- L'automatisation intelligente des processus (IPA) associe la RPA à des outils d'IA tels que l'apprentissage automatique et le NLP, ce qui permet aux systèmes de gérer des entrées désordonnées, d'interpréter le contexte et de prendre des décisions au-delà des règles rigides.
- L'IPA améliore l'efficacité en réduisant le travail manuel, en s'adaptant à des entrées changeantes et en améliorant la transparence, ce qui le rend idéal pour des tâches telles que l'analyse de documents, les flux de travail multi-systèmes et l'acheminement de tickets.
- Pour réussir le déploiement de l'IAP, il faut d'abord cartographier les processus, identifier les points de décision, connecter les systèmes et limiter le champ d'application afin de prouver sa valeur avant de l'étendre.
- Parmi les meilleurs outils IPA figurent Make, Zapier, Tidio et n8n, qui aident à intégrer les apps et à automatiser les actions, tandis que les plateformes avancées permettent des flux de travail plus flexibles et pilotés par l'IA.
L'automatisation traditionnelle fonctionne mieux lorsque le processus est bien défini et que les données d'entrée suivent un format cohérent. Mais la plupart des opérations commerciales ne se déroulent pas aussi proprement.
Dans la pratique, les flux de travail s'interrompent lorsque des données manquent, que les demandes ne sont pas claires ou que les conditions changent en cours de route.
Les systèmes basés sur des règles suivent des instructions, mais ils ne peuvent pas s'adapter lorsque l'environnement change.
L'automatisation intelligente des processus (IPA) va plus loin en combinant l'automatisation avec des chatbots d'entreprise qui permettent de comprendre les flux de travail désordonnés. Ces robots interprètent les données naturelles, résolvent les disparités entre les systèmes et prennent des décisions en temps réel.
Qu'est-ce que l'automatisation intelligente des processus (IPA) ?
L'automatisation intelligente des processus (IPA) combine l'automatisation robotique des processus (RPA) avec l'intelligence artificielle (IA), l'analyse et la logique décisionnelle pour créer des flux de travail capables de comprendre, de s'adapter et d'agir sans intervention humaine.
Parfois appelée automatisation intelligente, hyper-automatisation ou automatisation des processus numériques, l'API va au-delà des robots traditionnels basés sur des règles.
Il utilise des technologies telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'exploration des processus pour traiter les données non structurées, interpréter le contexte et prendre des décisions en temps réel.
Automatisation intelligente des processus vs automatisation robotique des processus
Les termes "automatisation intelligente des processus" (IPA) et " automatisation robotique des processus " (RPA) sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais ils ont des objectifs différents.
La RPA est conçue pour traiter des tâches répétitives, basées sur des règles, dont les données sont cohérentes et les étapes prédéfinies, telles que la copie de données entre systèmes ou le traitement de formulaires structurés.
L'IPA s'appuie sur ce principe en ajoutant l'intelligence artificielle à la stackautomatisation. Elle permet aux systèmes de traiter des données non structurées, d'évaluer les conditions en temps réel et de prendre des décisions en fonction du contexte.
Il convient donc aux flux de travail qui ne peuvent pas être capturés dans un simple script - où les étapes dépendent de ce que le système voit, et pas seulement de ce qu'on lui dit.
Principaux avantages de l'automatisation intelligente des processus
L'automatisation ne fonctionne que si elle peut gérer la complexité des processus d'entreprise réels. La plupart des robots basés sur des règles s'arrêtent lorsque les entrées varient ou que les étapes ne suivent pas un schéma prévisible.
L'IPA offre aux équipes une couche d'automatisation plus souple et plus évolutive. Il est conçu pour gérer des données dynamiques et prendre des décisions.
Réduction des tâches manuelles à grande échelle
L'automatisation traditionnelle nécessite souvent une supervision étroite. Les équipes passent encore du temps à examiner les exceptions, à résoudre les incohérences de données et à gérer les tâches qui sortent du cadre du script.
L'IPA réduit cette surveillance. Il peut interpréter les demandes en fonction des règles de l'entreprise et mener des actions sans nécessiter d'intervention humaine à chaque étape.
