Qu’est-ce que l’automatisation des workflows d’IA ? 

Le workflow d’intelligence artificielle (IA) est le processus consistant à utiliser des technologies et des produits alimentés par l’IA pour automatiser les tâches et rationaliser les activités au sein d’une entreprise. Dans ces séquences structurées, les systèmes d’IA exécutent, coordonnent ou améliorent les processus de manière autonome ou en collaboration avec des travailleurs humains.

Ce concept s’applique à un large éventail de domaines. Un simple workflow d’IA peut impliquer un modèle de langage chargé de classer les tickets d’assistance entrants, tandis qu’un workflow multi-agents pourrait coordonner la recherche, la rédaction et la révision tout au long d’un processus de création de contenu.

Les récentes avancées réalisées dans les applications et outils alimentés par l’IA ainsi que dans les modèles d’IA ont créé de nouvelles opportunités pour les entreprises d’améliorer la gestion de leurs workflows. En se tournant vers la transformation numérique et les workflows pilotés par l’IA, optimisés par des plateformes d’automatisation et des modèles avancés, elles éliminent les inefficacités liées aux tâches manuelles et améliorent l’expérience de leurs partenaires, de leurs employés et de leurs clients.

Les systèmes intelligents autonomes utilisant des agents d’IA permettent de plus en plus aux entreprises de créer des workflows multi-agents complexes de bout en bout. Ces systèmes sont capables de gérer plusieurs processus interconnectés avec une intervention minimale. Une étude récente de l’IBM Institute for Business Value a révélé que 82 % des responsables opérationnels de tous les secteurs s’attendent à ce que l’automatisation des processus et la refonte des workflows soient plus efficaces grâce aux agents d’IA d’ici 2027.

Adopter des workflows alimentés par l’IA comme pilier de la transformation numérique pourrait permettre aux entreprises de tirer une réelle valeur de l’IA. Selon McKinsey, les organisations les plus performantes en matière d’IA ont tendance à déclarer qu’elles aspirent à une innovation transformatrice grâce à l’IA, notamment en repensant leurs workflows et en accélérant leur mise à l’échelle. En résumé, l’automatisation des workflows par l’IA, en particulier via l’automatisation agentique, devrait devenir un élément essentiel pour améliorer les opérations métier clés et accroître l’efficacité opérationnelle dans tous les secteurs. 

Les agents d’IA sont des systèmes logiciels autonomes, basés sur des règles, qui, contrairement à l’automatisation traditionnelle, perçoivent leur environnement et agissent pour atteindre un objectif défini , souvent via plusieurs étapes et outils. Contrairement aux modèles plus statiques qui répondent à des entrées uniques, l’IA agentique peut planifier une séquence d’actions et faire appel à des API externes pour exécuter des objectifs spécifiques.

Dans le cadre de l’automatisation des workflows, les agents d’IA jouent le rôle d’exécuteurs actifs de tâches complexes comportant plusieurs étapes. Ainsi, un seul agent peut par exemple effectuer des recherches et rédiger un document de synthèse en analysant des données, en synthétisant les résultats et en produisant un document final.

Dans l’automatisation des workflows par l’IA, les architectures multi-agents permettent à plusieurs agents spécialisés de collaborer, chacun opérant simultanément sous la supervision d’un agent coordinateur.

Les API, ou interface de programmation des applications, sont des ensembles de règles ou de protocoles qui permettent aux applications logicielles de communiquer entre elles pour échanger des données, des fonctionnalités et des fonctions. Les API sont des composants clés des workflows d’IA car elles permettent de connecter les services. La connexion d’un site à votre compte bancaire lors d’un achat en ligne est un exemple d’utilisation de connexion API.

L’automatisation des processus métier (BPA) est une stratégie qui consiste à s’appuyer sur des logiciels pour automatiser les processus métier complexes et répétitifs. Il s’agit généralement d’automatiser des tâches simples, mais indispensables aux fonctionnement de l’entreprise, comme le traitement des commandes et la gestion des comptes clients. L’automatisation s’avère plus efficace que le traitement manuel de ces tâches. La BPA facilite l’intégration des salariés, la gestion des fiches de paie, ainsi que d’autres tâches manuelles.

L’automatisation robotisée des processus (RPA) est une composante de la BPA. Elle s’appuie sur des technologies d’automatisation intelligente pour effectuer des tâches bureautiques répétitives. La RPA permet d’extraire des données, de remplir des formulaires, de déplacer des fichiers et bien plus encore.

