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 robotisée des processus (RPA) est une technologie qui utilise des robots logiciels, ou "bots", pour automatiser les tâches numériques répétitives et basées sur des règles, traditionnellement effectuées par des humains. Ces bots interagissent avec les applications et les systèmes via l'interface utilisateur, comme le ferait une personne, pour exécuter une séquence de commandes. La RPA est principalement conçue pour traiter des données structurées et des processus déterministes, tels que la saisie de données, le traitement des transactions et la génération de rapports. Cette automatisation augmente l'efficacité, réduit les erreurs et libère les travailleurs humains pour des activités plus complexes à valeur ajoutée, constituant un élément clé de l'automatisation des processus métier moderne.
Il est essentiel de distinguer l'automatisation robotisée des processus du domaine de la robotique. Bien que les noms soient similaires, leurs applications sont fondamentalement différentes. La RPA implique des "bots" logiciels qui opèrent entièrement dans un environnement numérique, automatisant des tâches sur des ordinateurs et des serveurs sans aucune forme physique. En revanche, la robotique traite de la conception, de la construction et du fonctionnement de robots physiques, c'est-à-dire du matériel qui interagit avec le monde physique pour effectuer des tâches telles que l'assemblage manufacturier ou la logistique d'entrepôt.
Bien que la RPA en elle-même ne soit pas une forme d'intelligence artificielle (IA), il s'agit d'une technologie complémentaire puissante, en particulier au sein des flux de travail d'opérations d'apprentissage automatique (MLOps) et d'apprentissage profond (DL). La RPA gère le « faire », tandis que l'IA fournit le « penser ». Cette combinaison, souvent appelée automatisation intelligente, permet une automatisation des processus de bout en bout. La synergie entre l'IA et la RPA est une tendance importante, selon une analyse de marché réalisée par des entreprises comme Grand View Research.
Voici deux exemples clés de la manière dont l'automatisation robotisée des processus (ARP) prend en charge l'IA et l'apprentissage automatique (AA) :
Au-delà du pipeline de ML, la RPA est largement adoptée dans divers secteurs pour améliorer l'efficacité opérationnelle. Les principaux fournisseurs de RPA tels que UiPath et Automation Anywhere ont permis l'automatisation dans de nombreux secteurs.
L'avenir de la RPA réside dans son intégration plus poussée avec des capacités d'IA plus avancées, un concept connu sous le nom d'hyperautomation. Cette approche axée sur l'entreprise vise à identifier et à automatiser rapidement le plus grand nombre de processus possible. Comme le montrent des organisations telles que l'Institute for Robotic Process Automation & Artificial Intelligence (IRPAAI), cette évolution permettra aux robots de gérer des tâches plus complexes impliquant des données non structurées et des prises de décision. Malgré ses avantages, une mise en œuvre réussie nécessite de relever des défis tels que la gestion des exceptions de processus et la garantie de l'évolutivité, comme le soulignent des publications telles que Forbes. Cette tendance à l'automatisation intelligente des processus brouille les frontières entre l'exécution de tâches simples et le travail cognitif, permettant aux organisations de construire des opérations plus résilientes et plus agiles, un objectif clé dans des domaines allant de l'IA dans le commerce de détail à l'IA dans l'automobile. L'objectif ultime est de créer un flux de travail automatisé transparent, de la collecte des données à l'action intelligente, ce qui est au cœur de la vision de l'IA agentique.
