Qu'est-ce que l'automatisation intelligente ?

L'automatisation intelligente a dépassé le stade des flux mécaniques. Ce qui nécessitait auparavant un script personnalisé ou une API s'exécute désormais par l'intermédiaire d'agents d'intelligence artificielle qui comprennent la structure et s'adaptent en fonction des besoins.

Gartner estime que d'ici 2028, 33 % des logiciels d'entreprise incluront l'IA agentique qui alimentera une forme d'automatisation, contre moins de 1 % en 2024.

L'automatisation traditionnelle ne fonctionne que lorsque chaque étape se déroule exactement comme prévu. Un bon de commande avec une nouvelle présentation ou une approbation tardive peut arrêter le processus dans son élan. L'automatisation intelligente (IA) maintient les flux de travail en mouvement en s'adaptant à la volée.

L'IA se connecte à l'ERP, au CRM ou aux outils de flux de travail déjà utilisés, lit ce qui arrive, décide de ce qu'il faut faire ensuite, attend lorsque c'est nécessaire et reprend automatiquement.

Cet article examine le fonctionnement de l'automatisation intelligente dans les opérations réelles, les domaines dans lesquels elle est la plus rentable et les approches permettant de la piloter sans remplacer les systèmes existants.

Qu'est-ce que l'automatisation intelligente ?

L'automatisation intelligente, également connue sous le nom d'automatisation des processus intelligents, associe l'intelligence artificielle à l'automatisation des processus robotiques et aux outils connexes pour exécuter des flux de travail complexes.

Il utilise des technologies telles que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour lire les informations, les interpréter et agir en conséquence au sein des systèmes d'entreprise.

Contrairement à l'automatisation à étapes fixes, elle peut s'adapter en cours d'exécution. Il garde la trace de ce qui s'est passé, modifie l'action suivante lorsque les entrées diffèrent des attentes, et continue jusqu'à ce que la tâche soit terminée.

Par exemple, un agent d'IA au service de la clientèle pourrait :

• Extraire le compte du client du CRM
  
• Vérifier l'état des livraisons en direct dans le système logistique
  
• En cas de retard, faire remonter l'information à l'équipe compétente.
  
• Envoyer une mise à jour une fois le problème résolu

Tout cela se déroule comme un processus continu, sans s'arrêter pour recevoir de nouvelles instructions.

Différents types d'automatisation intelligente

L'automatisation intelligente peut être mise en œuvre à différentes échelles en fonction de la demande. Le tableau ci-dessous présente les principaux types d'automatisation intelligente :

Principaux avantages de l'automatisation intelligente

Le travail se poursuit même lorsque les gens sont occupés

Dans la plupart des entreprises, les commandes, les factures ou les approbations ne sont souvent pas traitées parce que quelqu'un est malade ou jongle avec d'autres tâches.

L'automatisation intelligente maintient le processus ouvert et le reprend dès que la pièce manquante arrive. Cela signifie qu'il y a moins de tâches "bloquées" et que les clients obtiennent plus rapidement ce dont ils ont besoin.

Diminution des frais généraux dus à des retouches constantes

Chaque fois que le personnel saisit à nouveau des données ou corrige des erreurs, cela entraîne des coûts supplémentaires. L'IA assure la cohérence des enregistrements, de sorte que si un client met à jour un champ en cours de commande, le reste du processus se poursuit sans qu'il soit nécessaire de le retravailler.

Des transferts plus précis entre les équipes

Les départements travaillent souvent sur des versions différentes des mêmes données. L'IA vérifie les dernières valeurs avant d'agir, de sorte que les transferts s'effectuent proprement.

Le processus peut être mieux contrôlé et compris grâce à des mesures simples telles que le temps passé sur chaque requête par tâche et le degré de satisfaction des employés et des clients par rapport à la résolution.

Comment mettre en œuvre l'automatisation intelligente ?

Les meilleurs résultats sont obtenus en introduisant l'automatisation intelligente par petites phases ciblées avant de l'étendre à l'ensemble de l'entreprise.

Étape 1 : Identifier un processus présentant des frictions évidentes

Recherchez les flux de travail qui entraînent des retards récurrents ou des reprises manuelles. En voici quelques exemples :

• Traitement des factures avec de fréquentes incohérences de données
• Des approbations de bons de commande qui bloquent sur des points d'étranglement
• Plusieurs rendez-vous ne sont pas pris en raison de l'indisponibilité de l'agent
• Les escalades des clients qui passent d'un service à l'autre

Étape 2 : Intégrer l'AI dans les systèmes existants

Conserver les plateformes ERP, CRM et RPA en place. Les logiciels et outils d'automatisation intelligents peuvent se brancher directement sur les flux de travail en tant que contrôleur.

