RPA cognitive : le prochain niveau d'automatisation des entreprises

Les possibilités de RPA cognitive vont bien au-delà de l'automatisation traditionnelle. L'intégration de l'apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de la vision artificielle permet d'atteindre une nouvelle dimension dans le traitement des données non structurées. 

Mais que signifie cette innovation pour les entreprises ? 

Dans cet article de blog, vous apprendrez tout ce qui est important, des bases de la RPA cognitive, de ses capacités et de la manière dont vous pouvez utiliser Konfuzio pour une automatisation plus efficace et intelligente des processus métier.

Aperçu de la rpa cognitive

Aperçu de la RPA cognitive

RPA cognitive, une évolution de la Robotic Process Automation (RPA), utilise des technologies d'intelligence artificielle (IA) comme la reconnaissance optique des caractères (OCR), apprentissage automatique, traitement du langage naturel et vision artificielleLes entreprises ont besoin d'un système de gestion de la qualité qui leur permette d'optimiser les interactions entre les employés et les clients dans le cadre des processus commerciaux.

Cette forme avancée de RPA imite les actions humaines et s'intègre de manière transparente dans des processus tels que l'apprentissage, le raisonnement et l'autocorrection. Là où la RPA traditionnelle s'appuie sur des données structurées, la RPA cognitive étend l'automatisation à des sources de données non structurées telles que les documents numérisés, les e-mails et les enregistrements vocaux.

La véritable force de l'automatisation cognitive se révèle dans sa capacité à gérer des tâches complexes, moins basées sur des règles. 

Contrairement à la RPA non supervisée, la RPA cognitive peut traiter de manière autonome les exceptions, comme la détection d'une date dans un format incorrect ou le remplissage d'informations dans un formulaire. Cette technologie innovante révolutionne l'automatisation en permettant aux entreprises de répondre aux défis de manière plus efficace et plus flexible, sans dépendre de l'intervention humaine.

RPA vs. Cognitive Automation

La Robotic Process Automation (RPA) et la Cognitive Automation sont deux approches différentes de l'automatisation des processus d'entreprise, chacune utilisant des technologies et des capacités différentes.

Automatisation des processus robotiques (RPA)

La RPA fait référence à l'automatisation de tâches répétitives basées sur des règles à l'aide de robots logiciels. Ces robots imitent les interactions des humains avec les systèmes numériques en manipulant les interfaces utilisateur, en extrayant des données et en prenant des décisions simples. 

La RPA est particulièrement adaptée aux tâches qui ont des règles claires et des données structurées, et peut automatiser des processus répétitifs dans différents secteurs d'activité.

Automatisation cognitive

L'automatisation cognitive va plus loin et intègre les technologies d'intelligence artificielle (IA) dans le processus d'automatisation. Elle fait appel à des fonctions avancées telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel (NLP) et la vision artificielle. 

Contrairement à la RPA, l'automatisation cognitive peut également traiter des sources de données non structurées, gérer des tâches complexes et identifier des modèles dans les données. Cette forme d'automatisation permet une plus grande adaptabilité aux situations changeantes et peut même apprendre de manière autonome afin de s'adapter à de nouveaux scénarios.

Dans l'ensemble, on peut dire que la RPA est bien adaptée aux tâches répétitives clairement définies, tandis que l'automatisation cognitive, grâce à l'utilisation de technologies d'IA, est capable de gérer des tâches plus complexes et moins structurées, ce qui permet d'élargir les capacités d'automatisation.

cognitive rpa abilities

Capacités cognitives RPA

La RPA cognitive (Robotic Process Automation) se caractérise par des capacités cognitives avancées qui diffèrent de la RPA traditionnelle. Ces capacités permettent non seulement d'automatiser des tâches répétitives, mais aussi de comprendre, d'apprendre et de s'adapter à des scénarios plus complexes.

Apprentissage automatique (ML)

La capacité d'apprendre de l'expérience et de s'adapter à de nouvelles situations permet à un système de RPA cognitive, par exemple dans le domaine du service à la clientèle, de générer des réponses personnalisées aux demandes des clients. 

De même, l'automatisation des Amélioration des processus de travail sur la base des connaissances acquises, comme dans le cas d'une utilisation de la RPA cognitive au sein du service financier, des processus continus d'amélioration de la qualité et de la productivité. Optimisation des processus comptables en avant.

Traitement du langage naturel (NLP)

La capacité de comprendre et d'interpréter un langage proche de celui des humains permet à la RPA cognitive d'un centre de services de comprendre les demandes des utilisateurs en langage naturel et de prendre automatiquement des mesures pertinentes. 

