1re partie sur 2 : Comment les intégrations et les flux de travail permettent de gérer une entreprise, quelles sont leurs limites actuelles et comment l'IA décisionnelle contribue à leur bon fonctionnement.
Points clés à retenir
- Les flux de travail automatisés s'arrêtent aux étapes décisionnelles : les intégrations traditionnelles permettent un transfert fluide des données d'un système à l'autre jusqu'à ce qu'elles se heurtent à des décisions complexes et non structurées qui nécessitent une intervention humaine.
- L'IA de type « chat » n'est pas conçue pour l'automatisation des processus métier : les modèles de texte génératifs produisent des réponses sous forme de paragraphes variables sur lesquelles les logiciels ne peuvent pas agir directement, ce qui les rend lents et coûteux pour les transactions à haut volume.
- L'IA décisionnelle permet une automatisation de bout en bout : les modèles décisionnels génèrent des données structurées et cohérentes, ce qui permet aux flux de travail automatisés de prendre des décisions courantes plus rapidement, à moindre coût et avec une plus grande fiabilité.
La plupart des IA utilisées aujourd’hui génèrent du texte. Vous posez une question, et elles rédigent une réponse. Un nouveau type d’IA fonctionne différemment : elle prend une décision et la renvoie sous une forme exploitable par un logiciel. Approuver ou mettre en attente. Facturation ou aspect technique. Urgent ou non.
C'est là que cette différence prend tout son sens, dans un domaine que peu de gens remarquent : les intégrations et les flux de travail automatisés qui font fonctionner une entreprise en coulisses. Ces flux de travail transfèrent toute la journée des commandes, des factures et des tickets d'assistance d'un système à l'autre. Ils s'exécutent rapidement jusqu'à ce qu'ils atteignent une étape nécessitant un jugement humain. À ce moment-là, ils s'arrêtent et attendent l'intervention d'une personne.
L'IA qui prend des décisions permet aux collaborateurs de se concentrer sur les tâches courantes et de poursuivre leur travail.
Cet article explique le fonctionnement des intégrations et des workflows, leurs limites actuelles, ainsi que les changements qui interviennent lorsque l'étape de décision est automatisée. La deuxième partie présente la manière dont Boomi a mis en place ce système.
Qu'est-ce qu'une intégration ?
Lorsqu'un client passe une commande en ligne, de nombreuses opérations se déroulent en coulisses. La commande est enregistrée dans le système comptable. L'entrepôt reçoit les instructions concernant les articles à expédier. Le client reçoit un e-mail de confirmation. L'équipe commerciale voit l'achat apparaître dans ses dossiers clients. Dans la plupart des entreprises, ces opérations sont en grande partie automatisées par des logiciels, et personne ne saisit manuellement la commande.
La plupart des entreprises utilisent de nombreuses applications distinctes : une pour la comptabilité, une pour les ventes, une pour les ressources humaines, une pour le service client, et souvent des dizaines d'autres encore. Chaque application stocke ses propres données dans son propre format.
Une intégration est une connexion qui transfère automatiquement des données d'une application à une autre. Elle assure également la conversion des données au cours du processus, afin que la fiche d'un client dans un système corresponde à celle du même client dans l'autre. Sans intégration, les utilisateurs doivent copier manuellement les informations d'un système à l'autre, ce qui est fastidieux et augmente le risque d'erreurs.
Figure 1. Une seule commande, envoyée automatiquement à tous les systèmes qui en ont besoin
Qu'est-ce qu'un workflow ?
Un workflow désigne la série d'étapes nécessaires à la réalisation d'une tâche professionnelle, comme le paiement d'une facture, l'intégration d'un nouveau collaborateur ou le traitement d'un ticket d'assistance. Les intégrations permettent le transfert des données d'une étape à l'autre. L'automatisation consiste à confier l'exécution de ces étapes à un logiciel plutôt qu'à une personne.
Plus de 30 000 organisations utilisent la plateforme Boomi pour créer des intégrations et automatiser des flux de travail comme ceux-ci.
Là où l'automatisation s'arrête : l'étape de la prise de décision
De nombreux processus comprennent une étape au cours de laquelle une décision doit être prise. Cette facture correspond-elle au bon de commande ? Ce ticket d'assistance concerne-t-il la facturation ou un problème technique ? Cette demande d'accès nécessite-t-elle un contrôle de sécurité ?
