Qu’est-ce que l’automatisation ?

L’automatisation devient de plus en plus omniprésente dans le monde moderne et a d’innombrables applications, notamment : des applications d’entreprise telles que l’automatisation des processus métier (BPA), les AIOps et l’automatisation d’entreprise, des applications d’automatisation industrielle telles que la robotique utilisée dans la fabrication automobile, et des applications grand public telles que la domotique.

Les logiciels et les technologies d’automatisation sont utilisés dans un large éventail de secteurs, de la finance à la santé, des services publics à la défense, et pratiquement partout ailleurs. L’automatisation peut être exploitée dans tous les aspects des fonctions de l’entreprise, et celles qui la maîtrisent le mieux sont en mesure d’acquérir un avantage concurrentiel significatif.

Les entreprises exploitent l’automatisation pour accroître la productivité et la rentabilité, améliorer le service et la satisfaction des clients, réduire les coûts et les erreurs opérationnelles, respecter les normes de conformité, optimiser l’efficacité opérationnelle et bien plus encore.

L’automatisation est un élément clé de la transformation numérique, et est inestimable pour aider les entreprises à évoluer.

L’automatisation de base ou l’automatisation des tâches consiste à automatiser des tâches simples et routinières. Elle est utilisée pour numériser, rationaliser et centraliser les tâches manuelles telles que la distribution de documents d’intégration aux nouveaux employés, la transmission de documents pour approbation ou l’envoi automatique de factures aux clients.

Le recours à l’automatisation plutôt qu’à des travailleurs humains pour accomplir ces tâches permet d’éliminer les erreurs, d’accélérer le rythme du travail transactionnel et de libérer les employés des tâches chronophages, ce qui leur permet de se concentrer sur des travaux à plus forte valeur ajoutée et plus significatifs.

L’automatisation des processus prend en charge des processus plus complexes et reproductibles à plusieurs étapes (impliquant parfois plusieurs systèmes) et les automatise. Cela permet d’uniformiser et de rendre plus transparents les processus métier et informatiques.

L’automatisation des processus peut accroître la productivité et l’efficacité de l’entreprise, contribuer à fournir de nouvelles informations sur les défis métier et informatiques, et mettre en évidence des solutions en utilisant des décisions basées sur des règles. Le process mining, l’automatisation des workflows, le business process management (BPM) et l’automatisation robotisée des processus (RPA) sont des exemples d’automatisation des processus.

L’automatisation intelligente est une forme plus avancée d’automatisation qui allie l’intelligence artificielle (IA), la business process management et les capacités d’automatisation robotisée des processus afin de rationaliser et de faire évoluer la prise de décision au sein des entreprises.

Par exemple, les agents conversationnels optimisés par des technologies telles que le traitement automatique du langage naturel, la recherche intelligente et la RPA peuvent réduire les coûts et donner aux employés et aux clients externes les moyens d’en faire plus. Ce niveau d’automatisation contribue à accroître la productivité et à optimiser l’expérience client. L’AIOps et les assistants d’IA sont d’autres exemples d’automatisation intelligente en pratique.

L’utilisation d’un ensemble répété de processus peut accroître la productivité et l’efficacité et réduire les erreurs humaines. L’automatisation peut générer de la valeur pour l’entreprise dans de nombreux domaines, notamment :

L’automatisation métier fait référence aux technologies utilisées pour automatiser les tâches et les processus répétitifs afin de rationaliser les workflows et les systèmes de technologie de l’information (TI). Ces solutions peuvent être adaptées aux besoins spécifiques des entreprises.

L’automatisation informatique est la création et la mise en œuvre de systèmes et de logiciels automatisés à la place de tâches manuelles fastidieuses qui exigeaient auparavant une intervention humaine.

L’automatisation informatique permet d’accélérer le déploiement et la configuration de l’infrastructure et des applications informatiques et d’améliorer les processus à chaque étape du cycle de vie opérationnel.

L’intégration est la connexion de données, d’applications, d’API et d’appareils au sein de votre fonction informatique afin d’être plus efficace, plus productif et plus agile.

