Workflow d’IA

11 novembre 2024

Auteurs

Keith O'Brien

Writer, IBM Consulting

Amanda Downie

Editorial Content Strategist, IBM

Workflow d’IA

Le workflow d’intelligence artificielle (IA) est le processus consistant à utiliser des technologies et des produits alimentés par l’IA pour rationaliser les tâches et les activités au sein d’une organisation.

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 organisations 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.

D’après un rapport de l’IBM Institute for Business Value, 92 % des dirigeants déclarent que les workflows de leur organisation seront digitalisés et qu’ils s’appuieront sur l’automatisation basée sur l’IA d’ici 2025.

Selon Vanson Bourne (lien externe à IBM.com)1, 80 % des organisations ont actuellement pour objectif l’automatisation de bout en bout du plus grand nombre de processus métier possible.

Les workflows alimentés par l’IA deviennent une étape critique dans l’optimisation des principales opérations des entreprises, améliorant le travail de leurs employés et augmentant leurs bénéfices.

Composants de l’automatisation des workflows d’IA

Les entreprises peuvent utiliser plusieurs technologies d’IA pour améliorer leurs workflows.

  • API
  • Automatisation des processus métier
  • IA générative
  • Automatisation intelligente
  • Machine learning
  • Traitement du langage naturel
  • Reconnaissance optique de caractères

API

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 W à votre compte bancaire lors d’un achat en ligne est un exemple d’utilisation de connexion API.

Automatisation des processus métier

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. La RPA 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.

IA générative

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. L’IA générative peut optimiser de nombreux workflows d’IA, qu’il s’agisse d’identifier des objectifs et des tactiques stratégiques, d’organiser des réunions ou de donner un feedback sur des textes marketing. D’après McKinsey, l’IA générative pourrait automatiser (lien externe à IBM.com) jusqu’à 10 % de l’ensemble des tâches liées à l’économie américaine.2

Automatisation intelligente

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.

Machine learning

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 neuronaux multicouches pour simuler le pouvoir de décision complexe du cerveau humain.

Traitement du langage naturel

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 organisations 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.

Reconnaissance optique de caractères

La reconnaissance optique de caractères (OCR), également connue sous le nom de reconnaissance de texte, utilise l’extraction automatisée des données pour convertir rapidement les images de texte dans un format lisible par les machines. Grâce à cette technologie, les organisations peuvent numériser leurs informations existantes (livres, présentations et autres informations imprimées) pour alimenter leurs systèmes modernes de gestion des connaissances.

Outils de workflow d’IA

Plusieurs outils majeurs utilisent l’IA pour créer des workflows automatisés avancés.
 
  • Apollo.io
  • ChatGPT
  • Claude
  • Google Gemini
  • IBM watsonx
  • IBM watsonx Orchestrate
  • Microsoft Copilot
  • Zapier

Apollo.io

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.

ChatGPT

Créé par Open AI, ChatGPT est le chatbot qui a lancé la révolution de l’IA générative (lien externe à ibm.com).3 La version de base est gratuite pour tous les utilisateurs, et Open AI propose également plusieurs versions avancées payantes.

Claude

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.

Google Gemini

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. 

IBM watsonx

Cette suite de technologies IBM permet aux organisations de créer des applications d’IA personnalisées pour leur activité, de gérer toutes leurs sources de données et d’accélérer la mise en place de workflows d’IA responsables. La solution watsonx peut servir plusieurs cas d’utilisation, notamment une création de contenu, un déploiement de chatbots et un codage plus efficaces.

IBM watsonx Orchestrate

IBM watsonx Orchestrate aide les organisations à créer des assistants et des agents d’IA personnalisés pour automatiser et accélérer leur travail. La solution utilise le traitement automatique du langage naturel pour comprendre et exécuter les tâches. IBM watsonx Orchestrate s’appuie sur un catalogue d’applications et de compétences prédéfinies ainsi que sur une expérience de chat conversationnel pour la conception d’assistants et d’agents d’IA évolutifs, l’automatisation des tâches répétitives et la simplification des processus complexes.

Microsoft Copilot

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

Zapier

Zapier est un outil de workflow qui utilise désormais 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.

Cas d’utilisation des workflows d’IA

Divers cas d’utilisation standard s’appliquent aux workflows alimentés par l’IA

  • Centre de support
  • Gestion de la relation client
  • Saisie des données
  • Tarification dynamique
  • Reporting financier
  • Gestion des connaissances
  • Gestion des opérations
  • Analyse prédictive
  • Maintenance prédictive
  • Recrutement et embauche
  • Ventes et ventes incitatives
  • Développement Web

Centre de support

Les organisations peuvent utiliser les workflows d’IA pour mieux gérer les processus client : intégration des nouveaux clients, envoi des informations concernant leur achat et traitement des demandes de service entrantes, par exemple. Ainsi, les représentants du service client peuvent travailler à la résolution de problèmes plus complexes.

Après s’être associé à IBM, Camping World est parvenu à améliorer l’engagement client de 40 % et à ramener les temps d’attente à 33 secondes grâce aux workflows d’IA.

Gestion de la relation client

Les outils de gestion de la relation client (CRM) permettent aux organisations 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.

Saisie des données

L’IA peut collecter et examiner des jeux de données sous plusieurs formats, qu’elle peut 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’organisation.

Tarification dynamique

Les organisations peuvent employer 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.

