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 (IUG), ou en utilisant les interfaces de programmation d'applications (API) lorsqu'elles sont disponibles. Les bots suivent des flux de travail prédéfinis configurés par les développeurs. Ces flux de travail consistent en une séquence d'étapes et de règles qui dictent la façon dont le robot doit interagir avec des applications spécifiques (comme des feuilles de calcul, des bases de données, des applications Web ou des logiciels d'entreprise) pour accomplir une tâche. Contrairement à l'automatisation traditionnelle qui nécessite souvent une intégration profonde avec les systèmes dorsaux, la RPA peut fonctionner avec des applications existantes sans modifier l'infrastructure informatique sous-jacente, ce qui la rend relativement rapide à déployer pour des processus spécifiques. Les principales plateformes de RPA comprennent des outils comme UiPath et Blue Prism.

Automatisation robotique des processus vs. intelligence artificielle

Il est important de distinguer la RPA de l'intelligence artificielle (IA). Bien que les deux contribuent à l'automatisation, elles fonctionnent différemment :

• RPA : Se concentre sur l'automatisation des tâches structurées, répétitives et basées sur des règles. Les bots suivent des instructions explicites et n'apprennent ni ne s'adaptent d'eux-mêmes. Ils excellent en matière d'efficacité et de cohérence pour des processus clairement définis.
• IA et apprentissage automatique (ML): Impliquent des systèmes qui peuvent apprendre à partir de données, faire des prédictions ou prendre des décisions, et traiter des données plus complexes et non structurées. L'IA peut comprendre le contexte, reconnaître des modèles(détection d'objets, classification d'images) et s'adapter à de nouvelles situations.

Souvent, la RPA et l'IA sont combinées pour créer une "automatisation intelligente" ou une "hyperautomation", où les robots RPA s'occupent de l'exécution du processus et les composants d'IA fournissent des capacités cognitives telles que la compréhension de documents, l'interprétation d'images ou la formulation de jugements. Une vue d'ensemble réalisée par Gartner détaille davantage son champ d'application.

Applications et cas d'utilisation

La RPA est largement utilisée dans tous les secteurs d'activité pour les tâches à fort volume, basées sur des règles et sujettes à l'erreur humaine. Les applications courantes comprennent :

• Saisie et migration des données : Transférer automatiquement des données entre des systèmes ou des formats.
• Génération de rapports : Consolidation des données provenant de diverses sources pour créer des rapports standardisés.
• Service à la clientèle : Automatiser les réponses aux questions courantes ou gérer les mises à jour des comptes.
• Traitement des factures : Extraire les données des factures et les saisir dans les systèmes comptables.
• Opérations RH : Automatiser certaines parties de l'intégration, du traitement de la paie ou de la gestion des données des employés.

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

Bien que distincte, la RPA joue un rôle de soutien précieux dans les flux de travail de l'IA et de la ML, notamment au sein des opérations d'apprentissage automatique (MLOps) :

1. Préparation automatisée des données : Les bots RPA peuvent automatiser le processus fastidieux de collecte et de structuration des données nécessaires à l'entraînement des modèles ML. Par exemple, un bot pourrait gratter des données sur des sites web, extraire des informations de PDF ou d'emails à l'aide de règles de base ou d'outils OCR intégrés, et les formater dans une structure cohérente adaptée aux pipelines de données d'entraînement utilisés par des plateformes comme Ultralytics HUB.
2. Rationalisation du déploiement et de la surveillance des modèles : La RPA peut automatiser les étapes du processus de déploiement des modèles, comme le transfert des fichiers de modèles ou la configuration des environnements. En outre, les bots peuvent surveiller les performances de l'application ou des indicateurs clés de performance spécifiques à l'entreprise et déclencher des alertes ou même initier des flux de travail de recyclage des modèles si les performances se dégradent en dessous d'un certain seuil, ce qui contribue à une surveillance efficace des modèles.

Intégration avec la vision par ordinateur

Les capacités de la RPA peuvent être considérablement améliorées en intégrant les technologies de vision par ordinateur (VA). Alors que la RPA de base interagit avec des interfaces graphiques, la CV permet aux robots de "voir" et d'interpréter des éléments d'écran, des images ou même des documents physiques par le biais de caméras. Par exemple, un robot RPA équipé d'une caméra Ultralytics YOLO pourrait automatiser les contrôles de qualité dans la fabrication en inspectant visuellement les produits sur un tapis roulant ou traiter des documents numérisés contenant des images et des mises en page complexes avec lesquelles l'OCR traditionnelle pourrait avoir du mal. Cette intégration comble le fossé entre l'automatisation des processus numériques et l'interaction avec les informations visuelles, ce qui permet d'automatiser des tâches plus complexes, comme celles que l'on trouve dans l'automatisation industrielle. Des ressources provenant d'organisations telles que l'Institute for Robotic Process Automation & Artificial Intelligence (IRPAAI) explorent ces capacités en évolution.