Automatisation des flux de travail par l’IA : 5 meilleures pratiques et exemples simples

Les workflows améliorés par l’IA peuvent apprendre à partir des modèles de données et des décisions précédentes pour automatiser les processus de prise de décision répétitifs, gérer les flux de données et offrir des analyses en temps réel. Lors de la planification, les équipes utilisent souvent un organigramme de décision afin de cartographier les chemins conditionnels que l’IA suivra selon différents résultats ou déclencheurs.

L’IA est un excellent outil lorsque les questions sont relativement prévisibles et que les réponses sont connues. En pratique, cela revient à utiliser l’IA pour réaliser des tâches simples ou modérément complexes qu’un humain devrait autrement effectuer, ou à faire des suggestions sur la façon dont un humain devrait agir dans une situation donnée. 

Pourquoi avez-vous besoin de l’automatisation des workflows par l’IA ?

L’utilisation de l’IA dans les workflows représente l’avenir de l’automatisation des opérations. Ce qui était autrefois réalisé par un humain peut désormais être exécuté par une IA bien entraînée, laissant à vos membres d’équipe projet les tâches plus complexes, créatives et innovantes. 

Bien que cela puisse sembler effrayant, lorsqu’elle est mise en œuvre efficacement, il existe de nombreux avantages à exploiter l’automatisation des workflows dans divers secteurs. 

• Réduction des tâches répétitives : L’IA dans l’automatisation des workflows permet aux humains d’éviter les tâches répétitives et chronophages, et de se concentrer sur des missions nécessitant une prise de décision complexe et de l’innovation (c’est-à-dire les choses qu’une IA ne peut pas traiter ou créer). L’IA prend en charge les tâches qui, autrement, monopoliseraient du temps et de l’énergie dévolus à des activités stratégiques plus importantes. Cela permet également de réduire les coûts liés à l’exécution de tâches répétitives.
• Augmente la précision : Les workflows propulsés par l’IA peuvent aussi améliorer la précision dans l’automatisation des processus, en respectant des règles prédéfinies et en se basant sur des analyses de données, réduisant ainsi le risque d’erreurs humaines lors de tâches courantes. Le traitement par l’IA connaît une forte croissance notamment dans les secteurs riches en données comme la finance, la santé et le service client, où la précision est essentielle pour éviter la reprise de tâches. 
• Échelle des processus : Partout où les entrées sont relativement cohérentes (compréhensibles facilement pour un modèle linguistique), les workflows basés sur l’IA peuvent compléter l’effort humain, permettant aux opérations de monter en puissance sans heurts. Par exemple, les guichets de service au volant peuvent recourir à l’IA pour prendre les commandes et les envoyer au restaurant, réduisant ainsi le temps d’attente et permettant aux employés du restaurant de se focaliser sur la préparation des plats plutôt que sur la prise de commandes. 
• Améliore la planification et la conception de projet : L’IA peut servir à analyser des données historiques, prévoir les besoins en ressources et intégrer une grande quantité de données en entrée. Du côté de la mise en œuvre, les chefs de projet et analystes métier peuvent concevoir les résultats de projet et les processus métier en tirant parti de l’IA pour assurer la prestation de services et d’opérations à grande échelle. 
• Augmente l’adaptabilité : Même après avoir entraîné l’IA à faire la tâche dont vous avez besoin, il est facile de l’actualiser pour qu’elle s’adapte au fur et à mesure que vos processus évoluent. Ce qui nécessiterait un temps de formation dédié pour les humains peut être mis à jour en quelques minutes dans un workflow automatisé par l’IA. Des exemples incluent l’introduction d’une nouvelle politique en service client ou l’ajout de nouveaux articles au menu à disposition des clients. 

Conseil d’expert

Chaque fois que je me confronte à une tâche complexe qui nécessite un minimum de répétition, je me demande si l’IA pourrait m’aider, et il m’arrive même de discuter avec ChatGPT du problème que je rencontre pour voir ce dont il est capable. Vous pouvez toujours demander à l’IA comment aborder le problème que vous rencontrez pour voir si elle peut vous aider !

Exemples de workflows IA

Maintenant que l’IA a été adoptée dans de nombreux secteurs et cas d’usage, il existe des exemples impressionnants et visibles de workflows IA en gestion de projet avec lesquels chacun peut interagir. 

Workflows de support automatisé par l’IA

Des sociétés comme Zendesk, Atlassian et HubSpot permettent désormais à leurs clients d’utiliser des chatbots alimentés par l’IA et une intelligence artificielle conversationnelle afin d’automatiser leurs workflows de support client.

Ces chatbots gèrent les demandes courantes des clients, telles que la gestion de compte ou le dépannage technique, en analysant les questions entrantes et en répondant avec des informations pertinentes ou en orientant les utilisateurs vers les ressources appropriées. 