Cela permet d'éviter le risque de remplacer purement et simplement les systèmes centraux. Parmi les outils d'automatisation intelligente les plus courants, Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI et Make peuvent contribuer au déploiement d'un pilote solide.

Étape 3 : Exécution d'un pilote contrôlé

Commencez modestement. Testez l'automatisation sur un flux de travail limité et suivez les résultats.

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Un exemple de projet pilote pourrait porter sur le traitement des factures dans le secteur financier. Faites fonctionner l'AI parallèlement à votre processus actuel pendant un mois.

Suivez le nombre de factures qui sont réglées automatiquement, le nombre de factures qui nécessitent encore un examen humain et l'incidence sur les délais de paiement.

Étape 4 : Étendre les flux de travail interconnectés

Une fois que le projet pilote a été couronné de succès, il faut l'étendre aux processus qui couvrent plusieurs systèmes. À ce stade, l'automatisation gère les retards humains, les exceptions et les entrées variées avec peu de supervision.

Ce déploiement progressif permet de maîtriser les coûts. L'utilisation de systèmes connectés et l'adaptation à des environnements changeants, tandis que les résultats des projets pilotes justifient les investissements ultérieurs.

Les 5 meilleurs outils d'automatisation intelligente

1. Botpress

Idéal pour: Les équipes qui créent des automatismes qui restent actifs entre les étapes et continuent lorsque de nouvelles données arrivent, même si le flux de travail a été déclenché auparavant.

Prix :

• Plan gratuit : Comprend le créateur principal, 1 robot et 5 $ de crédit d'intelligence artificielle.
• Plus: 89 $/mois - test de flux, routage, transfert humain
• Équipe : 495 $/mois - SSO, collaboration, suivi de l'utilisation partagée

Botpress est une plateforme pour construire des agents d'intelligence artificielle qui opèrent à travers les systèmes. Chaque agent fonctionne comme un flux structuré qui peut reprendre à n'importe quel moment en évaluant la tâche sur la base de son état actuel.

Les agents sont construits à l'aide d'un éditeur visuel ou d'un code. Chaque étape du flux effectue une opération spécifique - analyse d'un message, appel d'une API externe, traitement d'un document, attente d'une entrée humaine ou envoi d'un résultat en aval.

L'agent avance sur la base des données actuelles et maintient le contexte d'exécution tout au long du processus. La configuration simple par glisser-déposer permet de tester une invite, de modifier une condition ou de mettre à jour la logique de l'outil tout en préservant la stabilité du reste du flux de travail.

Les agents gardent la trace de l'endroit où une tâche s'est arrêtée afin de pouvoir la reprendre plus tard sans avoir à la redémarrer. Si une valeur requise manque en cours d'exécution, l'agent peut la demander directement à l'utilisateur et continuer une fois qu'elle a été fournie.

Caractéristiques principales :

• Les flux de travail qui conservent l'état et reprennent après des retards ou des entrées partielles
• Possibilité intégrée de demander des données manquantes à mi-parcours
• Support de fichiers et de tableaux structurés pour les décisions basées sur la connaissance
• Appels d'API externes et actions d'outils dans les flux d'agents

2. LangChain

Idéal pour : Les équipes qui construisent des agents d'intelligence artificielle et qui ont besoin d'un contrôle total sur la logique, l'utilisation des outils et le comportement d'exécution, écrit directement dans le code.

Prix :

• Développeur : Gratuit - 1 poste, 5 000 traces/mois, gestion des messages, outils de traçage de base
• Plus: 39$/mois par poste - fonctions d'équipe, limites de trace plus élevées, déploiement de LangGraph dev.
• Entreprise : Personnalisé - configuration auto-hébergée ou hybride, SSO, support et mise à l'échelle de l'utilisation

LangChain est un cadre Python pour la construction d'agents qui exécutent une logique basée sur ce qu'ils observent au moment de l'exécution. Au lieu de suivre des étapes prédéfinies, le système évalue le contexte, décide quel outil appeler et continue à tourner en boucle jusqu'à ce que la tâche soit terminée ou qu'une condition d'arrêt soit remplie.

