Quelle est la prochaine grande tendance en matière d’automatisation en entreprise ? Si vous demandez aux géants de la technologie, ce sont les agents – pilotés par l’IA générative. Il n’y a pas de définition universellement acceptée de l’agent, mais de nos jours le terme est utilisé pour décrire des outils alimentés par l’IA générative qui peuvent exécuter des tâches complexes par des interactions humaines sur les logiciels et les plateformes web. Par exemple, un agent pourrait créer un itinéraire en remplissant les informations d’un client sur les sites web des compagnies aériennes et des chaînes hôtelières. Ou bien un agent pourrait commander le service de covoiturage le moins cher vers un endroit en comparant automatiquement les prix sur les applications. Les vendeurs y voient une opportunité. Le fabricant de ChatGPT, OpenAI, est en pleine développement de systèmes d’agents IA. Et Google a présenté une série de produits de type agent à sa conférence annuelle Cloud Next au début du mois d’avril. “Les entreprises devraient commencer à se préparer dès aujourd’hui à l’adoption à grande échelle d’agents autonomes”, ont récemment écrit les analystes de Boston Consulting Group dans un rapport, citant des experts qui estiment que les agents autonomes deviendront courants dans trois à cinq ans.
Alors, où cela laisse-t-il la RPA (Robotic Process automation) ? La RPA est devenue à la mode il y a plus d’une décennie, alors que les entreprises se tournaient vers cette technologie pour renforcer leurs efforts de transformation numérique tout en réduisant les coûts. Comme un agent, la RPA stimule l’automatisation des flux de travail. Mais c’est une forme bien plus rigide, basée sur des règles prédéfinies “si-alors” pour des processus qui peuvent être décomposés en étapes strictement définies et discrètes. “La RPA peut imiter des actions humaines, such as clicking, typing or copying and pasting, pour accomplir des tâches plus rapidement et plus précisément que les humains”, a expliqué Saikat Ray, vice-président analyste chez Gartner, à TechCrunch lors d’une interview. “Cependant, les robots de la RPA ont des limites lorsqu’il s’agit de gérer des tâches complexes, créatives ou dynamiques qui nécessitent un traitement du langage naturel ou des compétences en raisonnement.” Cette rigidité rend la RPA coûteuse à construire – et en limite considérablement l’applicabilité. Une enquête de 2022 de Robocorp, un fournisseur de RPA, révèle que parmi les organisations qui disent avoir adopté la RPA, 69% rencontrent des dysfonctionnements dans les flux de travail automatisés au moins une fois par semaine – dont beaucoup nécessitent des heures de réparation. Des entreprises entières ont été créées pour aider les entreprises à gérer leurs installations de RPA et à les empêcher de tomber en panne.
“La prochaine génération de plateformes RPA sera façonnée par l’intégration de l’IA générative, transformant la manière dont ces plateformes fonctionnent et créant de nouvelles possibilités d’automatisation.”
Les fournisseurs de RPA ne sont pas naïfs. Ils sont bien conscients des défis – et pensent que l’IA générative pourrait en résoudre bon nombre sans précipiter la disparition de leurs plateformes. Pour les fournisseurs de RPA, la RPA et les agents alimentés par l’IA générative peuvent co-exister pacifiquement – et peut-être même un jour se compléter. UiPath, l’un des acteurs majeurs du marché de la RPA avec plus de 10,000 clients, dont Uber, Xerox et CrowdStrike, a récemment annoncé de nouvelles fonctionnalités d’IA générative axées sur le traitement des documents et des messages, ainsi que la mise en œuvre d’actions automatisées pour apporter ce que le PDG de UiPath, Bob Enslin, appelle la “transformation numérique en un clic”. “Ces fonctionnalités fournissent aux clients des modèles d’IA générative qui sont formés pour leurs tâches spécifiques”, a déclaré Enslin à TechCrunch. “Notre IA générative alimente des charges de travail telles que la complétion de texte pour les emails, la catégorisation, la détection d’images, la traduction de langues, la capacité de filtrer les informations personnellement identifiables [et] de répondre rapidement à toute question relative aux personnes basée sur des connaissances provenant de données internes”. L’une des explorations les plus récentes de UiPath dans le domaine de l’IA générative est Clipboard AI, qui combine la plateforme de UiPath avec des modèles tiers provenant d’OpenAI, de Google et d’autres pour – comme le dit Enslin – “apporter le pouvoir de l’automatisation à quiconque doit copier/coller”. Clipboard AI permet aux utilisateurs de mettre en évidence des données d’un formulaire, et – en utilisant l’IA générative pour déterminer les bons endroits où les données copiées doivent aller – les oriente vers un autre formulaire, une application, un tableur ou une base de données.
Jusqu’à présent, la limitation des fournisseurs de RPA pourrait être la tentation de verrouiller leurs clients, comme le mentionne Le Clair. Il souligne le besoin pour les plateformes de “rester agnostiques” et d’offrir des outils qui peuvent être configurés pour fonctionner avec une gamme de systèmes et de flux de travail d’entreprise actuels et futurs. À cela, Enslin a promis que UiPath restera “ouvert, flexible et responsable”. “L’avenir de l’IA nécessitera une combinaison d’IA spécialisée avec de l’IA générative”, a-t-il continué. “Nous voulons que les clients puissent utiliser en toute confiance tous les types d’IA”. White n’a pas exactement pris l’engagement de neutralité. Mais il a souligné que la feuille de route d’Automation Anywhere est fortement influencée par les retours des clients. “Ce que nous entendons de tous nos clients, dans tous les secteurs, c’est que leur capacité à intégrer l’automatisation dans de nombreux autres cas d’utilisations a augmenté de manière exponentielle avec l’IA générative”, a-t-il déclaré. “Avec l’IA générative intégrée dans les technologies d’automation intelligentes comme la RPA, nous voyons le potentiel pour les organisations de réduire les coûts d’exploitation et d’augmenter la productivité. Les entreprises qui ne parviennent pas à adopter ces technologies auront du mal à rivaliser avec celles qui adoptent l’IA générative et l’automatisation”.