De même, la PNL permet d'interagir avec les utilisateurs en langage naturel et le Traitement de données textuelles non structuréesLa RPA cognitive permet d'identifier les tendances et les sentiments à partir des évaluations des clients, comme c'est le cas par exemple dans les études de marché.

Vision artificielle

La capacité d'interpréter les informations visuelles trouve une application dans l'industrie manufacturière, où un RPA cognitif effectue des inspections visuelles afin de détecter les défauts de production ou les écarts. 

En outre, la vision artificielle permet le traitement et l'analyse automatisés d'images et de vidéos, par exemple dans le secteur de la santé, où une RPA cognitive analyse des images radiologiques pour identifier des anomalies ou des modèles de maladie.

Prise de décision

La capacité à prendre des décisions autonomes sur la base de données et de règles améliore les compétences en matière de résolution de problèmes et permet d'agir de manière autonome dans certains scénarios. 

Un exemple en est un Cognitive RPA dans le Chaîne d'approvisionnement Gestion qui prend des décisions autonomes sur les quantités à commander en se basant sur des données historiques.

Reconnaissance des formes

Par exemple, la capacité d'identifier des modèles et des tendances dans de grands ensembles de données permet à la RPA cognitive de détecter automatiquement les écarts ou les anomalies dans les processus.

Compréhension contextuelle

La capacité à comprendre le contexte des informations ouvre la possibilité d'une action ciblée par la prise en compte appropriée des informations pertinentes et l'adaptation des actions.

exemple :

Supposons qu'un client fasse une demande via différents canaux, y compris le courrier électronique, le chat et le téléphone. En utilisant l'automatisation cognitive, le système peut comprendre le contexte de l'interaction, quel que soit le canal. Il peut reconnaître que le client a déjà fait une demande similaire par e-mail. 

Dans ce contexte, le système extrait automatiquement les informations pertinentes de l'e-mail précédent et les met à la disposition de l'agent d'assistance afin de garantir une réponse cohérente et efficace.

Auto-optimisation

La capacité de surveiller, d'analyser et d'améliorer ses propres processus permet de s'adapter en permanence à l'évolution des environnements et des besoins, ce qui vous permet d'améliorer l'efficacité et la performance de vos opérations commerciales grâce à l'utilisation de la RPA cognitive.

cognitive rpa optimise

L'automatisation cognitive comme amélioration de la RPA

L'intégration de l'automatisation cognitive dans la Robotic Process Automation (RPA) ouvre de nouvelles dimensions et améliore considérablement l'efficacité du processus d'automatisation. 

Un avantage décisif réside dans l'optimisation de l'utilisation des données. L'application de la RPA cognitive permet d'utiliser le traitement du langage naturel et l'analyse de texte pour convertir des données non structurées, telles que celles contenues dans les documents et les e-mails, en formats structurés. Cette transformation précise permet à un système RPA d'utiliser efficacement ces données dans des processus automatisés.

En outre, l'automatisation cognitive permet d'intégrer la prise de décision automatisée. Grâce à l'analyse prédictive, un robot peut prendre des décisions autonomes basées sur les situations existantes. La capacité cognitive de l'apprentissage automatique permet au système d'apprendre de manière autonome, d'étendre ses capacités et d'améliorer continuellement certains aspects de sa fonctionnalité.

La force de la RPA cognitive réside donc dans sa capacité à dépasser le cadre des données structurées et à traiter efficacement les données non structurées telles que les documents et les e-mails. 

