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Illustration montrant les types de pictogrammes d’automatisation et de cas d’utilisation
Qu’est-ce que l’automatisation ?

L'automatisation est l'application de la technologie, des programmes, de la robotique ou des processus pour obtenir des résultats avec un minimum d'intervention humaine.

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 commerciale, 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 utilisée dans tous les aspects des fonctions de l'entreprise, et les organisations qui la maîtrisent le mieux sont en mesure d'acquérir un avantage concurrentiel significatif.

Les organisations 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.

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Types d’automatisation
Automatisation de base

L'automatisation de base ou l'automatisation des tâches consiste à automatiser des tâches simples et routinières. L'automatisation de base est utilisée pour numériser, rationaliser et centraliser les tâches manuelles telles que la distribution de documents d'accueil 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.

Automatisation des processus

L'automatisation des processus prend en charge des processus plus complexes et reproductibles à plusieurs étapes (impliquant parfois plusieurs systèmes) et les automatise. L'automatisation des processus permet d'uniformiser et de rendre plus transparents les processus commerciaux 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 commerciaux et informatiques, et mettre en évidence des solutions en utilisant des décisions basées sur des règles. Le process mining, l’automatisation des workflowsle business process management (BPM) et l’automatisation robotisée des processus (RPA) sont des exemples d’automatisation des processus.

Automatisation intelligente

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

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 IA sont d’autres exemples d’automatisation intelligente en pratique.

Cas d’utilisation de l’automatisation

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 :

Automatisation métier

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 d’une organisation.

Gestion des contenus

Les solutions de gestion de contenu collectent, stockent, activent, analysent et automatisent le contenu métier.

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Gestion de documents

Les solutions de traitement de documents exploitent des technologies d’intelligence artificielle telles que le machine learning et le traitement automatique du langage naturel pour rationaliser le traitement des documents commerciaux.

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Gestion de documents

Les solutions de gestion des documents collectent, suivent et stockent les informations contenues dans les documents numériques.

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Automatisation des workflows

Les solutions d’automatisation des workflows font appel à une logique et à des algorithmes basés sur des règles pour exécuter des tâches avec une interaction humaine limitée, voire inexistante.

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Gestion des décisions

Les solutions de gestion des décisions modélisent, gèrent et automatisent les décisions commerciales grâce à l'apprentissage automatique.

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Mappage de processus

Les solutions de mappage des processus peuvent améliorer les opérations en identifiant les goulets d’étranglement et en permettant une collaboration et une orchestration inter-organisationnelles.

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Automatisation informatique

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.

Observabilité

Les solutions d’observabilité améliorent les capacités de surveillance des performances des applications, en permettant une meilleure compréhension des performances du système et du contexte nécessaire pour résoudre les incidents plus rapidement.

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Automatisation du cloud

Les solutions d’automatisation du cloud réduisent ou éliminent le travail manuel associé à l’approvisionnement, à la configuration et à la gestion des environnements cloud. Cette automatisation favorise l’efficacité dans le cloud et permet aux entreprises de profiter pleinement des avantages offerts par le cloud computing, comme la possibilité d’accéder aux ressources cloud à la demande.

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Optimisation des coûts du cloud hybride

Les solutions d’optimisation des coûts du cloud hybride aident à éliminer les conjectures en matière de ressources cloud grâce à une automatisation continue qui permet de gagner du temps et d’optimiser les coûts.

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Gestion des performances du réseau

Les solutions de gestion de la performance réseau optimisent les opérations informatiques grâce à des informations intelligentes et contribuent à accroître la résilience et la disponibilité du réseau.

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Intégration

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

Gestion des API

Les solutions de gestion des API permettent de créer, gérer, sécuriser, socialiser et monétiser des API ou des interfaces de programmation d’applications web.

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Intégration d’applications

Les solutions d’intégration d’applications relient les applications et les données.

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Les assistants d’IA

Anciennement appelés travailleurs numériques, les assistants IA sont des robots logiciels (ou bots) qui sont formés pour travailler avec des humains, ou de manière indépendante, afin d’effectuer des tâches ou des processus spécifiques. Les assistants 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.

AIOps

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.

Intelligence artificielle (IA)

Les technologies d’intelligence artificielle, ou 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.

Directeur de l’automatisation (CAO)

Le directeur de l’automatisation (CAO) (lien externe à ibm.com) 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. Le directeur de l’analytique 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. Le directeur général travaille avec un large éventail de dirigeants dans tous les piliers de l’entreprise, tels que les TI, les opérations et la cybersécurité.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle qui utilise le machine learning et les réseaux neuronaux 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.

FinOps

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 multi-cloud.

Informatique verte ou durable

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 les actions de ressourcement 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 permet aux organisations d’éviter les dépenses inutiles et le gaspillage de l’énergie, ce qui se produit généralement dans des environnements surprovisionnés.

Hyperautomatisation

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.

Approche low code et no-code

Les termes low-code et no-code font référence à un logiciel de workflow nécessitant un minimum de (low code) ou de 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.

Machine learning

Le Machine learning (ML) est une branche 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, en 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 d’action.

Traitement du langage naturel

Le traitement automatique du langage naturel (NLP) combine la linguistique informatique (modélisation du langage humain basée sur des règles) avec des modèles statistiques et des modèles 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.

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