Certaines entreprises travaillent avec des agences d'intelligence artificielle pour concevoir ces flux de travail. Ces partenaires veillent à ce que les systèmes soient stables, efficaces et adaptés aux activités réelles de l'entreprise.
S'adapte à l'évolution des intrants et du contexte
Les robots traditionnels s'appuient sur une mise en forme cohérente. Même un petit changement, comme une faute de frappe ou une nouvelle mise en page, peut interrompre le processus.
L'IPA peut gérer les variations. Elle lit l'entrée, comprend l'intention et répond, même si la structure n'est pas idéale. Cela le rend plus fiable dans l'utilisation quotidienne, où les demandes ne suivent pas toujours le même modèle.
Accroître la transparence des opérations
L'automatisation basée sur des règles échoue souvent sans contexte. Il est difficile de comprendre ce qui s'est passé, où cela s'est produit ou ce qui a déclenché l'échec.
Ce problème se pose avec plus d'acuité dans les systèmes multi-agents, où différents agents opèrent en parallèle ou en séquence. Sans visibilité, il est difficile de retracer les interactions ou de maintenir des performances fiables entre les agents.
L'IPA améliore l'observabilité en enregistrant chaque étape du processus. Ce niveau de détail est particulièrement utile lors de l'évaluation de systèmes multi-agents, aidant les équipes à isoler les problèmes et à affiner la façon dont les agents travaillent ensemble.
Cas d'utilisation pour l'automatisation intelligente des processus
Bien que l'accent ait été mis sur les cas d'utilisation des chatbots, une partie de l'automatisation la plus impactante se produit en coulisses - dans les flux de travail qui conduisent les décisions, les actions et le suivi.
L'automatisation intelligente des processus convient lorsque les flux de travail sont trop complexes pour être régis par des règles, mais trop répétitifs pour rester manuels.
Si votre équipe est confrontée à des données imprévisibles, à des outils fragmentés ou à des décisions récurrentes qui nécessitent encore un examen humain, l'IPA peut vous aider.
Traitement de documents et de formulaires non structurés
Les robots basés sur des règles s'effondrent rapidement lorsqu'ils traitent des données désordonnées. De nombreux documents commerciaux - tels que les factures, les réclamations, les contrats ou les dossiers d'accueil - contiennent des données non structurées ou semi-structurées qui ne suivent pas un format cohérent.
Les agents IPA s'en chargent en utilisant la reconnaissance optique de caractères (OCR) et le traitement du langage naturel (NLP) :
- Extraire les totaux des recettes
- Analyse des clauses contractuelles
- Vérifier l'identité à partir de formulaires numérisés
Une fois les données interprétées, le système peut agir sans supervision humaine. Cela permet de débloquer des flux de travail de bout en bout au sein d'outils tels qu'un chatbot RH qui traite les formulaires des employés, ou un chatbot de service client qui reçoit des demandes d'assistance basées sur des documents.
Automatiser les flux de travail en plusieurs étapes dans les différents systèmes
Les processus tels que l'accueil ou le traitement des retours ne se déroulent pas dans un seul système. Ils s'étendent généralement aux CRM, aux bases de données internes, aux plateformes de planification et aux outils de notification. Chaque composant ajoute sa propre couche de dépendance.
Les agents IPA gèrent le flux étape par étape. Ils évaluent les données d'entrée, prennent une décision en fonction du contexte et exécutent l'action au sein des systèmes connectés.
La logique reste intacte, sans dépendre d'un routage manuel ou de solutions de contournement fragiles.
Cela fait de l'API un moteur idéal pour un flux de travail tel qu'un chatbot de prise de rendez-vous. Tandis que l'interface recueille les données de base, le système vérifie les disponibilités, planifie les rendez-vous, envoie les confirmations et met à jour les outils d'arrière-plan.
Acheminement des tickets d'assistance en fonction de l'intention du message
Les files d'attente du service d'assistance sont souvent encombrées parce que les messages ne sont pas clairs. Les clients ne suivent pas toujours un format propre, et la plupart des systèmes ne peuvent pas comprendre ce qui est réellement demandé.
Les agents IPA s'en chargent en interprétant le message, en identifiant les détails clés et en déterminant la bonne action.
Ils peuvent évaluer l'urgence et transmettre le ticket au système ou à l'équipe appropriée sans nécessiter d'intervention humaine.
