Découvre comment l'automatisation des processus robotiques (RPA) améliore l'efficacité en automatisant les tâches, en complétant l'IA & la ML pour des flux de travail intelligents.
La technologie d'automatisation des processus robotiques (RPA) permet aux entreprises de configurer des "bots" logiciels qui émulent les actions humaines lorsqu'ils interagissent avec des systèmes numériques pour exécuter des processus métier. Ces bots RPA utilisent l'interface utilisateur (UI) - tout comme les gens - pour capturer des données, manipuler des applications, interpréter des informations, déclencher des réponses et communiquer avec d'autres systèmes. Ils excellent dans l'exécution d'une grande variété de tâches répétitives et basées sur des règles, agissant essentiellement comme une main-d'œuvre numérique. Cette automatisation libère les employés humains des activités banales telles que la saisie de données, le traitement de transactions ou la gestion de simples demandes de service à la clientèle, ce qui leur permet de se concentrer sur des responsabilités plus complexes et à plus forte valeur ajoutée. La RPA est un élément clé des stratégies visant à accroître l'efficacité opérationnelle et à réduire les erreurs.
Il est crucial de distinguer la RPA de l'intelligence artificielle (IA). Si les deux technologies favorisent l'automatisation, leurs fonctions diffèrent considérablement :
Souvent, la RPA et l'IA sont combinées pour créer une "automatisation intelligente" ou une"hyperautomation", où les robots RPA s'occupent de l'exécution des processus et les composants d'IA fournissent des capacités cognitives. Par exemple, un modèle d'IA pourrait analyser le sentiment d'un courriel, et un robot RPA pourrait alors l'acheminer en se basant sur l'analyse de l'IA.
Une autre distinction importante est celle qui existe entre la RPA et la robotique.
La RPA est largement adoptée dans divers secteurs d'activité pour les tâches caractérisées par un volume élevé, une nature répétitive, une logique basée sur des règles et une susceptibilité à l'erreur humaine. Les applications courantes comprennent :
Bien que distincte, la RPA sert de technologie de soutien précieuse au sein des flux de travail d'IA et de ML, en particulier dans le domaine des opérations d'apprentissage automatique (MLOps) :
En s'occupant des parties répétitives et basées sur des règles des pipelines AI/ML, la RPA permet aux data scientists et aux ingénieurs de se concentrer sur les tâches principales de modélisation et d'analyse, ce qui accélère le développement global et le cycle de vie opérationnel.
Comment fonctionne l'automatisation des processus robotiques
La RPA fonctionne principalement en interagissant avec les applications au niveau de la couche de présentation, en imitant les clics humains et les frappes de clavier par le biais d'interfaces utilisateur graphiques (IUG), ou en exploitant les interfaces de programmation d'applications (API) lorsqu'elles sont disponibles pour une intégration plus robuste. Les développeurs configurent les robots pour qu'ils suivent des flux de travail prédéfinis, qui sont des séquences d'étapes et de règles commerciales dictant la façon dont le robot interagit avec des applications spécifiques - telles que des feuilles de calcul, des bases de données, des applications Web ou des logiciels de planification des ressources de l'entreprise (ERP). Un avantage significatif de la RPA est sa capacité à travailler avec des applications existantes sans avoir besoin d'une intégration profonde dans les systèmes dorsaux ou de modifier l'infrastructure informatique sous-jacente, ce qui rend le déploiement relativement rapide pour les processus ciblés. Les principales plateformes de RPA comprennent des outils comme UiPath et Automation Anywhere.