Étendre les capacités d'automatisation rapide grâce à l'IA

Selon Gartner, l'hyperautomatisation est une approche disciplinée et axée sur les activités commerciales que les organisations utilisent pour identifier, examiner et automatiser rapidement autant de processus commerciaux et informatiques que possible. L'hyperautomatisation implique l'utilisation coordonnée de plusieurs technologies, outils ou plateformes, notamment l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'automatisation robotisée des processus, la gestion des processus commerciaux, les outils low-code/no-code, etc.

L'hyperautomatisation commence souvent par l'automatisation robotisée des processus, qui consiste à mettre en œuvre des robots logiciels pour imiter des activités humaines telles que des tâches informatiques répétitives. Ensuite, des technologies d'intelligence artificielle telles que l'analyse, l'apprentissage automatique et l'exploration des processus sont mises en œuvre pour identifier, automatiser et surveiller de nombreux autres processus. Cela étend l'automatisation aux processus de travail intellectuel tels que la lecture et la compréhension du contenu des documents.

Toute organisation cherchant à réduire ses coûts, à améliorer l'efficacité de ses processus ou à réduire les erreurs peut tirer parti de l'hyperautomatisation. Au niveau des employés, les outils d'hyperautomatisation tels que la RPA peuvent réduire la charge des tâches manuelles répétitives et permettre aux employés de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée et plus gratifiantes sur le plan personnel.

L'IA (intelligence artificielle) utilisée dans l'hyperautomatisation aide les outils d'automatisation à devenir plus « intelligents » en comprenant les tâches cognitives, c'est-à-dire celles qui nécessitent le traitement d'informations ou de données nouvelles, souvent contenues dans des documents. On peut citer comme exemples la reconnaissance optique de caractères (OCR), le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Ces avancées permettent aux robots de convertir le texte sur papier ou à l'écran en un langage qu'ils peuvent comprendre, de mieux appréhender le langage humain écrit ou oral, et de voir et reconnaître le contexte des actions effectuées par les utilisateurs professionnels sur les écrans.

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