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

Les flux de travail assistés par l’IA peuvent apprendre des motifs de données et des décisions passées pour automatiser les processus de prise de décision répétitifs, gérer les flux de données, et fournir des analyses en temps réel. Lors de la planification, les équipes utilisent souvent un organigramme de décision pour cartographier les différents chemins conditionnels que suivra l’IA en fonction des différents inputs 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 effectuer des tâches simples ou moyennement complexes qu’un humain devrait normalement accomplir, ou pour faire des suggestions à l’humain sur l’action à privilégier dans une situation donnée. 

Pourquoi avez-vous besoin de l’automatisation de flux de travail avec l’IA ?

L’utilisation de l’IA dans les flux de travail représente l’avenir de l’automatisation des opérations. Ce qui était autrefois accompli par un humain peut désormais l’être par une IA bien entraînée, laissant à votre équipe projet les tâches plus complexes, créatives et innovantes. 

Même si cela peut sembler inquiétant, lorsqu’elle est mise en œuvre efficacement, il existe de nombreux bénéfices à tirer de l’automatisation des flux de travail dans tous les secteurs. 

• Réduire les tâches répétitives : L’IA dans l’automatisation des flux de travail permet aux humains d’éviter les tâches fastidieuses et répétitives afin de se concentrer sur des activités nécessitant de la prise de décision complexe et de l’innovation (c’est-à-dire ce que l’IA ne sait pas traiter ou créer). L’IA accomplit des tâches qui prendraient autrement du temps et de l’énergie, au détriment de missions stratégiques plus essentielles. Cela permet également de réduire les coûts liés à l’exécution de tâches répétitives.
• Augmenter la précision : Les processus automatisés par l’IA permettent également d’améliorer la précision de l’automatisation des processus en respectant des règles prédéfinies et des analyses basées sur les données, diminuant ainsi le risque d’erreurs humaines dans des tâches routinières. Le traitement par IA est en forte croissance, en particulier dans des domaines où les données sont centrales comme la finance, la santé ou le service client, où la précision est indispensable pour éviter des reprises. 
• Faire évoluer les processus : Partout où les entrées sont relativement cohérentes (faciles à comprendre pour un modèle linguistique), les flux de travail IA peuvent compléter le travail humain et permettre aux opérations de monter en échelle facilement. Par exemple, les bornes de commande au volant peuvent utiliser l’IA pour enregistrer les commandes et les transmettre au restaurant, réduisant le temps d’attente et permettant au personnel de se concentrer sur la préparation des plats plutôt que sur la prise de commandes. 
• Améliorer la planification et la conception de projets : L’IA peut servir à analyser des données historiques, prédire les besoins en ressources, et traiter de grands volumes de données en entrée. Côté mise en œuvre, les chefs de projet et analystes métier peuvent concevoir des résultats de projet ou des processus exploitant l’IA pour offrir des capacités opérationnelles et de service à grande échelle. 
• Accroître l’adaptabilité : Même après avoir entraîné l’IA à effectuer la tâche que vous attendez d’elle, vous pouvez toujours la mettre à jour facilement pour qu’elle s’adapte au rythme de vos changements de processus. Ce qui demanderait du temps de formation dédié avec des équipes humaines peut, grâce à l’IA, être ajusté en quelques minutes seulement dans le flux de travail automatisé. Des exemples courants incluent l’introduction d’une nouvelle politique dans votre service client ou l’ajout de nouveaux plats au menu pour la prise de commandes. 

Conseil d’expert

Chaque fois que j’aborde une tâche complexe qui nécessitera de la répétition, je réfléchis à la façon dont l’IA pourrait m’aider. Il m’arrive même de discuter avec ChatGPT du problème auquel je fais face pour voir ce qu’il pourrait proposer. N’hésitez pas à demander à l’IA comment aborder le problème que vous rencontrez : elle pourrait bien vous offrir une solution utile !

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Exemples de flux de travail avec l’IA

Maintenant que l’IA s’est répandue dans de nombreux secteurs et cas d’usage, il existe des exemples fascinants et visibles de flux de travail IA en gestion de projet avec lesquels nous pouvons tous interagir. 

Workflows de support automatisés par l’IA

Des entreprises comme Zendesk, Atlassian et HubSpot permettent à leurs clients d’utiliser des chatbots intelligents et des solutions conversationnelles IA pour automatiser les flux de travail du support client.

Ces chatbots prennent en charge les demandes courantes des clients, telles que la gestion des comptes 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 diminue la charge des agents humains, qui peuvent alors consacrer leur temps à des questions plus complexes et aux besoins spécifiques des clients. En collectant et en analysant les données des discussions, l’IA améliore continuellement ses réponses et renforce l’expérience client. 

