Qu’est-ce que l’automatisation de l’IA ?

L’automatisation de l’IA est le processus qui consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour automatiser les flux de travail des entreprises. Elle utilise des outils, du code et des configurations afin de remplacer les étapes manuelles et obtenir un résultat particulier.

L’automatisation logicielle est répandue depuis des décennies, qu’il s’agisse d’outils d’automatisation de la robotisation des processus (RPA) qui automatisent les tâches de back-office telles que le remplissage de formulaires ou d’intégrations SaaS qui permettent de faire circuler les informations entre les différents systèmes de l’entreprise. Cependant, les capacités de l’automatisation commerciale traditionnelle ont été limitées en raison du besoin constant de préprogrammation spécialisée. Les humains ont dû enregistrer les interactions avec les applications ou coder les systèmes logiciels pour configurer l’automatisation. Les situations en constante évolution ont entraîné des « pannes » fréquentes du système d’automatisation, qui a dû être refait ou constamment mis à jour pour assurer la continuité des opérations. Ces défis ont historiquement minimisé l’impact commercial de l’automatisation, en particulier dans les grandes entreprises.

L’automatisation de l’IA cherche à résoudre ces défis en combinant l’intelligence artificielle avec les outils d’automatisation d’entreprise et les référentiels de connaissances existants. Les algorithmes d’IA générative et prédictive se combinent pour trier, filtrer, classer et créer des données de manière à réduire l’intervention humaine dans les flux de travail les plus complexes. L’IA peut également travailler aux côtés et avec les humains pour gérer les tâches administratives en arrière-plan et réduire la charge cognitive de tous les employés.

Les opérations intelligentes alimentées par l’IA ont leur place dans tous les secteurs et dans toutes les entreprises. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de l’automatisation de l’IA qui commence à se développer dans les industries.

Ressources humaines

L’automatisation de l’IA peut automatiser les tâches fastidieuses liées aux ressources humaines (RH), telles que la sélection des candidats, la soumission et le traitement des formulaires, la formation, le partage des connaissances et la gestion continue des congés et des paiements.

Par exemple, Deriv, un courtier en ligne, hébergeait du contenu de formation sur divers sites, tels que GitHub, le stockage dans le cloud, des pages wiki internes et des discussions Slack. Il était donc difficile de trouver des informations, ce qui retardait la mise à niveau des nouveaux employés. En utilisant l’IA pour indexer tous les supports d’assistance à la clientèle, l’équipe des RH de Deriv a pu rapidement trouver et partager le support de formation pertinent pour les employés des différents départements. Deriv a réduit de 45 % le temps d’intégration et de 50 % le temps consacré aux tâches de recrutement.

Gestion des médias

Toutes les organisations doivent stocker, traiter et publier des images et des vidéos à des fins de marketing, de formation, d’intégration et parfois dans le cadre de processus métier de base. L’automatisation de l’IA peut aider à accélérer le montage et le traitement des médias, ce qui permet de gagner du temps sur les tâches fastidieuses. L’IA peut générer, intégrer, filtrer et peaufiner le contenu multimédia selon les besoins. Par exemple, 123RF, une agence de photos d’archives, utilise l’IA pour filtrer automatiquement les images en fonction des problèmes de droit d’auteur et de pertinence. L’IA signale le contenu inapproprié quelques secondes après le téléchargement, ce qui permet à 123RF d’éliminer les plaintes concernant des images inappropriées. L’automatisation de l’IA leur a permis de réaffecter les ressources des révisions manuelles au développement commercial. 

Service client

Les chatbots IA soutiennent le libre-service pour les clients et automatisent la résolution des problèmes, réduisant ainsi la charge de travail des centres d’appels. De plus, les chatbots IA peuvent également aider le personnel du service client, en automatisant davantage le processus. Par exemple, BPC, un leader mondial des solutions de paiement, a développé un chatbot qui peut être utilisé à la fois par les clients et les équipes d’assistance à la clientèle. L’agent humain peut saisir la demande d’un client dans le chatbot et transmettre la réponse générée au client après examen. Le chatbot utilise la génération augmentée pour récupérer des données à partir des sources de connaissances internes de BPC et enrichir automatiquement les instructions humaines afin de fournir des réponses plus pertinentes et plus précises.

