L'IA dans l'automatisation des processus métier : l'essentiel à savoir

Moins de temps, moins d'efforts et moins de coûts : tels sont les piliers de l'entreprise moderne. Les organisations cherchent en permanence à faire plus avec moins. C'est précisément là que l'intelligence artificielle entre en jeu.

Mais que se passe-t-il lorsque l'on associe l'automatisation des processus métier (BPA) à l'intelligence artificielle (IA) ? Vous pouvez vous attendre à des opérations optimisées, à moins de tâches manuelles, à un risque d'erreur humaine réduit, même sur des tâches complexes, et à des décisions plus rapides et plus éclairées. Il existe toutefois des pièges potentiels à connaître.

Dans cet article, nous examinons comment l'IA transforme le fonctionnement des entreprises, où elle est la plus utile et à quoi les entreprises de toute taille doivent faire attention. Nous analysons également certaines des tendances les plus prometteuses sur lesquelles vous appuyer pour bâtir la bonne stratégie d'automatisation intelligente.

Comprendre l'automatisation des processus métier par l'IA

L'automatisation des processus métier par l'IA (AI BPA) s'appuie sur les technologies d'intelligence artificielle pour automatiser les tâches récurrentes et optimiser les opérations.

Associer l'IA à l'automatisation traditionnelle aide les entreprises à travailler plus intelligemment. Elle réduit les tâches répétitives, limite les erreurs et facilite la prise de décision fondée sur les données. Prenons le service client : des chatbots basés sur l'IA peuvent traiter les demandes courantes, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur les problèmes plus complexes qui exigent réellement une intervention humaine. Dans la finance, l'IA peut analyser rapidement de grands volumes de données pour détecter des schémas de fraude et repérer les transactions suspectes plus vite que les méthodes manuelles.

Composants clés de l'automatisation des processus par l'IA

Apprentissage automatique (ML)

Cette technologie utilise des algorithmes pour analyser des schémas dans les données, apprendre à partir de celles-ci et formuler des prédictions. Le principe est que les systèmes de ML s'améliorent automatiquement avec l'expérience, sans programmation explicite.

En entreprise, le ML et l'IA permettent de prévoir et d'optimiser les coûts d'exploitation et les chaînes d'approvisionnement grâce à la prévision de la demande, de personnaliser les contenus marketing en fonction des comportements passés et d'automatiser la détection des fraudes dans les transactions financières par l'analyse des schémas et des données.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux machines de comprendre et d'interpréter le langage humain, et d'interagir avec lui de manière pertinente et efficace. Les interactions entre l'humain et l'ordinateur deviennent ainsi plus fluides et plus intuitives.

Il est utilisé dans le développement de solutions d'automatisation des processus par l'IA pour :

• l'analyse des sentiments dans les retours clients et les publications sur les réseaux sociaux ;
• l'optimisation des processus métier liés aux documents, comme les contrats ou les factures ;
• l'amélioration des fonctions de recherche, en permettant aux utilisateurs de formuler leurs requêtes en langage naturel.

Le traitement du langage naturel est par ailleurs une technologie essentielle pour l'automatisation du service client.

Automatisation robotisée des processus (RPA)

La RPA, ou automatisation robotisée des processus, utilise des bots logiciels pour prendre en charge des tâches répétitives et fondées sur des règles, habituellement réalisées à la main. Ces bots imitent la façon dont les humains interagissent avec les outils numériques (ils cliquent, saisissent du texte, déplacent des fichiers), mais plus vite et sans erreur.

Analyse de données

L'analyse de données consiste à utiliser des outils et des méthodes pour traiter, interpréter et visualiser de grands volumes de données. Les analyses et les enseignements qui en découlent aident les entreprises à prendre des décisions éclairées, à optimiser leurs opérations, à mener à bien des tâches complexes en économisant leurs ressources et à anticiper les tendances.

Ces technologies d'IA jouent également un rôle déterminant dans l'analyse prédictive et la réduction des coûts d'exploitation.

