L’hyperautomatisation est le prochain niveau d’automatisation qui vise à stimuler la transformation numérique en intégrant diverses technologies pour automatiser des processus d’affaires complexes. Elle va au-delà de l’automatisation traditionnelle en utilisant l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (machine learning [ML]) et d’autres technologies de pointe pour non seulement automatiser les tâches répétitives, mais aussi pour prendre des décisions, analyser les données et améliorer les processus en temps réel.
Cette approche permet aux organisations d’automatiser non seulement des tâches individuelles, mais aussi des processus entiers de bout en bout, ce qui se traduit par une augmentation de la productivité, une réduction des coûts opérationnels et une amélioration de l’expérience client. En tirant parti de l’hyperautomatisation, les entreprises peuvent atteindre un niveau plus élevé d’agilité opérationnelle et de réactivité face aux changements du marché, ce qui leur permet d’acquérir un avantage concurrentiel dans le paysage numérique actuel, qui évolue rapidement.
Qu’est-ce que l’hyperautomatisation ?
L’hyperautomation est le concept d’automatisation de processus d’affaires complexes ou manuels à l’aide de l’IA, du ML, de l’automatisation robotisée des processus (robotic process automation [RPA]), du traitement automatique du langage naturel (natural language processing [NLP]) et d’autres technologies. L’objectif de l’hyperautomatisation est de créer une organisation plus efficace et plus agile en automatisant un large éventail de tâches, qu’elles soient simples et répétitives ou complexes et décisionnelles. Cette approche vise à améliorer la productivité, à réduire les erreurs et à permettre aux organisations de s’adapter rapidement à l’évolution des exigences d’affaires. L’hyperautomatisation est souvent considérée comme un élément clé des stratégies de transformation numérique pour les entreprises qui cherchent à rester compétitives en cette ère moderne.
Composants clés de l’hyperautomatisation
Automatisation robotisée des processus (RPA)
Le RPA consiste à utiliser des robots logiciels ou « robots » pour automatiser des tâches répétitives basées sur des règles, traditionnellement effectuées par des humains dans le cadre d’opérations d’affaires. Le RPA est souvent un élément fondamental de l’hyperautomatisation.
Ces robots sont programmés pour imiter les actions humaines et peuvent effectuer des tâches telles que la saisie de données, le traitement de transactions et la communication avec d’autres systèmes. Le RPA se concentre sur l’automatisation des processus de données structurées, qui sont bien définis et dont les paramètres d’entrée et de sortie sont clairs.
Si le RPA permet d’accroître considérablement l’efficacité et de réduire les erreurs humaines dans ces processus basés sur des règles, elle présente des limitations en ce qui concerne les données non structurées. Les données non structurées, telles que le texte, les images et les vidéos, n’ont pas de format ou d’organisation prédéfinis, ce qui les rend difficiles à interpréter et à traiter avec précision par les robots de RPA. Par conséquent, le RPA n’est pas adapté aux tâches qui nécessitent une prise de décision complexe ou l’analyse d’informations non structurées. C’est là que l’IA entre en jeu.
Intelligence artificielle (IA)
L’IA joue un rôle crucial dans l’hyperautomatisation en utilisant des algorithmes avancés pour analyser des données non structurées et reconnaître des modèles. Les données non structurées, telles que le texte, les images et les vidéos, peuvent être traitées et comprises par l’IA afin d’en tirer des informations précieuses pour la prise de décision. Cette capacité permet à l’IA d’extraire des informations pertinentes de diverses sources et de les rendre utilisables pour des processus automatisés dans le cadre de l’hyperautomatisation.
En outre, l’IA joue un rôle essentiel dans la création d’un jumeau numérique de l’organisation en simulant et en modélisant les processus, les actifs et les flux de travail de l’organisation. L’IA peut surveiller et analyser en permanence le jumeau numérique afin d’identifier les domaines d’amélioration et d’optimisation, ce qui permet en fin de compte de rendre les opérations plus efficaces et efficientes.