L’IA générative est un type d’intelligence artificielle qui crée un contenu original : texte, images, vidéo, audio ou code logiciel, en réponse à un prompt ou une demande de l’utilisateur. Les technologies d’IA générative comme ChatGPT peuvent permettre aux entreprises de trouver des moyens d’améliorer leurs workflows et de produire les résultats attendus. Elles peuvent répondre aux prompts ou aux demandes des utilisateurs et créer du contenu, tel que du texte, des images, de la vidéo, de l’audio ou du code logiciel.

Dans le domaine de l’automatisation des workflows, l’IA générative permet la synthèse, la génération de contenu et l’analyse de données, fournissant ainsi des résultats en langage naturel que les employés peuvent examiner. Elle peut, par exemple, automatiser les réponses de suivi par e-mail ou certains processus de génération de code.

L’automatisation intelligente est une caractéristique majeure de tous les workflows pilotés par l’IA. Elle implique l’utilisation de technologies d’automatisation pour rationaliser et étendre la prise de décision au sein des organisations. Par exemple, un assureur peut employer l’automatisation intelligente pour calculer les paiements, estimer les taux et répondre aux exigences en matière de conformité.

Le machine learning (ML) est une branche de l’informatique qui utilise des données et des algorithmes pour permettre à l’IA d’apprendre à la manière des humains, en améliorant progressivement son niveau de précision. L’apprentissage profond est une sous-catégorie du ML qui utilise des réseaux de neurones multicouches pour simuler le pouvoir de décision complexe du cerveau humain.

Le traitement automatique du langage naturel (NLP) est un type d’IA qui utilise le machine learning pour permettre aux ordinateurs de comprendre et de communiquer en langage humain. Les entreprises de services financiers, par exemple, peuvent utiliser le NLP pour analyser des informations issues de longs états financiers et d’autres jeux de données afin de prendre des décisions plus pertinentes quant à leurs investissements.

La reconnaissance optique de caractères (OCR), également appelée reconnaissance de texte, utilise l’extraction automatisée de données pour convertir rapidement des images de texte en un format lisible par machine. Elle peut aider les entreprises à numériser des informations héritées, telles que des livres, des présentations et d’autres documents imprimés, afin d’alimenter leurs systèmes modernes de gestion des connaissances. Le rôle de l’OCR dans le traitement des documents permet aux équipes informatiques de transformer rapidement et efficacement les connaissances internes en données non structurées faciles à exploiter.

À mesure que l’IA multi-systèmes et agentique est devenue la technologie de pointe pour l’automatisation des workflows complexes, les couches d’orchestration ont pris une importance croissante. Ces outils agissent comme des chefs d’orchestre pour les agents d’IA, les API et les pipelines de données, gérant les séquences de workflows ainsi que les processus de routage afin de déterminer les outils à exécuter, à quel moment et dans quelles circonstances.

Les workflows basés sur l’IA peuvent libérer les employés des tâches chronophages qui se prêtent mieux à l’automatisation. L’IA permet ainsi aux travailleurs humains de consacrer davantage de temps aux clients ou aux partenaires, tout en réorientant davantage d’emplois vers des postes axés sur le service ou les relations. Récemment, par exemple, IBM a triplé le nombre de ses postes de débutants à pourvoir, avec pour objectif de former les jeunes professionnels à des compétences plus intuitives et spécifiques à l’humain.

Les entreprises qui utilisent des workflows d’IA évitent à leurs employés de perdre du temps sur des tâches manuelles inutiles. Ils peuvent alors se concentrer sur des projets à plus forte valeur ajoutée et sur des tâches qui génèrent des revenus supplémentaires. Le partage d’informations est plus fluide et plus efficace, façonnant ainsi une organisation plus intelligente qui prend des décision plus rapidement.

Les membres de l’équipe ne sont pas à l’abri de commettre des erreurs, en particulier lorsqu’ils travaillent sur des tâches complexes. Les technologies d’IA peuvent accomplir les tâches qui se prêtent particulièrement bien à l’automatisation de manière plus rapide et précise. 

L’IA peut éliminer les goulets d’étranglement en agissant sans intervention humaine. Elle peut effectuer des analyses de données en temps réel impactant plusieurs unités commerciales. Ainsi, les spécialistes du marketing peuvent employer des workflows d’IA pour optimiser automatiquement leurs campagnes publicitaires. 