Ventes et marketing

L’automatisation de l’IA peut être utilisée dans le cadre de tous les flux de travail de marketing et de vente, qu’il s’agisse de créer des campagnes et du contenu publicitaire ou de soutenir l’équipe commerciale avec des recommandations et des offres personnalisées pour les clients individuels. Par exemple, le fournisseur de services gérés Trek10 exploite l’IA pour fournir à son équipe commerciale les connaissances nécessaires pour accélérer le processus d’achat. Son système d’IA fournit des recommandations basées sur des données pour gagner la confiance des clients, et des rapports qui aident à conclure la transaction en démontrant plus rapidement la valeur du produit aux clients.

La mise en œuvre de technologies d’IA générative pour l’automatisation nécessite une préparation commerciale. La plupart des organisations utilisent des modèles de maturité pour évaluer leur état actuel d’automatisation. Les modèles de maturité fournissent des directives pour définir des objectifs d’automatisation, hiérarchiser les investissements et formuler une feuille de route d’automatisation.

Mise en œuvre des cadres de gouvernance et de sécurité

Avant d’élaborer une stratégie, il est nécessaire de mettre en œuvre des directives au sein de l’organisation sur la manière dont la gouvernance et la sécurité de l’automatisation de l’IA fonctionneront dans la pratique. Par exemple, vous pouvez inclure :

• les rôles et les responsabilités définis au sein de l’organisation ;
• les champions de l’automatisation de l’IA, y compris les principales parties prenantes ;
• une politique de sécurité identifiant les limites d’utilisation des données, les politiques de gestion des identités et d’autres barrières de protection ;
• un guide pour le renforcement des compétences des employés et la gestion du changement.

Il s’agira de la base de votre programme d’automatisation de l’IA.

Identification d’une stratégie d’automatisation et d’infrastructure 

Une stratégie d’automatisation et d’infrastructure de bout en bout aide l’organisation à se préparer à la réussite de ses programmes et réduit les risques d’échec en matière de retour sur investissement. Dans le cadre de cette stratégie, tenez compte des éléments suivants :

• Cas d’utilisation commerciaux solides
• Pipelines de données modernes
• Configuration des règles relatives à la résidence des données et aux données d’entraînement
• Outils et technologies d’IA qui dynamiseront le processus
• Pratiques d’amélioration continue

Il est également essentiel de veiller à ce que les résultats des efforts d’automatisation soient mesurés. Identifiez et suivez les indicateurs pertinents et établissez une base de référence avant le déploiement de l’automatisation, puis suivez les données au fil du temps. Vous pouvez utiliser les données pour prendre des décisions éclairées et améliorer l’efficacité des futurs efforts d’automatisation.

Constitution d’une équipe compétente

Il est tout aussi important de créer une solide culture de l’IA que de développer correctement votre technologie.

L’équipe chargée de la conception de votre nouvelle infrastructure et de votre automatisation basée sur l’IA doit inclure des administrateurs système, des ingénieurs cloud, des développeurs de logiciels et des experts en IA. Outre les technologies, les équipes comprennent des utilisateurs professionnels qui demandent une automatisation, des représentants juridiques et des experts en sécurité. 

Il existe deux manières d’organiser les équipes d’automatisation.

1. Une équipe d’automatisation centralisée répond aux besoins d’automatisation de l’ensemble de l’organisation.
2. Des équipes d’automatisation plus petites et réparties mettent en place l’automatisation pour une initiative de modernisation spécifique au sein d’un service particulier. 