Avantages et défis

Avantages de la RPA cognitiveLes défis de la RPA cognitive
1. Augmentation de l'efficacité : La RPA cognitive permet d'effectuer des tâches complexes plus rapidement et avec plus de précision.1. la complexité et les coûts de mise en œuvre : L'intégration des capacités cognitives nécessite souvent un savoir-faire spécialisé et peut impliquer des coûts de mise en œuvre plus élevés.
2. Traitement des données non structurées : La capacité à comprendre le langage naturel et les informations visuelles permet de traiter des sources de données non structurées.2. Protection des données et conformité : Le traitement de données sensibles nécessite des mesures strictes de protection des données afin de répondre aux exigences légales.
3. Meilleure prise de décision : La RPA cognitive peut prendre des décisions autonomes sur la base de données et de règles, ce qui permet d'optimiser les processus commerciaux.3. Collaboration homme-robot : L'intégration de systèmes cognitifs nécessite souvent une collaboration sans faille entre l'homme et le robot, ce qui peut nécessiter des adaptations culturelles et organisationnelles.
4. Flexibilité et adaptabilité : La capacité à s'adapter en permanence aux nouvelles informations et à l'évolution des besoins améliore la flexibilité des processus d'entreprise.4. Manque de transparence : Les systèmes cognitifs peuvent être opaques en raison de leur complexité, ce qui rend difficile la compréhension et le suivi des décisions.
5. Domaines d'application innovants : La RPA cognitive ouvre de nouveaux champs d'application dans des domaines tels que la santé, le service client et l'analytique.5. Développement continu : L'évolution rapide de l'intelligence artificielle nécessite des adaptations et des formations permanentes des systèmes cognitifs.
6. Amélioration de l'interaction avec les clients : L'utilisation du traitement du langage naturel améliore l'interaction avec les clients et les utilisateurs.6. Acceptation et formation : Les employés peuvent avoir besoin d'être formés pour travailler efficacement avec les nouveaux systèmes cognitifs et il peut y avoir une résistance à l'automatisation.

RPA cognitive & protection des données

Dans le domaine de la RPA cognitive (Robotic Process Automation), il y a des aspects spécifiques concernant la protection des données et la conformité qui doivent être pris en compte. Voici quelques points importants :

Respecter les directives de protection des données

Les entreprises doivent s'assurer que toutes les mises en œuvre de RPA cognitives sont conformes aux politiques et aux lois applicables en matière de protection des données. 

Cela comprend par exemple le respect des Règlement général sur la protection des données (RGPD) dans l'Union européenne ou de lois comparables dans d'autres régions.

Identifier et protéger les données sensibles

Comme la RPA cognitive peut également travailler avec des données non structurées, il est important d'identifier les informations sensibles et de les protéger de manière adéquate. Cela concerne en particulier les données personnelles et les informations confidentielles de l'entreprise.

Sécurité des données dans le traitement

Vous devez protéger la transmission et le traitement des données par les systèmes cognitifs RPA par des mesures de sécurité appropriées afin d'éviter tout accès non autorisé ou toute fuite de données.

Transparence et traçabilité

Les algorithmes cognitifs étant par nature complexes, vous devez concevoir les processus dans lesquels vous utilisez les algorithmes de manière claire et transparente. Vous pourrez ainsi rendre les décisions compréhensibles et répondre aux exigences des réglementations en matière de protection des données.

Consentement et notification

Si les systèmes de RPA cognitifs traitent des données à caractère personnel, vous devez obtenir le consentement des personnes concernées et les informer de l'usage qui sera fait de leurs données.

Réaliser une évaluation des risques

Les entreprises mènent un vaste Évaluation des risques pour sa mise en œuvre de la RPA cognitive afin d'identifier les risques potentiels en matière de confidentialité et de conformité et de prendre les mesures nécessaires pour les atténuer.

Impliquer le délégué à la protection des données

Il peut être utile d'impliquer un responsable de la protection des données dans le processus de mise en œuvre de la RPA cognitive afin de s'assurer que Politique de confidentialité sont respectées et que la mise en œuvre répond aux normes les plus élevées.

Formations régulières pour les employés

La formation des employés est particulièrement pertinente pour les sensibiliser aux exigences de confidentialité et de conformité liées à la RPA cognitive. Cela vous aidera à minimiser les risques potentiels.

En prêtant attention à ces aspects, les entreprises peuvent s'assurer que leur implémentation de la RPA cognitive respecte les normes les plus strictes en matière de protection des données et de conformité, tout en tirant parti de cette technologie innovante.

use cases sur fond de

Exemples

Use Case - La communication omnicanale en toute simplicité

Une possibilité d'application passionnante pour la RPA cognitive se trouve dans le domaine de la communication omnicanal. 

Aujourd'hui, les clients interagissent avec les entreprises via différents points de contact et canaux, tels que le chat, le SVI interactif, les applications, la messagerie et bien plus encore. 

L'intégration de la RPA dans ces canaux ouvre la possibilité d'offrir aux clients une plus grande autonomie sans devoir recourir à l'assistance d'un représentant humain.

Grâce aux capacités cognitives RPA, le système automatisé comprend non seulement l'intention du client, mais interprète également les données non structurées associées au client. Il peut prédire le comportement et exécuter ensuite les requêtes correspondantes dans le backend. 

La combinaison de l'IA et de l'automatisation cognitive vous permet de surveiller l'ensemble du parcours client et de vous y impliquer en permanence.