Reporting financier

Plusieurs cas d’utilisation s’appliquent aux workflows d’IA des services financiers. Les organisations peuvent automatiser les activités liées à la facturation et à la comptabilité fournisseurs. Elles peuvent également utiliser 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 (40 %) et à créer des rapports.

Gestion des connaissances

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 utiliser des assistants et des chatbots d’IA pour rechercher et analyser les informations de l’entreprise, permettant une obtention plus rapide d’informations à la volée.

Gestion des opérations

Les workflows d’IA peuvent aider les organisations à rationaliser de nombreux processus opérationnels, de l’optimisation des stocks et de la chaîne d’approvisionnement à la surveillance des processus de 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.

Analyse prédictive

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.

Maintenance prédictive

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 organisations peuvent optimiser les calendriers de maintenance en choisissant d’entretenir les machines au moment où cela aura le moins d’impact sur l’entreprise. 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 %.

Recrutement et embauche

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 utiliser 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. Sachant que les millennials représentent un pourcentage croissant de ses effectifs, l’entreprise 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.

Ventes et ventes incitatives

Les workflows d’IA permettent aux équipes commerciales d’identifier les prospects chauds et de les retenir. Ils permettent aux conseillers commerciaux d’identifier les prospects les plus susceptibles d’acheter grâce au lead scoring (lien externe à ibm.com).4 En outre, les LLM tels que l’IA générative permettent aux commerciaux d’améliorer leur argumentaire auprès des clients potentiellement intéressés par les solutions de l’entreprise.

Développement Web

L’IA est au cœur de nombreux workflows de développement web. Elle permet aux développeurs d’écrire et de tester leur code, de se familiariser avec un code base, de le documenter, etc. Selon une étude menée en 2024 par Stack Overflow (lien externe à ibm.com)5, les développeurs estiment qu’ils intégreront davantage l’IA pour documenter (81 %), tester (80 %) et écrire leur code (76 %). Les workflows d’IA jouent également un rôle essentiel dans l’approche no-code/low code, qui permet aux non-développeurs de mieux comprendre le processus de développement web et d’y participer.

Les avantages des outils d’automatisation des workflows d’IA

L’utilisation de workflows alimentés par l’IA présente plusieurs avantages clés. 
 
  • Automatiser les tâches répétitives
  • Réduisez les coûts
  • Éliminer les erreurs humaines
  • Prise de décision améliorée
  • Améliorer l’expérience client
  • Rationaliser et optimiser les processus

Automatiser les tâches répétitives

Grâce aux workflows d’IA, les employés n’ont plus besoin de se consacrer à des tâches chronophages, qui sont effectuées plus efficacement lorsqu’elles sont automatisées. L’IA peut gérer ces tâches de routine et permettre aux travailleurs humains de passer plus de temps avec leurs clients ou partenaires et de générer plus de valeur commerciale.

Selon Rob Thomas, vice-président senior des logiciels et directeur commercial d’IBM, l’IA peut contribuer au « paradoxe de la productivité ». Au lieu de remplacer les employés, comme certains le craignent, elle pourrait améliorer la qualité de leur travail en les rendant tous plus productifs.

Réduisez les coûts

Les organisations 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 et accélérant la prise de décision.

Éliminer les erreurs humaines

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.

Prise de décision améliorée

L’IA peut éliminer les goulots d’étranglement en agissant sans intervention humaine. Elle peut effectuer des analyses de données en temps réel et prendre des décisions concernant plusieurs unités commerciales. Ainsi, les spécialistes du marketing peuvent employer des workflows d’IA pour optimiser automatiquement leurs campagnes publicitaires. Ces workflows peuvent modifier les dépenses pour acheminer le budget vers les segments ou les publications sur les réseaux sociaux les plus performants.

Améliorer l’expérience client

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 et de mettre en œuvre des chatbots et des assistants virtuels avancés pour rationaliser et optimiser le support client. Un workflow piloté par l’IA qui fournit des chatbots efficaces permet parfois aux clients d’obtenir des réponses sans passer par un conseiller, améliorant ainsi leur satisfaction. Par exemple, Estee Lauder a adopté une fonctionnalité de chatbot pour lancer (lien externe à ibm.com)6 un assistant de maquillage à commande vocale.

Rationaliser et optimiser les processus

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’organisation : les dirigeants et les employés peuvent ainsi accéder à des informations en temps réel partout où ils en ont besoin.

Les défis des workflows d’IA

Plusieurs obstacles se dressent également sur la route des organisations lorsqu’elles mettent en place des workflows d’IA.

  • Préoccupations des employés
  • Configuration initiale
  • Possibilité d’erreurs
  • Perfectionnement professionnel et reconversion

Préoccupations des employés

Les employés pourraient s’inquiéter à l’idée que leur entreprise introduise l’IA dans ses processus, surtout si elle a pour objectif de les remplacer sur leurs tâches manuelles. Les organisations 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. Au bout du compte, les employés finiront par considérer l’IA comme un atout.

Configuration initiale

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 organisations qu’elles analysent leurs systèmes existants, leurs processus actuels, qu’elles identifient les domaines 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 si les workflows d’IA sont optimisés pour créer de la valeur.

Possibilité d’erreurs

Si de nombreuses utilisations de l’IA peuvent aider les organisations 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.

Perfectionnement professionnel et reconversion

Si de nombreux workflows d’IA peuvent fonctionner sans changer les habitudes de travail des employés, certains exigent que les employés apprennent à maîtriser les processus impliqués. Les organisations 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 plus efficacement.

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