Utilisation de l’hyperautomatisation mécanisée par l’IA pour la prise de décision organisationnelle

Les entreprises contemporaines doivent transformer la dynamique de prise de décision en adoptant des flux de travail enableés par l’automatisation et en donnant la priorité à l’hyperautomatisation mécanisée par l’IA au sommet de la transformation numérique. Alors, pourquoi ce phénomène récemment exposé surprend-il les industries ?

Les travaux universitaires existants présentent principalement les fondements théoriques de l’Automatisation des processus robotisés (RPA) ou ses implications spécifiques à l’industrie dans des domaines tels que la finance, la fabrication ou les soins de santé. Pour éclaircir l’énoncé ci-dessus, cet article vise à analyser l’état actuel de l’art de la RPA et à examiner l’impact convergent des technologies d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML). Il présente une étude empirique pour identifier les lacunes potentielles dans le contexte de l’« hyperautomatisation » en tant que clé pour la prise de décision.

Introduction : L’hyperautomatisation prend son essor

L’hyperautomatisation émerge comme une stratégie multifacette intégrant des technologies de pointe telles que l’Automatisation des processus robotisés (RPA), l’Intelligence artificielle (IA), l’Apprentissage automatique (ML), le Traitement du langage naturel (TLN) et l’analyse prédictive pour créer un environnement hyperautomatisé pour obtenir des résultats optimaux. Simplement dit, c’est une itération supérieure de l’automatisation intelligente. Dans le contexte commercial moderne, l’hyperautomatisation est une extrapolation technologique pour amplifier l’expérience numérique de l’entreprise en accélérant les initiatives d’innovation cruciales, l’adoption de l’IA et la prise de décision numérique. Elle nécessite que les organisations adoptent une approche globale et externe de leurs cas d’affaires. Elle peut résoudre efficacement la dette de processus lorsque les technologistes commerciaux ont des objectifs d’automatisation clairs et utilisent des outils de manière judicieuse selon les besoins.

Gartner prévoit que les dépenses mondiales en technologies logicielles permettant l’hyperautomatisation atteindront 1,04 billion de dollars américains d’ici 2026. Selon Precedence Research, le marché de l’hyperautomatisation atteindra 197,58 milliards de dollars américains d’ici 2032.

L’hyperautomatisation peut être définie scientifiquement comme l’utilisation tactique d’outils d’automatisation intégrés pour optimiser les fonctions à leur maximum, réalisant ainsi une productivité accrue, une efficacité opérationnelle améliorée et des économies de coûts substantielles.

Les robots RPA deviennent des super robots : impulsant la prise de décision intelligente

Les robots RPA qui opéraient à l’origine sur des programmes basés sur des règles grâce à des modèles d’apprentissage et en imitant le comportement humain pour effectuer des tâches répétitives et fastidieuses sont devenus des super robots, avec l’IA conversationnelle et les algorithmes de réseaux de neurones qui entrent en vigueur. Ces agents auto-apprenants configurent la raison cognitive et permettent aux robots RPA d’automatiser avec adresse des tâches complexes avec une intervention humaine minimale (robots assistés) ou nulle (robots non assistés). Cependant, la prudence est de mise lors de la transformation de la RPA classique en son dérivé avancé, impulsant l’automatisation cognitive. Dans de nombreux cas, les technologistes commerciaux échouent à élargir leurs initiatives RPA en raison d’un manque de stratégie d’exécution, d’un cas d’affaires mal défini ou d’une mauvaise sélection de processus à automatiser. Une étude de Forrester indique que 52 pour cent des groupes d’utilisateurs ont déclaré qu’ils éprouvent des difficultés à élargir leur programme RPA.

La RPA existe depuis plus de deux décennies, fournissant des résultats déterministes en utilisant des données structurées dans des domaines tels que la planification des ressources d’entreprise (ERP) et la gestion des relations client (GRC). À l’origine, la faisabilité de la RPA dépendait de faibles exigences cognitives et d’une gestion d’exceptions minimale. Cependant, des études de cas récentes révèlent des exemples où les robots RPA alimentés par l’IA font preuve de la capacité de prendre des jugements subjectifs, d’utiliser des compétences d’interprétation et de gérer plusieurs exceptions de cas.

