Découvrez comment l'automatisation robotisée des processus (RPA) améliore l'efficacité en automatisant les tâches, en complément de l'IA et du ML pour des flux de travail intelligents.
L'automatisation des processus robotiques (RPA) est une technologie qui utilise des robots logiciels, souvent appelés "bots", pour automatiser les tâches numériques répétitives et basées sur des règles qui étaient traditionnellement effectuées par des travailleurs humains. pour automatiser les tâches numériques répétitives, fondées sur des règles, qui étaient traditionnellement effectuées par des travailleurs humains. Ces robots émulent l'interaction humaine avec les systèmes numériques en naviguant dans les interfaces utilisateur, en saisissant des données et en exécutant des séquences d'actions prédéfinies dans différents domaines. des séquences d'actions prédéfinies dans différentes applications logicielles. Contrairement aux robots physiques qui manipulent manipulent des objets dans le monde réel, la RPA opère exclusivement dans un environnement numérique, en traitant des données structurées pour rationaliser les flux de travail des entreprises. pour rationaliser les flux de travail des entreprises. Cette technologie est la pierre angulaire des stratégies modernes d'automatisation des processus d'affaires. modernes d'automatisation des processus d'entreprise, Cette technologie est la pierre angulaire des stratégies modernes d'automatisation des processus d'entreprise, permettant aux organisations d'augmenter la vitesse opérationnelle, de réduire les taux d'erreur et de libérer le talent humain pour des tâches plus stratégiques, créatives ou cognitives, stratégiques, créatives ou cognitives.
Il est essentiel de différencier la RPA du domaine plus large de la robotique. Bien que la terminologie se chevauche, les domaines sont distincts. La robotique implique la conception et le fonctionnement de machines physiques, c'est-à-dire de matériel capable d'interagir avec le monde physique, comme les bras utilisés dans les avions. avec le monde physique, tels que les bras utilisés pour l'IA dans la fabrication ou les drones autonomes. l 'IA dans la fabrication ou les drones autonomes. À l'inverse, l'APR consiste entièrement en un code logiciel. Un robot RPA peut "cliquer" sur un bouton ou "taper" du texte, mais il le fait virtuellement par l'intermédiaire d'un logiciel. un texte, mais il le fait virtuellement par l'intermédiaire d'une interface de programmation d'application (API) ou d'une interface utilisateur. Comprendre cette Il est essentiel de comprendre cette distinction lors de la conception d'une stratégie d'automatisation qui intègre à la fois des éléments physiques et des éléments matériels. stratégie d'automatisation qui intègre à la fois le travail physique et physique et numérique.
Si la RPA est excellente pour suivre des règles strictes, elle n'a traditionnellement pas la capacité d'apprendre ou de faire des jugements complexes. complexes. C'est là qu'interviennent l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) entrent en jeu. Machine Learning (ML) entrent en jeu. La convergence de ces technologies est souvent appelée "intelligence artificielle" et "apprentissage automatique". La convergence de ces technologies est souvent appelée "automatisation intelligente" ou "hyperautomation". Dans cette relation symbiotique, l'IA agit comme le "cerveau", traitant des données non structurées telles que des courriels ou des images, tandis que la RPA joue le rôle des "mains", en exécutant les actions nécessaires qui s'ensuivent.
Par exemple, la vision par ordinateur (VA) permet à un système de système de "voir" et d'interpréter les entrées visuelles, sur lesquelles un robot RPA peut ensuite agir. Cette intégration est essentielle pour la mise à l'échelle Opérations d'apprentissage automatique (MLOps), où les robots peuvent automatiser les parties fastidieuses du cycle de vie de l'apprentissage automatique.
Intégrer la RPA à des modèles avancés tels que Ultralytics YOLO11 crée des flux de travail puissants pour divers secteurs d'activité :
Traitement automatisé des factures et des documents : laRPA traditionnelle a du mal à traiter les documents numérisés ou les notes manuscrites. notes manuscrites. En intégrant la reconnaissance optique de caractères (OCR) et En intégrant la reconnaissance optique de caractères (OCR ) et le traitement du langage naturel (NLP), un modèle d'IA peut extraire des informations clés (comme les numéros de factures ou les dates) à partir de fichiers non structurés. Une fois les données structurées, le robot RPA prend le relais pour enregistrer les informations dans les systèmes comptables existants ou les logiciels de planification des ressources de l'entreprise (ERP), ce qui permet de rationaliser les processus de gestion et d'améliorer la qualité des données. d'entreprise (ERP), ce qui permet de rationaliser les opérations financières.
Résolution intelligente des défauts dans la fabrication :Dans un scénario de contrôle de la qualité, une caméra équipée de modèles de détection d'objets peut surveiller une zone de travail. modèles de détection d'objets peut surveiller une ligne d'assemblage. Lorsque le modèle de vision identifie un défaut avec un degré de confiance élevé, il signale l'article concerné. un défaut avec un degré de confiance élevé, il signale l'article en question. Un robot RPA est à l'écoute de ce signal et déclenche automatiquement un processus de correction, comme la commande d'une pièce de rechange, la mise à jour de la base de données d'inventaire et l'envoi d'une alerte au chef d'atelier. de remplacement, la mise à jour de la base de données d'inventaire et l'envoi d'une alerte au chef d'atelier, ce qui permet de boucler la boucle des processus de fabrication intelligents. la boucle des processus de fabrication intelligents.
Les flux de travail RPA s'appuient souvent sur les résultats de modèles prédictifs. L'exemple suivant montre comment un script Python
utilisant un modèle prédictif Ultralytics YOLO11 peut générer un résultat de détection
de détection. Dans un scénario réel, le results serait transmis à un outil RPA (comme UiPath ou Microsoft Power Automate) pour déclencher l'étape numérique suivante.
Microsoft Power Automate) pour déclencher l'étape numérique suivante.
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run inference on a source image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Check if objects are detected to trigger a downstream RPA task
if len(results[0].boxes) > 0:
print(f"Detections found: {len(results[0].boxes)}. Initiating automation sequence...")
L'avenir de la RPA va au-delà de la simple exécution de tâches et s'oriente vers l'IA agentique. l 'IA agentique, où des agents autonomes peuvent planifier et exécuter des flux de travail complexes sans instructions explicites étape par étape. D'après d'après Gartner sur l'hyperautomatisation, les organisations combinent de plus en plus la RPA avec l'exploration des processus, l'apprentissage profond et l'analyse afin d'automatiser les processus. avec l'exploration de processus, l'apprentissage profond et l'analyse pour d'automatiser le plus grand nombre possible de processus commerciaux et informatiques. Cette évolution permet de traiter des types de données de plus en plus complexes, de données de plus en plus complexes, y compris la compréhension vidéo et les données de capteurs en temps réel. de capteurs en temps réel, repoussant ainsi les limites de ce que les travailleurs numériques peuvent accomplir.