Aujourd’hui, les logiciels gèrent ces étapes à l’aide de règles, telles que « si le montant dépasse 10 000 dollars, envoyer la demande pour validation ». Les règles fonctionnent bien lorsque les informations sont présentées dans des champs bien structurés et étiquetés. Elles cessent de fonctionner lorsque les informations se trouvent dans un e-mail, un PDF ou une note en texte libre, ou lorsqu’un cas se présente pour lequel personne n’a défini de règle. À ce stade, la tâche est confiée à une personne, et le flux de travail est mis en attente.
Figure 2. Un processus de traitement des factures comportant une étape de décision qui nécessite souvent l'intervention d'une personne
Un dossier en attente n'est pas un problème. Mais des milliers par jour, ça en est un. Les files d'attente s'allongent, les clients attendent, et les collaborateurs qualifiés passent leur temps à traiter des appels courants au lieu de s'attaquer aux cas complexes.
Pourquoi l'IA de type « chat » n'est pas adaptée à cette étape
La plupart des gens connaissent l'IA grâce aux assistants de chat : on pose une question et on obtient une réponse écrite. Cela fonctionne bien pour la rédaction, la synthèse et la recherche. En revanche, cela fonctionne moins bien au sein d'un flux de travail, et ce pour trois raisons.
- Un logiciel ne peut pas traiter un paragraphe. Un flux de travail nécessite une réponse précise à un endroit précis, comme « facturation », « oui » ou « risque élevé ». Une réponse écrite doit d’abord être convertie sous cette forme, et cette conversion peut échouer.
- La formulation change. Si vous posez deux fois la même question, vous pouvez obtenir deux réponses formulées différemment, ce qui rend la conversion peu fiable.
- C'est un processus lent et coûteux à grande échelle. Rédiger une réponse complète demande du temps et de la puissance de calcul. Cela ne pose pas de problème lorsqu'une seule personne pose une seule question. Mais cela finit par peser lourd lorsqu'un flux de travail doit prendre des milliers de décisions par jour.
Une IA d'un autre genre : des modèles conçus pour prendre des décisions
Un nouveau type de modèle d’IA est conçu pour la prise de décision plutôt que pour la rédaction. Il suffit de lui fournir des faits et une série de questions prédéfinies pour qu’il renvoie des réponses courtes selon un format prédéfini : une catégorie, un « oui » ou un « non », une note. Les logiciels peuvent agir directement en fonction de ces réponses. Citons par exemple Jev, développé par TypeSafe AI, que Boomi utilise dans le produit que nous décrivons dans la deuxième partie.
Figure 3. La même question, à laquelle répondent respectivement une IA qui rédige et une IA qui prend des décisions (à titre d'exemple)
Comme le modèle répond à des questions précises au lieu de rédiger des paragraphes, chaque prise de décision est plus rapide et moins coûteuse. Cela permet d'utiliser l'IA de manière pratique pour chaque transaction d'un flux de travail, et pas seulement sur un échantillon.
Pour garantir la sécurité dans un processus métier, le modèle doit également bénéficier d’un environnement de soutien. Il doit pouvoir rechercher les informations manquantes dans d’autres systèmes sans qu’on lui communique de mots de passe. Ses réponses doivent être validées par rapport au format attendu avant que toute action ne soit entreprise. Et il doit signaler ses incertitudes, afin que ces cas soient transmis à un intervenant humain.
Quels sont les changements ?
Grâce à l'intégration d'un modèle décisionnel dans le flux de travail, l'étape de décision n'a plus besoin d'attendre l'intervention d'une personne ni de dépendre d'une règle susceptible de ne pas fonctionner en cas de données incomplètes ou erronées. Le flux de travail peut lire l'e-mail ou le fichier PDF, passer l'appel de routine et poursuivre son chemin. Les collaborateurs continuent de traiter les dossiers qui nécessitent un jugement, mais ils ont moins de dossiers de routine à gérer.
Ce même principe s'applique à l'ensemble d'une entreprise :
- Service financier : Vérifiez chaque facture par rapport à son bon de commande avant de la régler.
- Informatique : Déterminer si une demande d'accès peut être approuvée ou si elle nécessite un examen de sécurité.
- Service client : transmettez chaque demande à l'équipe compétente et signalez celles qui sont urgentes.
- Ventes : déterminez quels nouveaux prospects méritent que vous les contactiez cette semaine.
- Assurance : Trier les demandes d'indemnisation reçues par type de couverture et par degré d'urgence.
Dans notre article de blog associé, nous expliquons comment Boomi a intégré cette fonctionnalité Boomi Agentstudio, comment un agent décisionnel fonctionne au sein d’une intégration, les contrôles qui l’encadrent, ainsi qu’un exemple concret tiré du service client.
Lire la deuxième partie | En savoir plus sur Boomi Agentstudio