En utilisant le cadre, les utilisateurs définissent la manière dont les agents raisonnent, les outils qu'ils peuvent utiliser et la manière d'orienter les décisions en fonction des résultats intermédiaires. L'agent ne part pas d'une entrée unique ou d'un résultat fixe - il travaille pour atteindre un objectif en interagissant avec des systèmes externes et en affinant son plan étape par étape.

LangChain fonctionne le mieux lorsque l'automatisation nécessite une logique flexible. Un flux peut avoir besoin de décider quelle base de données interroger, d'extraire des données non structurées d'un document, puis d'exécuter plusieurs tentatives si le résultat n'atteint pas un certain seuil. 

Parce qu'il est axé sur le code, il n'est pas adapté à un prototypage rapide. Mais il offre un contrôle total sur la sélection des outils et le comportement de l'API, ce qui est essentiel pour l'automatisation complexe et à fort enjeu.

Caractéristiques principales :

• Logique de l'agent définie dans le code avec un contrôle total sur la planification et les tentatives.
• Utilisation d'outils et comportement de la mémoire qui s'adaptent au moment de l'exécution
• Prise en charge des sorties structurées, des invites personnalisées et de l'enchaînement des outils
• Intégrations natives avec des modèles linguistiques, des magasins de vecteurs et des API

3. CrewAI

Idéal pour : Les équipes qui structurent les automatismes autour de plusieurs agents d'IA qui assument différents rôles et coordonnent les tâches par le biais d'étapes claires et conversationnelles.

Prix : 

• Gratuit : 0$/mois - 50 exécutions, 1 équipe en direct, 1 siège
• Basic : 99 $/mois - 100 exécutions, 2 équipes en direct, 5 sièges
• Standard : 500 $/mois - 1 000 exécutions, 2 équipes en direct, un nombre illimité de sièges, 2 heures d'accueil.

CrewAI est un cadre Python pour la construction de flux de travail qui reposent sur plus d'un agent. Chaque agent se voit attribuer un rôle et une responsabilité - comme chercheur, rédacteur, réviseur ou contrôleur - et ces agents travaillent ensemble pour mener à bien le processus.

Ce modèle d'"équipe" simplifie la logique. Au lieu d'écrire un agent complexe qui gère tous les outils et toutes les conditions, l'utilisateur peut définir une équipe qui divise le travail. Chaque agent dispose de sa propre mémoire, de ses propres outils et d'une manière définie de parler aux autres agents du système.

CrewAI s'occupe du séquençage et de la communication. Une fois le flux lancé, les agents se transmettent les tâches jusqu'à ce que l'objectif soit atteint. Le processus est transparent et les transferts sont lisibles, ce qui est utile lors du débogage ou de l'ajout de nouvelles étapes.

Il est facile de démarrer. Les rôles sont définis dans un fichier de configuration, les outils ne sont que des fonctions Python, et le modèle de coordination rend l'automatisation complexe plus légère - en particulier lorsque les choses changent en cours de route.

Caractéristiques principales : 

• Rôles des agents définis par les tâches, l'accès aux outils et les règles de communication
• Fonctionne comme un équipage dont l'état est transmis entre les agents, et non comme une chaîne unique.
• Une structure de configuration claire pour définir les responsabilités et la logique des flux

4. AutoGen

Idéal pour : Les équipes qui créent des automatismes dans lesquels les agents doivent échanger des informations à mi-parcours et adapter leur comportement en fonction des interactions.

AutoGen est un cadre multi-agent construit autour de la conversation - non seulement entre l'utilisateur et le modèle, mais aussi entre les agents eux-mêmes.

Elle fonctionne mieux lorsque l'automatisation exige des agents qu'ils vérifient les résultats, qu'ils revoient leurs hypothèses ou qu'ils décident de l'outil ou de l'action à mettre en œuvre.

À l'instar de CrewAI, Autogen permet aux utilisateurs de créer un groupe d'agents, de définir leurs rôles et d'établir leur mode d'interaction. Les agents peuvent se répondre mutuellement avec des plans, des codes, des résultats intermédiaires ou des questions de suivi.

Cette configuration est utile lorsque la bonne réponse n'est pas connue à l'avance - comme le choix entre les API, la correction d'une erreur d'exécution ou la réécriture d'un plan d'action qui a échoué. AutoGen gère tout cela par le passage de messages plutôt que par des règles fixes.

