La RPA (automatisation des processus robotiques) est un moyen pratique et éprouvé de réduire le travail manuel dans les processus métier sans systèmes d’IA. En utilisant des robots logiciels pour suivre des règles fixes, les entreprises peuvent automatiser des tâches répétitives telles que la saisie de données et le traitement des factures et, dans une certaine mesure, la génération de rapports. L’adoption s’est rapidement développée dans de nombreux secteurs, notamment dans les domaines de la finance, des opérations et du support client.
Ces dernières années, la technologie a mûri. Même si la RPA est toujours utilisée, les processus métier peuvent devenir plus complexes. De nombreux systèmes gèrent des données non structurées, comme des messages et des documents. L’automatisation basée sur des règles a du mal à gérer ces entrées, car elle dépend d’étapes prédéfinies et de formats structurés. La RPA fonctionne mieux dans des environnements stables où les processus ne changent pas souvent. Lorsque les conditions changent ou que les entrées varient, les robots peuvent échouer ou nécessiter une mise à jour, ce qui ajoute des frais de maintenance et réduit la valeur de l’automatisation au fil du temps.
Gartner a souligné l’existence de systèmes d’automatisation plus adaptatifs sur le marché, conçus pour gérer les variations et l’incertitude, combinant l’automatisation avec l’apprentissage automatique ou des modèles de langage, leur permettant de traiter un ensemble plus large d’entrées.
Des règles RPA à l’automatisation basée sur l’IA
L’IA a changé la façon dont les entreprises envisagent l’automatisation, car les systèmes de fournisseurs déjà connus dans le domaine de la RPA, comme Appian et Blue Prism, peuvent désormais interpréter le contexte et ajuster leurs activités, particulièrement pertinents pour les tâches impliquant du texte ou des images.
La capacité des grands modèles linguistiques à résumer des documents, à extraire des détails importants et à répondre aux requêtes en langage naturel offre une automatisation dans des domaines auparavant difficiles à gérer. Les recherches de McKinsey & Company suggèrent que l’IA générative pourrait automatiser les tâches de prise de décision et de communication, et non la gestion courante des données.
Le changement ne remplace pas l’automatisation, mais la modifie. Plutôt que de construire des chaînes de règles, les entreprises pourraient utiliser l’IA pour gérer les variations des supports d’entrée. L’automatisation devient plus flexible, avec des systèmes capables de s’adapter à différentes entrées sans reconfiguration.
C’est la théorie. Les systèmes d’IA produisent des résultats incohérents et leur comportement n’est pas prévisible. Les entreprises peuvent combiner l’IA avec les outils d’automatisation existants, en utilisant chacun là où cela lui convient le mieux. Trouver le bon équilibre – l’automatisation intelligente – est un sujet brûlant lors des événements du secteur et sur les pages des médias RPA et IA.
Où la RPA s’intègre toujours avec l’IA
Malgré ces changements, la RPA reste pertinente dans de nombreux contextes. Les tâches qui impliquent des données structurées et des flux de travail stables bénéficient toujours de l’automatisation basée sur des règles. Les exemples courants incluent le traitement de la paie et les contrôles de conformité, ainsi que les intégrations de systèmes.
Dans ces circonstances, la prévisibilité de la RPA peut être un avantage. Les robots suivent des étapes définies et produisent des résultats cohérents, ce qui est utile dans les environnements réglementés. Les processus de reporting financier et d’audit, par exemple, nécessitent souvent un contrôle et une traçabilité stricts.
Plutôt que d’être remplacée, la RPA est souvent utilisée avec l’IA. Les flux de travail d’automatisation peuvent commencer par des systèmes d’IA qui interprètent les entrées, puis transmettent les données structurées aux robots RPA pour exécution. Cette combinaison permet aux entreprises d’étendre l’automatisation sans abandonner les systèmes existants.
Blue Prism et la transition vers l’automatisation intelligente
Les fournisseurs qui ont bâti leur activité autour de la RPA s’adaptent à ce changement. Blue Prism, qui fait désormais partie de SS&C Technologies, a élargi son champ d’action pour inclure ce qu’elle décrit comme l’automatisation intelligente. Cette approche combine la RPA avec des outils d’IA capables de traiter des entrées plus complexes.
Les plates-formes combinent l’automatisation avec des capacités telles que le traitement des documents et l’aide à la décision, souvent grâce à des intégrations avec des outils d’IA.
L’évolution vers une automatisation basée sur l’IA modifie également la manière dont les plateformes sont utilisées. Les workflows rassemblent les sources de données et les points de décision, ainsi que les étapes d’exécution en un seul processus.
Une transition progressive, pas un remplacement complet
De nombreuses organisations continuent de s’appuyer sur les systèmes RPA existants, en particulier lorsque les processus sont stables et bien compris. Le remplacement de ces systèmes prendrait du temps et de l’argent, ce qui n’est pas toujours justifié.
Au contraire, la transformation est progressive. Les entreprises peuvent ajouter des capacités d’IA pour étendre ce que l’automatisation peut gérer, tandis que la RPA est toujours en place pour les tâches pour lesquelles elle fonctionne toujours bien. Cela pourrait changer la façon dont l’automatisation est conçue et déployée au fil du temps, mais les systèmes basés sur des règles resteront nécessaires.
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