Ensemble, toutes ces technologies forment un écosystème puissant, capable de déployer l'automatisation intelligente dans tous les domaines de l'entreprise : du service client et du marketing jusqu'aux opérations et aux décisions stratégiques.

L'automatisation des processus métier par l'IA à son meilleur : les domaines à plus fort impact

Après près de deux ans d'engouement pour l'IA générative, les entreprises dépassent l'euphorie initiale et se concentrent sur l'essentiel : utiliser cette technologie de manière ciblée pour créer de la valeur. Ainsi, 71 % des entreprises expérimentent l'IA générative ou en étendent l'usage.

Par ailleurs, 67 % des décideurs en matière d'IA indiquent que leur entreprise prévoit d'augmenter ses investissements dans l'IA générative au cours de l'année à venir.

Quels domaines privilégier pour tirer le meilleur parti de l'automatisation des processus métier par l'IA ?

Gestion et analyse des données

L'IA joue un rôle déterminant dans la transformation des processus métier par les données. L'automatisation par l'IA peut révolutionner de nombreuses tâches, de la saisie de données à la production d'analyses en temps réel.

Par exemple, des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent « passer au crible » les données clients pour repérer des habitudes d'achat, prévoir la demande et optimiser la gestion des données.

Découvrez comment nos développeurs low-code ont conçu un outil de facturation sous Retool pour maîtriser la complexité de la gestion hiérarchique des licences. La solution apporte une meilleure gestion des données, un reporting automatisé et des fonctionnalités de tableau de bord. En savoir plus sur cette étude de cas.

Comment l'automatisation des processus métier par l'IA facilite la gestion des données :

• Elle supprime automatiquement les doublons et garantit la qualité des données.
• Les systèmes d'automatisation pilotés par l'IA peuvent analyser les données historiques pour prévoir les tendances et le comportement des clients.
• Elle traite de grands volumes de données en quelques secondes et fournit des enseignements exploitables.

De plus, l'IA appliquée à l'automatisation donne aux entreprises accès à des analyses de données performantes. Au lieu de simplement collecter des chiffres, l'IA peut explorer d'immenses quantités d'informations, détecter des schémas, faire des prédictions et même proposer des améliorations aux opérations quotidiennes.

Support client

Les chatbots et assistants virtuels basés sur l'IA ont transformé le service client en apportant des réponses plus rapides et plus précises aux demandes. Ils répondent instantanément et satisfont ainsi les attentes des 82 % de consommateurs qui veulent une résolution immédiate de leurs demandes.

Ces systèmes d'automatisation des processus par l'IA réduisent le besoin d'intervention humaine et optimisent les processus grâce à un support fluide, disponible 24 h/24. Gartner prévoit que d'ici 2025, 80 % des équipes de support utiliseront l'IA générative pour accroître la productivité des agents et améliorer l'expérience client.

Comment l'automatisation des processus par l'IA soutient le support client :

• En déployant des chatbots IA, les entreprises traitent les demandes des clients instantanément et réduisent les délais de réponse.
• L'IA apprend des données clients pour offrir un support personnalisé et anticiper les besoins.
• L'automatisation des tâches courantes permet aux entreprises de réduire les coûts de leur service client.

Ventes et marketing

L'automatisation par l'IA aide les entreprises à optimiser leurs stratégies commerciales et marketing. Elle permet aux équipes d'adapter l'expérience client à différents publics, de prendre en charge les tâches courantes comme le suivi des leads et d'exploiter les données clients pour rendre les campagnes plus efficaces.

Comment l'IA soutient les ventes et le marketing :

• Elle priorise les leads selon leur probabilité de conversion et aide les équipes commerciales à se concentrer sur les opportunités à forte valeur.
• L'IA adapte les messages marketing au comportement et aux préférences de chaque client.
• De l'envoi d'e-mails de relance à la gestion des campagnes sur les réseaux sociaux, l'IA réduit le travail manuel et permet aux équipes de se concentrer sur la stratégie.

Pour en savoir plus sur la façon dont Akveo a développé des solutions d'automatisation de la génération de leads pour une société de capital-risque, lisez cette étude de cas.