Caractéristiques principales :

• Communication d'agent à agent par le biais de boucles de messages
• La planification et la vérification sont traitées à l'intérieur des fils de conversation
• Prise en charge de l'exécution du code, des appels d'outils et de l'injection de contexte
• Bon pour l'automatisation lorsqu'un suivi est nécessaire au moment de l'exécution

5. Faire

Idéal pour : Les équipes qui construisent des automatisations structurées avec des appels d'outils, des chemins de dérivation et une visibilité claire sur la façon dont les données se déplacent entre les étapes.

Prix : 

• Source ouverte : Gratuit - inclut le cadre de travail complet, licence Apache 2.0
• Édition Pro : Gratuit - jusqu'à 1 000 conversations/mois avec Rasa Pro
• Croissance : A partir de 35 000 $/an - inclut Rasa Studio, le support et la commercialisation.

Make est une plateforme d'automatisation sans code construite autour de scénarios visuels. Chaque scénario se compose de modules connectés sur un canevas, où chaque module effectue une seule tâche - envoyer des données, transformer du contenu, déclencher un service ou appeler un modèle d'IA.

L'intérêt de Make pour l'automatisation intelligente réside dans sa capacité à gérer des flux qui ne suivent pas un chemin fixe. Les scénarios peuvent faire une pause, bifurquer, réessayer ou attendre une entrée sans abandonner les étapes précédentes. Les données peuvent être incomplètes, arriver dans le désordre ou changer en cours de route.

L'interface présente clairement le mouvement des données et l'exécution des étapes. Les échecs sont traçables, les entrées sont visibles à chaque point et la logique reste modifiable même après le déploiement. Les scénarios peuvent gagner en complexité sans devenir opaques.

Make s'intègre à un large éventail de systèmes externes et prend en charge les extensions par le biais de modules personnalisés. Il convient aux flux de travail pour lesquels le contrôle, la flexibilité et la traçabilité sont nécessaires entre plusieurs outils.

Caractéristiques principales :

• créateur visuel avec branchement, ordonnancement et tentatives de relance
• Voir quelles données ont été déplacées
• Gestion intégrée des erreurs en cas d'entrées instables ou tardives

Composants clés de l'automatisation intelligente

Automatisation des processus robotiques (RPA)

L'automatisation des processus robotiques est la couche d'exécution qui imite les actions humaines dans une interface numérique - cliquer sur des boutons, ouvrir un fichier, saisir des données ou copier des valeurs entre des systèmes. 

De nombreux systèmes plus anciens - ou conçus uniquement pour une utilisation humaine à travers un écran - n'ont pas cette capacité. Dans ces cas, la RPA fonctionne en utilisant le logiciel de la même manière qu'une personne, en cliquant sur les menus et en remplissant les champs de manière à ce que la tâche puisse quand même être accomplie.

Grands modèles linguistiquesLLMs

Lorsque l'automatisation intelligente doit comprendre des instructions, élaborer les étapes suivantes ou expliquer des résultats, les modèles de langage étendus sont l'élément qui rend cela possible. Ils ajoutent la capacité de raisonner à travers un processus et de communiquer les résultats dans un langage clair.

Dans la pratique, les LLMs peuvent être responsables de ces rôles spécifiques dans le cadre d'un processus :

• Comprendre et décomposer une demande en étapes plus petites
  
• Tirer les bonnes données ou le bon contexte pour chaque étape
  
• Décider de l'outil ou du système à utiliser ensuite
  
• Générer des réponses ou des résumés clairs et lisibles par l'homme en cas de besoin

La recherche des meilleurs LLMs dépend de la configuration - des facteurs tels que la confidentialité des données, les options d'intégration et la complexité du flux de travail influencent tous le modèle qui sera le plus performant dans un environnement donné.

Apprentissage machine (ML)

Les modèles d'apprentissage automatique dans un pipeline d'automatisation intelligente gèrent des tâches plus spécifiques, basées sur des données, qui améliorent le comportement de l'automatisation. Ils travaillent souvent en arrière-plan pour :

• Prévoir le résultat d'un processus ou classer des données entrantes
  
• Détecter les anomalies lorsqu'un processus commence à s'écarter de la normale
  
• Contrôler les performances du système au fil du temps afin de maintenir la précision et l'efficacité.

Les modèles de ML peuvent ne pas impliquer du tout de LLMs ou de traitement du langage naturel. Leur rôle est de donner à l'automatisation une meilleure connaissance et des signaux de prise de décision par le biais de chiffres afin qu'elle puisse réagir de manière appropriée en temps réel.