Un exemple concret l'illustre : 

Un chatbot dans une banque qui automatise en grande partie le processus d'ouverture de compte. Le client peut demander au chatbot de lui fournir un formulaire en ligne, de le remplir et de télécharger des documents Know Your Customer (KYC). Le formulaire est ensuite transmis pour un premier traitement à un robot qui effectue par exemple une vérification de la solvabilité et extrait des données du permis de conduire ou de la carte d'identité du client à l'aide d'une reconnaissance optique de caractères.

Use Case - Extraction et traitement manuels des données dans le département financier

problème :

Souvent, les collaborateurs du service financier doivent extraire et traiter manuellement de grandes quantités de données, ce qui prend beaucoup de temps et est source d'erreurs.

Solution : RPA cognitive pour l'extraction et le traitement automatisés des données

Un système RPA cognitif peut extraire des données de différentes sources, les classer automatiquement dans les catégories appropriées et les traiter dans les systèmes financiers.

exemple :

Une entreprise utilise la RPA cognitive pour extraire automatiquement les données de facturation, les vérifier et les transférer dans les systèmes comptables. Cela permet de réduire considérablement le temps de travail manuel et de minimiser les erreurs de saisie des données.

Des informations détaillées sur le fait que Les banques ont besoin de botsPour en savoir plus, consultez l'article en lien.

Use Case - Demandes fastidieuses des clients au service clientèle

problème : 

Les demandes des clients nécessitent souvent des interactions complexes et prennent beaucoup de temps lorsque les employés doivent accéder manuellement à de vastes bases de données.

Solution : RPA cognitive pour une interaction intelligente avec les clients

Un système RPA cognitif comprend le langage naturel, analyse les données des clients et génère automatiquement des réponses personnalisées.

exemple :

Dans un centre de service client, une entreprise utilise la RPA cognitive pour catégoriser automatiquement les demandes des clients par e-mail et générer des réponses appropriées à partir de bases de connaissances prédéfinies. Cela permet d'accélérer les temps de réponse et d'améliorer le service à la clientèle.

Use Case - Vérification manuelle des contrats et des documents juridiques

problème :

La vérification manuelle des contrats et des documents juridiques prend beaucoup de temps et conduit souvent à des erreurs.

Solution : RPA cognitive pour la vérification automatisée des contrats

La RPA cognitive analyse automatiquement les contrats et les documents juridiques, extrait les informations pertinentes et vérifie leur conformité avec les dispositions légales.

exemple :

Un service juridique utilise la RPA cognitive pour vérifier que les contrats contiennent des clauses spécifiques, des délais et des exigences de conformité. Cela améliore la précision de l'examen et accélère le processus de révision des contrats.

Use Case - Nombre élevé d'erreurs dans les audits de sécurité informatique

problème :

Les audits de sécurité informatique manuels comportent un risque d'erreurs et de failles de sécurité.

Solution : RPA cognitive pour des contrôles de sécurité automatisés

La RPA cognitive est capable d'analyser automatiquement les protocoles de sécurité, d'identifier les vulnérabilités et de mettre en œuvre des mesures de sécurité.

exemple :

Une entreprise utilise la RPA cognitive pour effectuer des contrôles de sécurité réguliers. Le système identifie automatiquement les vulnérabilités potentielles, signale les violations de sécurité et peut appliquer automatiquement des correctifs de sécurité si nécessaire.

Ces cas d'utilisation montrent comment la RPA cognitive peut être utilisée dans différents contextes commerciaux afin d'améliorer l'efficacité, de réduire les erreurs et d'automatiser des tâches complexes.

boîte verte avec logo confucius

La RPA cognitive dans la gestion documentaire : l'exemple de Konfuzio

Problématique de la gestion des documents :

En matière de gestion documentaire, les entreprises sont confrontées au défi de traiter efficacement de grandes quantités de documents non structurés. 

L'extraction manuelle d'informations pertinentes, telles que Montants des factures et des données est non seulement chronophage, mais aussi sujet aux erreurs, car la saisie humaine des données entraîne souvent des imprécisions. Cela augmente le travail de post-traitement et se traduit par d'éventuels problèmes dans les processus commerciaux. 

RPA cognitive, représentée ci-après par KonfuzioLa solution est fournie par l'application logicielle de gestion intelligente des documents basée sur l'intelligence artificielle. 

Grâce à des capacités cognitives avancées, telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la vision artificielle, Konfuzio permet le traitement et l'extraction automatiques d'informations à partir de documents. 