Autrefois appelés travailleurs numériques, les assistants d’IA sont des robots logiciels (ou bots) qui sont entraînés pour travailler avec des humains, ou de manière indépendante, afin d’effectuer des tâches ou des processus spécifiques. Les assistants d’IA utilisent un éventail de compétences et de capacités d’IA, telles que le machine learning, la vision par ordinateur et le traitement automatique du langage naturel.

L’intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps) fait appel à l’IA pour améliorer et automatiser la gestion des services et des opérations informatiques.

En intégrant des outils d’exploitation informatique distincts et manuels dans une plateforme d’exploitation informatique unique, intelligente et automatisée, l’AIOps fournit une visibilité et un contexte de bout en bout. Les équipes opérationnelles exploitent cette visibilité pour réagir plus rapidement (voire de manière proactive) à des événements qui, s’ils n’étaient pas pris en compte, pourraient entraîner des ralentissements et des pannes.

Les technologies d’intelligence artificielle (IA) permettent aux ordinateurs et aux machines de simuler l’intelligence humaine et ses capacités de résolution des problèmes. Le machine learning, le traitement automatique du langage naturel et la vision par ordinateur sont des domaines de l’intelligence artificielle.

Le directeur de l’automatisation (CAO) est une fonction émergente qui prend de plus en plus d’importance en raison de l’impact positif de l’automatisation sur les entreprises de tous les secteurs d’activité.

Il est responsable de la mise en œuvre des décisions relatives aux processus métier et aux opérations informatiques dans toute l’entreprise afin de déterminer le type de plateforme d’automatisation et la stratégie les mieux adaptés à chaque initiative métier. Il travaille avec un large éventail de responsables dans tous les piliers de l’entreprise, tels que l’informatique, les opérations et la cybersécurité.

La vision par ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle qui utilise le machine learning et les réseaux de neurones pour apprendre aux ordinateurs et aux systèmes à dériver des informations significatives à partir d’images numériques, de vidéos et d’autres entrées visuelles, et pour faire des recommandations ou prendre des mesures lorsque des défauts ou des problèmes sont identifiés.

Le FinOps (ou cloud FinOps), mot-valise de finance et de DevOps, est une discipline de gestion financière du cloud en pleine évolution et une pratique culturelle qui vise à maximiser la valeur commerciale dans les environnements hybrides et multicloud.

L’informatique verte (ou sustainable IT) met l’accent sur la création et l’exploitation de centres de données plus efficaces et plus respectueux de l’environnement.

Les entreprises peuvent utiliser l’automatisation dans l’allocation de ressources pour assurer de manière proactive la performance des systèmes avec l’utilisation la plus efficace des ressources de calcul, de stockage et de réseau. Cela leur permet d’éviter les dépenses inutiles et le gaspillage d’énergie, ce qui se produit généralement dans des environnements surprovisionnés.

L’hyperautomatisation est une approche qui fusionne de multiples technologies et outils afin d’automatiser efficacement le plus large éventail possible de processus, d’environnements et de workflows métier et informatiques.

Les termes low-code et no-code font référence à un logiciel de workflow nécessitant un minimum (low-code) ou aucun codage (no-code) qui permet à des experts non techniques de la ligne de métier d’automatiser des processus en utilisant des concepteurs visuels ou le traitement automatique du langage naturel.

Le machine learning (ML) est un domaine de l’intelligence artificielle et de l’informatique qui se concentre sur l’utilisation de données et d’algorithmes pour permettre à l’IA d’imiter la façon dont les humains apprennent, améliorant progressivement sa précision. Appliqué à l’automatisation informatique, le machine learning permet de détecter les anomalies, de réacheminer les processus, d’en déclencher de nouveaux et de formuler des recommandations de mesures à prendre.

Le traitement automatique du langage naturel (NLP) allie la linguistique informatique (modélisation du langage humain basée sur des règles) à des modèles statistiques et de machine learning pour permettre aux ordinateurs et aux appareils numériques de reconnaître, de comprendre et de générer du texte et de la parole.

Le traitement automatique du langage naturel est souvent utilisé dans les chatbots modernes pour les aider à interpréter les questions des utilisateurs et à automatiser leurs réponses.