Les entreprises du monde entier accumulent des montagnes de données issues de documents. Celles-ci contiennent des informations essentielles, jusque-là inaccessibles. Grâce aux avancées de la technologie cognitive, les entreprises peuvent transformer ces documents internes non structurés en véritables sources de recommandations décisionnelles.
Au cours de ces dernières années, la vision de l’informatique a évolué. De Word Lens à Google Goggles, la capacité à reconnaître et traiter un texte de façon rapide sur n’importe quel appareil a fait un pas de géant au regard de la lenteur des processus de numérisation des documents et de reconnaissance optique de caractères (OCR). Cette progression reflète clairement la mutation du marché. Une étude IDC prédit que, d’ici à 2019, le marché mondial des logiciels d’analyse de contenus, et des systèmes cognitifs atteindra 9,2 milliards de dollars, soit doublera par rapport aux chiffres de 2014.
Aujourd’hui, la priorité des DSI est d’être moteur de l’innovation et d’articuler une stratégie autour des feuilles de route de la technologie et des produits. L’objectif pour les entreprises est de répondre aux opportunités de marché actuelles et futures ainsi qu’à la demande des clients dans un délai convenable.
Associer Humain et IA
L’intelligence artificielle (IA) ne remplacera pas la nécessité pour les entreprises de compter sur les travailleurs du savoir. Il convient alors d’associer les solutions tout-IA à ces êtres humains capables de comprendre les valeurs clés de l’entreprise en plus des processus technologiques. L’être humain possède en effet des compétences dont les solutions d’IA ont besoin, comme l’empathie, la créativité, le jugement et la réflexion. Le travailleur du savoir sera donc toujours la condition essentielle de la réussite d’une entreprise.
Le terme populaire IA revêt différentes significations selon les gens. Tout le monde veut l’utiliser et se positionner dans l’univers de l’IA, mais ces usages abusifs nous éloignent au final de la réalité. Le constat s’apparente à la tendance du Big Data il y a quelques années. J’essaye généralement de délimiter l’intérêt par une question du type « qu’est-ce que l’IA pour vous ? » Le plus souvent, cette question n’obtient comme réponse qu’un silence ! J’ai d’ailleurs profité de mes dernières interactions clients pour orienter la discussion sur un cas d’utilisation simple.
Comprendre ce que veulent les clients
L’état d’esprit des fournisseurs de solutions devrait se focaliser sur ce que leurs clients essayent de faire et affiner le propos en ce sens. Les clients veulent en effet un système capable d’observer, de comprendre et d’apprendre à exécuter les tâches quotidiennes réalisées par leurs travailleurs du savoir. Ils désirent un système capable de recommander des pistes d’action sur la base des comportements appris ; mais également que l’employé puisse diriger ce système afin d’automatiser des recommandations du passé.
Ces données vont bénéficier aux technologies de machine learning et d’automatisation robotique des processus (RPA), notamment avec des effets sur l’automatisation de tâches répétitives basiques. Associée à la RPA, l’IA élargira les types de tâches répétitives à automatiser. La combinaison de l’automatisation RPA et du machine learning créera sans aucun doute une place libre sur le marché pour ce que je pense être la nouvelle ère de forte demande, la découverte de processus ou l’intelligence des processus.
Une fois que les entreprises auront automatisé différentes tâches en ajoutant une couche d’intelligence artificielle apprise, elles voudront surveiller et comprendre l’impact de ces efforts sur leur activité. Au final, les entreprises et leurs équipes respectives vont traverser une période de grand changement au cours des trois à cinq prochaines années.
Accompagner l’innovation disruptive et s’y adapter
Les entreprises vont devoir s’adapter à l’IA pour obtenir les résultats escomptés et cela passera par une évolution importante des compétences. La priorité sera d’avoir des équipes ouvertes à l’adoption de la nouvelle technologie.
Dans l’environnement de travail, davantage de tâches seront confiées à un système d’applications de dossiers informatisés. Sur le marché des prêts hypothécaires, par exemple, nous aurons moins besoin au fil du temps d’un agent pour l’octroi du prêt à mesure que le système sera capable de prendre des décisions intelligentes sur la base des données comportementales liées aux financements passés. Seules des exceptions aux règles établies exigeront l’attention d’un agent responsable des prêts. La charge de travail de ces agents s’en trouvera allégée, ce qui les rendra plus disponibles et optimisera leur productivité.
Autre évolution des compétences, les rôles des employés en termes de contrôle et d’expertise seront réduits. Plus les logiciels deviennent intelligents, moins ils sont dépendants des équipes si bien que les travailleurs du savoir pourront se focaliser davantage sur leur cœur de métier.
Anticiper les cinq prochaines années
Des changements importants vont se produire dans trois secteurs influencés par la convergence de la RPA et de l’IA. Les logiciels RPA sont puissants pour exécuter efficacement les tâches administratives manuelles et laborieuses, à base de règles, avec des cycles plus courts et à moindre coût.
L’adoption et les avancées de la RPA vont redessiner les capacités de machine learning associées à l’automatisation du traitement des documents, des décisions basiques et des tâches. Les scénarios de capture traditionnels vont converger avec l’évolution de scénarios RPA centrés sur le document. L’application de la technologie d’IA s’ouvre à de nouveaux bénéfices concernant l’automatisation des processus, l’analytique et la découverte de processus.
L’IA va aussi permettre l’automatisation de tâches basiques actuellement réalisées par les travailleurs du savoir et aura un impact important sur la constitution et le dimensionnement des équipes dans la fintech, la santé, les transports et la logistique, et dans les missions d’engagement entre les états et les clients/administrés.
Enfin, les applications de la robotique ne se résumeront plus à R2D2 ou C3PO. Les logiciels de robotique vont se généraliser dans l’environnement de travail à un rythme bien plus soutenu qu’on ne l’imagine… au niveau des opérations de capture, de la RPA, de l’analytique et du monitoring et du reporting.
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Anthony Macciola est Chief Innovation Officer d’Abbyy