Comment l'automatisation des flux de travail par l'IA transforme les entreprises en 2025

La gestion d'une entreprise exige déjà toute votre attention. Vous ne devriez pas avoir à passer des heures à rechercher des mises à jour, à déplacer des données d'un outil à l'autre ou à répondre deux fois à la même question.

L'automatisation des flux de travail par l'IA transforme ce frein en élan. Pensez moins à la gestion des tâches qu'aux flux de travail qui se gèrent eux-mêmes.

Du routage des leads au classement des rapports en passant par la résolution des demandes, les agents d'IA d'entreprise deviennent discrètement le coéquipier supplémentaire sur lequel la plupart des équipes comptent.

Qu'est-ce qui fait qu'il fonctionne exactement - et en quoi est-il utile ? Entrons dans le vif du sujet.

Qu'est-ce que l'automatisation des flux de travail par l'IA ?

L'automatisation des flux de travail par l'IA redéfinit l'efficacité des entreprises en automatisant les tâches répétitives et en permettant une prise de décision en temps réel.

Les flux de travail pilotés par l'IA utilisent des agents d'IA pour apprendre à partir de modèles historiques et traiter des données non structurées d'une manière qui fonctionne avec les applications existantes, optimisant ainsi les opérations répétitives.

Gartner prévoit que d'ici 2026, 20 % des organisations utiliseront l'IA pour automatiser les tâches de gestion, ce qui en fait un investissement essentiel pour la survie de l'entreprise.

En éliminant les inefficacités dans la génération de prospects, l'intégration des RH et le suivi des performances, l'IA réduit les coûts opérationnels tout en augmentant la productivité.

Par exemple, chez Botpress, nous utilisons un bot appelé Gordon pour gérer la planification des démonstrations. Il surveille Hubspot et partage les informations des prospects avec d'autres actions directement comme un chatbot d'entreprise qui permet à notre équipe de vente d'économiser des heures chaque semaine.

Concepts clés de l'automatisation des flux de travail

Comment fonctionne l'automatisation des flux de travail par l'IA

L'automatisation du flux de travail par l'IA commence dès qu'un événement déclencheur se produit - peut-être un lead dans votre CRM ou un webhook partir d'un formulaire.

Le déclencheur apporte avec lui toute une série d'informations, que l'on peut appeler collectivement la charge utile de l'événement. La charge utile est transmise à un agent d'intelligence artificielle, qui interprète le contexte de la demande et pilote l'outil approprié pour obtenir le résultat final. Après chaque action, il inspecte le nouvel état et répète le cycle jusqu'à ce que le travail soit terminé et que le résultat soit livré.

Voyons ce qui se passe entre le moment où une requête entre dans le système et le moment où vous recevez une réponse.

Le flux de travail commence par un déclencheur réel

Avant toute chose, il faut que quelque chose change. Cet ensemble de changements peut être appelé un déclencheur de la vie réelle, qui peut être n'importe quelle forme d'interaction avec le système.

Le déclencheur transmet l'information initiale de cet événement et dit au système : "Hé, il est temps de commencer." 

Une fois enregistrées, ces informations sont à la disposition de l'agent d'intelligence artificielle, qui prend en charge l'ensemble du processus de gestion.

Un agent d'intelligence artificielle lit les données et détermine l'étape suivante.

Un agent d'intelligence artificielle lira ensuite ces informations, qui peuvent être du texte brut ou des données structurées, et décidera de la marche à suivre.

C'est là qu'intervient un LLM ou un modèle de classification des intentions.

Dans certains systèmes, il s'agit d'un planificateur basé sur une invite, ce qui se traduit directement par quelque chose d'aussi simple que : 

L'utilisateur demande : "Puis-je reprogrammer ma session ? Que doit faire le système ?"

À partir de là, il élabore un plan pour répondre à la demande.

L'action est exécutée par l'intermédiaire d'un outil connecté ou d'une API.

Une fois la tâche comprise, le système choisit l'outil qui peut la réaliser.

Il peut s'agir d'un appel à l'API, d'un appel à la base de données, d'une recherche sur l'internet ou même de quelque chose d'aussi élémentaire que l'application d'un calcul mathématique aux données reçues.

L'agent formatera la demande avec les données correctes et la transmettra à l'outil pour obtenir la sous-tâche souhaitée.

Le résultat est transmis à l'étape suivante si nécessaire

Une fois que l'outil fonctionne et que le résultat est disponible, l'agent l'utilise pour déterminer la marche à suivre.

S'il reste des étapes, le flux de travail se poursuit, en transmettant les données et en réévaluant l'état, pour atteindre le résultat final.

Cette boucle se poursuit jusqu'à ce que le travail soit terminé, qu'il s'agisse d'une mise à jour en une seule étape ou d'un processus en plusieurs étapes couvrant plusieurs systèmes.

