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Robotic Process Automation et Machine Learning

RPA machine learning

Table des matières

Comment le Robotic Process Automation et le Machine Learning s’associent pour améliorer leur efficacité.

La tendance actuelle tend vers une automatisation maximale des processus des entreprises, nécessaire pour rester compétitif dans un monde de plus en plus numérique.
Dans ce cadre, on parle souvent de « Robotic Process Automation » (RPA) et de « Machine Learning ». Mais que peuvent réellement apporter ces concepts aux processus internes de l’entreprise ? En quoi diffèrent-ils ? Et est-il possible de les utiliser ensemble ?

Robotic Process Automation : gérer les tâches quotidiennes sans trop d’efforts

Mettons les choses au clair : le « Robotic Process Automation » n’a rien à voir avec ce qu’on connait déjà. Il ne s’agit pas de grandes machines de production ou de production en série, mais plutôt de solutions logicielles qui fonctionnent de manière autonome comme un robot.
Le Robotic Process Automation désigne principalement l’automatisation standardisée et cohérente d’un processus. Les programmes RPA sont programmés de telle sorte qu’ils savent comment agir lorsqu’une décision doit être prise pour remplir leur fonction – les chemins de décision sont donc spécifiés avec précision.
Les capacités de ces automatisations RPA restent inchangées tant qu’aucune personne n’intervient et prend des mesures d’optimisation basées sur ses expériences passées. Ce que l’on entend par « intelligence » dans le secteur informatique ne joue pas de rôle ici : les automatisations RPA n’apprennent pas par elle-même, c’est une intervention humaine qui les fait évoluer.
Les applications RPA sont utilisées, par exemple, pour le traitement des formulaires, pour l’automatisation du service clientèle ou pour des activités de back-office typiques. Ici, ils sont censés garantir une plus grande efficacité, des processus opérationnels plus rapides et des flux de travail sans erreur. En outre, ils créent une liberté supplémentaire – les employés bénéficient de plus de temps pour des tâches plus importantes ou enrichissantes.

Machine Learning : une composante essentielle de l’intelligence artificielle

L’un des inconvénients du Robotic Process Automation, est que ces solutions ne peuvent pas s’adapter automatiquement à des conditions changeantes, et n’apprennent au cours de leur fonctionnement. A l’instar de l’Intelligence Artificielle, qui, elle, sait s’adapter et évoluer.
Le cœur de l’IA consiste à doter les machines et les systèmes de la capacité d’exécuter des tâches de manière autonome, d’une part, et d’apprendre des succès et des échecs, d’autre part. Par conséquent, les machines sont censées être capables d’imiter le comportement humain.
Les réseaux neuronaux sont utilisés dans le Machine Learning. Si elles sont très complexes, elles sont généralement qualifiées d’apprentissage profond. Aujourd’hui, l’apprentissage supervisé donne des résultats impressionnants. Pour cela, il faut des données qui permettent aux réseaux d’apprendre, de se développer en permanence et de s’adapter aux nouvelles réalités. Dans ce contexte, il est souvent question de l’utilisation du big data, qui est collecté ou enrichi grâce, entre autres, à des méthodes d’exploration de données.
Les acheteurs d’Amazon y sont confrontés sous la forme de recommandations d’achat personnalisées. Les réseaux sociaux utilisent également le Machine Learning pour remplir les flux de manière la plus orientée possible vers l’utilisateur.
En ce sens, le Machine Learning diffère sensiblement du Robotic Process Automation. Si le RPA a pour but d’automatiser et de résoudre efficacement les tâches récurrentes, le Machine Learning peut également réagir aux nouvelles difficultés de la meilleure façon possible. Aussi grandes que soient les différences entre les deux, la question se pose de savoir si l’on peut accéder simultanément aux avantages des deux concepts.

Comment le Robotic Process Automation et le Machine Learning fonctionnent ensemble

Que gagnent les entreprises lorsqu’elles associent RPA et Machine Learning ? En quelques mots : le potentiel du Robotic Process Automation est considérablement élargi.
Si le RPA est complété par de telles formes d’intelligence numérique, on parle aussi d' »Intelligent Robotic Process Automation », ou iRPA. Le niveau d’automatisation passe à la vitesse supérieure ; la solution RPA devient plus autonome et peut également gérer des situations plus complexes. Cela est particulièrement utile lorsqu’il s’agit non seulement de traiter de grandes quantités de données, mais aussi de résoudre les tâches associées en s’améliorant constamment.
Quel pourrait être des scénarios d’application mêlant Robotic Process Automation avec le Machine Learning ?
On peut penser à des scénarios permettant à du ML de demander des tâches à du RPA : en fonction d’indicateur/prédiction, un IA peut, par exemple, déclencher une automatisation (réapprovisionnement de stock car promotion chez un fournisseur ou car forte commande les années précédentes pendant une période donnée…)…
A l’inverse, on peut penser à un modèle de RPA, qui serait augmenté par du ML : Utilisation d’un modèle ML pour extraire automatiquement des informations d’un document (facture, commande…), même si les champs d’information ne sont pas tout à fait au même endroit.

Conclusion

Pour faire court : le Robotic Process Automation va s’appuyer sur du Machine Learning, et l’inverse est aussi valide. Et cette synergie améliore considérablement l’analyse, la prise de décision et l’exécution par une machine, libère du temps et des ressources pour se concentrer sur les véritables tâches à valeur ajoutées, et apporte aux dirigeants une vue d’ensemble plus complète de leur activités, grâce notamment aux analyses prédictives.

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