Automatisation des processus robotiques (RPA)

Comment fonctionne l'automatisation des processus robotiques

La RPA fonctionne principalement en interagissant avec les applications au niveau de la couche de présentation, en imitant les clics humains et les frappes de clavier par le biais d'interfaces utilisateur graphiques (GUI), ou en exploitant les interfaces de programmation d'applications (API) lorsqu'elles sont disponibles pour une intégration plus robuste. Les développeurs configurent les robots pour qu'ils suivent des flux de travail prédéfinis, qui sont des séquences d'étapes et de règles commerciales dictant la manière dont le robot interagit avec des applications spécifiques, telles que des feuilles de calcul, des bases de données, des applications web ou des logiciels de planification des ressources de l'entreprise (ERP). L'un des principaux avantages de la RPA est sa capacité à fonctionner avec des applications existantes sans nécessiter d'intégration profonde dans les systèmes dorsaux ou de modification de l'infrastructure informatique sous-jacente, ce qui rend le déploiement relativement rapide pour les processus ciblés. Les principales plateformes de RPA comprennent des outils tels que UiPath et Automation Anywhere.

Automatisation des processus robotiques et intelligence artificielle

Il est essentiel de distinguer la RPA de l'intelligence artificielle (IA). Si les deux technologies favorisent l'automatisation, leurs fonctions diffèrent sensiblement :

• RPA : Elle se concentre sur l'automatisation de tâches structurées, basées sur des règles, en suivant des instructions explicites. Les robots RPA exécutent les processus exactement comme ils sont programmés et n'apprennent pas ou ne s'adaptent pas d'eux-mêmes. Ils sont excellents pour automatiser des flux de travail prévisibles et de grand volume.
• IA : Il s'agit de créer des systèmes capables d'effectuer des tâches qui requièrent généralement l'intelligence humaine, telles que l'apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception et la prise de décision. L'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'IA, permet aux systèmes d'apprendre à partir de données sans programmation explicite, ce qui permet d'effectuer des tâches telles que la détection d'objets et le traitement du langage naturel (NLP).

Souvent, la RPA et l'IA sont combinées pour créer une "automatisation intelligente" ou une"hyperautomation", où les robots de RPA gèrent l'exécution des processus et les composants d'IA fournissent des capacités cognitives. Par exemple, un modèle d'IA peut analyser le sentiment d'un courriel, et un robot RPA peut alors l'acheminer sur la base de l'analyse de l'IA.

Automatisation des processus robotiques vs. robotique

Une autre distinction importante est celle qui existe entre la RPA et la robotique.

• RPA : Il s'agit de robots logiciels qui automatisent des tâches numériques au sein de systèmes informatiques. Il n'y a pas de composant physique ; les "robots" sont purement logiciels.
• Robotique : Implique la conception, la construction et l'exploitation de robots physiques - des machines qui interagissent avec le monde physique. Ces robots intègrent souvent l'IA et la vision par ordinateur (VA) pour percevoir et naviguer dans leur environnement, effectuant des tâches dans des domaines tels que la fabrication ou la logistique. En savoir plus sur l'intégration de la CV dans la robotique avec Ultralytics YOLO11.

Applications et cas d'utilisation

La RPA est largement adoptée dans divers secteurs pour les tâches caractérisées par un volume élevé, une nature répétitive, une logique basée sur des règles et une susceptibilité à l'erreur humaine. Les applications les plus courantes sont les suivantes :

• Service à la clientèle : Automatisation des réponses aux questions simples, mise à jour des dossiers des clients.
• Finance et comptabilité : Traitement des factures, génération de rapports, rapprochement des données. Explorer l'IA dans la finance.
• Ressources humaines : L'intégration des nouveaux employés, la gestion des données salariales. Découvrez comment CV améliore les flux de travail des RH.
• Gestion de la chaîne d'approvisionnement : Suivi des expéditions, gestion des niveaux de stocks, traitement des commandes. En savoir plus sur la refonte des chaînes d'approvisionnement grâce à l'IA.
• Soins de santé : Enregistrement des patients, facturation, traitement des demandes de remboursement. Découvrez le rôle de l'IA dans les soins de santé.

Automatisation des processus robotiques dans l'IA et l'apprentissage automatique

Bien que distincte, la RPA sert de technologie de soutien précieuse dans les flux de travail d'IA et de ML, en particulier dans le domaine des opérations d'apprentissage automatique (MLOps):

• Automatisation de la préparation des données : Les robots RPA peuvent automatiser la collecte et la structuration des données d'entraînement nécessaires aux modèles ML. Par exemple, un robot peut extraire des données de diverses sources comme des PDF, des systèmes existants ou des sites web en utilisant des techniques comme le web scraping ou en intégrant des outils de reconnaissance optique de caractères (OCR), puis les formater de manière cohérente pour les ingérer dans des plateformes comme Ultralytics HUB pour l'entraînement des modèles. Cela réduit considérablement le travail manuel de collecte et d'annotation des données.
• Automatisation du déploiement et de la surveillance des modèles : La RPA peut automatiser les étapes du pipeline de déploiement des modèles. Par exemple, lorsqu'un modèle comme le modèle YOLO d'Ultralytics atteint les paramètres de performance souhaités, un robot RPA peut déclencher des scripts de déploiement ou mettre à jour les fichiers de configuration. De même, les robots peuvent surveiller les tableaux de bord ou les fichiers journaux pour détecter les alertes liées à la surveillance des modèles (par exemple, la détection de la dérive des données ou la dégradation des performances) et lancer automatiquement des actions prédéfinies comme la notification aux équipes ou le retour à une version précédente, en suivant les meilleures pratiques de déploiement.

En gérant les parties répétitives et basées sur des règles des pipelines d'IA/ML, la RPA permet aux data scientists et aux ingénieurs de se concentrer sur les tâches principales de modélisation et d'analyse, accélérant ainsi le développement global et le cycle de vie opérationnel.