Traitement intelligent des documents (IDP)

Le traitement intelligent des documents est la manière dont l'IA lit les fichiers non structurés - des formulaires scannés aux notes manuscrites - et les convertit en données exploitables par les systèmes d'automatisation.

L'étape de l'IDP a toujours été l'une des parties les plus gourmandes en ressources de l'automatisation intelligente, chaque étape de l'analyse syntaxique entraînant sa propre complexité et son propre coût.

Pour donner une idée de l'évolution de l'analyse de documents, voici une comparaison rapide entre ce qui était typique en 2019 et ce qui sera standard en 2025 en utilisant des méthodes LLM:

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Les coûts d'analyse et la prise en charge des formats sont basés sur des références récentes de LlamaIndex, qui a testé la compréhension de documents LLMentrées numérisées, de fichiers riches en termes de mise en page et de cas d'utilisation pour la recherche.

Intégrations API et exécution d'outils

Les API permettent à différents logiciels d'échanger directement des informations. Dans le cadre de l'automatisation intelligente, elles sont utilisées pour effectuer des actions telles que la soumission de formulaires, la programmation d'événements, la création de tickets ou la mise à jour d'enregistrements.

L'automatisation décide de ce qu'il faut faire - souvent sur la base de documents analysés ou d'étapes définies par l'APR - et appelle ensuite l'API appropriée pour accomplir la tâche. Une fois l'action effectuée, le processus se poursuit sans intervention humaine.

Que la tâche soit simple ou dynamique, l'idée de base est la même : une fois que l'automatisation sait ce qui doit se passer, elle a besoin d'un moyen d'agir et l'API fournit un moyen sûr et sécurisé de le faire, tout en conservant des enregistrements pour des examens ultérieurs. 

Autorisation et sécurité (OAuth, MCP)

Les systèmes d'automatisation agissent sur des comptes réels, accèdent à des outils sensibles, effectuent des mises à jour dans des environnements réels et, surtout, représentent l'intégrité au nom du propriétaire.

Cela signifie que chaque étape nécessite le bon niveau d'accès et, plus important encore, que l'agent doit savoir qui (ou quoi) a fait quoi.

• OAuth (accès accordé à l'utilisateur) : Utilisé lorsqu'un automatisme doit agir au nom d'un humain. Il fournit des jetons temporels liés aux autorisations d'un utilisateur.
  
• Identité de service de type Model Context Protocol(machine à machine) : Un moyen pour les machines de s'authentifier entre elles directement, comme un badge numérique, sans qu'un humain ne soit dans la boucle. 

La configuration exacte dépend de l'environnement et des exigences de conformité.

Quelle est la différence entre l'automatisation intelligente et la RPA ?

L'automatisation des processus robotiques (RPA) est conçue pour la répétabilité. Elle suit des règles établies pour automatiser des tâches telles que la copie de données entre des champs, le déplacement de fichiers ou le remplissage de formulaires. Ces robots fonctionnent bien lorsque les étapes sont toujours les mêmes et que les entrées sont prévisibles.

L'automatisation intelligente (IA), au lieu de suivre des scripts fixes, utilise l'IA pour réagir de manière dynamique, en choisissant des actions basées sur le contexte, en gérant les cas extrêmes et en coordonnant les outils à travers de multiples étapes.

Imaginez que vous traitiez une facture par l'intermédiaire d'un chatbot de planification des ressources de l'entreprise.

• Un robot RPA extrait des totaux de champs fixes et les dépose dans un système. Si le format change, il s'arrête.
  
• Un système d'AI lit le document, comprend ce qu'il contient, repère les cas limites et choisit l'endroit où il va, même si la mise en page est nouvelle.

La différence essentielle : La RPA accomplit des tâches qui sont déjà planifiées. L'IA trouve comment les accomplir en cours d'exécution.

Ajouter l'automatisation de l'IA aux tâches quotidiennes

La plupart des entreprises ont déjà des routines répétitives - approbation des commandes, mise à jour des dossiers, déplacement des fichiers. Le problème est que ces routines ne fonctionnent que lorsque chaque étape se déroule exactement comme prévu.

Les agents d'intelligence artificielle rendent ces flux de travail flexibles. Ils peuvent attendre les informations manquantes, reprendre lorsque quelque chose change, et faire avancer le processus au lieu d'obliger votre équipe à tout recommencer.

Vous n'avez pas besoin de remplacer ce que vous avez déjà. L'IA se superpose à vos outils actuels et n'intervient qu'en cas de besoin, tandis que le reste du processus se déroule sans heurts.

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