Maintenance prédictive automatisée par l’IA dans l’industrie manufacturière

General Electric (GE) utilise l’automatisation des flux de travail basée sur l’IA pour la maintenance prédictive de ses machines industrielles. Des capteurs collectent les données provenant des machines, et des modèles d’IA analysent ces données afin de prédire les pannes d’équipement avant qu’elles ne se produisent. 

Les flux de travail automatisés (une fonctionnalité souvent proposée dans les logiciels de gestion de projets pour sites et installations) planifient alors les tâches de maintenance et commandent les pièces nécessaires, garantissant la disponibilité des bons techniciens et des ressources adéquates. Cela réduit les temps d’arrêt, augmente la durée de vie des équipements et diminue les coûts de maintenance.

Traitement automatisé des factures par l’IA dans la finance

Les services comptables fournisseurs dans des entreprises telles qu’IBM ont adopté l’automatisation par l’IA pour optimiser le traitement de leurs factures. La reconnaissance optique de caractères (OCR) extrait les données des factures, et des algorithmes d’IA rapprochent ces informations des bons de commande et des contrats. 

Une fois vérifiée, la transaction est lancée et les registres comptables sont mis à jour automatiquement. Les exceptions et anomalies sont signalées pour examen par une personne. Cette automatisation a accéléré l’approbation des factures, minimisé les erreurs et réduit la charge administrative des équipes financières.

Vous trouverez d’autres exemples de flux de travail ici.

Inconvénients des flux de travail IA

Il y a quelques éléments à prendre en compte lors de la conception de flux de travail automatisés par IA qui pourraient être des inconvénients dans certains secteurs ou organisations. 

• Coûts d’implémentation : Mettre en place des flux de travail basés sur l’IA nécessite souvent un investissement initial important en personnel qualifié, infrastructure, logiciels et formation. Les petites organisations avec des budgets limités peuvent trouver ces coûts prohibitifs. Cependant, de plus en plus d’entreprises et de fournisseurs de logiciels de gestion des flux de travail intègrent des fonctionnalités IA à leurs outils existants. Il vaut donc la peine de vérifier la présence de fonctions d’automatisation IA dans vos outils d’automatisation des processus déjà en place. 
• Gestion médiocre des exceptions : Les flux de travail IA peuvent rencontrer des difficultés dans les cas particuliers ou inhabituels ne suivant pas des schémas prévisibles. Par exemple, si une réclamation client sort du cadre des entrées que le chatbot IA a été programmé pour traiter, le système peut mal interpréter le problème ou fournir des conseils hors sujet. Il faut donc prévoir une intervention humaine pour garantir une gestion correcte des exceptions et adapter ou optimiser le flux de travail pour des situations futures.
• Perception de l’IA comme impersonnelle : Les réponses automatisées par IA peuvent manquer d’empathie ou de nuances, ce qui peut être problématique dans des situations sensibles. Cela se ressent particulièrement dans le service client, où des messages automatisés peuvent sembler robotiques ou détachés, laissant les clients insatisfaits, ou dans le pire des cas, exaspérés de devoir échanger avec une IA. Trouver le juste équilibre entre automatisation et intervention humaine est délicat lors de la conception de flux de travail automatisés par IA.
• Préoccupations relatives à la sécurité et à la confidentialité : De nombreuses entreprises disposent de données ou d’informations sensibles qui ne peuvent pas être partagées avec des outils fonctionnant à l’IA. Vous pouvez être limité sur l’utilisation que vous pouvez faire de l’IA dans le cadre de l’automatisation des flux de travail en entreprise. Si vous envisagez d’introduire l’IA dans votre organisation, consultez vos spécialistes de la sécurité et du juridique, et recherchez des environnements IA privés qui offrent les fonctionnalités souhaitées tout en conservant la sécurité de vos données. 
• Biais et questions éthiques : Les modèles d’IA peuvent renforcer des biais déjà présents dans les jeux de données d’entraînement, ce qui peut générer des décisions injustes ou discriminatoires. Ces biais peuvent nuire au recrutement, au service client et à d’autres processus si on n’y prend pas garde. Pour cette raison, il faut être particulièrement vigilant sur les tâches confiées à une IA, surtout lorsqu’il s’agit de ressources humaines ou de questions touchant le personnel. 
• Réactions des employés concernant la crainte de suppression d’emplois : L’automatisation des tâches répétitives peut entraîner la crainte, chez certains employés, de perdre leur poste ou de se retrouver en situation de redondance, provoquant ainsi des mouvements de personnel. Gérer ce changement implique de proposer de manière proactive des formations pour permettre aux collaborateurs d’acquérir de nouvelles compétences, mieux alignées avec les besoins de l’organisation et les limites des flux de travail automatisés par l’IA. 