Une équipe centralisée offre l’avantage d’une utilisation uniforme des outils, de la gestion des données et d’autres tâches liées à l’IA au sein de l’organisation. Cependant, les équipes distribuées obtiennent des résultats plus rapidement et n’entravent pas vos efforts d’automatisation.

Investir massivement dans des experts en technologie, des licences logicielles, le déploiement et d’autres solutions coûteuses qui ne produiront peut-être pas les résultats escomptés n’est pas la meilleure stratégie d’automatisation. Le déploiement simultané d’un large éventail de nouveaux outils peut surcharger votre équipe, ce qui se traduit par une mauvaise compréhension des compétences et des taux d’adoption.

Selon le cas d’utilisation, il est préférable de mettre en œuvre l’automatisation de l’intelligence artificielle étape par étape. Les outils et les services entièrement gérés AWS fournissent les éléments de base d’un prêt à l’emploi rapide. Il n’existe aucun investissement initial ; vous payez à l’utilisation et mettez à l’échelle selon vos besoins. 

Voici quelques stratégies et outils AWS permettant d’accroître la maturité de l’automatisation de manière rentable, même avec une expertise interne limitée en matière de développement.

Unifiez l’expérience de recherche.

Dans toutes les organisations, les données sont stockées dans des applications, des référentiels, des fichiers et des serveurs disparates. Un défi de taille pour tous les employés est de savoir où trouver les bonnes données au bon moment. L’IA peut permettre une recherche unifiée dans toutes les sources de données, permettant ainsi aux employés d’interroger l’ensemble des ressources mises à leur disposition en une seule fois. Par exemple, un professionnel du marketing pourrait effectuer une recherche unifiée pour toutes les ressources internes et externes relatives à un produit clé au cours de l’année écoulée, y compris les campagnes destinées au public.

Amazon Q Business est un assistant IA d’entreprise qui s’intègre à toutes vos sources de données internes et à plusieurs applications tierces pour fournir des réponses résumées à des questions complexes. Il cite la source et permet de personnaliser les plug-ins, le tout dans un environnement géré en toute sécurité. Il introduit l’automatisation et augmente la productivité en réduisant le temps passé par les employés à rechercher des informations.

Responsabilisation de vos employés

Chaque équipe et chaque individu de votre organisation sont les mieux placés pour identifier comment l’IA peut leur permettre de travailler plus efficacement. Par exemple, un employé responsable des communications a besoin de l’IA pour extraire et résumer le contenu des actualités du secteur, tandis qu’un employé responsable de la gestion de la paie a besoin de l’IA pour générer des rapports mensuels sur le temps enregistré par les sous-traitants.

Grâce au traitement du langage naturel et aux fonctionnalités d’automatisation basées sur l’IA, vous pouvez donner aux employés les moyens de créer et de gérer eux-mêmes les flux de travail d’automatisation de l’IA dont ils ont besoin à l’aide d’une discussion en langage naturel. Par exemple, Amazon Q Apps, une fonctionnalité de création d’applications légère d’Amazon Q Business, permet aux utilisateurs d’automatiser les invites, la création de contenu et les tâches de leur flux de travail. Les utilisateurs peuvent créer des applications en décrivant les besoins en langage naturel. Ils peuvent également partager des applications pour que d’autres puissent les utiliser, les dupliquer et les personnaliser.

Introduction de l’IA dans le développement et l’exploitation de logiciels

Le développement de logiciels convient parfaitement à l’automatisation de l’IA. L’automatisation alimentée par l’IA peut être utilisée pour des tâches telles que :

• la mise à jour des systèmes logiciels existants ;
• la refactorisation du code ;
• le développement de modules complexes ; 
• la génération de cas de test et de documentation utilisateur ;
• l’enrichissement des données par des tiers ;
• la recherche de bogues et la résolution de problèmes. 

Une équipe composée d’humains et d’IA peut travailler ensemble pour concevoir des modèles ML, créer des pipelines de déploiement parfaitement adaptés, optimiser l’infrastructure cloud afin de minimiser les dépenses liées au cloud, et bien plus encore.

