Non,  V.I.K.I. C'est pas encore pour demain

L'intelligence artificielle dans les processus métiers d'entreprise

Et l'IA par-ci, et l'IA par-là ! On ne jure que de l'IA depuis quelques temps, des prévisions et des annonces à la pelle ne cessent de voir le jour, promettant la quatrième révolution industrielle qui changera radicalement la surface de la terre, cette terre que nous, espèce humaine allons apparemment bientôt devoir la partager avec une autre espèce qu'est les Robots ! Mmm.. j'ai comme l'impression de regarder une publicité commerciale qui essaye de me vendre les merveilles d'un produit qui, au final, ne me servirait peut-être pas a grand-chose, car même si les investissements sur les technologies de l'IA dans le monde sont estimés à être dix fois plus élevés d'ici quelques années, une grande incertitude plane sur le retour de ses investissements.

En 2018, le terme "IA" rappelle encore, pour la plupart des gens, "V.I.K.I." le cerveau artificiel super intelligent du film "I, Robot" d'Alex Proyas, mais dans la réalité des choses, il s'agit d'un terme générique couvrant un large éventail de domaines scientifiques, de machines et d'algorithmes et qui commencent tout juste à offrir quelques avantages concrets à certaines entreprises et apporter des solutions à quelques situations entrainées par l'explosion du volume de données et l'augmentation de la puissance de calcul et du stockage.

L'image ci-dessous résume les dates-clés marquant les événements importants de l'histoire de la naissance l'IA. Elle montre que l'intelligence artificielle est encore au stade expérimental. Entre les Chatbots (robots de discussion), les assistants virtuels, les robots d'entrepôts, les voitures autonomes ou le Cloud, les produits et services dits "IA" n'exploitent pas en réalité L'IA elle-même, ils exploitent les briques qu'ils l'a constituent. Le Cloud par exemple est une des conséquences de l'augmentation de la puissance de calcul et du stockage ainsi que l'inflation des échanges des données mondiales. Les Chatbots et les assistants virtuels exploitent l'avancé des recherches en matière d'algorithme d'apprentissage automatique (Machine Learning). Aujourd'hui il n'y a aucun produit ou service sur la marché qui offre une vraie solution d'intelligence artificielle pour des problèmes commerciaux réels. Et c'est pour cela que l'on voit aujourd'hui les entreprises se déchaîner pour trouver comment l'appliquer, en créant des écoles spécialisées dans l'IA ou des centres de recherche, dans l'espoir de devenir leaders dans le domaine, ou par crainte d'être dépassée par l'avancé technologique des concurrents. 

Qu'en est-il donc des Processus métiers d'entreprise ? Les technologies de l'IA auront-elles un avenir avec les outils d'automatisation des processus métiers qui offrent déjà une meilleur expérience utilisateur ?

Les outils de gestion des processus métier (BPM) sont de nos jours beaucoup utilisés par les entreprises. Une grande partie des processus métiers internes de base, ont été numérisés dans l'objectif d'automatiser les tâches manuelles répétitives et d'orchestrer les ressources, et donc réduire des coûts. Et ces objectifs sont atteints surtout avec les outils BPM dits "Low-code", tel que la plateforme K2 qui permet la dématérialisation des processus métiers les plus complexes, la réalisation de formulaires ainsi que l'intégration des données métiers sans aucune ligne - ou avec très peu - de code réduisant encore plus les coûts.

Mais malgré l'efficacité des plateforme BPM actuelles, les processus métiers restent toujours centrés sur l'humain, Et qui dit humain, dit erreur humaine, latence humaine, analyse humaine et décision humaine, sources de la plupart des retards et blocages des workflows en entreprise, et c'est là que l'intelligence artificielle pourrait jouer un rôle important, en lui venant, dans un premier temps, en aide à sa prise de décision, son analyse et son intervention. Voici quelques situations où les technologies de l'IA pourraient être appliquées, dans un avenir proche, dans les BPM :

• RPA (Robotic process automation) : L'objectif de l'automatisation des processus robotiques est de générer, après un certain temps d'observation et d'apprentissage automatique, des agents virtuels (robots) qui remplaceront, à terme, les travailleurs humains ayant en grande partie un travail mécanique (remplissage de formulaires, rédaction et transfère de fichiers, lecture et envoi de mails, etc.). 
  

• Processus moins retardés ou bloqués : Les retards dans les flux de travail numérisés sont généralement causés par les erreurs humaines, l'indisponibilité des ressources ou parfois à une grande charge de travail, ou même au temps que prennent les approbateurs à valider les demandes. Dans ces cas, l'apprentissage automatique pourrait prédire si une tâche particulière sera bloquée ou retardée et la réacheminer par la suite automatiquement vers d'autres ressources disponibles. Il pourrait aussi proposer et suggérer les décisions à prendre aux approbateurs pour réduire le temps de validation. 

• Affectation intelligente des tâches : l'affectation des tâches pourrait aussi être améliorée par la Machine Learning, si par exemple l'ordre d'une validation séquentielle n'est pas important, le BPM intelligent pourrait réorganiser l'ordre d'affectation des tâches en fonction de la disponibilité et des habitudes de chacun des approbateurs afin de réduire au maximum le temps global de traitement.
  

• Tableau de bord intelligent : après un certain temps d'apprentissage, le BPM intelligent serait capable de s'auto-diagnostiquer et analyser lui-même les résultats de ses diagnostiques, et s'auto-reparamétrer par la suite. Il pourrait aussi fournir des conseils, par exemple de changer l'heure à laquelle les processus planifiés doivent être redéclenchés, ou même de mettre à jour la logique fonctionnelle interne des processus métiers.
  

Dans un future proche, les technologies de l'IA pourraient peut-être améliorer l'entreprise sur le plan humain, et rendre encore plus efficace les outils de gestion des processus métiers, cependant il est très important qu'une analyse de rentabilité soit faite, tout en s'apprêtant à suivre la vague dès qu'elle commence à s’accélérer.

Et pour résumer, l'IA aujourd'hui, est présentée comme LA solution... Il ne manque plus qu'à trouver le problème !