C'est ce qui rend les systèmes de billetterie IA plus évolutifs. Les billets sont enrichis par le contexte et dirigés vers le bon endroit.
Le libre-service dans les portails internes
Les équipes internes passent souvent du temps à attendre des approbations ou des réponses qui ne nécessitent pas d'intervention humaine. Ces retards sont généralement dus à un manque de clarté quant à la propriété ou à la lenteur des processus manuels.
L'IPA rend les portails internes plus utiles. Il comprend ce dont l'utilisateur a besoin, se connecte aux systèmes dorsaux et exécute directement la tâche, le tout au moyen d'une interface unique qui élimine les allers-retours inutiles.
Cela fonctionne très bien car ces flux de travail sont évolutifs sur plusieurs canaux et utilisateurs, tout en conservant des enregistrements clairs de chaque interaction.
Top 5 des logiciels d'automatisation des processus intelligents
Lorsque vous êtes prêt à aller au-delà de l'automatisation basée sur des règles, il est essentiel de choisir le bon logiciel.
Si vous souhaitez automatiser des flux de travail complexes tels que les remboursements, l'accueil, le triage ou l'acheminement des tickets, ces plateformes vous fournissent les éléments de base.
1. Botpress
Botpress est conçu pour les équipes qui veulent contrôler le fonctionnement de l'automatisation. Il vous permet de définir des agents qui ne se contentent pas de suivre des règles - ils prennent des décisions basées sur les données, la mémoire et le contexte en temps réel.
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Vous pouvez créer des flux qui vérifient l'éligibilité des retours, interprètent les demandes de remboursement ou mettent à jour les enregistrements dans les systèmes. Chaque agent peut utiliser des règles, des LLMs ou une logique de décision, et tout s'exécute sur le Web, Slack, WhatsApp, et plus encore, sans duplication des efforts.
C'est la solution idéale lorsque vous créez des flux de travail intelligents qui impliquent des entrées variables, des déclencheurs d'API et des résultats opérationnels réels.
Caractéristiques principales :
- créateur visuel d'agents d'intelligence artificielle avec logique de flux, mémoire et conditions
- Travailler sur plusieurs canaux et s'intégrer à des outils dorsaux
- Prise en charge des appels API en temps réel, du routage dynamique et des actions personnalisées
Prix :
- Plan gratuit avec crédits AI basés sur l'utilisation
- Plus: 89 $/mois pour le transfert d'agent en direct et les tests de flux
- Équipe : 495 $/mois avec collaboration, SSO et contrôle d'accès
- Entreprise : Sur mesure
2. Make (anciennement Integromat)
Make est conçu pour assembler des applications sans écrire de code. Il vous offre un canevas visuel où vous pouvez construire des scénarios en plusieurs étapes - idéal pour l'API lorsque vous automatisez des actions entre des outils.
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Il se distingue dans les flux de travail où un système doit réagir à quelque chose dans un autre - comme la synchronisation d'un CRM avec un système de commande, ou la réponse à un formulaire d'assistance avec des actions conditionnelles.
Il n'y a pas de contexte au niveau de l'agent ou de prise de décision par l'IA, mais pour l'intégration au niveau du processus et les déclencheurs, c'est rapide et flexible.
Caractéristiques principales :
- créateur flux de travail par glisser-déposer pour des centaines d'applications
- Logique conditionnelle, planification, analyse des données et crochets web
- Prise en charge des branchements complexes et des flux à plusieurs étapes
Prix :
- Gratuit : 1 000 opérations/mois
- Base : 9 $/mois
- Plans Pro et Teams pour une utilisation plus intensive et des contrôles avancés
3. Zapier
Zapier est la solution idéale lorsque vous souhaitez connecter des outils rapidement et que vous n'avez pas besoin d'un branchement complexe. Il ne s'agit pas d'une couche d'orchestration complète, mais il gère le transfert de données entre votre chatbot et votre CRM, votre planificateur ou votre base de données avec zéro code.
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Pour l'API, Zapier est idéal pour transformer les intentions interprétées en actions de backend. Il ne fait pas la "réflexion", mais il relie le système de réflexion aux outils qui font le travail.
