Tribune : l'automatisation de processus cognitifs comme source de croissance ?

Technologie : L’informatique cognitive, comme son nom l’indique, utilise les connaissances existantes et l’expérience pour apprendre, comme le ferait un être humain. Dans le e-commerce, elle est un levier pour doper la croissance.

Tout d’abord, qu’est-ce que l’automatisation de processus cognitif (CPA ou Cognitive Process Automation) ? L’informatique cognitive, comme son nom l’indique, utilise les connaissances existantes et l’expérience pour apprendre, comme le ferait un être humain. En effet, nous nous appuyons sur nos observations, notre mémoire et nos capacités d’évaluation, de jugement et de raisonnement pour façonner de nouvelles connaissances. Dans le cas de la CPA, les systèmes informatiques font de même. Ils tentent d’imiter la façon dont le cerveau humain traite les informations et effectue des tâches, apprenant ainsi constamment durant ce processus.

 

Leur nourriture se compose de données. L’apprentissage automatique (ou machine learning), le traitement du langage naturel (NLP ou Natural Language Processing), l’ontologie sémantique, la reconnaissance de modèles et les réseaux neuronaux font partie de leur ADN. Les modèles informatiques internes qu’ils créent à partir de ce qu’ils ont appris font office de cerveau pour ces systèmes. Les modèles se basent sur l’expertise provenant de divers domaines, tels que l’intelligence artificielle, la linguistique et la base des connaissances spécifiques du secteur.

La CPA travaille en continu et participe précisément aux processus métier et informatiques, ingurgitant des montagnes de données en vue d’anticiper des problèmes et d’élaborer des solutions. Les systèmes de CPA coexistent avec les humains et permettent d’atteindre des niveaux de productivité élevés, de produire une expérience améliorée, d’accélérer la prise de décision et de garantir des résultats grâce à des systèmes autonomes.

 Nous utilisons notre intuition pour acquérir de nouvelles connaissances, aboutir à des décisions et mener à bien des actions, et tout cela, les systèmes cognitifs peuvent le valider et nous alerter en cas de risque d’erreur.

La CPA est en cours de déploiement dans divers secteurs, où elle a la possibilité de collaborer étroitement avec des experts humains. Dans le domaine médical, elle peut aider les médecins à réduire les erreurs de diagnostic. Concernant les processus informatiques, qui présentent des volumes de transaction importants (par exemple un helpdesk informatique d’entreprise), elle permet de diminuer les interventions humaines, d’élever les taux de résolution au premier appel et de réduire considérablement le temps de résolution. Netflix s’en sert pour identifier les films plébiscités par ses utilisateurs et permettre à ses commerciaux de se concentrer davantage sur la prestation de services.

De même, le secteur de la distribution s’appuie sur ses supports vidéo pour analyser le comportement de ses clients et veiller à ce que ses équipes marketing envoient des offres adaptées en temps réel. eBay s’est doté d’un service de traduction pour qu’un utilisateur effectuant une recherche en russe puissent visualiser des annonces en anglais. Chez Dominos pizza, vous avez la possibilité de vous adresser à Dom (qui vit dans leur application mobile) pour commander une pizza tandis que l’employé chargé de prendre les commandes reçoit une commande précise à 100 %. Comme le montrent tous ces exemples, la CPA sert surtout à aider les humains et apporte des améliorations en termes de vitesse, de coût, de qualité, de sécurité, de commodité et d’efficacité.

Les entreprises savent qu’elles peuvent poursuivre leur croissance de la manière traditionnelle : en injectant plus d’argent, en investissant dans les infrastructures et les compétences. Mais le monde a changé. « Plus » ne signifie pas nécessairement « mieux ». De nos jours, les entreprises veulent une amélioration exponentielle de leur satisfaction client, de la fidélisation de leur clientèle, du « time-to-market », de la taille de leur marché, de leurs ventes, de leur productivité et de leur efficacité sans pour autant accuser une hausse proportionnelle de leurs intrants.

Trois étapes 

Envisager une croissance multipliée par 3 n’est pas si compliqué. Avec la CPA, il suffit de suivre les trois étapes logiques du modèle AAA+ : ASSIST (assistance cognitive), ACCELERATE (accélération) et AUTONOMOUS (autonomie). Voyons ces étapes dans le détail.

 

  • ASSIST – des données à l’intelligence : lors de cette première étape d’implémentation, les systèmes cognitifs peuvent aider les entreprises à offrir des expériences améliorées et à accroître leur productivité, assortie d’une rentabilité élevée.

