner la Robotic Process Automation avec des technologies telles que la compréhension du langage et la lecture de données non structurées.

Ecrire un commentaire