Les workflows d’IA peuvent également optimiser les budgets en mettant en avant les segments les plus performants ou les contenus sociaux les plus populaires. Dans de nombreux écosystèmes d’IA, l’utilisation de tableaux de bord aide les parties prenantes à surveiller les indicateurs clés en temps réel, ce qui permet de réagir rapidement aux événements imprévus. 

Les entreprises ayant mis en place des workflows automatisés, pilotés par l’IA, sont généralement plus efficaces que celles qui s’appuient principalement sur des processus manuels. L’IA leur permet de créer des chatbots et des assistants virtuels sophistiqués qui optimisent le support client afin de mieux aider les clients lorsqu’ils rencontrent des problèmes.

Pour certains clients, un workflow piloté par l’IA qui fournit des outils intuitifs permet d’obtenir des réponses sans passer par un conseiller, améliorant ainsi la rapidité de résolution et la satisfaction client. Par exemple, Avid Solutions, une entreprise leader dans le domaine de la recherche et du développement, a réduit de 25 % le temps nécessaire à l’intégration de nouveaux clients grâce à l’IA agentique.

Les logiciels d’automatisation basés sur l’IA peuvent facilement gérer de nombreux processus dont les organisations dépendent. Ces dernières veulent utiliser des workflows évolutifs et efficaces qui leur permettront d’améliorer l’expérience utilisateur. Avec les workflows d’IA, les informations et les processus peuvent être facilement distribués dans l’ensemble de l’entreprise : les dirigeants et les employés peuvent ainsi accéder à des informations en temps réel partout où ils en ont besoin. Alors que la croissance traditionnelle nécessite une augmentation proportionnelle des effectifs, les workflows d’IA permettent aux organisations d’accroître leur volume d’activité avec un investissement supplémentaire minimal.

Plusieurs outils et plateformes d’automatisation des workflows utilisent l’IA pour créer des workflows avancés et automatisés. Les plus populaires incluent :

Ce produit aide les organisations à identifier les prospects et à les convertir grâce à des workflows d’engagement pilotés par l’IA. Il présente plusieurs cas d’utilisation, notamment l’optimisation des flux entrants, l’engagement commercial et l’amélioration du CRM.

Créé par Open AI, ChatGPT est le chatbot qui a lancé la révolution de l’IA générative. La version de base est gratuite pour tous les utilisateurs, et Open AI propose également plusieurs versions avancées payantes.

Un autre chatbot d’IA d’Anthropic AI, Claude peut résumer des informations à partir de documents volumineux, aider les utilisateurs à créer du contenu, traduire du texte d’une langue à une autre et écrire du code. Claude a récemment lancé Claude Cowork, qui permet aux utilisateurs de déléguer des tâches à l’IA agentique.

Gemini est un autre assistant alimenté par l’IA qui peut être utilisé de manière autonome. Il est également intégré aux outils Google tels que Gmail, Docs, Sheets et bien d’autres, offrant ainsi encore plus de possibilités en matière de workflows. 

Cette suite de technologies IBM aide les entreprises à créer, régler et déployer des applications d’IA personnalisées. Elle permet également aux entreprises de gérer les sources de données et d’accélérer les workflows d’IA générative responsable. La solution watsonx peut servir divers cas d’utilisation, notamment l’extraction d’informations à partir de données commerciales, le déploiement de chatbots et d’agents vocaux ou un codage plus efficace.

IBM watsonx Orchestrate aide les entreprises à créer des agents d’IA personnalisés pour automatiser et accélérer leur travail, tout en fournissant un système permettant d’orchestrer des workflows complexes. Il comprend un catalogue d’agents et d’outils prédéfinis, ainsi qu’un générateur d’agents et d’outils, afin de concevoir des écosystèmes évolutifs et intégrés. 

Microsoft Copilot est un chatbot d’IA générative qui répond aux questions des utilisateurs. Copilot est disponible en tant qu’application autonome et est également intégré à Microsoft Teams, Outlook et Powerpoint.

Zapier est un outil de workflow qui utilise l’IA pour alimenter de nombreux types de workflows. Il connecte également une grande variété de services, permettant un partage rapide des informations et du contenu entre eux. Le logiciel aide les équipes non techniques à créer des agents d’IA ainsi que des workflows qui déclenchent des actions.