Modélisation de langage de grande taille (LLM)
Ces dernières années, des avancées significatives dans le domaine du LLM ont permis au NLP de franchir de nouvelles étapes, notamment en ce qui concerne la taille des ensembles d’apprentissage et les niveaux de nuance que l’IA peut comprendre. En fait, parmi les principales innovations qui ont abouti à la vague actuelle de solutions d’IA, Le LLM est l’une des contributions les plus importantes. Combinés à la démocratisation de l’IA, le NLP et le LLM sont plus accessibles que jamais.
Traitement automatique du langage naturel (NLP)
Le NLP permet aux machines de comprendre et d’interagir avec le langage humain, ce qui permet d’automatiser les tâches liées à la communication, au traitement des documents, etc.
Le NLP est un sous-domaine de l’IA qui se concentre sur la compréhension et l’interprétation du langage humain par les ordinateurs. Il joue un rôle crucial en permettant aux machines de comprendre, d’interpréter et de répondre au langage humain de manière significative. Le NLP utilise des algorithmes, la linguistique informatique et le ML pour analyser et comprendre la structure et le sens du texte et de la parole.
L’importance du NLP est évidente dans ses applications dans divers secteurs d’activité. Dans le domaine du service à la clientèle, le NLP est utilisé pour analyser la rétroaction des clients, comprendre les demandes des utilisateurs et fournir des réponses automatisées. Dans le secteur des soins de santé, le NLP est essentiel pour extraire et analyser les informations contenues dans les dossiers médicaux, les notes cliniques et les articles de recherche, ce qui peut faciliter la détection, le diagnostic et le traitement des maladies. En outre, le NLP est largement utilisé dans la recherche d’informations pour rendre les moteurs de recherche plus efficaces dans la compréhension et la génération de résultats de recherche pertinents pour les utilisateurs.
Orchestration des processus
L’hyperautomatisation consiste à coordonner et à orchestrer plusieurs processus automatisés dans différents systèmes et services. L’orchestration des processus permet de relier les processus manuels et automatisés de l’entreprise afin d’obtenir une vue d’ensemble et de s’assurer que tous les processus se déroulent sans heurts et atteignent les résultats souhaités.
Intégration de données
L’hyperautomatisation repose sur une intégration transparente avec les sources de données. Il s’agit notamment d’extraire, de transformer et de charger des données (ETL) à partir de différents systèmes afin de garantir que les processus automatisés ont accès à des informations exactes et à jour.
Analytique avancée
L’hyperautomatisation s’appuie sur l’analyse pour obtenir des informations sur les performances des processus, identifier les goulets d’étranglement et améliorer en permanence les processus automatisés.
Pourquoi l’hyperautomatisation est-elle importante ?
Gartner prévoit que d’ici 2026, le marché des logiciels d’hyperautomatisation atteindra près de 1,04 milliard de dollars et que d’ici 2025, 70 % des entreprises, tous secteurs d’activités confondus, auront opté pour la transformation numérique de leur modèle d’affaires afin d’améliorer leurs décisions d’affaires fondées sur l’analyse.
Cela signifie que la façon dont les entreprises fonctionnent avec l’analyse, l’IA et les technologies similaires évolue, conduisant à l’utilisation de l’IA et du ML et d’outils similaires pour prendre des décisions d’affaires plus intelligentes, plus éclairées et basées sur les données. L’hyperautomatisation redessine l’avenir de la façon dont nous travaillons et conservons un avantage concurrentiel dans cette ère numérique.
L’IA et le ML jouent un rôle important dans l’hyperautomatisation en permettant aux systèmes d’apprendre à partir des données et d’améliorer leurs performances au fil du temps sans qu’il soit nécessaire de les reprogrammer explicitement. En outre, l’hyperautomatisation représente une « suppression de la redondance » dans les tâches quotidiennes de l’utilisateur numérique. Dans les entreprises, la résolution des demandes des clients, qu’il s’agisse d’un nouveau prêt, d’un litige ou d’une autorisation, est essentielle à la création d’un avantage concurrentiel. L’hyperautomatisation permet d’éliminer le temps inutile passé sur des tâches redondantes, augmentant ainsi la moyenne générale du temps de réponse aux demandes des clients. Le temps gagné par le travailleur numérique permet aux équipes de se concentrer sur la création de solutions plus innovantes, la résolution de problèmes plus complexes et l’augmentation de la valeur globale qu’une organisation « hyperautomatisée » ajoute au marché.