Vous atteindrez ainsi

  • Un gain d'efficacité considérable
  • Réduction du taux d'erreur humaine
  • Flexibilité face à l'évolution des structures et des formats de documents

Par exemple, pour le traitement automatique des factures, Konfuzio réduit considérablement la charge de travail manuel et permet une intégration précise dans les systèmes comptables.

Des solutions concrètes grâce à la RPA cognitive à l'exemple de Konfuzio

  1. Apprentissage automatique (ML)

    Konfuzio utilise l'apprentissage automatique pour apprendre de l'expérience et s'adapter aux nouvelles structures de documents. Cela permet d'adapter automatiquement les processus de travail sur la base des connaissances acquises.

  2. Traitement du langage naturel (NLP)

    L'application du traitement du langage naturel (NLP) permet à Konfuzio de comprendre et d'interpréter un langage semblable à celui des humains dans les documents. Cela permet d'interagir avec les utilisateurs en langage naturel et de traiter des données textuelles non structurées.

  3. Vision artificielle

    Konfuzio intègre la vision artificielle pour permettre le traitement et l'analyse automatisés d'images et de documents visuels.

  4. Prise de décision

    Grâce à la RPA cognitive, Konfuzio peut prendre des décisions autonomes basées sur des données et des règles, ce qui permet d'améliorer la résolution des problèmes et d'agir de manière autonome dans certains scénarios.

  5. Reconnaissance des formes

    Konfuzio identifie les modèles et les tendances dans les grands ensembles de données documentaires et permet de détecter automatiquement les écarts ou les anomalies dans les processus.

  6. Compréhension contextuelle

    Grâce à sa capacité à comprendre le contexte des informations, Konfuzio prend en compte les informations pertinentes et adapte les actions de traitement en conséquence.

  7. Auto-optimisation

    Konfuzio surveille, analyse et améliore en permanence ses propres processus de traitement des documents. Cela permet de s'adapter automatiquement à l'évolution des structures de documents et des exigences.

Exemple d'application - Traitement automatique des factures

La gestion des tâches complexes liées à la paie nécessite un traitement efficace et précis des informations. 

Les collaborateurs sont souvent confrontés au défi d'extraire des détails pertinents tels que les montants des factures, les données des fournisseurs et les dates d'une multitude de documents. Ce processus chronophage est non seulement coûteux, mais il comporte également un risque d'incohérence et les problèmes qui en découlent.

Konfuzio, en tant que solution RPA cognitive, s'appuie sur l'apprentissage automatique pour apprendre de l'expérience et s'adapter de manière flexible aux différents formats de factures. Grâce au traitement du langage naturel, Konfuzio interprète le langage semblable à celui des humains dans les documents et extrait avec précision les informations pertinentes qui ont été préalablement définies comme règles. En outre, la vision automatique permet le traitement et l'analyse automatisés des documents visuels, y compris les factures à mise en page variable.

L'utilisation de Konfuzio dans le traitement automatique des documents, y compris le traitement des factures et la gestion des salaires par exemple, se traduit par une augmentation considérable de l'efficacité. 

Les entreprises peuvent non seulement extraire des informations précises, mais aussi réagir de manière flexible aux adaptations des structures de facturation. Cela permet non seulement de réduire la charge de travail manuel, mais aussi d'intégrer de manière transparente les données extraites dans les systèmes comptables pour une utilisation ultérieure. 

Globalement, Konfuzio contribue donc à minimiser les erreurs humaines, à augmenter l'efficacité et à améliorer considérablement la qualité du traitement des factures dans les entreprises.

Conclusion - Automatisation de l'entreprise grâce à la RPA cognitive

En conclusion, il apparaît que la RPA cognitive, utilisée par des solutions avancées telles que Konfuzio, est une force motrice de la Automatisation des processus d'entreprise. 

L'intégration de l'apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de la vision artificielle ouvre de nouvelles possibilités pour le traitement et l'interprétation des données non structurées. 

Cette technologie offre non seulement une solution pour les tâches répétitives, mais aussi pour des applications innovantes dans différents contextes commerciaux. 

Dans ce contexte, la RPA cognitive constitue également la base de systèmes intelligents et capables d'apprendre, qui reflètent la dynamique du monde des affaires moderne. 

Avec son potentiel de traitement des données non structurées et de prise de décision autonome, la RPA cognitive est sans aucun doute au cœur d'une nouvelle ère d'automatisation des entreprises.

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