Caractéristiques principales :
- Plus de 6 000 intégrations
- Déclenchements à partir de chatbots, de formulaires ou de webhooks
- Installation facile pour les équipes sans soutien technique
Prix :
- Gratuit : 100 tâches/mois
- Démarrage : 19,99 $/mois
- Professionnel : 49 $/mois pour des fonctionnalités avancées
4. Tidio
Tidio est une plateforme de chat en direct qui intègre l'automatisation. Il ne s'agit pas d'une plateforme IPA complète, mais elle est idéale pour automatiser les tâches en contact avec les clients, comme le routage, la collecte d'informations ou la réponse aux demandes d'assistance.
Il prend en charge les réponses de l'IA, les flux conditionnels et les transferts en arrière-plan, ce qui le rend utile pour l'automatisation des décisions au niveau de la surface. Pour les petites équipes d'exploitation ou les PME, c'est un bon point de départ.
Caractéristiques principales :
- Chat en direct optimisé par l'IA avec modèles d'automatisation
- Routage du Chat , traitement des formulaires et intégrations CRM
- Assistant GPT pour des réponses flexibles
Prix :
- Gratuit : chat et automatisation de base
- Démarrage : 29 $/mois
- Plus: Fonctionnalités d'IA et synchronisation CRM
5. n8n
n8n est une plateforme open-source d'automatisation des flux de travail qui vous donne un contrôle total sur la logique, les déclencheurs et les intégrations. Contrairement à Zapier ou Make, elle est auto-hébergeable et vous permet d'écrire du code lorsque c'est nécessaire.
Il est donc idéal pour les équipes disposant de ressources techniques qui souhaitent bénéficier d'une certaine souplesse et d'une certaine confidentialité. Vous pouvez exécuter des agents IPA, vous connecter à des API et traiter des données structurées ou non structurées, le tout dans le cadre de flux de travail personnalisables.
Caractéristiques principales :
- Éditeur visuel avec prise en charge des nœuds de code
- Webhooks, schedulers, branches conditionnelles
- Héberger soi-même ou utiliser l'offre en nuage
Prix :
- Gratuit : auto-hébergé
- Cloud Basic : 20 $/mois
- Pro : 50 $/mois avec fonctions d'équipe
Comment déployer l'automatisation intelligente des processus
Comprendre l'automatisation intelligente des processus est une chose. La mettre en pratique demande de la concentration, de la planification et un bon point de départ.
La plupart des équipes ne remettent pas tout en question d'un seul coup. Elles commencent par un processus qui tombe souvent en panne - quelque chose de visible, de répétitif et qui dépend encore de l'intervention humaine.
Prenons un exemple :
Vous travaillez avec une équipe d'assistance à la clientèle qui gère manuellement les remboursements.
Le flux de travail s'appuie sur les soumissions de formulaires, recherche des données dans les systèmes et suit des règles spécifiques pour approuver ou refuser une demande.
C'est lent, il est facile de se tromper et il est coûteux de le faire évoluer. C'est là qu'intervient l'automatisation intelligente des processus.
1. Commencer par un flux de travail qui provoque des goulets d'étranglement
Le flux de travail relatif à l'approbation des remboursements en est un bon exemple. Les demandes arrivent, mais elles sont incohérentes. Certaines comportent des numéros de commande, d'autres non. Les agents doivent rechercher les détails, vérifier l'éligibilité et appliquer manuellement la logique métier.
Cette friction en fait un candidat idéal pour l'automatisation intelligente - la logique est claire, mais les entrées varient juste assez pour faire trébucher les robots basés sur des règles.
2. Cartographier le flux de bout en bout, y compris les exceptions
Documentez le fonctionnement du processus. Suivez l'évolution des demandes de remboursement, les sources d'information des agents, les décisions qu'ils prennent et les actions qu'ils entreprennent.
Veillez à inclure les exceptions les plus courantes : données manquantes, motifs de retour peu clairs ou incohérences entre les informations relatives à la commande et la politique de remboursement.
C'est là que l'automatisation intelligente doit intervenir.
3. Identifier les lieux de prise de décision
Recherchez les points où un humain interprète les données ou applique son jugement. Dans un processus de remboursement, il peut s'agir de lire le motif du client, de le comparer aux règles de retour et de décider d'un remboursement, d'un crédit en magasin ou d'un rejet.