Comment l’IA et le ML entraînent/permettent-ils l’hyperautomatisation ?
- Analyse des données et reconnaissance des formes : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser de grands volumes de données afin d’identifier des modèles, des tendances et des informations. C’est un élément clé pour l’optimisation des processus d’affaires complexes.
- Prise de décision : Les algorithmes de ML peuvent prendre des décisions fondées sur des données historiques et des informations en temps réel. Cela est particulièrement utile dans les scénarios où les décisions doivent être prises rapidement et de manière cohérente.
- Amélioration continue : Les algorithmes de ML apprennent et s’adaptent en permanence à l’évolution des données et peuvent être réentraînés pour des scénarios nouveaux et évolutifs. Cela permet aux systèmes d’hyperautomatisation d’évoluer et de s’améliorer au fil du temps, en optimisant les processus et en s’adaptant aux nouveaux défis.
- Analyse prédictive : Le ML peut être utilisé pour l’analyse prédictive, et la prévision des tendances et des résultats futurs. Cela est utile dans les scénarios où l’anticipation d’événements futurs peut éclairer la prise de décision et améliorer les processus d’automatisation.
- Détection des anomalies : Les algorithmes de ML peuvent identifier des anomalies ou des irrégularités dans les données, ce qui permet de détecter et de traiter les problèmes en temps quasi réel. Cela est important pour maintenir l’intégrité et la fiabilité des processus automatisés.
- Compréhension multimédia : L’IA et le ML peuvent non seulement comprendre le texte, mais aussi les images, le son et la vidéo, qui peuvent désormais être « compris » par des tâches hyperautomatisées, grâce à la vision artificielle (computer vision [CV]).
Pour résumer, l’IA et le ML améliorent l’hyperautomatisation en offrant la possibilité d’analyser, d’apprendre et de s’adapter en fonction des données. Cela permet une approche plus intelligente et dynamique de l’automatisation, permettant aux organisations d’automatiser des processus d’affaires complexes et sophistiqués de manière plus fiable et plus efficace.
Exemples sectoriels des avantages de l’hyperautomatisation
L’hyperautomatisation offre une gamme d’avantages essentiels pour les entreprises, notamment l’amélioration de l’efficacité, de l’agilité, de l’innovation, de la conformité et la réduction de l’erreur humaine. En intégrant des technologies avancées comme l’IA, le ML et le RPA, l’hyperautomatisation rationalise les processus, automatise les tâches répétitives et permet aux organisations de fonctionner de manière plus efficace et efficiente. Au final, cela renforce l’agilité en permettant aux entreprises de s’adapter rapidement aux évolutions du marché et aux demandes des clients. De plus, l’hyperautomatisation favorise l’innovation en libérant des ressources humaines précieuses qui peuvent alors se consacrer à des initiatives plus créatives et stratégiques, favorisant ainsi la croissance et la différenciation.
L’hyperautomatisation garantit également la conformité avec les réglementations et les normes grâce à une exécution cohérente et précise des processus, réduisant ainsi le risque d’erreurs et de non-conformité. En minimisant l’intervention humaine, l’hyperautomatisation diminue également la probabilité d’erreur humaine, améliorant en définitive la qualité et la précision globales des opérations. Dans le paysage concurrentiel actuel, l’hyperautomatisation est essentielle pour que les entreprises gardent une longueur d’avance, maintiennent des normes élevées et démocratisent l’automatisation en donnant aux employés les moyens d’utiliser ces technologies de pointe et d’en tirer profit.
L’hyperautomatisation et le ML transforment les entreprises dans tous les secteurs d’activités. Les solutions d’Alithya ont démontré un effet significatif pour nos clients, apportant des changements positifs dans des secteurs tels que la finance, la fabrication, les soins de santé et l’énergie. Ces innovations révolutionnent les processus opérationnels et améliorent l’efficacité dans tous les domaines. Voici quelques exemples des avantages que l’hyperautomatisation apporte à divers secteurs d’activités.