Amazon Q Developer est un assistant IA pour le développement de logiciels très facile à configurer et à utiliser. Il fonctionne dans l’environnement du développeur et fournit des suggestions de codage et d’infrastructure pertinentes, des premières ébauches de code, des révisions de code automatique, des mises à niveau, etc. Amazon Q Developer s’intègre aux IDE, à la CLI, à la console AWS et à GitLab pour aider les développeurs où qu’ils travaillent.

Introduction de l’IA dans les analyses

Les rapports et les tableaux de bord deviennent encore plus pertinents grâce à l’automatisation alimentée par l’IA. Les analystes peuvent utiliser l’automatisation de l’IA pour générer rapidement des rapports mixtes, combiner des données, les comparer au marché et aider à prendre des décisions rapides. 

Amazon Q dans Quicksight permet aux utilisateurs de générer des documents visuellement attrayants, de créer des tableaux de bord personnalisés et d’explorer leurs données à l’aide de suggestions de questions, d’aperçus des données et d’une assistance pour les requêtes vagues. Il révolutionne l’exploration des données en fournissant aux utilisateurs professionnels des informations multivisuelles qui vont au-delà des limites traditionnelles des tableaux de bord.

Automatisation du service client

Le service client automatisé augmente votre main-d’œuvre. Les représentants du service client peuvent accéder instantanément aux informations sur les clients et les produits et trouver des solutions aux problèmes sans avoir à passer un autre appel. Les clients peuvent accéder à une aide personnalisée en ligne en libre-service, prendre des décisions d’achat en plusieurs étapes et associer des interactions entre l’IA et les humains.

Amazon Q in Connect est un assistant génératif alimenté par l’IA destiné au service client qui fournit aux clients finaux et aux agents les informations et les actions nécessaires pour résoudre les problèmes en temps réel. Il permet une résolution plus rapide et une meilleure expérience client.

Automatisation de la chaîne d’approvisionnement

La gestion de la chaîne d’approvisionnement est une question de prévisions. Grâce à l’automatisation basée sur l’IA, les analystes peuvent simuler presque tous les scénarios possibles pour établir des prévisions et mener des activités de résolution des risques, optimiser les tâches des fournisseurs en amont et découvrir des modèles cachés dans les données.

La chaîne d’approvisionnement AWS est un service entièrement géré qui unifie les données de la chaîne d’approvisionnement et fournit des informations exploitables basées sur le machine learning, une collaboration contextuelle intégrée et une planification de la demande. 

Amazon Q dans AWS Supply Chain est un assistant d’IA générative qui aide votre équipe à gérer la chaîne d’approvisionnement plus efficacement en analysant les données de la chaîne d’approvisionnement AWS, en fournissant des informations opérationnelles et financières importantes et en répondant aux questions urgentes relatives à la chaîne d’approvisionnement. Il simplifie le processus de recherche de réponses et réduit le temps nécessaire à l’apprentissage, au déploiement, à la configuration ou au dépannage de la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

Le parcours d’automatisation basé sur l’IA commence souvent par une recherche à l’échelle de l’entreprise, pilotée par la discussion en langage naturel, et peut évoluer vers des tâches complexes et entièrement personnalisées en plusieurs étapes, quels que soient les rôles et les domaines. Avec cette nouvelle forme d’automatisation des processus métier, les possibilités sont infinies. En posant les bonnes bases, les organisations peuvent s’attendre à des niveaux de productivité plus élevés, à une satisfaction accrue des employés et des clients, à une prise de décision améliorée, à une mise au point plus rapide des produits, des services et des matériaux, etc. Ce guide n’est qu’un point de départ pour votre parcours d’automatisation de l’IA. Vous pouvez rationaliser davantage les processus métier à l’aide d’outils et de services d’IA générative sur AWS.