Principaux avantages de l'automatisation des flux de travail par l'IA

L'automatisation des flux de travail par l'IA rend les processus plus intelligents, plus rapides et auto-optimisants. Les entreprises n'ont plus à gérer des flux de travail rigides qui s'interrompent lorsque les conditions changent.

Si vous avez déjà passé la moitié de votre journée à mettre à jour des tableaux de bord ou à transférer des fils de discussion Slack , ces avantages vous sembleront évidents.

Principaux cas d'utilisation de l'automatisation des flux de travail par l'IA

1. Automatiser l'extraction de données à partir de documents complexes

La plupart des équipes travaillent avec des données non structurées. Ces données, parfois manuscrites ou sous forme de documents imprimés, ne suivent souvent aucune règle commune.

L'automatisation des flux de travail permet d'en extraire de la valeur de manière efficace et à grande échelle.

Les flux de travail basés sur l'indexation des documents par l'IA garantissent que chaque fichier est lu et stocké de manière structurée dans une base de données vectorielle.

Associées à la génération augmentée par extraction, les données extraites des documents peuvent être utilisées directement par l'agent d'intelligence artificielle qui gère le flux de travail pour répondre à des questions ou déclencher des actions.

2. Rationalisation de l'accueil des clients sur les différents canaux

L'accueil du client ne se limite pas à la collecte d'informations : il s'agit d'une série d'actions qui doivent se dérouler rapidement et de manière synchronisée.

Les leads proviennent de différents canaux, et chacun d'entre eux doit être capturé et qualifié dans le CRM. L'automatisation du flux de travail par l'IA permet de relier ces étapes.

Dès qu'un client potentiel entre dans le système, le chatbot de génération de leads extrait les détails clés, vérifie qu'ils sont complets et déclenche des actions de suivi.

L'onboarding devient ainsi rapide et réactif sans avoir recours à des vérifications manuelles.

3. Générer du contenu commercial avec un minimum de données

Aujourd'hui, les équipes produisent un flux constant de contenu opérationnel, essentiel pour le marketing mais rarement optimisé pour la réutilisation.

En raison de l'existence de contenus sur différentes plateformes, ces documents peuvent être très difficiles à consolider.

Les flux de travail des chatbots marketing modernes exploitent ces données brutes, les assemblent et les transforment automatiquement en contenu utilisable. 

Il suffit d'une petite entrée ou d'un petit déclencheur pour qu'un chatbot RAG bien conçu façonne un résumé ou un projet complet sans que personne n'ait besoin de rechercher la source ou de la mettre en forme à la main.

4. Gérer les opérations de ressources humaines avec des agents d'intelligence artificielle

Les équipes RH sont confrontées à un flux constant de demandes, qu'il s'agisse de questions de politique, d'approbations ou de tâches d'intégration. Ces demandes ne sont pas complexes, mais elles interrompent le travail réel et s'accumulent rapidement.

Un chatbot RH peut gérer directement ces interactions, en répondant aux questions, en collectant des données et en guidant les employés dans les flux de travail internes.

Il se branche sur les outils déjà utilisés par votre équipe et permet de faire avancer les choses sans créer de nouvelle file d'attente.

5. Traiter l'assistance à la clientèle grâce aux chatbots d'IA

La plupart des demandes d'assistance suivent un schéma. L'utilisateur a besoin d'une réponse rapide, qu'il s'agisse d'une mise à jour, d'une correction ou d'une simple orientation. Et surtout, il attend une réponse rapide.

Un chatbot de service client peut gérer ces interactions sans délai. Il tient la conversation, crée ou met à jour des tickets en arrière-plan et veille à ce que tout se passe bien.

Ce type de billetterie IA permet aux équipes de se concentrer sur les cas à fort impact. Grâce à des fonctionnalités telles que l'intégration d'un humain dans la boucle, un agent d'assistance peut intervenir en cas de besoin, tandis que les problèmes courants se résolvent automatiquement.

Les 5 meilleurs outils d'automatisation des flux de travail par l'IA

1. Fabriquer

Idéal pour : Les équipes construisant des automatisations visuelles de grande envergure qui impliquent plusieurs outils et des étapes d'IA occasionnelles.

Make est une plateforme d'automatisation visuelle qui vous permet de concevoir des flux de travail en connectant visuellement des applications et en définissant la logique entre elles.

Il est populaire pour les flux de travail opérationnels - comme la synchronisation des données entre les CRM et les feuilles de calcul - mais il prend également en charge l'IA conversationnelle.

Make prend également en charge l'analyse des fichiers et l'ajout de contenu aux magasins de vecteurs, ce qui le rend utile pour les équipes qui gèrent des flux de travail d'IA tels que l'extraction de documents ou la recherche basée sur le RAG.