Cela réduit les temps d’attente des clients et minimise la charge de travail des agents humains, qui peuvent alors se concentrer sur des questions plus complexes et des besoins clients plus spécifiques. En collectant et en analysant les données des conversations, l’IA améliore continuellement ses réponses et enrichit l’expérience client. 

Maintenance Prédictive Automatisée par l’IA dans l’Industrie Manufacturière

General Electric (GE) utilise l’automatisation des flux de travail par IA pour la maintenance prédictive de ses machines industrielles. Des capteurs recueillent des données sur les équipements et des modèles d’IA analysent ces données afin de prédire les pannes avant qu'elles ne surviennent. 

Les flux de travail automatisés (fonctionnalité souvent disponible dans les logiciels de gestion de projet pour installations) planifient ensuite les tâches de maintenance et commandent les pièces nécessaires, garantissant ainsi la disponibilité des techniciens et des ressources requises. Cela réduit les temps d’arrêt, augmente la durée de vie des équipements et minimise les coûts de maintenance.

Traitement Automatisé des Factures par l’IA dans la Finance

Les services de comptes fournisseurs dans des entreprises comme IBM ont adopté l’automatisation par IA pour rationaliser le traitement des factures. Dans ces flux, un logiciel d’automatisation des factures peut utiliser la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour extraire les données des factures, tandis que des algorithmes d’IA effectuent le rapprochement avec les bons de commande et les contrats.

Après vérification, le système déclenche le paiement et met à jour automatiquement les registres comptables. Les exceptions et anomalies sont signalées pour un contrôle humain. Cette automatisation a accéléré les processus d’approbation des factures, minimisé les erreurs et réduit la charge administrative des équipes financières.

Trouvez plus d’exemples de flux de travail ici.

Inconvénients des flux de travail par IA

Il y a quelques éléments à prendre en compte lors de la conception de flux de travail automatisés par IA, qui pourraient présenter des inconvénients dans certaines organisations et industries. 

• Coûts de mise en œuvre : La mise en place de workflows alimentés par l’IA nécessite souvent un investissement initial important en termes de personnel qualifié, d’infrastructure, de logiciels et de formation. Les petites organisations disposant de budgets limités peuvent trouver ces coûts prohibitifs. Cependant, de plus en plus d’entreprises et d’éditeurs de logiciels de gestion de workflow intègrent des fonctionnalités d’IA dans leurs outils existants, alors recherchez des fonctions d’automatisation IA dans vos outils d’automatisation de processus actuels. 
• Mauvaise gestion des exceptions : Les workflows alimentés par l’IA peuvent rencontrer des difficultés avec les cas particuliers ou les situations inhabituelles qui ne suivent pas de schémas prévisibles. Par exemple, si une réclamation client sort des entrées typiques qu’un chatbot IA est programmé pour traiter, le système peut mal interpréter le problème ou fournir des conseils non pertinents. Il est nécessaire que des humains interviennent pour garantir que les exceptions soient correctement gérées et pour adapter et optimiser le workflow pour les cas futurs.
• Perception que l’IA est impersonnelle : Les réponses données par l’IA peuvent manquer d’empathie et de nuances dans des situations sensibles. Ce manque est particulièrement perceptible dans le service client, où les messages automatisés peuvent sembler robotiques ou distants, laissant les clients insatisfaits, voire, dans le pire des cas, frustrés par le fait d’avoir affaire à une IA. Trouver le juste équilibre entre automatisation et intervention humaine est essentiel lors de la conception de workflows automatisés par l’IA.
• Préoccupations liées à la sécurité et à la confidentialité : De nombreuses entreprises travaillent avec des données et des informations sensibles qui ne peuvent pas être partagées avec des outils intégrant l’IA. Vous pouvez donc être limité dans l’usage que vous pouvez faire de l’IA pour l’automatisation des workflows d’entreprise au sein de votre organisation. Si vous envisagez de mettre en place l’IA dans votre structure, consultez vos experts en sécurité et en droit et recherchez des environnements de modèles IA privés qui peuvent proposer les fonctionnalités dont vous avez besoin tout en garantissant la sécurité de vos données. 
• Biais et questions éthiques : Les modèles d’IA peuvent involontairement renforcer des biais présents dans les jeux de données d’entraînement, ce qui peut conduire à des décisions injustes ou discriminatoires. Ces biais peuvent affecter les processus de recrutement, le service client, et d’autres workflows s’ils ne sont pas surveillés avec soin. C’est pourquoi il est important de rester vigilant sur les tâches confiées à l’IA, notamment lorsqu’il s’agit de ressources humaines ou de problématiques liées à l’humain. 
• Réactions des employés concernant le risque de perte d’emploi : À mesure que l’automatisation prend en charge les tâches répétitives, certains employés peuvent craindre d’être remplacés ou se retrouver en situation de redondance, entraînant des suppressions de postes. Gérer ce changement implique de proposer de manière proactive des opportunités de formation pour d’autres métiers, en adéquation avec les besoins de l’entreprise et les limites des workflows automatisés par l’IA. 

