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Ces dernières années, les entreprises ont fortement investi dans l’automatisation robotisée de processus (RPA) et la gestion des processus métier (BPM). Elles ont déployé la RPA pour fluidifier certains processus métier et, ainsi, ont fait gagner un temps précieux à leurs collaborateurs. De son côté, la BPM les a aidées à identifier les flux de travail à l’échelle de l’entreprise méritant d’être automatisés, leur permettant de réaliser des économies et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Mais pour mener à bien les projets d’automatisation, la RPA et la BPM à elles seules ne suffisent pas.

Les décideurs en charge du déploiement de l’automatisation et de l’IA au sein des entreprises sont parfaitement conscients de la nécessité de recourir à l’intelligence artificielle pour accélérer la transformation des flux de travail numériques. Selon une récente étude de Forrester, 61% d’entre eux plaçaient la RPA en tête des cas d’utilisation de l’automatisation, suivie par l’IA/l’apprentissage automatique (43%) et l’automatisation des processus métier numériques (40%). En effet, l’intelligence intégrée à la RPA et à la BPM est un facteur clé pour faire évoluer les projets d’automatisation et rester compétitifs et performants.

Il est temps de connecter les collaborateurs et systèmes entre eux

La pandémie n’a fait qu’augmenter la pression en faveur de la transformation numérique. Les entreprises ont davantage d’interactions numériques avec leurs clients dont les attentes sont plus élevées. Dans ce contexte disruptif, les entreprises comprennent que pour prospérer dans le monde post-pandémique elles doivent offrir de meilleures expériences à leurs clients, simplifier la conformité réglementaire et être plus agiles. Pour y parvenir, elles auront besoin d’identifier et d’automatiser rapidement autant de processus métier que possible, en se concentrant d’abord sur ceux à forte valeur ajoutée : l’engagement client, les finances et les opérations.

Toutefois, bon nombre de ces processus sont encore jalonnés de procédures manuelles, fastidieuses et inefficaces. L’un des principaux obstacles à l’automatisation à l’échelle de l’entreprise est la difficulté d’extraire et de traiter les informations non structurées : e-mails, factures, formulaires, contrats, images... Faute de cette faculté, les entreprises auront du mal à développer des liens collaboratifs entre les travailleurs humains et numériques ou connecter les systèmes distincts.

C’est pourquoi la voie vers une automatisation complète des processus est pavée d’intelligence artificielle. Une automatisation intelligente combine des compétences de la RPA et du machine learning pour automatiser les tâches laborieuses et générer plus de valeur.

Comment l’IA fait tourner le moteur

Dotées de solutions d’automatisation alimentées par l’IA, les entreprises sont en mesure de retrouver, traiter, extraire et transformer les données en informations capitales dans les prises de décisions. 3 principaux composants constituent ce type de solutions : le traitement intelligent de documents à l’aide des technologies de capture cognitive, de machine learning et de traitement du langage naturel ; viennent ensuite l’orchestration des processus et la connexion des systèmes informatiques et applicatifs métier grâce à une architecture ouverte.

Cela dit, dans le cadre d’une demande de prêt immobilier, le demandeur n’a plus besoin d’apporter ses justificatifs en personne, il suffira de les prendre en photo et télécharger dans l’application bancaire. Les informations seront ensuite automatiquement extraites, traitées, classées, et transmises aux systèmes concernés et donc accessibles plus rapidement aux gestionnaires.

Pour le demandeur, une telle expérience est bien plus agréable et satisfaisante, surtout lorsque les autorisations de prêt sont accordées en quelques minutes. Il en va de même pour les employés qui gagnent en efficacité.

Pour obtenir des résultats probants lors de l’automatisation des processus métier, les entreprises peuvent compter sur les super pouvoirs des technologies d’automatisation qui s’appuient sur l’intelligence artificielle, la capture cognitive et le machine learning.

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