Toutes les entreprises cherchent des moyens d’en faire plus avec moins. Qu’il s’agisse de réduire les tâches répétitives, d’accélérer la prise de décision ou de diminuer les coûts opérationnels, les gains de productivité ont un impact direct sur les résultats financiers. L’apprentissage automatique s’est imposé comme l’un des outils les plus pratiques pour atteindre ces objectifs.
Il y a quelques années encore, de nombreuses entreprises considéraient qu’il était trop complexe et peu pratique d’utiliser l’apprentissage automatique dans leurs opérations quotidiennes. Aujourd’hui, il est déjà intégré dans de nombreuses opérations, des finances à la chaîne d’approvisionnement en passant par les ressources humaines et le service client, aidant les entreprises à dépasser les inefficacités manuelles et à adopter un mode de travail plus intelligent et automatisé.
Le plus intéressant, c’est que l’impact du machine learning sur la productivité des entreprises n’est pas théorique. Une enquête McKinsey a révélé que les entreprises qui adoptent l’IA et le machine learning pourraient voir leur espace d’entreposage augmenter de 10 % grâce à une plus grande efficacité opérationnelle. De même, PwC estime que l’IA pourrait contribuer à hauteur de 15 700 milliards de dollars à l’économie mondiale d’ici 2030, principalement grâce à des gains de productivité.
Des études de cas réels reflètent ces chiffres, même dans les petites entreprises. Dans les entreprises de tous les secteurs, l’apprentissage automatique transforme les opérations en systèmes qui apprennent, s’adaptent et s’améliorent continuellement. Dans cet article, nous examinerons de plus près le rôle de l’apprentissage automatique dans l’automatisation et mettrons en lumière les différents services et domaines dans lesquels l’apprentissage automatique peut transformer les opérations.
Comment l’apprentissage automatique contribue-t-il à une automatisation plus intelligente des processus ?
L’une des contributions les plus évidentes de l’apprentissage automatique réside dans l’automatisation des processus. L’automatisation traditionnelle suit des règles statiques qui dictent la marche à suivre dans une situation donnée. Si cela suffisait autrefois aux entreprises, les entreprises d’aujourd’hui sont trop complexes pour fonctionner avec des modèles statiques. Après tout, les opérations commerciales elles-mêmes sont dynamiques et doivent s’adapter aux circonstances. En cas d’exception, ce qui arrive assez souvent dans le monde réel, les modèles statiques échouent.
L’apprentissage automatique comble cette lacune en analysant les données historiques et en identifiant des modèles. Cela permet à ces modèles de s’adapter aux scénarios du monde réel. Par exemple, dans le traitement des factures, au lieu de s’appuyer sur des modèles rigides, un modèle d’apprentissage automatique peut apprendre à reconnaître différents formats de documents, à extraire les champs appropriés et à signaler les anomalies. Cela réduit le besoin de corrections humaines et accélère l’ensemble du processus.
Le résultat n’est pas seulement une accélération des opérations. L’apprentissage automatique favorise également les processus métier intelligents. Cela s’inscrit dans la stratégie d’Intalio, qui met l’accent sur les processus métier intelligents et la transformation des processus grâce à l’IA via son Intalio Workflow.
Le rôle de l’apprentissage automatique dans l’amélioration de la prise de decision
Au-delà de l’automatisation, l’apprentissage automatique joue un rôle central dans la prise de décision. Les entreprises génèrent quotidiennement d’énormes quantités de données, mais les informations brutes ne suffisent pas à elles seules à améliorer les résultats. Ce qui importe, c’est la rapidité et la précision avec lesquelles on peut en retirer des enseignements.
Les systèmes d’automatisation des processus basés sur l’apprentissage automatique analysent les flux de données en temps réel, identifient les tendances, prédisent les résultats et recommandent des actions. Dans le domaine de la logistique, par exemple, des modèles prédictifs peuvent prévoir les retards en fonction du trafic, des conditions météorologiques ou de l’historique des fournisseurs, ce qui permet aux responsables de réacheminer les expéditions de manière proactive. Dans le domaine financier, des algorithmes peuvent évaluer les risques de crédit avec une plus grande précision en tirant des enseignements de milliers de cas passés. Intalio contribue à cette évolution en proposant des outils d’automatisation des processus basés sur l’IA qui aident les entreprises à gérer leurs processus et leur correspondance avec plus de rapidité et de précision.