Outils de workflow IA

Si vous êtes prêt à commencer à utiliser l’IA pour automatiser votre workflow, la première étape consiste à bien comprendre le workflow avant l’IA. 

Une fois que vous maîtrisez la cartographie des workflows, il sera temps d’étudier comment l’IA peut soutenir l’automatisation des workflows, en supprimant des étapes manuelles du processus et en les confiant efficacement à un assistant IA.

De plus, les plateformes d’IA générative suivantes peuvent vous aider à automatiser vos workflows :

• ChatGPT d’OpenAI
• Microsoft Copilot
• Google Gemini
• Claude d’Anthropic

Si vous n’utilisez finalement aucun des outils ci-dessus, il est probable que vous recouriez aux fonctionnalités IA intégrées à un logiciel d’automatisation de workflow. Lorsque vous réfléchissez aux avantages qu’un logiciel d’automatisation de workflow basé sur l’IA peut vous apporter, ciblez les tâches répétitives associant questions-réponses ou collecte de données suivie de résultats ou de solutions prévisibles : ce sont d’excellents candidats à l’intégration dans votre automatisation avec IA. 

Bonnes pratiques pour les workflows IA

Ajouter de l’IA à vos efforts d’automatisation peut sembler être une tâche intimidante, mais voici quelques conseils et astuces pour bien débuter sans brûler les étapes. 

Essayez ces conseils lors de l’implémentation de l’IA dans vos workflows : 

1. Commencez petit, lancez simplement l'expérience : Lancez vos efforts d’implémentation de l’IA en essayant d’automatiser un flux de travail de petite ampleur, non critique. De nombreuses applications sans code ou à faible code peuvent vous aider à démarrer. Testez une fonctionnalité IA dans une application de gestion de flux de travail que vous utilisez déjà, puis progressez à partir de là. Surveillez aussi attentivement vos expérimentations avec des outils d’automatisation de flux IA. L’IA a encore besoin de supervision et d’intervention humaine, alors ne la laissez pas fonctionner sans contrôle.
2. Ciblez les domaines à fort impact : Donnez la priorité aux flux de travail qui offrent le rendement le plus élevé sur votre investissement en temps et en technologie. Pensez aux tâches répétitives, chronophages ou sujettes aux erreurs humaines. L’automatisation de ces domaines avec l’IA générera des bénéfices immédiats tout en constituant un solide argument en faveur d’investissements supplémentaires dans l’IA en cas de succès.
3. Démarrez avec des données propres : Les modèles d’IA sont aussi bons que la qualité des données et des sources d’entraînement. Lorsque vous vous lancez, privilégiez les domaines où les données sont propres et cohérentes afin d’éviter les erreurs dans les traitements de l’IA et de réduire le nombre d’exceptions nécessitant une intervention humaine.
4. Pensez sécurité et conformité dès la conception : Faites intervenir votre équipe juridique et votre service sécurité avant de vous lancer dans l’implémentation des outils IA. Pensez aux réglementations sur la protection des données, pour vous mais aussi vos clients, et construisez des workflows qui respectent ces exigences.
5. Investissez dans la formation et la gestion du changement : Soutenez vos équipes en proposant des formations sur les nouveaux workflows et en clarifiant comment l'IA viendra renforcer leur rôle sans le remplacer. Un plan judicieux de gestion du changement aidera à apaiser les craintes liées au remplacement des emplois et encouragera l’adoption des technologies IA.

Tendances futures de l’automatisation des workflows par l’IA

Comme toute technologie perturbatrice, l’IA est là pour durer. Si l’on se penche sur 2024, c’était une année qui a commencé avec d’étranges vidéos de Will Smith mangeant des spaghettis et s’est terminée par des capacités de l’IA que certains peinaient à imaginer.

C’est aussi une année où de nombreux outils de gestion de projet ont développé des fonctionnalités IA pour accélérer certaines tâches fastidieuses comme la création de comptes-rendus de réunion, la synthèse de documents ou la génération de listes de vérification à partir de titres de tâches.

2025 sera probablement l’année où l’on verra davantage d’intégrations entre les outils de gestion de workflow de projet et les modèles IA prédictifs, car ces derniers décuplent rapidement leurs capacités. Ainsi, tout comme un iPhone peut utiliser ChatGPT pour identifier des éléments via la caméra, les outils s’interfaceront avec les grands acteurs de l’IA afin d’échanger des informations et d’optimiser le travail en équipe.

Ne soyez pas surpris de voir apparaître une version bêta d’un outil de workflow « low-touch » où les participants d’un projet ne fournissent que des informations très ciblées afin d’alimenter une IA qui prendra alors en charge tout l’aspect procédural du projet.

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