Il est particulièrement bien adapté aux équipes qui souhaitent voir comment tout s'imbrique, étape par étape.

Caractéristiques principales :

• créateur visuel avec logique d'embranchement illimitée et gestion des erreurs
• Support OpenAI pour les complétions, les résumés, l'analyse de fichiers et RAG
• Intégrations natives avec des applications telles que Notion, Slack, Google Workspace, HubSpot
• Exécution programmée ou déclenchée avec historique complet des versions

Inconvénients :

• Courbe d'apprentissage plus prononcée pour les flux de travail très importants
• Les cas d'utilisation de l'IA requièrent une certaine compréhension des messages-guides et du stockage vectoriel.

2. Botpress

‍BestFor : Automatiser les flux de travail basés sur le chat à l'aide de nœuds d'IA qui gèrent des flux de travail complets.

Botpress est un créateur visuel créateur flux de travail pour la construction d'agents d'intelligence artificielle. 

La plateforme vous offre de formidables outils pour entrer dans les détails de la manière dont les flux de travail interagissent et fonctionnent les uns avec les autres, bien au-delà des cartes de surface utilisées par d'autres plateformes.

Le créateur basé sur le canevas vous permet de contrôler les variables clés et le contexte lorsqu'ils se déplacent entre les intégrations et les plates-formes.

Ce système fonctionne bien même si vous ne comprenez pas parfaitement comment les outils se connectent. Une fois que vous les avez reliés et que vous avez donné des autorisations, le nœud autonome peut gérer le flux.

Si votre équipe travaille avec un flux de travail désordonné qui ne se traduit pas bien sur d'autres plateformes, Botpress peut se connecter avec des outils comme Zapier ou Make pour aider à le structurer.

Caractéristiques principales :

• Flux étape par étape avec des variables délimitées pour chaque nœud
• Base de connaissances intégrée pour la recherche de documents et d'URL
• Prise en charge d'outils externes via des API, des déclencheurs et des intégrations Zapier
• Mémoire et entrées isolées pour éviter la dérive du contexte

Inconvénient : La conception d'un système logique à portée limitée nécessite un apprentissage préalable.

3. N8n

Le meilleur pour : Les équipes qui souhaitent un outil de workflow flexible et convivial pour les développeurs, avec un contrôle open-source.

n8n est conçu pour les utilisateurs qui souhaitent avoir un contrôle total sur le comportement des flux de travail et sur l'endroit où ils s'exécutent.

Il est auto-hébergeable, extensible avec du code et ne vous enferme pas dans des modèles prédéfinis. Si vous avez toujours voulu Zapier , mais avec une flexibilité digne de Git, c'est ici.

Les flux de travail sont construits visuellement mais peuvent être personnalisés en JavaScript à n'importe quelle étape.

Il gère les branchements, les tentatives, les conditions et les webhooks en mode natif, et fonctionne bien avec les API personnalisées et les systèmes internes.

Caractéristiques principales :

• créateur visuel créateur flux de travail avec logique basée sur les nœuds
• Open-source avec options d'auto-hébergement et d'hébergement dans le nuage
• Fonctionne bien avec les webhooks et les tâches de longue durée

Inconvénients :

• Nécessite plus d'installation par rapport aux outils hébergés
• N'est pas conçu pour les utilisateurs non techniques ou les cas d'utilisation rapide

4. Zapier

Idéal pour : Les équipes non techniques à la recherche d'une automatisation rapide entre les outils SaaS les plus répandus.

Zapier est conçu pour la rapidité et la simplicité. Vous choisissez un déclencheur, définissez ce qui se passe ensuite, et il s'occupe du reste dans les coulisses.

Pour les équipes qui souhaitent simplement que quelque chose fonctionne sans avoir à réfléchir à la logique de branchement ou à l'infrastructure.

Il brille lorsque vous travaillez avec des outils déjà présents dans son écosystème. Que vous envoyiez des prospects d'un formulaire vers un CRM ou que vous déplaciez des mises à jour entre Slack et Google Sheets, l'installation ne prend que quelques minutes et fonctionne de manière fiable en arrière-plan.

Il n'est pas conçu pour une personnalisation poussée, mais c'est là tout l'intérêt. Si votre flux de travail est clair et ne nécessite pas une tonne de conditions, Zapier vous permet d'y parvenir plus rapidement que n'importe quel autre outil.