Automatisation des workflows et des tâches

Transformer les flux de travail quotidiens change souvent la manière dont les équipes collaborent. Les collaborateurs trouvent de nouvelles façons de résoudre les problèmes et de faire preuve de créativité. Moins de temps passé sur des tâches monotones et répétitives, c'est plus de place pour l'essentiel : imaginer de nouvelles idées, améliorer les processus et avancer vers les objectifs à long terme. De fait, 72 % des salariés estiment que l'IA apporte une valeur ajoutée à leurs processus de travail.

Comment l'IA soutient l'automatisation de l'entreprise :

• Un logiciel d'automatisation par l'IA peut acheminer documents et demandes d'approbation, et éliminer ainsi les goulets d'étranglement dans des processus comme les achats ou la gestion des contrats.
• Il aide à attribuer les tâches en fonction de la disponibilité et des compétences des collaborateurs, ce qui améliore l'utilisation des ressources.
• Le suivi de l'avancement en temps réel permet de tenir les délais ; si quelque chose dévie, les managers peuvent le repérer tôt et intervenir avant qu'un problème plus important n'apparaisse.

En outre, l'automatisation des processus par l'IA rationalise les tâches répétitives et routinières, ce qui permet aux collaborateurs de se consacrer à des activités créatives et à forte valeur ajoutée. L'IA peut par exemple prendre en charge la saisie de données, traiter les factures ou répondre aux demandes des clients via un chatbot.

Le développement low-code pour une automatisation rapide des processus

Comment les entreprises peuvent-elles créer des applications sur mesure sans connaissances techniques approfondies ? Les plateformes de développement low-code le permettent, en offrant la possibilité de concevoir des solutions adaptées rapidement et efficacement.

Ces plateformes permettent aux équipes de développer des applications avec très peu de code, voire aucun. C'est une option de premier choix pour créer rapidement des solutions d'automatisation adaptées aux besoins spécifiques de votre entreprise.

Comment l'automatisation des processus par l'IA et le low-code améliorent l'efficacité :

• Développer plus vite : au lieu d'attendre des mois, les équipes peuvent mettre des applications en service en quelques semaines seulement, ce qui accélère l'ensemble des projets.
• Réduire les coûts : ces outils limitent le recours à un développement coûteux et rendent les projets plus abordables.
• S'adapter facilement : les workflows et les applications peuvent évoluer avec les besoins sans devoir tout reconstruire de zéro.

L'association du développement low-code et des capacités de l'intelligence artificielle permet aux entreprises d'innover plus vite et d'automatiser leurs processus, même avec des ressources techniques limitées. Grâce aux solutions low-code/no-code, les entreprises peuvent aussi impliquer leurs collaborateurs non techniques dans l'automatisation, ce qui renforce l'agilité et réduit la dépendance vis-à-vis des services informatiques.

L'IA dans l'automatisation de l'entreprise : quels sont les risques ?

Des outils plus intelligents transforment déjà en profondeur la manière dont les entreprises travaillent, mais même les équipes les plus efficaces se heurtent souvent à des obstacles lorsqu'elles intègrent de nouvelles technologies à leurs processus. Certains des plus grands défis sont moins visibles, comme garantir le bon fonctionnement des systèmes ou les aligner sur les objectifs globaux de l'entreprise.

La mise en place de nouveaux systèmes n'est pas toujours simple. Certaines équipes en sont encore à la phase de découverte, tandis que d'autres manquent tout simplement de temps ou de ressources pour s'y consacrer pleinement. Ces difficultés sont normales, mais elles montrent que le changement ne se fait pas du jour au lendemain.

Optimiser les flux de travail peut néanmoins être très rentable : cela libère du temps et aide les collaborateurs à se concentrer sur ce qui fait avancer l'entreprise. Il faut toutefois aussi en connaître les revers. Voici quelques défis courants que les entreprises doivent avoir en tête.

