Les mondes de l’automatisation des processus robotiques (RPA) et de l’intelligence artificielle (IA) se croisent souvent, ce qui entraîne une certaine confusion quant à la fin de l’un et au début de l’autre.
Bien que ces deux technologies aient le potentiel de rationaliser les opérations et d’améliorer l’expérience des clients et des employés, elles ont des forces et des applications distinctes. La RPA excelle dans l’automatisation des tâches basées sur des règles, tandis que l’IA apporte la puissance de l’apprentissage et de la prise de décision. Examinons les principales différences entre la RPA et l’IA.
Quelle est la différence entre l’IA et la RPA ?
Si la RPA et l’IA servent toutes deux à automatiser des tâches, leurs mécanismes sous-jacents sont fondamentalement différents. La RPA est mieux comprise comme un cheval de bataille basé sur des règles. Il excelle dans l’exécution de tâches répétitives et structurées avec des instructions claires. Pensez à un travailleur diligent qui suit méticuleusement une liste de contrôle. La RPA s’épanouit dans des tâches telles que la saisie de données, le transfert de fichiers et le remplissage de formulaires au sein de systèmes existants. Cependant, il n’a pas la capacité d’apprendre de manière indépendante ou de prendre des décisions adaptatives.
L’intelligence artificielle, ou IA, est quant à elle conçue pour apprendre et penser davantage comme un humain. Contrairement à la RPA, des techniques telles que l’apprentissage automatique pour trouver des modèles dans les données, l’IA est capable d’améliorer ses performances et sa prise de décision au fil du temps.
Le traitement du langage naturel (NLP) permet à l’IA de comprendre le langage humain et d’interagir avec lui, ce qui permet de créer des chatbots, des voicebots et des assistants virtuels avancés. En fin de compte, l’IA est capable de gérer des tâches plus complexes que la RPA, y compris celles qui nécessitent un certain degré de jugement et d’interprétation.
Pour avoir une meilleure idée de la manière dont ces différentes technologies se présentent dans la pratique, examinons plus en détail les différences entre la RPA et l’IA d’aujourd’hui.
La RPA, qui suit les règles, utilise des données structurées et une logique définie.
RPA est un terme générique qui décrit tout type d’automatisation de processus dans lequel un logiciel imite les actions répétitives d’un utilisateur humain. Il est le plus souvent utilisé pour imiter les clics d’un utilisateur humain afin d’effectuer des actions telles que la saisie de données sur une interface utilisateur, remplir des formulaires, déclencher des actions sur un écran, télécharger des fichiers vers un système de planification des ressources de l’entreprise (ERP), etc. La RPA est préprogrammée, ce qui signifie que ces systèmes n’ont pas la capacité inhérente d’apprendre de leurs actions ou de leur environnement.
Le traitement des dépenses est un exemple de candidat idéal pour la RPA. Bien que la plupart du temps gérée par un seul service, chaque note de frais est traitée en plusieurs étapes. Un processus de dépense typique est le suivant : récupération d’une pièce jointe d’un courriel ou d’informations d’une application, catégorisation des dépenses, acheminement de la facture à la bonne personne pour approbation et, enfin, téléchargement des informations dans un système financier pour le paiement. Toutes ces étapes peuvent être gérées de manière efficace par des logiciels RPA.
L’IA conversationnelle et le NLP utilisent une combinaison de règles et de probabilités.
L’intelligence artificielle désigne généralement un logiciel capable d’apprendre à partir des données qu’il traite. L’apprentissage automatique est un élément clé des systèmes d’IA modernes, qui donne aux entités d’IA la capacité d’extraire et d’apprendre des modèles à partir de données.
Selon le type de données, un algorithme d’apprentissage automatique peut apprendre par l’expérience, en particulier dans des environnements contrôlés où les règles sont bien définies. Par exemple, bon nombre des applications de ML les plus avancées aujourd’hui se sont inspirées de ces modèles, comme AlphaZero de Google DeepMind, qui a rapidement excellé dans les jeux de table tels que les échecs, le go et le shogi. D’autres applications excellent dans l’apprentissage à partir d’étiquettes explicitement définies, généralement par un être humain, comme la détection des fraudes, ou se contentent d’identifier et de délimiter des modèles, par exemple en trouvant des similitudes dans les données.
Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?
Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l’apprentissage automatique qui traite de l’exécution de tâches liées au langage telles que la traduction, la compréhension, le résumé ou la compréhension de morceaux de texte. Les modèles de langage les plus couramment déployés exécutent des tâches de compréhension et sont utilisés principalement dans les chatbots, ainsi que dans les solutions de traduction automatique et d’analyse des sentiments.
Le NLP peut analyser les phrases et les expressions pour déterminer l’intention sous-jacente de l’utilisateur. Par exemple, la phrase « Je veux réserver un vol » signale une intention liée à l’organisation d’un voyage.
Un modèle NLP est explicitement formé par des humains qui décident quelles intentions doivent être apprises par le modèle. C’est ce que l’on appelle l’apprentissage supervisé. Les intentions sont formées en montrant au modèle des exemples d’énoncés, qui sont des exemples de phrases pour une intention. Quelques exemples d’énoncés : « Je dois payer ma facture », « Paiement de la facture », « Comment payer ma facture ». Tous les énoncés susmentionnés seraient entraînés pour l’intention « payer la facture ».
Le modèle résume ensuite ces exemples en une représentation machine qui donne un sens à ces phrases. Cette représentation est connue sous le nom d’ »espace vectoriel ».
Lorsqu’une nouvelle phrase de sens similaire apparaît, par exemple « Quel est le montant de ma facture, je veux la payer », le modèle trouve la correspondance la plus proche dans l’espace vectoriel et attribue ensuite une probabilité à la correspondance de la phrase d’entrée avec l’intention. L’expression mentionnée peut correspondre à l’intention « payer la facture » avec une probabilité de 0,92, ce qui signifie qu’elle correspond à 92 %.
Si la valeur est supérieure à un seuil défini, le chatbot déclenche l’action ou la réponse associée à l’intention choisie. Si plusieurs correspondances sont trouvées, celle qui a la probabilité la plus élevée est choisie. Si la correspondance est inférieure au seuil, le chatbot peut refuser de répondre. Toutes les réponses et actions pour chaque intention sont pré-assignées par des concepteurs de conversation humains.
Le NLP, qui est à la base de l’IA conversationnelle la plus récente et des chatbots les plus avancés, est en fin de compte beaucoup plus puissant que la RPA. Cependant, l’utilisation de ces deux technologies axées sur l’automatisation offre des avantages significatifs aux organisations d’aujourd’hui. La bonne combinaison de RPA et de NLP permet à une entreprise d’élargir la variété et la complexité des parcours transactionnels auxquels elle expose ses clients par le biais de canaux conversationnels.
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