Comment l’intelligence artificielle révolutionne fondamentalement la gestion des processus métiers

Le déploiement des capacités de découverte et d'automatisation de l'IA dans le BPM peut favoriser les progrès dans les processus front-end, l'analyse des données de processus, la cartographie des processus métier et la modélisation des processus.

La gestion des processus métier aide depuis longtemps les entreprises dans leurs efforts d'ingénierie des processus et leurs initiatives de transformation numérique. Aujourd’hui, le BPM bénéficie d’un énorme coup de pouce grâce à l’IA

Jeff Springer, consultant principal du cabinet de conseil en données et analyses DAS42, a déclaré : « La technologie de l’IA évolue rapidement, permettant le développement de processus de découverte et d’automatisation plus complexes et plus efficaces basés sur l’IA. Des solutions sont possibles. Il a ajouté que bon nombre de ces avancées sont dues à la disponibilité croissante de données provenant de nombreuses sources telles que les systèmes d'entreprise, les capteurs et les médias sociaux, conduisant par exemple au développement d'une intelligence artificielle à plus grande échelle. pour apprendre des données et identifier des modèles difficiles ou impossibles à reconnaître pour les humains

Comment l'IA change le BPM

Dans le BPM, les déploiements basés sur l'IA deviennent de plus en plus populaires. De nombreux scénarios d'application. Il peut être utilisé pour optimiser les processus front-end, analyser les données de processus, cartographier les processus métier et même utiliser les capacités de modélisation générative des processus d'IA

Processus front-end

Gryphon, le fournisseur de plateforme intelligente. pour les centres d'appels, a déclaré que le déploiement de l'intelligence artificielle dans les processus frontaux stimule les ventes, améliore la satisfaction des clients et renforce le dévouement des employés. Par exemple, dans les centres de contact, l'IA dans la gestion des processus métier enrichit les interactions avec les clients et réduit le temps d'attente des appels. , fournit des recommandations personnalisées et offre une assistance commerciale en temps réel

Process Mining

Le Process Mining est un outil clé du BPM, aidant les entreprises à identifier les opportunités d'améliorer les processus, de créer de la valeur et de réduire les coûts. le process mining est plus rapide et plus facile à utiliser », explique Chris Monkman, vice-président de la gestion des produits, de l'IA et des connaissances chez le fournisseur SaaS de processus métier Celonis. « À l'inverse, le process mining permet à l'IA (le système) d'être entraînée plus intelligente. libérer son véritable pouvoir. Mais lorsqu’il s’agit de former de grands modèles de langage (LLM) et de lutter contre les hallucinations par l’IA générative, les innovations en matière d’intelligence des processus nécessiteront des améliorations des données structurées en temps réel et des connaissances sémantiques.

Exploration de processus centrée sur l'objet

Celonis et l'Université RWTH d'Aix-la-Chapelle combinent l'intelligence artificielle et l'exploration de processus centrée sur l'objet pour mieux comprendre et contrôler les processus métier. Par exemple, à mesure que des objets réels tels que des commandes d'expédition ou des factures progressent dans un processus métier, l'IA peut continuellement mettre à jour les délais de livraison prévus, envoyer des alertes en cas de retard et même prendre des mesures pour résoudre les problèmes

pour les processus volumineux. Modèle

La société de logiciels de gestion d'entreprise SAP Signavio utilise les données étiquetées de LLM pour former ce que l'on appelle des modèles de processus étendus (LPM) afin d'analyser les données de processus avec plus de précision. SAP et des chercheurs universitaires ont publié l'ensemble de données SAP Signavio Academic Models LPM, une collection de centaines de milliers de modèles commerciaux, principalement en notation de modélisation de processus métier. Dee Houchen, responsable de l'impact sur le marché mondial chez SAP Signavio, a déclaré que LPM peut être déployé dans de nombreux cas d'utilisation, tels que les recommandations de bonnes pratiques, l'analyse des processus, la création de contenu et l'amélioration des données de processus.

Extraction et augmentation des données

Bruce Orcutt, vice-président senior du marketing produit chez ABBYY, a déclaré que le fournisseur de logiciels de reconnaissance optique de caractères ABBYY explore comment la technologie de l'intelligence artificielle peut extraire davantage de données des documents et de la correspondance des clients pour accélérer l'enregistrement. , Décisions sur les processus de financement et d’approbation. L’IA peut également être utilisée pour enrichir les informations sur les données et améliorer les résultats des processus. « Les données sont reines », a déclaré Orcutt, « mais l'IA aide à donner un sens à toutes les données et à leur donner un contexte et un sens d'une manière qui a un impact sur l'entreprise

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Développement Low-Code/No-Code

Traditionnellement, les outils low-code et no-code ont été combinés avec des outils d'analyse BPM pour aider à rationaliser les efforts de réingénierie de l'entreprise. John King, partenaire des processus métier chez Lotis Blue Consulting, a déclaré que l'IA utilise les capacités de GitHub Copilot pour permettre davantage de développement low-code/no-code. Cette fonctionnalité peut promouvoir la décentralisation du développement d'applications et promet des changements plus rapides et davantage de déploiements de type tests A/B pour répondre aux besoins des clients. Les entreprises peuvent également développer et prendre en charge des applications qui automatisent les processus métier critiques avec uniquement le support de l'infrastructure et de la plate-forme de leur service informatique. fonctionnalité. King pense que ces mêmes concepts peuvent être étendus à l'entreprise grâce à l'analyse du réseau de travail, qui peut gérer le contenu professionnel des réunions, des appels téléphoniques, des messages instantanés et des e-mails. Grâce à la puissance de l'intelligence artificielle pour identifier les modèles de comportement et de collaboration et les comparer aux attentes et aux meilleures pratiques de l'entreprise, la productivité peut être améliorée en cas de besoin

