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RPA & intelligence artificielle : le duo gagnant ?



Si l'automatisation dans les entreprises est aujourd'hui un phénomène incontournable, c'est lorsqu'elle touche les processus robotiques, dopée d'une l'intelligence artificielle qu'elle suscite le plus d'enthousiasme. Ainsi combinés, ces deux leviers de performance mènent à des gains d'efficacité considérables.

L'automatisation de processus robotique (ou RPA pour Robotic Process Automation) est produite à l'aide d'un robot logiciel qui agit selon des instructions reçues. C'est là la principale différence avec l'intelligence artificielle (ou IA) car en RPA, le robot logiciel n'est pas lui-même intelligent, du moins pas encore ! Ainsi pour créer de l'automatisation il suffira simplement d'actionner une première fois l'assistant robot, et de lui fournir des instructions (toutes les données d'accès nécessaires sont donc générés en même temps) garantissant ainsi une qualité d'exécution constante. Ce processus, idéal pour des tâches telles que la saisie de factures d'achat dans un système ERP, la création d'un compte client ou encore l'enregistrement d'un nouveau salarié simultanément dans plusieurs systèmes, réduit les erreurs et fait l'économie d'un travail manuel long et fastidieux.

La RPA s'enrichit lorsqu'elle est combinée à l'intelligence artificielle, soit la capacité d'une machine à imiter les perceptions, les déductions et la communication propre aux êtres humains. C'est le cas par exemple de la vision artificielle qui permet le comptage du trafic en temps réel à partir du flux d'une caméra de surveillance mais aussi l'anticipation de la congestion et les alertes concernant les urgences potentielles. La RPA intervient alors pour automatiser le travail en salle de commande et l'intervention préventive.

Les solutions d'intelligence artificielle utilisent souvent les méthodes d'apprentissage automatique (Machine Learning et Deep Learning). Une machine peut, par exemple, apprendre à identifier des phénomènes à l'aide de méthodes mathématiques et statistiques. Il s'agit alors d' "enseigner", c'est-à-dire charger dans la machine de nombreuses images, valeurs numériques ou textes représentant le phénomène à apprendre dans un algorithme. Suite à cela, l'algorithme est progressivement capable de mieux identifier un phénomène particulier.

L'intelligence artificielle promet des prouesses aussi spectaculaires que futuristes, illustrées par des exemples bien actuels : IBM avec son système cognitif Watson possédant des capacités cognitives, ont fait leurs preuves dans divers domaines allant jusqu'aux projets de dépistage des bébés prématurés. Watson est ainsi capable de comparer des données d'anciens patients à des données en temps réel pour y rechercher des signes précoces. Autre manifestation de l'avancement prodigieux de l'IA : Le DeepMind de Google qui apprend de ses expériences et de la rétroaction. Quand une intelligence artificielle joue aux échecs pour la première fois, pas besoin de lui enseigner les règles. Au contraire, il apprend le jeu en le jouant et peut même battre un humain !


Au delà des données numériques, une intelligence artificielle est aujourd'hui apte à comprendre le langage naturel : elle identifiera par exemple certains termes et leur contexte utilisés dans une conversation téléphonique en temps réel pour inférer la nature de la conversation. C'est donc une capacité de compréhension profonde, d'ailleurs déjà utilisée dans les solutions de service client, les compagnies d'assurance, etc.

Pour optimiser ces technologies, la RPA et l'IA peuvent fonctionner côte-à-côte : ce type d'opération conjointe est bien illustré par une situation de service à la clientèle dans laquelle le client communique d'abord avec un représentant IA du service à la clientèle en lui parlant. Il reçoit pendant le processus des recommandations et des suggestions sur les produits à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Enfin, un robot logiciel gère automatiquement la commande du client et lui envoie une confirmation de commande tenant compte de son profil avec la fluidité d'un être humain.

À l'avenir, l'automatisation des processus robotisés et les formes d'intelligence artificielle seront de plus en plus fusionnées, grâce à leur capacité à se compléter entre elles. Elles ont par ailleurs vocation à se démocratiser puisque contrairement à d'autres transformations technologiques majeures telles que la robotique dans l'industrie, elles nécessitent des investissement mineurs, à savoir des données, de la puissance de calcul et du savoir-faire.

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Taha Zemmouri

CEO & Data Scientist @DataGenius

#RPA #MachineLearing #IA #IntelligenceArtificielle

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