Ce passage d’une prise de décision réactive à une prise de décision proactive améliore considérablement l’efficacité opérationnelle. Au lieu de réagir aux problèmes après leur apparition, les responsables peuvent les prévenir, ce qui leur permet d’économiser du temps et des ressources.
Comment l’apprentissage automatique peut favoriser les opérations en relation avec la clientèle
Le service client est un autre domaine dans lequel l’apprentissage automatique a eu un impact direct sur la productivité. Les chatbots et les assistants virtuels viennent immédiatement à l’esprit, mais les véritables gains se trouvent dans les opérations en coulisses.
Par exemple, les équipes d’assistance client perdent souvent du temps à trier les tickets ou les emails. Grâce à des déclencheurs de processus adaptés, les outils d’apprentissage automatique peuvent automatiquement les classer en fonction de leur contenu, de leur urgence ou du type de client, et les envoyer instantanément au service concerné. Cela permet non seulement de réduire les goulots d’étranglement, mais aussi de permettre aux agents humains de se concentrer sur les demandes complexes qui nécessitent de l’empathie et de l’expertise. Les outils d’automatisation des processus d’Intalio favorisent ce type d’efficacité en permettant la mise en place de processus intelligents qui acheminent la correspondance, gèrent les dossiers et simplifient le traitement des tâches entre les services.
Il est important de reconnaître ici que les avantages en matière de service client sont doubles. Alors que les collaborateurs consacrent moins de temps aux tâches à faible valeur ajoutée qui peuvent être automatisées, les clients bénéficient d’un service plus rapide et plus précis. Cette combinaison se traduit par des améliorations mesurables en termes de satisfaction et de fidélisation.
Comment l’apprentissage automatique va de pair avec la gestion des données
Les données de mauvaise qualité qui contiennent des doublons, des valeurs manquantes et des enregistrements obsolètes ralentissent les processus et génèrent des erreurs coûteuses. Les algorithmes conçus pour la gestion de la qualité des données analysent en permanence les ensembles de données afin de détecter les incohérences, d’identifier les anomalies et de suggérer des corrections. Au fil du temps, cela permet d’obtenir des données plus propres et plus fiables. Lorsqu’il est intégré aux systèmes d’entreprise, l’apprentissage automatique garantit que les décisions opérationnelles sont prises sur la base d’informations précises et actualisées.
De plus, l’apprentissage automatique facilite l’intégration des données en regroupant des informations provenant de différentes sources. Au lieu que les collaborateurs passent des heures à rapprocher des feuilles de calcul ou des bases de données, des systèmes automatisés fusionnent les flux de données de manière transparente. Cela permet de gagner du temps et offre aux responsables une vue d’ensemble des opérations, ce qui favorise l’élaboration de stratégies plus intelligentes dans tous les services.
Comment intégrer l’IA et l’apprentissage automatique dans votre entreprise
L’adoption du machine learning dans les opérations nécessite une planification minutieuse. Se contenter d’ajouter une nouvelle technologie sans cadre ne donnera pas de résultats. Les entreprises doivent commencer par se poser des questions claires telles que :
- Quels sont les processus qui nous ralentissent ?
- Où les erreurs sont-elles les plus coûteuses ?
- Combien de temps les collaborateurs consacrent-ils à des tâches répétitives ?
À partir de là, les entreprises doivent évaluer les outils qui correspondent à leurs besoins. En collaborant avec les équipes et en identifiant leurs principales difficultés, les responsables peuvent déterminer les domaines dans lesquels l’intégration de l’apprentissage automatique sera la plus bénéfique. Cela dit, quelle que soit la manière dont vous comptez utiliser l’apprentissage automatique, la formation et la gestion du changement sont également essentielles pour que les équipes comprennent les avantages et se sentent à l’aise pour travailler avec des systèmes intelligents.
Avec la bonne stratégie, les entreprises peuvent passer progressivement d’une automatisation simple à des processus métiers entièrement intelligents qui s’adaptent en temps réel.
L’apprentissage automatique transforme les opérations en combinant automatisation et intelligence. Il accélère les tâches répétitives, fournit des informations en temps réel et améliore la qualité des données qui guident les décisions. Plus important encore, il permet aux entreprises de passer de processus statiques à des systèmes qui apprennent et s’adaptent pour une productivité améliorée.
Des outils tels que les solutions d’automatisation des processus d’Intalio sont conçus pour optimiser la productivité grâce à l’intelligence artificielle. Prêt à découvrir les avantages des processus optimisés par l’IA dans votre entreprise ? Demandez dès aujourd’hui une démonstration personnalisée pour découvrir comment Intalio peut vous aider.