Caractéristiques principales :

• Plus de 6 000 intégrations d'applications, dont Google Workspace, Slack et Salesforce
• Éditeur visuel convivial avec une bibliothèque de modèles prédéfinis

Inconvénients :

• Les coûts peuvent augmenter avec l'utilisation accrue des tâches et des fonctions premium.
• Personnalisation limitée pour les flux de travail complexes ou très spécifiques

5. Aisera

Idéal pour : Les équipes d'entreprise automatisent les flux de travail internes dans les domaines de l'informatique, des ressources humaines et de l'assistance à la clientèle.

Aisera se concentre sur l'automatisation à grande échelle alimentée par l'IA spécifique à un domaine.

Il est conçu pour aider les équipes à gérer des opérations à fort volume, qu'il s'agisse de résoudre des tickets informatiques, d'intégrer des employés ou de répondre à des demandes de clients.

Ce qui distingue Aisera, c'est la façon dont son IA est appliquée dans le flux de travail. Ses modèles de langage naturel - développés bien avant l'ère GPT - ont alimenté les cas d'utilisation de support d'entreprise pendant des années, et sont maintenant complétés par des LLMs plus importants lorsque cela est nécessaire.

Bien qu'il ne soit pas destiné aux startups ou aux constructeurs solitaires, Aisera convient parfaitement aux grandes équipes qui veulent des automatisations fiables, alimentées par l'IA, sans avoir à construire à partir de zéro.

Caractéristiques principales :

• Modèles linguistiques formés par domaine pour une automatisation précise et adaptée au contexte
• S'intègre à des plateformes telles que ServiceNow, Salesforce et Workday

Inconvénients :

• L'installation peut être complexe en fonction de vos systèmes et de vos sources de données.
• Mieux adapté aux cas d'utilisation à grande échelle - excessif pour les petites équipes

Rationalisez vos flux de travail grâce à l'automatisation de l'IA

La plupart des équipes se heurtent au même mur : elles savent ce qui doit être automatisé, mais les outils qu'elles essaient ne s'adaptent pas au fonctionnement de leurs systèmes.

Botpress vous donne un moyen de construire autour de votre processus réel, pas le modèle de quelqu'un d'autre. Vous contrôlez la logique, ce que fait le bot, et comment il se connecte avec les outils que votre équipe utilise déjà tous les jours.

Si vous vous êtes déjà dit : "Cela devrait être automatique", c'est ici que vous commencez.

Commencez à construire dès aujourd'hui - c'est gratuit.

FAQ

1. Quelles sont les ressources internes ou les membres de l'équipe nécessaires pour mettre en place des flux de travail d'IA ?

Pour mettre en place des workflows d'IA, vous avez généralement besoin d'une personne qui comprend vos opérations (comme un responsable des opérations ou des processus), d'une personne familière avec les API ou les intégrations (comme un responsable technique ou un ingénieur système), et éventuellement d'un spécialiste de l'IA/automatisation. Cependant, de nombreuses plateformes comme Botpress réduisent le besoin de codage, de sorte qu'une petite équipe interfonctionnelle peut souvent s'en charger.

2. Les flux de travail d'IA peuvent-ils être déployés sans perturber les opérations commerciales en cours ?

Oui, les flux de travail d'IA peuvent être déployés sans perturber les activités courantes de l'entreprise. La plupart des plateformes prennent en charge des déploiements progressifs et fonctionnent comme des superpositions à vos systèmes actuels, ce qui vous permet de tester et de lancer progressivement sans causer de temps d'arrêt.

3. Comment passer de l'automatisation traditionnelle à des flux de travail pilotés par l'IA ?

Pour passer de l'automatisation traditionnelle à des flux de travail pilotés par l'IA, commencez par recenser les processus basés sur des règles qui traitent des tâches répétitives et qui pourraient bénéficier d'une certaine flexibilité ou d'une compréhension contextuelle. Introduisez ensuite progressivement des agents ou une logique d'IA, en commençant souvent par une approche hybride avant de remplacer complètement la logique basée sur des règles.

4. Quels sont les coûts initiaux et permanents associés à l'automatisation du flux de travail par l'IA ?

Le coût initial de l'automatisation des flux de travail par l'IA dépend de la plateforme (certaines proposent des niveaux gratuits) et de la nécessité ou non d'un développement personnalisé. Les coûts permanents comprennent généralement les frais d'abonnement à la plateforme, les coûts de calcul (pour les appels d'API ou les LLMs) et les mises à jour ou la maintenance occasionnelles, en particulier lorsque les flux de travail prennent de l'ampleur.

5. Que se passe-t-il si le flux de travail de l'IA prend une mauvaise décision ?

Si un flux de travail d'IA prend une mauvaise décision, la plupart des plateformes vous permettent de définir des mécanismes de repli et d'annuler manuellement la logique. Vous pouvez également recycler ou affiner le comportement de l'agent au fil du temps en utilisant le retour d'information et les données historiques afin de réduire les erreurs futures.