Outils d'automatisation de workflow IA

Si vous êtes prêt à commencer à utiliser l’IA pour automatiser votre flux de travail, la première étape est de comprendre le workflow sans l’IA. 

Une fois que vous êtes familiarisé avec la modélisation des workflows, il est temps de réfléchir à la façon dont l’IA peut favoriser l’automatisation des workflows, en retirant 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 pas l’un des outils ci-dessus, vous utiliserez probablement les fonctionnalités propulsées par l’IA de logiciels d’automatisation de workflow à cet effet. Lorsque vous vous interrogez sur la façon dont un logiciel d’automatisation de workflow par IA peut vous aider, ciblez des tâches répétitives impliquant des questions/réponses ou la collecte de données et produisant un résultat ou une solution prévisible : ce sont de très bons candidats pour inclure l’IA dans votre automatisation de flux de travail. 

Bonnes pratiques pour les workflows IA

Ajouter de l’IA à vos efforts d’automatisation peut sembler une tâche intimidante, mais voici quelques conseils et astuces pour bien démarrer sans vous précipiter.

Essayez ces astuces pour intégrer l’IA à vos workflows : 

1. Commencez petit, faites juste l’expérimentation : Lancez-vous dans la mise en œuvre de l’IA en essayant d’automatiser un petit workflow non critique. Il existe de nombreuses applications no-code/low-code pour vous aider à débuter. Commencez avec une fonctionnalité IA dans une application de workflow que vous utilisez déjà, puis progressez à partir de là. Surveillez également vos expérimentations avec les outils d’automatisation IA. L’IA a encore besoin d’une supervision et d’une intervention humaine — ne la laissez donc pas tourner sans contrôle.
2. Ciblez les domaines à fort impact : Priorisez les workflows apportant le meilleur retour sur investissement (temps et technologie). Pensez aux tâches répétitives, chronophages ou sujettes à l’erreur humaine. L’automatisation de ces tâches grâce à l’IA apportera des avantages immédiats et justifiera d’autant plus une poursuite de l’investissement si le résultat est concluant.
3. Commencez avec des données propres : Les modèles d’IA ne valent que par la qualité de leurs entraînements et de leurs sources de données. Lancez-vous là où la donnée est propre et cohérente, cela préviendra les erreurs dans le traitement IA et diminuera le nombre d’exceptions devant être remontées à un humain.
4. Pensez sécurité et conformité dès la conception : Allez chercher vos collègues juristes et sécurité, et impliquez-les dès le début de l’intégration des outils IA. Soyez attentifs aux réglementations de protection des données qui s’appliquent à la fois à vous et à vos clients, et élaborez des workflows respectant ces exigences. 
5. Investissez dans la formation et l’accompagnement du changement : Accompagnez vos employés en leur fournissant une formation sur les nouveaux workflows et en clarifiant comment l’IA enrichira leurs activités, au lieu de s’y substituer. Un plan de gestion du changement bien pensé contribuera à rassurer sur les inquiétudes liées aux pertes d’emplois et facilitera l’adoption de ces technologies IA.

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

Comme toute autre technologie disruptive, l’IA est là pour rester. En jetant un œil à 2024, on se souviendra d’une année qui a commencé avec d’étranges vidéos de Will Smith mangeant des spaghettis, et s’est terminée avec des capacités IA qu’on n’aurait même pas pu imaginer.

C’est aussi une année où de nombreux outils de gestion de projets ont développé des fonctionnalités IA pour accélérer diverses tâches chronophages comme la création de comptes rendus de réunions, le résumé de documents ou la création de check-lists à partir de titres de tâches.

2025 sera probablement l’année où l’on verra la multiplication des intégrations entre les outils de gestion de projets et les modèles d’IA prédictive, ces derniers voyant leurs capacités se renforcer de façon exponentielle. Ainsi, comme un iPhone peut utiliser ChatGPT pour reconnaître ce qui passe devant la caméra, les outils se connecteront aux grandes entreprises d’IA pour échanger des informations et aider les équipes à fluidifier leur travail.

Ne soyez pas étonné de voir débarquer une version bêta d’un outil de workflow très automatisé : les personnes du projet y donneront simplement quelques consignes précises, et une IA prendra en charge tout le côté processus.

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