Sans perspective d'entreprise, l'IA " deep learning " a une mémoire de poisson rouge

Il existe pléthore de start-ups dont les propositions basées sur l'IA reposent sur la reconnaissance de forme qui, même si elle est excellente, ne constitue souvent que la partie visible de l'iceberg.

Loin d’être des outils d’automatisation des processus robotiques inintelligents, les outils de ces licornes ont recours à l’IA pour reconnaître et donner un sens aux documents et à leur contenu. Grâce à la reconnaissance d’images et de textes, ils peuvent déduire que des PDF ou des documents papier entrants sont, par exemple, des factures, et faire ainsi une estimation expérimentée (basée sur un algorithme ou un score) des différentes parties du contenu qui constituent le nom de la société, l’identifiant fiscal, ou encore la valeur à payer. Ils peuvent ensuite traiter partiellement ces informations de manière semi-structurée (en alimentant une base de données, en cochant une case ou en déclenchant l’étape suivante d’un workflow), ce qui soulage notamment les équipes surchargées.

Cependant, même si la reconnaissance de forme est excellente, elle ne constitue que la partie visible de l’iceberg. La véritable transformation n’intervient que lorsqu’elle peut être intégrée à l’image globale de l’entreprise, ce qui permet de prendre des décisions fiables et de rationaliser les traitements prolongés. Sans cette intégration et sans une contextualisation plus large, même la solution la plus intelligente d’automatisation des commandes ou des factures (ou quel que soit le cas d'utilisation immédiat) verra son potentiel limité.

Chaque fois que le système rencontrera un nouveau document, il recommencera tout le processus depuis le début, tel un poisson rouge sans mémoire.

L’IA sans contexte d’entreprise : des découvertes à usage unique et des informations non-exploitables

Dans ce premier cas de figure, si l’outil d’automatisation doté de l’IA est extrêmement « intelligent », il n’accumule pas d’informations exploitables et réutilisables sur l’entreprise ni sur ses antécédents en tant que fournisseur – ou inversement, sur ses habitudes d’achats en tant que client, ni sur son historique de paiement, ni sur son degré de satisfaction. Il ne permet de disposer d’une vision à 360 degrés du client. En outre, à moins que l’installation n’alimente directement les systèmes ERP et financiers, la dernière commande ou le dernier paiement de l’entreprise en question ne sera pas accepté plus rapidement, car son compte n'a pas été reconnu par le système et même sa transaction ne peut pas être identifiée comme étant « non frauduleuse ».

La capacité d’intelligence de l’IA n’établit aucun lien, par exemple, entre les commandes et l’historique client ou entre les factures et les bons de commande. Les profits potentiellement engendrés qui apparaissent sous la forme d’une expérience améliorée pour l’entreprise ne sont donc pas aussi « transformateurs » qu'ils pourraient l'être.

La prochaine étape essentielle pour l’IA en entreprise consiste donc à associer l’IA et les meilleures pratiques en matière de gestion avancée des documents à la connaissance institutionnelle synthétisée, à laquelle elle contribue. Ainsi, à travers une plateforme entière et de multiples applications, la banque de connaissances de l’entreprise améliorée par l’IA est enrichie par chaque document qui la parcourt. Ainsi mémorisé, chacun de ces documents contribue à renforcer l’apprentissage de l’entreprise, et, par conséquent, optimiser sa vision d'ensemble.

Transformer les patterns en interventions stratégiques

Grâce à cette puissante imbrication de la reconnaissance des patterns et de l’IA contextuelle, les possibilités de transformation des processus métier sont démultipliées. Désormais, une fois qu'un document entrant a été identifié, la plateforme de services de contenu dotée de l’IA sait non seulement ce qu'il est et ce que signifient les informations qui le composent, mais aussi ce qu'il faut en faire par la suite, à savoir, quels systèmes doivent être mis à jour et quelles actions peuvent être déclenchées en toute confiance.

Si le document est une facture envoyée par un fournisseur reconnu par le système, et que le montant correspond au bon de commande ou à ce qui était prévu, il se peut que des processus prolongés (les approbations séquentielles) soient, par exemple, désormais contournés ce qui permet de payer plus rapidement un fournisseur fiable.