Divers cas d’utilisation standard s’appliquent aux workflows alimentés par l’IA. En voici quelques-uns :

Les entreprises peuvent utiliser les workflows d’IA pour mieux gérer les processus client, de l’intégration des nouveaux clients à l’envoi des informations concernant leur achat. Elles peuvent également employer ces workflows pour gérer plus efficacement les demandes de service entrantes. Ainsi, les représentants du service client peuvent travailler à la résolution de problèmes plus complexes.

Par exemple, une grande banque a récemment introduit un assistant virtuel piloté par l’IA pour analyser le contenu des appels des clients et suggérer une « meilleure question suivante » aux agents du centre d’appel. Cela a engendré une réduction de 6 % des délais moyens de traitement, ainsi qu’une diminution des exigences en matière de formation.

Les outils de gestion de la relation client (CRM) permettent aux entreprises de suivre leurs clients les plus importants. Les workflows d’IA sont de plus en plus utilisés pour optimiser ces outils, offrant aux organisations la possibilité d’obtenir davantage d’informations exploitables à partir de leurs bases de données.

En outre, l’IA peut fusionner plusieurs instances du même client, ajouter des informations provenant de sources externes et importer ses données d’achat, générant ainsi des informations exploitables. Elle peut également analyser ces informations ; les organisations peuvent savoir quels clients sont susceptibles de partir et lesquels seraient réceptifs à des ventes incitatives.

L’automatisation alimentée par l’IA permet aux entreprises de collecter et d’examiner des jeux de données sous plusieurs formats, qu’elles peuvent ensuite organiser et afficher à des fins d’analyse humaine. Elle peut éliminer les inexactitudes et traiter les données dans des formats que d’autres algorithmes d’IA peuvent comprendre et analyser.

Les workflows d’IA peuvent identifier des schémas dans des données complexes et volumineuses, et fournir des informations que les humains auraient du mal à identifier manuellement. Ils peuvent également repérer les erreurs potentielles dans les données et les signaler aux opérateurs humains ou les corriger automatiquement. Ces workflows peuvent extraire des données à partir de sources externes et les organiser soigneusement au sein des systèmes internes de l’entreprise, créant ainsi de puissantes capacités de traitement de données que les humains ne pourraient pas accomplir seuls.

Les entreprises peuvent utiliser des workflows d’IA pour automatiser leur stratégie de tarification. Par exemple, les tarifs d’Uber et de Lyft varient en fonction de plusieurs facteurs, notamment l’offre et la demande, les événements spéciaux et les conditions météorologiques. De plus en plus d’entreprises, telles que les compagnies aériennes et les supermarchés, ont recours à certaines stratégies de tarification dynamique.

Plusieurs cas d’utilisation de l’IA s’appliquent aux services financiers. Les entreprises peuvent automatiser les activités liées à la facturation et à la comptabilité fournisseurs. Elles peuvent également exploiter l’IA pour identifier des cas potentiels de fraude ou de mauvaise gestion financière qui pourraient autrement passer inaperçus.

Une étude de l’IBM Institute for Business Value a révélé que les dirigeants s’attendaient à ce que l’IA générative améliore leur capacité à prédire les anomalies, à expliquer les écarts, à générer des scénarios et à créer des rapports.

Les workflows d’IA peuvent gérer une multitude d’activités liées à la gestion des connaissances. Ils peuvent transcrire des appels téléphoniques et résumer des notes de réunion, permettant aux participants de se concentrer sur la réunion en question en sachant que les conclusions seront disponibles par la suite. Ils peuvent rationaliser le partage des informations avec l’organisation ou des parties individuelles. Les employés peuvent également employer des assistants et des chatbots d’IA afin de rechercher et d’analyser les informations de l’entreprise pour une obtention d’informations en temps quasi réel.

Les workflows d’IA peuvent aider les entreprises à rationaliser de nombreux processus opérationnels, de l’optimisation des stocks et de la chaîne d’approvisionnement à la surveillance et au contrôle qualité. Par exemple, les workflows d’IA peuvent identifier quand le stock d’un produit est susceptible de s’épuiser par rapport aux niveaux de demande et d’approvisionnement actuels. Ils peuvent ensuite contacter le fournisseur pour commander plus de stock sans aucune intervention humaine.

Les workflows d’IA peuvent également optimiser des fonctions d’analyse prédictive. Les algorithmes de machine learning peuvent analyser les données historiques et les facteurs externes et prévoir les événements à venir. Ainsi, un commerçant pourrait mettre en place des workflows automatisés pour commander plus de boissons en cas d’augmentation des températures.

