L'automatisation est le terme qui décrit les applications technologiques où l'apport humain est minimisé. Cela inclut l'automatisation des processus métier (BPA, Business Process Automation), l'automatisation de l'informatique, les applications personnelles telles que la domotique, entre autres.
L'automatisation basique traite des tâches simples, rudimentaires, et les automatise. Ce niveau d'automatisation concerne la numérisation du travail à l'aide d'outils qui servent à rationaliser et à centraliser des tâches de routine, comme l'utilisation d'un système de messagerie partagée au lieu d'avoir des informations dans des silos déconnectés. La gestion des processus commerciaux (BPM, « business process management ») et l'automatisation des processus robotiques (RPA, « robotic process automation ») sont des types d'automatisation basique.
L'automatisation des processus gère les processus commerciaux pour obtenir l'uniformité et la transparence. Elle est généralement gérée par un logiciel dédié et des applications commerciales. Utiliser l'automatisation des processus peut accroître la productivité et l'efficacité de votre entreprise. Cela peut également apporter de nouveaux points de vue sur les défis commerciaux et suggérer des solutions. L'extraction des processus et l'automatisation des flux sont des types d'automatisation des processus.
L'automatisation des intégrations permet aux machines d'imiter les tâches humaines et de répéter les actions une fois que les humains ont défini les règles des machines. Un exemple : le « travailleur numérique. » Ces dernières années, nous avons défini les travailleurs numériques comme des logiciels entraînés à travailler avec des humains pour effectuer des tâches spécifiques. Ils possèdent un ensemble défini de compétences, et ils peuvent être « embauchés » pour travailler en équipe.
Le niveau d' automatisation le plus complexe est celui de l'automatisation de l'intelligence artificielle. L'ajout de l'intelligence artificielle permet aux machines « d'apprendre » et de prendre des décisions en fonction de situations passées qu'elles ont rencontrées et analysées. Par exemple, dans le centre de support, des assistants virtuels électriques peuvent réduire les coûts tout en valorisant les clients et les agents humains, créant ainsi une expérience du service client optimale.
L'utilisation d'un ensemble répété de processus permet à l'informatique d'accroître la productivité et l'efficacité informatique, et de réduire les erreurs humaines.
Les solutions de gestion des contenus capturent, stockent, activent, analysent et automatisent le contenu commercial
Document traitement solutions combiner intelligence artificielle et apprentissage en profondeur pour rationaliser le traitement du commerce documents.
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Les solutions de cartographie des processus permettent d'améliorer les opérations en identifiant les goulots d'étranglement et en facilitant la collaboration trans-organisationelle.
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L'ère moderne de l'automatisation des flux de travail a débuté en 2005 avec l'introduction du BPM. Avec la mise en production de Siri d'Apple en 2011, la tendance était au déplacement des robots physiques vers le logiciel d'automatisation.
L'apprentissage automatique déclenche de nouveaux processus, réachemine les
processus en cours et formule des recommandations d'action.
L'hyper-automatisation est la fusion de l'apprentissage automatique, des logiciels et
des outils d'automatisation, afin de maximiser le nombre de processus d'automatisation.
Les systèmes d'IA seront capables d'automatiser les configurations des robots et d'utiliser
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Les robots effectueront des tâches multiples, prendront des décisions et travailleront
de manière autonome, notamment l'auto-diagnostic et la maintenance.
Les logiciels de flux de travail nécessitant un codage minime ou aucun codage seront une priorité pour
rendre l'automatisation des processus accessible à l'organisation.
L'automatisation englobe toutes les activités à la fois routinières et
critiques. L'automatisation de base est programmée pour effectuer une
tâche répétitive pour que les êtres humains n'aient pas à la faire.
L'IA est programmée avec des logiques et des règles visant à imiter la prise de décision humaine. IA
peut être utilisée pour détecter les menaces telles que les changements de comportement de l'utilisateur ou
l'augmentation des transferts de données.
L'apprentissage automatique utilise les données et les expériences pour apprendre sans programmation supplémentaire. Il offre des informations plus sophistiquées et pertinentes avec chaque nouveau fichier.
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