À mesure que les commandes s’accumulent pour un client récemment ajouté, des remises et autres motivations peuvent être évoquées pour récompenser la fidélité des clients ou, le cas échéant, pour compenser une mauvaise expérience récente. Dans le cas d’un scénario axé sur les ressources humaines ou sur les salariés, il peut s’agir de dresser un tableau, à partir de congés maladie, de réservations de vacances, de l’accès aux dossiers ou des demandes de rendez-vous par des salariés inquiets, anxieux ou mécontents. Cela permet ainsi aux responsables hiérarchiques d’intervenir en temps utile en procédant à un examen, en révisant le plan de formation, en augmentant le salaire ou en accordant une promotion afin d’éviter que des talents précieux ne quittent l’entreprise.

Là où les applications avec une « visibilité à 360 ° » échouent

Malgré les promesses d’intelligence holistique tant recherchée par la myriade d’applications CRM/SCM/ERP/HCM à 360°, l’efficacité de ces systèmes repose sur les informations que les équipes leur fournissent de manière proactive. Le simple fait d’utiliser ces systèmes ne garantit donc pas qu’une équipe commerciale saura quand elle perd son temps (parce que tel ou tel client est un mauvais payeur), ou qu’un contrat connexe est en cours avec l’équipe juridique, ou encore, que le personnel de cette entreprise a des demandes en suspens auprès du service d'assistance.

En ajoutant une gestion avancée du contenu et de la réception des documents, basée sur l’IA, une capacité qui dépasse le cadre d’une seule application ou d’un seul service, cette vue d’ensemble sera automatiquement enrichie en permanence, ce qui permettra de prendre de meilleures décisions et de favoriser des interventions plus rapides.

Pérenniser l’IA : attention à l’IA à usage unique 

Il existe une autre raison importante pour laquelle le potentiel de l’IA devrait être dissocié des applications à usage unique : la pérennisation. Une application logicielle commercialisée « avec de l’IA intégrée » est, par définition, déjà dépassée. La technologie évolue si rapidement que toute capacité intégrée aujourd’hui aura une durée de vie très limitée.

Lorsqu’une application logicielle est dotée de la fonction « IA intégrée », cela signifie que ces entreprises ont misé sur un framework d’IA spécifique. Il peut s’agir de Google TensorFlow, de Microsoft Azure Cognitive Services, d’un framework basé sur Python, ou de capacités spécifiques pour la reconnaissance de forme ou pour le traitement du langage naturel (BERT, ERNIE, etc.). Étant donné la rapidité avec laquelle les choses changent et à quel point les technologies de pointe peuvent être perturbées, il est donc risqué de se lancer dans un seul framework d’IA.

Plutôt que de s’en tenir à un seul ensemble de capacités, les entreprises devraient plutôt opter pour une architecture de contenu « ouverte », capable de prendre en charge n’importe quelle combinaison d’options d’IA actuelles et futures sur une base « composable », à mesure que les besoins changent et que la technologie continue d’évoluer.

Repousser les limites de l’IA

À mesure que les entreprises dépassent leurs ambitions en matière d’IA, à savoir l’automatisation superficielle basée sur la RPA (qui met l’accent sur la capture d'écran/le copier-coller du contenu plutôt que sur la compréhension et la modélisation de sa sémantique), il est important qu’elles se focalisent surtout sur l’intégration et la contextualisation interentreprises. C'est ce qui leur permettra d’exploiter pleinement le potentiel de l’IA et du machine learning, et d’offrir cette « vision unique » et insaisissable des clients, des fournisseurs, des employés, des produits ou tout autre objectif stratégique.

Toute sorte d’évolution, que ce soit dans l’économie mondiale, dans la réinvention du lieu de travail et dans le monde de la technologie, est une occasion parfaite pour que l’IA puisse jouer un rôle plus important et plus profondément intégré dans une entreprise et dans ses processus, en augmentant et en accélérant le travail quotidien essentiel que les équipes « humaines » s’efforcent de maîtriser.

C’est dans ce contexte que l’utilisation de l’IA composable, intégrée et contextuelle, entraînera les prochaines vagues d’automatisation des processus, plus ambitieuses et aux possibilités infinies.