Les workflows d’IA peuvent aider les équipes chargées de la maintenance prédictive à surveiller les données de performance des équipements, leur permettant de prévoir quelles machines sont les plus susceptibles de présenter un dysfonctionnement ou de tomber en panne. Ainsi, les entreprises peuvent optimiser les calendriers de maintenance en choisissant d’entretenir les machines au moment où cela aura le moins d’impact sur leurs activités.

Par exemple, IBM a aidé Toyota à utiliser l’IA pour améliorer ses capacités de maintenance prédictive. Cela s’est traduit par une réduction des temps d’arrêt de 50 % et une réduction des pannes de 80 %.

L’IA permet aux entreprises d’améliorer leur processus de recrutement. Ces dernières peuvent utiliser des solutions d’IA pour consulter les CV et identifier les meilleurs profils, ainsi que des logiciels pour programmer automatiquement leurs entretiens avec les candidats. Elles peuvent également employer les workflows d’IA pour intégrer et former les nouvelles recrues.

Corning a collaboré avec IBM pour réduire ses coûts de RH et améliorer l’expérience de ses 45 000 salariés. L’entreprise savait que les milléniaux représentaient un pourcentage croissant de ses effectifs et cherchait à multiplier ses outils technologiques en libre-service.

L’entreprise a ensuite introduit des portails RH en libre-service, prérenseignés avec les données de tous les employés, afin de leur permettre d’obtenir plus facilement les informations et les services nécessaires. Cette plateforme basée sur le cloud reçoit désormais plus de 10 000 visites quotidiennes des employés et des responsables qui cherchent à obtenir les informations et la formation dont ils ont besoin.

Les workflows d’IA permettent aux équipes commerciales d’identifier les prospects chauds et de les retenir. Grâce à eux, les conseillers commerciaux peuvent identifier les prospects les plus susceptibles d’acheter grâce à leur évaluation. En outre, les grands modèles de langage (LLM) tels que l’IA générative permettent aux commerciaux d’améliorer leur argumentaire auprès des clients potentiellement intéressés par les services de l’entreprise.

Plusieurs obstacles se dressent également sur la route des entreprises lorsqu’elles mettent en place l’IA pour des workflows critiques. Les plus courants sont les suivants :

Les employés pourraient s’inquiéter à l’idée que leur entreprise introduise l’IA dans ses processus, surtout quand elle a pour objectif de les remplacer sur leurs tâches manuelles. Les entreprises peuvent répondre à ces préoccupations sans détour et expliquer aux employés que l’IA est là pour améliorer leur travail. Elles peuvent également leur expliquer comment l’allègement de leur charge de travail leur permettra de se consacrer à des tâches plus importantes. Avec une communication cohérente et transparente et un plan de transformation solide, les dirigeants peuvent aider les employés à considérer l’IA comme un atout.

À l’instar d’autres systèmes, la mise en place de workflows d’IA nécessite un peu de travail. Cela exige de la part des entreprises qu’elles analysent leurs systèmes existants, leurs processus actuels, qu’elles identifient les procédés que les workflows d’IA pourraient améliorer et qu’elles déterminent les changements à apporter pour mettre en œuvre les nouveaux workflows. Cela demande de la patience et un état d’esprit stratégique. Mais les avantages de cet engagement initial en justifient le coût quand les workflows d’IA sont optimisés pour créer de la valeur.

Si de nombreuses utilisations de l’IA peuvent aider les entreprises à éviter les erreurs humaines, elles ne sont toujours pas infaillibles. L’IA peut commettre des erreurs ; c’est pourquoi les organisations doivent vérifier les données qu’elle produit. Cela démontre d’autant plus l’importance des employés et des connaissances qu’ils ont acquises au fil de leurs expériences, et du rôle qu’ils jouent dans la production finale des workflows d’IA.

Si de nombreux workflows d’IA peuvent fonctionner sans changer les habitudes de travail des employés, certains engendrent une courbe d’apprentissage. Les principales parties prenantes devront donc probablement investir dans des formations pour que leurs employés apprennent à utiliser l’IA, ou acquérir des licences sur ces outils de formation auprès d’autres entreprises. Ce perfectionnement professionnel présente plusieurs avantages : non seulement les employés apprennent des compétences utiles, mais ils travaillent mieux et plus efficacement. Ils peuvent également se préparer à un avenir où les workflows d’IA seront la norme.