Services financiers et bancaires - surveillance des opérations boursières
Dans le monde rapide et fortement réglementé des services financiers, l’hyperautomation - alimentée par le ML - joue un rôle essentiel dans la surveillance du commerce. La solution Surveillance des opérations boursières d’Alithya est un excellent exemple de la façon dont l’hyperautomation permet aux systèmes d’analyser de grands volumes de données boursières beaucoup plus rapidement et plus efficacement que les humains ne pourraient jamais le faire. Cette solution utilise des algorithmes de ML pour identifier des modèles irréguliers, détecter les abus de marché potentiels et assurer la conformité avec les normes réglementaires - un travail qui demande beaucoup de temps et de données et qui devrait autrement être effectué manuellement par les responsables de la conformité. Grâce à cette solution, les équipes de conformité peuvent analyser d’importants volumes de données boursières, ce qui rend le processus de conformité plus intelligent, plus efficace et plus précis. L’utilisation de l’hyperautomatisation dans ce scénario permet aux équipes de conformité de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée au lieu de passer leur temps à analyser et à classer les alertes boursières.
Fabrication - prévision
L’hyperautomatisation, lorsqu’elle est combinée à au ML, change la donne en matière de prévision dans le secteur de la fabrication. La solution Prévisions de la demande d’Alithya permet aux fabricants de générer et d’utiliser des plans de production basés sur des indicateurs avancés de la demande attendue. Dans le passé, l’industrie de la fabrication s’est fortement appuyée sur des indicateurs retardés, qui n’offrent qu’une vision limitée de la demande future. Mais en tirant des enseignements des tendances et des modèles des données historiques, nous pouvons désormais mieux prédire la demande future. Il s’agit là d’une connaissance inestimable pour les fabricants, qui peuvent ainsi prévoir avec précision la demande et ajuster les plans de production en fonction des besoins. La capacité d’anticiper la demande des clients améliore considérablement leur capacité à y répondre. Cela permet de réaliser des économies sur les coûts de fabrication, d’acquisition de matériel et de stockage, et d’améliorer globalement l’efficacité de l’entreprise.
Soins de santé - optimisation des demandes de remboursement de frais médicaux
Alithya a transformé le secteur de l’assurance en soins de santé en rendant le processus de gestion des demandes de remboursement plus efficace grâce à l’automatisation. Nos solutions utilisent l’IA avancée et l’hyperautomatisation pour fusionner différents systèmes et tâches manuelles, créant ainsi un flux de travail fluide et automatisé pour traiter les demandes de remboursement de frais médicaux du début à la fin. Notre technologie automatise la capture et l’extraction des données des demandes de remboursement de frais médicaux en formats papier et numérique, réduisant ainsi les erreurs humaines et les coûts. Cette solution fonctionne avec tous les formulaires de demande de remboursement de frais médicaux standards et utilise l’IA pour extraire les données avec précision. Cette technologie met également en place des contrôles automatisés selon des règles d’affaires définies, réduisant ainsi le besoin d’intervention humaine et augmentant la fiabilité en réduisant le risque d’erreur humaine. Des succès récents ont montré que notre plateforme est capable d’extraire des données avec un taux de réussite de 99 % et un taux de faux positifs de 0,5 %.
Soins de santé – correspondance clinique
L’expansion d’Alithya dans le domaine des soins de santé va au-delà des demandes de remboursement, et nos réalisations dans le domaine de la correspondance clinique, des autorisations, des griefs et des appels, et même du courrier non distribuable, ont fourni un moteur de recommandations à nos clients. Ce moteur est capable d’examiner une correspondance clinique complexe, de s’intégrer aux systèmes de registre des clients et d’automatiser les décisions jusqu’à la résolution des cas. La capacité d’interpréter une précertification médicale et d’examiner des centaines de pages de dossiers médicaux comme une infirmière le ferait est un exemple éloquent de la valeur de l’hyperautomatisation. Alithya a utilisé des processus 100 % manuels et a produit des solutions qui offrent 80 % d’automatisation « sans intervention » à divers secteurs d’activité dans le domaine des payeurs de soins de santé.