 

Exemple : Supposons que vous soyez responsable d’assurer la mise à disposition d’applications SAP au sein de votre entreprise. Pour cela, vous possédez une base de connaissances bien définie et une classification par catégorie / type / élément (CTI ou Category/Type/Item) attribuée à différents modules SAP, qui vous permettent d’adresser les tickets d’incidents au groupe de résolveurs approprié. Imaginez maintenant un système cognitif, qui crée un robot capable d’apprendre en corrélant les incidents, les services concernés et les tickets d’incident aux groupes de résolveurs. À partir de là, le système accélère le processus en transmettant automatiquement les tickets vers le groupe de résolveurs adéquat, accompagnés de recommandations intelligentes en vue de leur résolution.

 

  • ACCELERATE – de l’apprentissage par l’expérience à la rapidité : Il s’agit de la phase intermédiaire, où les systèmes cognitifs peuvent avoir un impact sur la vitesse et la précision des processus grâce à l’assistance à la prise de décision. Lors de cette phase de maturité, on observe une hyper accélération des processus, ainsi qu’une certaine flexibilité et un certain niveau de cohérence.

 

Grâce à l’informatique cognitive, qui imite le comportement humain en vue d’accélérer la prise de décision, ceci peut être étendu à toute l’entreprise. Elle permet également d’accélérer les processus, d’éliminer ce qui n’apporte pas de valeur ajoutée et d’éviter la variabilité des processus, tout en réduisant significativement leur durée.

Exemple : Dans le cadre des processus KYC (Know Your Customer) électroniques, un système cognitif peut s’appuyer sur des robots pour collecter des informations. Ces données sont ensuite transmises aux robots d’investigation pour analyse, qui communiquent les renseignements qu’ils ont recueillis aux robots d’orchestration. Ces derniers prennent alors les choses en main pour comprendre le processus eKYC et créer une base de connaissances regroupant les meilleures pratiques. Les robots d’orchestration se transforment ainsi en assistants eKYC intelligents.

Vous l’aurez compris, ces systèmes cognitifs se chargent systématiquement de tâches liées à la création et à la vérification. À mesure que ces systèmes sensibilisés au contexte font de nouvelles observations basées sur les données et que celles-ci ne correspondent pas aux modèles existants, ils modifient les processus métier dans la foulée ou bien les portent immédiatement à l’attention des experts du domaine, qui créent ainsi de nouveaux modèles, règles et algorithmes.

  • AUTONOMOUS – de la rapidité à la flexibilité et à la réactivité : Cette étape correspond au plus haut stade de maturité : les systèmes cognitifs peuvent poser des diagnostics et s’adapter dans la foulée pour gérer des données plus complexes. Ils peuvent modifier l’expérience client, en se basant sur l’environnement, l’historique d’utilisation, les préférences, les capacités et la localisation du client. Exemple : Imaginez une plateforme multicanal de réservation de billets d’avion présente sur Internet, mobile, chat, téléphone, serveur vocal interactif, en kiosque et par e-mail. Le système en ligne peut-il rapidement évaluer le type de difficulté que rencontre un client en effectuant sa transaction ? 

Le système peut-il apprendre des interactions passées du client et prendre une décision débouchant sur une issue commerciale positive ? Un système cognitif « s’aperçoit » qu’un client en ligne a des difficultés à achever sa transaction et la transmet à un agent, qui l’appelle immédiatement et le guide tout au long du processus de réservation en ligne, lui venant ainsi en aide. Au bout d’un certain temps, le système aura appris et se sera adapté ; il sera alors en mesure d’orienter les clients vers le canal le moins coûteux et présentant la plus grande probabilité d’issue positive.

Cet apprentissage s’appuie sur les transactions enregistrées, qui sont ensuite associées à une grande base de données clients, qu’il utilisera comme renseignements pour faire des prévisions et de la prévention. Il permet ainsi de prévenir les défaillances et apporte des résultats optimaux en s’appuyant sur la résolution planifiée, intelligente et automatique.

Pour la plupart des entreprises, la démarche AAA+ devrait prendre environ 18 mois. Il faut compter un an pour les deux premières étapes et atteindre un haut niveau de fiabilité et de précision, puis 6 mois pour la dernière étape. Les systèmes apprennent et improvisent à mesure qu’ils absorbent de nouvelles données, si utilisés en continu. L’utilisation de nouveaux types de données peut conduire à de très hauts niveaux de productivité et d’expérience en un an de déploiements en production.

Cette démarche est à la portée de la plupart des entreprises. Et, peut-être l’ont-elles perçu, car elles ont sérieusement commencé à identifier les opérations pour lesquelles elles pourraient immédiatement profiter de la CPA.

Tribune rédigée par  K.R. Sanjiv, Chief Technology Officer et Ramprasad K R, Chief Technologist for Artificial Intelligence chez Wipro

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Source : L’article << Tribune : l'automatisation de processus cognitifs comme source de croissance ? >> est extrait de ZDNet

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By | 2017-04-07T18:58:59+00:00 avril 7th, 2017|Actualité|0 Comments

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