L’intégration de l’IA générative et des grands modèles de langage (LLM) avec la RPA améliore les capacités cognitives des agents virtuels, permettant des interactions humaines et des rétroactions personnalisées en apprenant les préférences des clients. Le paysage de la gestion des services informatiques a été renforcé avec une disponibilité 24*7, traitant des problèmes courants tels que la dépannage du réseau, l’installation des mises à jour logicielles et la réinitialisation des mots de passe.

Les organisations adoptent de plus en plus la tendance « Apportez votre propre robot », en intégrant des outils d’IA conversationnelle avec des API dans leur écosystème RPA, éliminant ainsi le besoin de ressources humaines dans la prise de décision lors de l’engagement client. Ce changement devrait devenir la norme d’ici 2024.

Algorithmes d’entraînement de l’IA et du ML au niveau atomique pour un « apprentissage » et une « réflexion » profonds

Entre les jonctions de chaque flux de travail, la prise de décision se produit à un niveau granulaire, où les robots logiciels analysent des chaînes de données structurées et non structurées en grande quantité pour orchestrer l’automatisation à travers les processus commerciaux.

Central à l’apprentissage profond sont les algorithmes de réseaux de neurones basés sur le ML, qui ont révolutionné de manière spectaculaire le processus de prise de décision à des points de données discrets à une échelle quantique. Il pénètre dans les grandes données – des données d’entrée qui sont volumineuses, dispersées et incomplètes. Il exécute de manière itérative l’apprentissage et les prédictions dans des paramètres de probabilité et dérive finalement une sortie.

La technologie de reconnaissance optique des caractères (ROC) est un compagnon précieux pour les applications RPA réelles dans l’industrie des soins de santé. Par exemple, en exploitant le traitement du langage naturel (TLN) et l’analyse de texte, la ROC peut scanner et transformer avec compétence des documents manuscrits ou imprimés, tels que des étiquettes de prescription, des formulaires de patients, des notes de médecins et des résultats de laboratoire, en format numérique. Cela simplifie le stockage et la gestion des informations de santé, aboutissant à des bases de données organisées. Les données stockées sont facilement accessibles, permettant d’extraire des informations précieuses de l’historique médical d’un patient.

Cas d’utilisation : Soins de santé

Les données de Precedence Research indiquent que le marché de la RPA dans les soins de santé devrait atteindre 14,18 milliards de dollars américains d’ici 2032.

Point de cas : L’autorité statutaire principale du Royaume-Uni pour le système de soins de santé

• Soutien à l’information clinique : L’autorité non ministérielle principale du Royaume-Uni fournissant des services de soins de santé a introduit l’initiative GP Connect. Ce programme permet aux médecins généralistes (MG) et au personnel clinique autorisé de partager et d’accéder en toute transparence aux informations cliniques à partir des cabinets de médecins, améliorant ainsi les soins aux patients grâce à une meilleure accessibilité des données.
• Inscription des patients : En exploitant la solution RPA, l’autorité de soins de santé a rationalisé l’ensemble de la procédure d’inscription. Les robots sont employés pour recueillir et saisir les données soumises par les patients dans les systèmes cliniques, éliminant ainsi le besoin de saisie manuelle par le personnel des cabinets.
• Soutien des fournisseurs RPA : L’autorité collabore avec des fournisseurs de solutions RPA de confiance, permettant ainsi aux cabinets de médecins de généralistes d’automatiser divers processus. Cette initiative vise à améliorer l’efficacité, à gagner du temps pour les cliniciens et le personnel administratif, à réduire les coûts de prestation de services et à élever la qualité des soins aux patients.