Jumeau numérique

Un jumeau numérique est un modèle de travail qui permettra aux fils numériques de se connecter aux environnements physiques du monde réel et aux processus complexes. La technologie de l’IA peut aider à transformer les données brutes capturées à partir des capteurs et des flux de travail en jumeaux numériques plus pertinents. En outre, King a souligné que l’intelligence artificielle peut également être appliquée à ces modèles pour fournir différents scénarios et analyses décisionnelles. Il pense que cela permettra d'économiser du temps et de l'argent et permettra aux entreprises de modéliser des événements rares ou attendus avant qu'ils ne se produisent, comprenant ainsi l'impact des événements dans un environnement sûr mais objectif et développant des mesures d'urgence

Cartographie des processus métier

Selon Grâce à Springer de DAS42, des modèles d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique sont déjà appliqués pour cartographier automatiquement les processus métier et identifier les opportunités d'amélioration et d'automatisation. Il a noté qu'une entreprise manufacturière avait réussi à augmenter sa production de 10 % en surveillant ses lignes de production en temps réel, en identifiant les goulots d'étranglement potentiels et d'autres problèmes, et en proposant des actions correctives aux opérateurs. l'analyse est effectuée manuellement par des experts en processus. Stephen Ross, responsable du développement commercial pour les Amériques au sein de la société de conseil en cybersécurité S-RM, a déclaré que l'IA dans le BPM peut accélérer les résultats d'analyse des processus métier pour les tâches impliquant la modélisation, la collaboration, l'exploration de processus, ainsi que la gestion des risques et la conformité.

Chatbots, assistants virtuels et PNL

Bien que les chatbots et les assistants virtuels existent depuis près de 60 ans, leur valeur commerciale n'a été réalisée qu'au cours de la dernière décennie. Alimenté par l'IA générative, le traitement du langage naturel (NLP) ouvre de nouvelles opportunités commerciales pour les chatbots et les assistants virtuels qui peuvent être intégrés aux systèmes BPM pour traiter les requêtes, guider les employés tout au long des processus et améliorer les interactions avec les clients. La PNL est également efficace pour analyser les sources de données non structurées, telles que les commentaires des clients et les publications sur les réseaux sociaux, afin d'en extraire des informations précieuses.

Avantages de l'IA dans le BPM

Prenant Steele de Gryphon comme exemple, il a souligné que l'application de l'intelligence artificielle dans le BPM peut découvrir des opportunités d'optimisation des processus, d'amélioration de l'efficacité, de réduction des coûts et de création de valeur, ainsi que suit :

Identifie et automatise les tâches répétitives, libérant ainsi les agents d'appel pour qu'ils se concentrent sur des tâches plus complexes et augmentant la satisfaction des clients. Acheminez les clients vers le bon agent ou le bon service pour réduire les temps d'attente des appels et garantir que les clients reçoivent le meilleur service.

Fournissez une assistance en temps réel aux agents pour résoudre les problèmes de service client plus rapidement et plus efficacement.

Analysez les données pour identifier le sentiment, les tendances et les modèles des clients afin d'améliorer l'expérience client.

Les défis de l'intelligence artificielle dans la gestion des processus métiers

Les avantages du déploiement de l'IA dans les applications BPM s'accompagnent de défis, de risques et de problèmes éthiques, notamment les suivants :

• Manque d'aperçu général. Il n’existe actuellement aucun consensus sur la manière dont l’IA générative peut contribuer au BPM de manière plus large.
• Faiblesses de l'intelligence artificielle générative. Les préoccupations concernant l'exactitude, les biais, la reproductibilité, la confidentialité des données et les hallucinations du LLM doivent être résolues par l'homogénéité des fournisseurs.
• Qualité des données. Les données utilisées pour former et faire fonctionner les systèmes d’IA doivent être propres, précises et complètes.
• Nouveaux risques liés aux données. Il faut examiner de plus près l’IA cloisonnée au sein des organisations et comprendre où se trouvent les données organisationnelles, ce qui en est fait et comment elles sont utilisées.
• Manque de travailleurs qualifiés. L’intelligence artificielle et le BPM nécessitent des compétences et des connaissances spécialisées, ce qui nécessitera des investissements supplémentaires dans la formation professionnelle ou l’embauche d’employés possédant les compétences nécessaires.
• Peur du remplacement des emplois. De nombreuses organisations souhaitent que les technologies d’IA générative et d’automatisation fonctionnent en tandem. Elles doivent donc garder leurs employés informés et au centre de la transformation.
• Questions éthiques. La transparence, la responsabilité et l'utilisation responsable, ainsi que les biais et illusions potentiels, ne sont que quelques-unes des considérations éthiques lors de l'application de l'IA au BPM.

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