Chacune de ces décisions peut être prise en charge par un agent d'intelligence artificielle, pour autant que la logique soit définie et que les données soient accessibles.
4. Connecter les outils qui alimentent l'action
Une fois la décision prise, le système doit mettre à jour le statut de la commande, informer le client, émettre une étiquette ou déclencher un paiement.
Pour automatiser cela, vous aurez besoin d'une plateforme qui se connecte à ces outils et coordonne les actions de manière fiable. Il peut s'agir d'une couche d'orchestration d'agents ou d'un cadre d'automatisation avec prise en charge de l'intégration.
5. Tester, contrôler, améliorer
Une fois la procédure de remboursement automatisée, suivez son évolution. Examinez les cas qui sont traités correctement et ceux pour lesquels le système rencontre des difficultés. Utilisez ce retour d'information pour affiner la logique de décision et améliorer la fiabilité.
Les systèmes IAP sont dynamiques. Plus vous saisissez et traitez de cas particuliers, plus le flux de travail devient solide et évolutif.
Défis communs à la mise en œuvre de l'IAP
L'automatisation intelligente des processus peut donner de bons résultats, mais pour y parvenir, il faut plus qu'une simple capacité technique.
La plupart des obstacles proviennent de la manière dont les organisations structurent leurs processus, attribuent les responsabilités et alignent l'automatisation sur les résultats.
Mauvaise préparation des processus et des données
L'automatisation fonctionne mieux lorsque les processus sont cohérents. Mais dans de nombreuses organisations, les flux de travail ne sont pas documentés ou sont gérés différemment d'une équipe à l'autre. Les données se trouvent souvent dans des systèmes déconnectés ou varient en termes de format, ce qui rend difficile la mise en place d'une automatisation stable.
Avant d'introduire l'automatisation intelligente des processus, prenez le temps de cartographier le fonctionnement actuel du processus. Documentez les entrées, les exceptions connues, les dépendances des outils et les points où l'intervention humaine est encore nécessaire.
Complication excessive des mises en œuvre initiales
Les équipes essaient souvent d'automatiser trop de choses, trop tôt. Lorsque le déploiement initial s'étend sur plusieurs systèmes ou inclut des cas limites dès le début, les risques de retard ou d'échec du lancement augmentent.
Commencez plutôt par un processus unique avec un point de décision clair et un résultat mesurable. Prouvez la valeur du projet dès le début en vous concentrant sur le champ d'application.
Absence d'appropriation claire ou de vision à long terme
Les systèmes intelligents d'automatisation des processus sont des projets adaptatifs et évolutifs. Sans une équipe ou une personne responsable des performances, de la logique et de la maintenance, le système devient souvent obsolète ou mal aligné.
Attribuer une responsabilité permanente dès le départ. Quelqu'un doit suivre les performances de l'automatisation, ce qui ne fonctionne pas et où des ajustements sont nécessaires.
Désalignement entre les objectifs de l'entreprise et la logique d'automatisation
Tous les processus ne valent pas la peine d'être automatisés - et toutes les automatisations ne génèrent pas de valeur ajoutée. Parfois, la logique reflète ce qui est techniquement possible, mais pas ce dont l'entreprise a réellement besoin.
Pour éviter cela, il faut concevoir les flux de travail en collaboration avec les personnes qui les utilisent. Cela inclut les équipes d'assistance, les responsables des opérations et les propriétaires de produits.
Lorsque l'automatisation s'aligne sur des besoins réels, elle a beaucoup plus de chances de produire des résultats durables.
Apportez l'API à votre flux de travail dès aujourd'hui
L'API fonctionne mieux lorsqu'il est ajouté aux flux de travail que vous exécutez déjà - triage de l'assistance, approbation des remboursements, traitement des documents, acheminement interne ou planification des demandes.
Avec des plateformes comme Botpress, vous pouvez créer des agents qui décident quoi faire, se connectent à des outils externes, gèrent des données non structurées et fonctionnent sur des canaux tels que le web, Slack, WhatsApp ou des outils internes.