Cas d’utilisation général en soins de santé et avantages

1. Assurance médicale : L’hyperautomatisation impulsée par la RPA est plus apte à identifier les fraudes en matière de soins de santé par rapport aux capacités humaines. Toute erreur humaine innocente est éliminée et permet aux compagnies d’assurance de traiter les demandes avec une intervention manuelle minimale.
2. R&D en découverte de médicaments : Les solutions RPA sont un outil technologique clé dans l’industrie des sciences de la vie pour transformer le développement et la recherche de médicaments. Par exemple, la RPA a été cruciale pour améliorer potentiellement le temps de mise sur le marché des vaccins contre le Covid-19. En intégrant la RPA avec divers systèmes informatiques, la découverte de médicaments, les essais cliniques, la pharmacovigilance et la validation peuvent être facilitées sans erreur humaine.
3. Rapports de laboratoire et DPE : Les résultats d’analyses de laboratoire ou l’historique clinique des patients sont stockés sous forme de dossiers électroniques de santé (DES). Les systèmes DES alimentés par la RPA et l’IA fonctionnent comme des outils fondés sur des preuves, aidant les professionnels de santé à prendre des décisions et des conclusions éclairées pour de meilleurs soins aux patients.

Cas d’utilisation : Banque et finance

Research and Markets prévoit que, entre 2023 et 2028, les secteurs des services financiers et de l’assurance seront ceux qui adopteront le plus l’hyperautomatisation, dépassant les autres secteurs avec 32 % du marché.

Des constatations clés de certains cas d’utilisation RPA réels dans l’industrie bancaire sont référencées ci-dessous.

1. Comptabilité : Un programme RPA bien configuré peut aider à normaliser les données pour les grands livres et à automatiser les écritures et les réconciliations de comptes complexes.
2. Comptes payables : Ici, les robots RPA peuvent être augmentés de la reconnaissance optique des caractères (ROC) pour capturer et transmettre automatiquement les données tout en fournissant une traçabilité des audits et en simplifiant les rapports de conformité.
3. Détection de la fraude : Les institutions financières possèdent des informations client confidentielles et sensibles aux menaces cybernétiques. Les systèmes de détection de fraude basés sur l’apprentissage automatique et les systèmes de détection de fraude améliorés par la RPA se sont avérés efficaces. Au lieu de s’appuyer sur des processus manuels, les banques peuvent utiliser des outils RPA pour surveiller en permanence les transactions, identifier les anomalies à l’aide d’un système basé sur des règles, signaler les fraudes potentielles et alerter le personnel humain pour une enquête plus approfondie.
4. Paie : La RPA peut harmoniser les données à travers plusieurs systèmes de gestion du temps, évaluer les heures de travail et identifier les erreurs de feuille de paie.

Conclusion

L’hyperautomatisation trace actuellement un chemin illustre, servant de pionnier pour les entreprises à travers diverses industries et domaines commerciaux pour impulser la transformation numérique. Cependant, à l’instar de toute innovation pionnière, sa mise en œuvre pose des défis et des risques inhérents.

L’hyperautomatisation est souvent centrée sur la manière de naviguer efficacement et d’atténuer les défis et les complexités multifacettes inhérents à sa mise en œuvre. Certains défis clés incluent :

• Violations de la confidentialité des données : Protéger les données sensibles et les systèmes des menaces cybernétiques et assurer le respect des réglementations sur la protection des données.
• Dilemme des préjugés de l’IA : Confronter les préjugés inhérents aux algorithmes et assurer l’impartialité des résultats de la prise de décision.
• Données compromises : Gérer les données étendues provenant de diverses sources et garantir leur précision, leur fiabilité et leur pertinence.
• <strong-Amélioration de la main-d'œuvre : Équilibrer l’intégration du jugement humain avec les processus de prise de décision automatisés.

En transcendant ces défis et en atteignant un niveau élevé de maturité dans l’hyperautomatisation, les entreprises peuvent accélérer l’efficacité de leurs flux de travail. De même, elles trouveront plus facile de déterminer les indicateurs de performance clés (IPC) appropriés pour mettre en œuvre de nouveaux modèles de revenus basés sur les métriques adaptés à leurs besoins commerciaux.