Énergie et services publics - numérisation des usines et des documents
Dans le secteur de l’énergie et des services publics, la solution d’Alithya s’appuie sur la vision artificielle (computer vision [CV]) et la reconnaissance optique de caractères (optical character recognition [OCR]) pour transformer la capacité de l’entreprise à extraire, numériser et interroger de grands volumes de documents physiques complexes existants. Ces documents incluent, entre autres, les dessins techniques, les schémas, la documentation technique et les flux de vidéos ou d’images. La solution CV d’Alithya permet l’identification et l’extraction automatisées de données clés à partir des fichiers fournis, ce qui permet de numériser et d’interroger les documents de manière efficace. L’automatisation de ces processus se traduit par des économies de temps et de coûts significatives pour les opérateurs humains qui devraient autrement extraire et valider manuellement ces données. Cette réduction de l’effort humain requis réduit également le potentiel d’erreurs. Cette solution optimise les processus tels que l’extraction des données des capteurs analogiques, la numérisation ou l’interrogation des dessins techniques, et peut même contribuer à la création d’un « jumeau numérique » pour une installation sans nécessiter d’efforts humains importants.
Le point commun de ces exemples est que l’hyperautomatisation supprime ou réduit la nécessité d’un effort manuel et d’une intervention humaine dans les processus d’affaires, quel que soit le secteur d’activité. Cela permet de réduire les erreurs et de rendre les tâches automatisées plus précises et plus fiables. Cela permet également aux équipes de se concentrer sur des questions plus importantes.
En utilisant l’hyperautomatisation et l’expertise de partenaires comme Alithya, vous pouvez bénéficier de plus de performance et d’agilité, et rester compétitif dans le monde numérique d’aujourd’hui qui évolue rapidement.
Création d’un plan stratégique d’adoption et de mise en œuvre de l’IA
Comme nous le savons, l’IA, le ML et l’hyperautomatisation ne sont plus des termes technologiques du futur. Les technologies avancées sont présentes maintenant et transforment des secteurs d’activités entiers. Chez Alithya, nous aidons nos clients à élaborer un plan stratégique personnalisé d’adoption et de mise en œuvre de l’automatisation pour rester en tête de la concurrence et atteindre leurs objectifs d’affaires, quels qu’ils soient.
Les services d’IA d’Alithya pour les données et l’analyse peuvent vous aider à comprendre comment utiliser la technologie alimentée par l’IA pour améliorer le rendement de l’entreprise. Nous combinons une connaissance approfondie des problèmes d’affaires spécifiques de votre organisation avec notre expertise technique et nos solutions de pointe pour vous fournir des solutions et des informations d’affaires exploitables.
L’hyperautomatisation peut-elle résoudre votre problème d’affaires ?
Vous venez peut-être de vous lancer dans l’hyperautomatisation et vous ne savez pas si l’IA ou le ML peut résoudre votre problème d’affaires. L’évaluation de la pertinence des solutions AI-FI d’Alithya peut vous fournir une compréhension claire de vos données et identifier comment le ML peut être appliqué pour obtenir les meilleurs résultats d’affaires. Notre équipe peut évaluer votre état de préparation à l’adoption du ML, et identifier les cas d’utilisation potentiels et les applications spécifiques à votre organisation et à vos défis d’affaires.
Que votre objectif soit de découvrir des modèles ou d’améliorer les processus, Alithya fournit aux organisations des informations pour comprendre les risques, les avantages et prendre des décisions stratégiques pour mettre en œuvre des stratégies d’IA qui s’alignent sur vos objectifs d’affaires et fournissent la plus grande valeur d’affaires.
Apprenez-en davantage sur l’offre d’Alithya en matière de services d’IA ou contactez-nous pour savoir comment nous pouvons vous aider à automatiser vos activités pour atteindre une plus grande réussite d’affaires.