Que vous remplaciez des scripts fragiles ou que vous développiez des flux existants, l'IPA vous donne la structure nécessaire pour automatiser le travail réel, et pas seulement les tâches répétitives.
Commencez petit. Construisez quelque chose d'utile. Expédiez-le rapidement.
Questions fréquemment posées
En quoi l'IPA diffère-t-il de la gestion des processus métier (BPM) ?
Le BPM concerne davantage la définition et l'optimisation des processus d'entreprise, tandis que l'IPA concerne l'automatisation de ces processus au moyen d'agents d'intelligence artificielle capables de penser et d'agir de manière autonome.
L'IPA peut-elle remplacer entièrement les travailleurs humains ou simplement réduire leur charge de travail ?
L'IPA vise à réduire les tâches répétitives et ennuyeuses afin que les humains puissent se concentrer sur ce qui est important. L'API ne remplace pas les personnes, mais elle facilite leur travail.
Quels types de modèles d'apprentissage automatique sont généralement utilisés dans l'IPA ?
L'IPA utilise souvent des modèles tels que des arbres de décision, des modèles de langage naturel (comme GPT ou BERT) et des classificateurs pour des tâches telles que la détection d'intentions ou l'analyse syntaxique de documents.
L'IAP ne concerne-t-il que les grandes entreprises ou les PME peuvent-elles également en bénéficier ?
Les PME peuvent bénéficier de l'API, en particulier lorsqu'elles manquent de temps ou d'effectifs. Elle aide les petites équipes à se surpasser en automatisant des tâches qu'elles feraient autrement manuellement.
Quel type de données est nécessaire pour entraîner ou configurer efficacement les modèles IPA ?
Il s'agit principalement d'exemples de données réelles telles que des courriels, des chats, des formulaires ou des journaux, ainsi que des règles ou des résultats commerciaux clairs liés à ces données. Plus les données sont réelles (et désordonnées), plus le système devient intelligent.
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Comment fonctionne l'automatisation intelligente des processus ?
L'automatisation intelligente des processus relie les événements, les données, les décisions et les actions au sein d'un flux automatisé unique. Chaque étape est gérée par un agent d'intelligence artificielle qui comprend ce qui se passe et sait ce qu'il faut faire ensuite, même lorsque les entrées sont désordonnées ou incomplètes.
Pour voir comment fonctionne l'API dans la pratique, examinons un flux de travail courant dans le commerce électronique: le traitement d'une demande de retour.
Au lieu de tout acheminer par l'intermédiaire d'agents d'assistance, vous pouvez automatiser le processus de bout en bout à l'aide d'un agent d'IA - un agent qui sait comment interpréter les entrées, décider des étapes suivantes et agir à travers les outils.
Étape 1 : L'événement déclencheur donne le coup d'envoi du processus
Un client remplit un formulaire de demande de retour ou envoie un message demandant le retour d'un article. Ce message active le processus de retour.
L'agent s'en saisit immédiatement, sans attendre le triage manuel.
Étape 2 : L'agent d'intelligence artificielle analyse les informations
L'agent scanne le message ou le formulaire pour en extraire des informations clés telles que le numéro de commande, le nom de l'article, le motif du retour et l'identifiant du client.
Pour les messages non structurés, il utilise de grands modèles de langageLLMs pour interpréter l'intention et identifier l'ordre correct.
Étape 3 : L'agent IA décide de l'étape suivante
À l'aide des règles de gestion et des politiques de retour, l'agent vérifie si l'article peut faire l'objet d'un retour et de quel type de retour il s'agit, par exemple un remboursement ou un crédit de magasin.
Il prend la décision instantanément, reproduisant ce qu'un représentant du service d'assistance ferait normalement.
Étape 4 : L'agent d'intelligence artificielle effectue des actions dans les systèmes
Une fois la décision prise, l'agent :
Tout se fait au sein de systèmes connectés, sans transfert entre les équipes.
Étape 5 : L'agent d'intelligence artificielle enregistre les résultats
Chaque étape est enregistrée, de la demande initiale à la réponse finale. Ces enregistrements sont intégrés dans des tableaux de bord et des systèmes d'alerte, ce qui permet de suivre le processus.
Si un cas nécessite un examen manuel, il est transmis à un échelon supérieur avec un contexte complet pour le suivi.