L’automatisation des processus est aujourd’hui un levier essentiel pour optimiser l’efficacité des entreprises. Elle permet de gagner du temps, de réduire les erreurs humaines et d’améliorer la productivité. Mais avec l’avènement de l’IA générative, nous entrons dans une nouvelle dimension de l’automatisation : une automatisation augmentée, capable de traiter des données complexes, de s’adapter à des situations imprévues et de générer du contenu de manière autonome.
Cependant, il est important de garder un esprit critique. Si l’IA apporte une nouvelle puissance à l’automatisation, elle n’est pas adaptée à tous les cas d’usage. Certaines tâches sont bien mieux gérées par une automatisation classique, basée sur des règles fixes. Alors, comment distinguer ces différents usages ? C’est ce que nous allons explorer dans cet article.
Sommaire :
- Les données structurées vs les données non structurées
- Les différentes formes d’automatisation : classique ou IA générative
- Automatisation classique : Pour des processus bien définis
- Automatisation avec IA générative : Pour les tâches complexes et adaptatives
- L’approche hybride : un duo gagnant
- Conclusion
Les données structurées vs les données non structurées
Avant d’approfondir les différentes approches de l’automatisation, il est essentiel de comprendre la distinction entre les données structurées et non structurées.
Données structurées : Ce sont des données organisées selon un format précis et standardisé. Elles sont généralement stockées dans des bases de données relationnelles ou des feuilles de calcul et sont facilement exploitables par des algorithmes classiques.
Exemples :
- Informations clients dans un CRM (nom, prénom, email, numéro de téléphone).
- Données de stocks d’un entrepôt (référence produit, quantité, emplacement).
- Transactions bancaires (montant, date, compte source et destination).
Données non structurées : Elles ne suivent pas un format rigide et sont souvent plus difficiles à traiter automatiquement sans intervention humaine ou IA avancée. Elles incluent du texte libre, des images, des fichiers audios ou vidéo.
Exemples :
- Emails et conversations clients contenant des requêtes variées.
- Avis et commentaires laissés sur des plateformes en ligne.
- Documents juridiques, contrats, ou CV sous format PDF.
L’automatisation classique est idéale pour manipuler des données structurées, tandis que l’IA générative permet de traiter des données non structurées en les interprétant et en les exploitant de manière adaptative.
Les différentes formes d’automatisation : classique ou IA générative
Automatisation classique : Pour des processus bien définis
L’automatisation classique repose sur des règles fixes et des workflows déterministes. Elle est particulièrement efficace lorsque les étapes à suivre sont prévisibles et ne nécessitent pas de prise de décision avancée.
Exemples d’automatisation classique :
- Génération automatique de factures : Lorsqu’un bon de commande est validé, une facture est créée automatiquement.
- Automatisation des e-mails : Un nouvel utilisateur s’inscrit ? Un e-mail de bienvenue est envoyé instantanément.
- Gestion de la paie : Calcul et édition automatique des bulletins de salaire en fonction des données RH.
Avantages de l’automatisation classique :
- Fiabilité : Les résultats sont prévisibles et reproductibles.
- Coût maîtrisé : Implémentation rapide et peu onéreuse.
- Simplicité : Adaptée aux processus bien définis.
Automatisation avec IA générative : Pour les tâches complexes et adaptatives
L’IA générative permet d’aller plus loin en intégrant de l’intelligence dans l’automatisation. Contrairement à l’automatisation classique, elle peut analyser des données non structurées et produire du contenu de manière autonome.
Exemples d’automatisation avec IA générative :
- Analyse et réponse automatique aux e-mails : Un assistant IA comprend et répond aux demandes clients en langage naturel.
- Extraction d’informations complexes : Analyse de documents (contrats, CVs) et synthèse des points clés.
- Génération de contenu dynamique : Rédaction de descriptions produits personnalisées.
Avantages de l’automatisation avec IA générative :
- Adaptabilité : Gère des entrées variées et des contextes changeants.
- Réduction des erreurs : Capacité à détecter des incohérences subtiles.
- Gains de temps : Traitement massif et rapide de données.
L’approche hybride : un duo gagnant
Dans la réalité, peu d’entreprises travaillent uniquement avec des données structurées ou non structurées. C’est pourquoi une approche hybride, combinant automatisation classique et IA générative, est souvent la meilleure option.
Et c’est là que le principe de process augmenté à l’IA générative prend tout son sens.
Exemple d’automatisation hybride :
Prenons le cas d’un questionnaire d’écoute client. La collecte et le tri des réponses peuvent être automatisés via un système d’organisation des données. Cependant, certaines questions demandent une analyse approfondie, comme l’interprétation des verbatims ou l’identification des tendances de réponses. Ici, l’IA peut intervenir pour regrouper les réponses par thèmes et fournir une synthèse pertinente. Cela permet d’optimiser le traitement des résultats tout en conservant une structure logique pour la prise de décision.
Automatisation classique ou IA : Comment choisir ?
Le choix entre automatisation classique et automatisation avec IA repose principalement sur la nature des données et des tâches à automatiser.
- Privilégiez l’automatisation classique si les règles sont fixes et les données structurées.
- Optez pour l’IA lorsque la compréhension du contexte, l’adaptation ou l’analyse de données non structurées sont nécessaires.
- Utilisez une approche hybride lorsque certaines tâches peuvent être automatisées par des règles fixes, mais que d’autres nécessitent une interprétation avancée.
Conclusion
L’automatisation et l’IA générative ne s’opposent pas, elles se complètent. L’automatisation classique reste la meilleure option pour les processus bien définis, tandis que l’IA générative apporte de la souplesse et de l’intelligence aux tâches plus complexes. En combinant les deux, les entreprises peuvent bénéficier d’une automatisation augmentée, capable de traiter une large variété de situations, avec efficacité et pertinence.
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