Je continue d’explorer l’automatisation et l’intelligence artificielle (IA). Dans cet article, je vous explique comment ces technologies fonctionnent et dans quel cas les utiliser. Vous avez normalement défini votre problème. Il ne vous reste alors qu’à choisir la bonne technologie, ou combinaison de technologies.
Automatisation (via des algorithmes ou du RPA)
L’automatisation robotisée des processus (RPA) s’appuie sur un logiciel qui imite les actions humaines sur des interfaces numériques. Les algorithmes, quant à eux, sont des instructions programmées pour effectuer des tâches spécifiques.
Ces deux techniques sont utilisées pour automatiser des tâches simples et répétitives. Le robot suit un processus défini. Les principaux avantages sont la vitesse et la précision : le robot ne se fatigue pas et fait toujours exactement ce qu’on lui dit de faire. Comme il faut du temps pour les programmer et les rendre efficaces, ils ont besoin d’un grand volume pour être rentables.
Quelques exemples d’automatisation
- Saisie de données : avouez qu’un robot est meilleur que nous pour copier des informations d’un ancien système à un nouveau.
- Manipulation de fichiers : vous connaissez peut-être les fameux « lots de nuit », quand le système transforme votre fichier Excel en CSV pour ensuite l’importer dans votre ERP.
- Gestion de processus : les notifications que vous recevez quand votre relevé bancaire est disponible, que votre client a signé votre proposition, qu’il n’a pas payé sa facture à temps ou que vous avez du retard sur une de vos tâches.
- Collecte d’informations : le robot collecte de l’information dans différents systèmes ou sur Internet pour ensuite les copier dans le formulaire ou système. Les API facilitent ces transferts de données.
Pour en savoir plus sur le RPA, consulter mon article : les robots au secours des processus.
Deep Learning (IA analytique)
Le Deep learning, ou IA analytique utilise des réseaux de neurones artificiels pour analyser de grandes quantités de données et identifier des modèles complexes. Contrairement aux robots qui utilisent des algorithmes simples pour exécuter des processus, les modèles analysent de grandes quantités de données. Leur focus c’est la donnée.
On l’utilise pour :
- Détection d’erreurs : en comparant chaque situation au groupe, l’IA identifie des anomalies dans la souscription d’assurance, la sur ou sous-performance d’un individu dans un centre d’appel ou d’un produit dans une entreprise.
- Analyse de tendances : en comparant le passé lointain et proche, plus tout un tas d’autres données, l’IA prédit le volume de vente du mois prochain, ajuste la production ou les campagnes marketing.
- Sécurité informatique : Tous vos achats sont effectués dans un rayon de 50km ou vous n’achetez jamais en ligne ? La banque bloque donc immédiatement ces transactions suspectes car elles ne correspondent pas à votre comportement habituel. De la même façon, les EDR (antivirus modernes) bloquent les connexions inattendues ou inhabituelles. Au-delà de reconnaitre les virus selon une base de données, ils surveillent les « comportements » et le trafic sur le réseau.
IA générative ou Gen AI (Production de textes, images ou sons)
L’IA générative est utilisée pour produire des contenus originaux tels que des textes, des images, des vidéos et des sons à partir de données existantes. Ces modèles peuvent créer des œuvres originales en imitant des styles et des formats spécifiques. Ils utilisent des instructions pour produire un résultat.
Comment l’utiliser ?
- Création de contenu : fini le syndrome de la page blanche, l’IA vous fournit une première version, basée sur vos instructions. Vous pouvez préciser d’autres instructions ou travailler à partir de ce qu’elle produit.
- Productivité personnelle : que ce soit pour trier vos messages, écrire des brouillons de réponse, corriger votre style ou écrire correctement ce qui sort de votre cerveau, l’IA est disponible 24/7. Vous connaissiez déjà l’écriture prédictive sur votre téléphone, elle en fait plus en ajoutant vos rendez-vous dans votre agenda par exemple. Vous pouvez la considérer comme votre stagiaire ou assistante personnelle. Apprenez à bien l’utiliser dans cet article.
- Enseignement personnalisé : l’IA peut vous expliquer un terme technique, un paragraphe ou trouver pour vous des tutoriels et vous expliquer les étapes à suivre. Le niveau de détail et de complexité s’ajuste à vos demandes. Plus besoin de chercher pendant des heures, elle vous explique selon votre contexte !
Magic combo puissance 3000 !
Évidemment, vous vous doutez que la combinaison de ces outils vient démultiplier leur impact (ainsi que leur coût de mise en place). L’IA générative, avec son modèle de langage, simplifie l’interaction avec la machine. On a l’impression de parler à un humain. L’IA analytique peut analyser les exceptions d’un processus et soutenir la mise en place d’automatisations plus complexes.
Toutefois, tel qu’expliqué dans mon précédent article, il y a beaucoup de solutions disponibles sur le marché. Commencez par bien comprendre le problème que vous souhaitez résoudre. Ensuite, vous trouverez la bonne solution.
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