Suppression d'emplois

L'un des risques les plus discutés de l'automatisation par l'IA est la disparition potentielle d'emplois. Environ 60 % des emplois pourraient être touchés par l'IA, et certains salariés s'en inquiètent. L'enquête mondiale annuelle de PwC sur les salariés montre que 30 % d'entre eux craignent que leur poste soit remplacé par la technologie dans les années à venir.

Points d'attention :

Impact sur les postes moins qualifiés

Les postes dans des secteurs comme l'industrie manufacturière, la logistique et le service client sont particulièrement exposés à l'automatisation, ce qui crée de l'incertitude parmi les salariés.

Apparition de nouveaux rôles

Si l'IA peut réduire certaines tâches, elle offre aussi aux collaborateurs la possibilité de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Forrester prévoit que d'ici 2030, seuls 1,5 % des emplois disparaîtront à cause de l'IA générative, tandis que 6,9 % seront transformés.

Ce que les entreprises peuvent faire :

Les dirigeants doivent expliquer ouvertement ce qui change et pourquoi : cela crée de la confiance et préserve la motivation. Une manière d'accompagner les équipes dans cette transition consiste à proposer des formations qui les aident à élargir leurs compétences et à gagner en assurance avec les nouveaux outils.

Biais et questions éthiques

Les systèmes d'IA ne valent que par les données sur lesquelles ils ont été entraînés. Un modèle d'IA entraîné sur de « mauvaises » données peut perpétuer, voire amplifier, des biais dans la prise de décision. Les problèmes peuvent survenir notamment dans le recrutement, l'octroi de crédits et le service client, là où les enjeux sont élevés et où l'équité est essentielle.

Quelques points méritent réflexion :

• Si les informations sur lesquelles reposent les décisions sont déjà biaisées, les résultats peuvent être injustes, en particulier lorsqu'il s'agit de décider qui est recruté.
• Certains systèmes sont si complexes qu'il est difficile d'expliquer comment les décisions sont prises. Il devient alors délicat de déterminer qui est responsable en cas de problème.

Ce que les entreprises peuvent faire :

Les entreprises doivent privilégier des modèles d'IA transparents et surveiller attentivement leurs données d'entraînement afin de limiter le risque de biais.

Préoccupations liées à la sécurité des données

L'IA peut être vulnérable aux cyberattaques : des pirates peuvent tenter de perturber des processus automatisés ou de manipuler les bases de décision à leur profit.

• Fuites de données : les systèmes d'IA traitent souvent d'énormes quantités de données sensibles, ce qui en fait des cibles de choix pour les pirates.
• Manipulation des modèles : des attaquants peuvent chercher à manipuler les modèles d'IA pour fausser les résultats de l'entreprise ou compromettre l'intégrité du système.

Ce que les entreprises peuvent faire pour garantir la sécurité des données :

Les entreprises doivent miser sur des mesures de cybersécurité solides, comme la mise à jour régulière des systèmes et la surveillance continue des activités suspectes, pour garder une longueur d'avance sur les menaces potentielles.

Manque d'expertise et de vision pour l'automatisation des processus par l'IA

Pour tirer pleinement parti de l'automatisation, les entreprises ont besoin d'un plan clair, aligné sur leurs objectifs. Dans la réalité, beaucoup d'équipes se lancent pourtant sans stratégie solide ni savoir-faire suffisant.

Sans cap clair, les initiatives peuvent échouer : des outils sont déployés sans véritable finalité et ne passent pas à l'échelle comme prévu. Sans l'expérience nécessaire, on aboutit facilement à des solutions qui paraissent bonnes sur le papier mais ne résolvent pas les vrais problèmes.

Ce que les entreprises peuvent faire :

Il est recommandé d'investir dans la formation à l'IA, de définir une stratégie claire d'automatisation des processus par l'IA et de commencer par des projets modestes et évolutifs.

Quel avenir pour l'IA dans l'automatisation des processus métier ?

