Les entreprises qui utilisent l’automatisation des processus robotiques doivent se tourner vers des technologies et des solutions qui fournissent un niveau supplémentaire d’intelligence du contenu, afin de rendre les robots plus intelligents et plus efficaces.
Les bons élèves évoluent en investissant dans la transformation numérique, en adoptant des technologies et des solutions qui leur permettent de s’adapter aux demandes des clients et aux marchés qu’ils adressent. La transformation numérique exige la digitalisation des processus d’affaires internes et externes grâce auxquels l’expérience client et l’efficacité opérationnelle peuvent être améliorées de façon significative. Au centre de toute stratégie de transformation numérique se trouve le contenu de l’entreprise, qu’il s’agisse de documents papier convertis en formats numériques et reliés à des processus ou qu’il s’agisse de communications avec les clients, de correspondance, de formulaires, de médias sociaux ou d’autres documents numériques.
Le terme « transformation numérique » est généraliste et englobe de nombreuses technologies d’automatisation. J’aimerais explorer l’une d’entre elles, l’automatisation robotique (RPA), qui a explosé sur le marché. La technologie RPA aide les organisations à éliminer les processus manuels en utilisant des logiciels intelligents qui peuvent automatiser un large éventail de tâches et d’activités humaines en imitant simplement ce que fait un utilisateur dans une ou plusieurs applications. Très souvent, ces tâches et activités impliquent le traitement de contenus structurés et non structurés.
Principes de base des robots intelligents
Un robot logiciel doit être intelligent à plusieurs égards : tout d’abord, il doit être capable de suivre un chemin défini à travers une ou plusieurs applications pour la saisie, l’exportation et la validation des données à travers de nombreux systèmes. Deuxièmement, il doit être capable de comprendre les données et les documents qu’il traite, comme les factures, les contrats, les documents financiers, les notes de service à la clientèle et plus encore. Pour atteindre le deuxième objectif, la technologie RPA doit s’appuyer sur les services de contenu intelligent qui fournissent le machine learning, le traitement du langage naturel et la compréhension contextuelle du contenu. Cela permet au robot de classer et d’extraire automatiquement les données du contenu, réduisant ou, dans certains cas, éliminant le besoin d’intervention humaine. Plusieurs modèles de cas d’utilisation pour RPA couvrent différentes classes d’automatisation intelligente.
Spectre d’automatisation intelligente
Il y a différents degrés d’automatisation où la technologie RPA et les plateformes cognitives se complètent pour aborder trois classes d’automatisation intelligente des processus : l’automatisation de base, l’automatisation robotique améliorée des processus et l’automatisation cognitive. L’automatisation robotique de base du processus peut être utile dans le cas où les activités du processus sont un simple travail régi par des règles. Celles-ci sont alors répétables et représentent un volume de transactions moyen ou élevé où l’automatisation optimise le retour sur investissement en éliminant les actions manuelles. Tout processus inefficace impliquant des humains, la saisie et la copie de données et le rapprochement des résultats est un point de départ idéal pour les entreprises. Dans l’automatisation de base, il y a souvent du contenu (textes, images, PDF, etc.), mais le niveau de complexité en termes de variété de contenu et de tâches requises est relativement faible. Le traitement du contenu dans l’automatisation de base implique d’extraire les données à partir d’un écran (par exemple, une application dans un environnement Citrix) ou de gérer une tâche simple comme l’exécution de l’OCR sur un document et de le convertir au format PDF pour le rendre consultable et exploitable.
La classe suivante est l’automatisation robotique des processus améliorée, qui s’appuie sur les mêmes pilotes que l’automatisation de base, mais qui met davantage l’accent sur les processus impliquant des données structurées et non structurées. Ce scénario pourrait ressembler à ce qui suit : un robot reçoit un email et utilise les services de renseignements sur le contenu pour comprendre les particularités de la demande et des documents joints. Il se connecte à un ou plusieurs systèmes pour traiter la demande et avise le client lorsque la demande a été complétée. Dans cet exemple, le processus ne peut se produire sans l' »intelligence » des services de contenu pour classifier et extraire les données ; autrement, les humains doivent lire manuellement les documents et extraire les données. Dans de nombreux secteurs, le développement d’un robot englobe non seulement l’automatisation des actions d’un utilisateur avec une application, mais aussi la classification du contenu et l’utilisation de cette information pour faire avancer le processus.
Vers l’automatisation cognitive
La troisième et dernière catégorie est axée sur l’utilisation de technologies de pointe – le traitement du langage naturel, l’analyse prédictive et plus encore qui font progresser l’utilisation des services de renseignements sur le contenu – qui entrent dans la catégorie de l’intelligence artificielle ou de l’automatisation cognitive. Ici, les robots peuvent appliquer l’analyse de texte pour identifier les entités, comprendre les faits et les événements avec précision, construire des histoires à travers les documents, détecter la relation entre les entités, comme qui est le vendeur ou l’acheteur dans un contrat et classifier de grands volumes de données non structurées.
Adopter des robots pour aujourd’hui et pour demain
L’opportunité de la technologie RPA évolue rapidement avec des centaines de cas d’utilisation possibles dans une entreprise, dont beaucoup nécessitent un traitement du contenu. La clé du succès est d’abord de se concentrer sur le(s) problème(s) que l’entreprise veut résoudre et de s’assurer qu’elle utilise la bonne technologie pour traiter ces cas. Ensuite, il faut considérer et de définir la stratégie à long terme autour de la RPA de manière précise. Il n’est pas nécessaire de construire les robots les plus intelligents, mais le fait d’avoir la bonne base de technologie robotique intelligente en place aide les entreprises à se préparer pour l’avenir.
Par Cédric Hubert, Head of Global Enterprise Sales Europe, ABBYY