L'automatisation des processus métier est l'un des chantiers majeurs des entreprises qui veulent rester compétitives dans une économie numérique en évolution rapide. Il existe déjà de nombreuses solutions avancées d'automatisation des processus par l'IA. Cela signifie-t-il que les outils d'IA ont atteint leur maturité ? Absolument pas. Le progrès technologique se poursuit, et l'automatisation par l'IA ne fait que prendre son essor.

Examinons de plus près les tendances qui façonnent l'avenir de l'automatisation par l'IA.

Hyperautomatisation

L'IA est le moteur de l'hyperautomatisation. Ce concept vise à automatiser de bout en bout non seulement des tâches simples, mais aussi des processus métier et des workflows complexes dans leur ensemble. Les entreprises ne se limiteront plus à automatiser des tâches isolées, une approche souvent peu pratique et peu efficace. Elles combineront plutôt l'IA, l'automatisation robotisée des processus et les plateformes low-code pour automatiser des chaînes complètes dans tous les services de l'entreprise.

Une automatisation personnalisée pour une meilleure satisfaction client

L'automatisation ne se transpose pas d'une entreprise à l'autre par un simple copier-coller. Les outils s'adaptent de façon dynamique et ajustent les workflows pour répondre précisément à la situation. Des clients aux besoins différents peuvent ainsi recevoir automatiquement des réponses, des étapes d'onboarding ou un support personnalisés. Cette façon de travailler plus intelligente fluidifie les opérations et améliore nettement l'expérience client.

Démocratisation de l'automatisation

Des plateformes d'automatisation des processus par l'IA faciles à utiliser, fondées sur l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, permettent même aux utilisateurs sans profil technique d'automatiser une partie de leur travail sans l'aide du service informatique. Cette tendance, portée surtout par la popularité croissante du low-code, va fortement accélérer l'innovation dans les entreprises.

Processus autoréparateurs

Les systèmes d'automatisation classiques dépendent fortement de l'intervention humaine. Lorsqu'un processus complexe ne s'exécute pas correctement, des spécialistes informatiques (ou parfois des citizen developers) doivent le mettre à jour. Les systèmes d'automatisation intelligente des processus, eux, surveillent les workflows automatisés, détectent les erreurs et les corrigent de manière autonome, sans intervention humaine.

Autrement dit, l'automatisation des processus et la gestion des processus métier par l'IA deviennent plus « autonomes ». Les outils d'apprentissage automatique et d'IA tirent des enseignements des processus en cours et optimisent les workflows pour une meilleure efficacité opérationnelle.

Intégration de l'IoT et de l'edge computing

Dans des secteurs comme l'industrie manufacturière, la logistique et l'énergie, les objets connectés fournissent déjà des données en temps réel qui permettent des décisions mieux étayées. Ces informations sont essentielles : elles donnent aux systèmes d'automatisation exactement les données nécessaires pour assurer un fonctionnement fluide, détecter les problèmes au plus tôt et améliorer en continu les opérations quotidiennes.

Les systèmes automatisés prendront des décisions en temps réel directement en périphérie (« edge »), c'est-à-dire au plus près de la source des données.

Éthique et gouvernance

L'automatisation des entreprises par l'IA devient de plus en plus intelligente. Dans ce contexte, les entreprises ont besoin de cadres solides pour garantir que leurs systèmes d'automatisation fonctionnent de manière transparente, évitent les biais, respectent la réglementation et restent explicables à tout moment.

Conclusion

La bonne technologie n'est qu'une partie de la réussite d'un projet d'IA. Il est tout aussi important d'impliquer les bonnes personnes et les bons processus. L'essentiel est d'équilibrer les progrès technologiques avec la supervision humaine, la planification stratégique et des principes éthiques.

Si vous souhaitez mettre en place des technologies d'automatisation des processus basées sur l'IA dans votre entreprise, Akveo peut vous accompagner. Notre équipe propose des services d'automatisation des processus métier, notamment l'automatisation des workflows, le développement low-code et l'automatisation robotisée des processus, pour vous aider à tirer le meilleur de la transformation numérique tout en limitant les risques.

Préparons ensemble l'avenir de votre entreprise !