La RPA et l’IA sont deux applications informatiques passionnantes et innovantes à la pointe de la révolution de la transformation numérique. Ces deux technologies remodèlent le monde du travail en augmentant le nombre d’employés et en ouvrant une nouvelle ère de productivité. Toutefois, si la RPA et l’IA présentent de nombreuses similitudes et des points de convergence, il s’agit d’outils distincts ayant leurs propres forces et faiblesses.
Cet article explore la différence entre l’automatisation et l’intelligence artificielle et montre où elles sont utilisées, comment elles fonctionnent et comment elles s’associent pour aider les entreprises modernes à évoluer vers un avenir automatisé.
Définitions de l’APR et de l’IA
Avant d’aborder les applications et les cas d’utilisation respectifs de la
l’automatisation robotique des processus (RPA)
et de l’intelligence artificielle (IA), il convient de définir ces deux concepts.
1. Qu’est-ce que l’APR ?
L’automatisation des processus robotiques (RPA) est un ensemble de technologies qui permettent d’automatiser des processus d’entreprise prévisibles et basés sur des règles.
Les flux de travail des entreprises se composent de nombreuses tâches. Certaines de ces tâches nécessitent une prise de décision et un jugement de la part de l’homme. Toutefois, nombre d’entre elles sont reproductibles et prévisibles. C’est cette deuxième catégorie que la RPA permet d’automatiser.
La plupart des logiciels que nous aimons et utilisons aujourd’hui sont basés sur des règles. Les ordinateurs sont excellents pour exécuter des ordres bien définis avec rapidité et précision. Tant que nous leur donnons les bonnes instructions, ils peuvent traiter l’information et exécuter des tâches sans relâche.
Il en va de même pour la RPA. Cependant, là où il excelle et aide les entreprises, c’est en étendant ces mêmes fonctions à différentes applications, systèmes et bases de données. En bref, la RPA interagit avec diverses applications de la même manière qu’un être humain. Il peut imiter les clics, les frappes de clavier et les mouvements de souris qui se produisent lors des interactions entre l’homme et l’ordinateur et mémoriser ces actions sous forme d’une série d’étapes qui sont déployées lorsqu’un déclencheur ou une certaine condition est remplie.
Exemples de technologie RPA
- Intégration de l’API
- Scénarios multiplateformes
- Scripting inter-applications
- Robots numériques ou « bots »
- Outils d’enregistrement de l’interface graphique
- Interfaces sans code
2. Qu’est-ce que l’IA ?
L’intelligence artificielle (IA) est un ensemble de technologies qui imitent la cognition humaine. Parmi ces tâches mentales figurent l’apprentissage, le raisonnement, l’autocorrection, la reconnaissance d’objets, la prise de décision et les prédictions. Cette branche de l’informatique existe depuis les années 1950, mais elle a fait de grands progrès au cours des dix à quinze dernières années.
L’IA est utilisée partout. Si l’IA générative, les voitures sans conducteur et les assistants virtuels comme Siri et Alexa font les gros titres, elle alimente également des applications plus prosaïques mais pratiques comme le texte prédictif, la cybersécurité, la protection contre la fraude, les moteurs de recherche, le marketing et les recommandations personnalisées, et l’analyse de données.
L’IA dont nous disposons aujourd’hui est typiquement appelée « Narrow AI ». En bref, il imite l’intelligence humaine dans des domaines précis, par exemple AlphaGo de Deepmind ou divers logiciels de reconnaissance vocale. Toutefois, à l’avenir, l’IA devrait passer de la spécialisation à une intelligence plus générale capable de gérer un plus large éventail de tâches.
Exemples de technologies d’IA
- Traitement du langage naturel
- Apprentissage automatique
- Apprentissage en profondeur
- Technologie de vision par ordinateur
- Analyse prédictive
- IA générative
3. RPA vs IA vs ML
Il existe une grande confusion entre ces technologies, certaines personnes s’interrogeant sur la relation entre l’automatisation des processus robotiques et l’apprentissage automatique.
Par souci de clarté, l’apprentissage automatique est un type d’intelligence artificielle. Cette technologie utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour trouver des modèles dans de grands ensembles de données. À partir de là, il peut fournir des informations précieuses ou faire des prévisions. Les principales différences entre l’automatisation des processus robotiques et l’apprentissage automatique sont que l’APR est explicitement guidée, tandis que l’apprentissage automatique est laissé libre de découvrir ses propres méthodes de traitement des données.
L’apprentissage automatique des processus robotiques est possible lorsque les outils d’APR sont complétés par l’IA. Par conséquent, lorsqu’elles sont utilisées ensemble, la RPA et l’apprentissage automatique constituent l’un des horizons les plus passionnants de l’espace d’automatisation.
Applications de l’IA et de la RPA
À première vue, la RPA et l’IA présentent de nombreuses similitudes dans la manière dont la technologie est appliquée dans les environnements professionnels. Ces deux outils ont pour but d’étendre et d’augmenter les capacités des travailleurs humains et de permettre aux entreprises d’accroître leur productivité, leur précision et leur efficacité.
1. Applications de l’IA
L’IA est utilisée dans un grand nombre d’industries de plusieurs manières remarquables, notamment :
- Analyse prédictive
- Véhicules autonomes
- Logiciel de reconnaissance faciale
- Cybersécurité
- Personnalisation
- Automatisation du marketing
- Conception de médicaments
- Détection de la fraude
- Chatbots pour le service à la clientèle
2. Applications de la RPA
L’APR
a été largement adoptée par les entreprises parce qu’elle peut effectuer une variété de tâches, telles que :
- Embarquement des clients et des employés
- Génération de rapports
- Saisie et migration des données
- Tests automatisés de logiciels
- Contrôles de l’emploi ou de la solvabilité
- Systèmes de suivi des candidats
- Automatisation de KYC
Ces applications de l’IA et de la RPA ne sont que la partie émergée de l’iceberg. Ces deux technologies ont été adoptées par les entreprises pour automatiser des quantités infinies de tâches afin d’améliorer l’efficacité et la précision.
IA et RPA : Différences et similitudes
La RPA et l’IA se recoupent souvent, mais il existe des différences essentielles qu’il convient de connaître.
Quelle est la différence entre l’IA et la RPA ?
1. Le développement
L’une des meilleures façons d’envisager l’IA et la RPA est de considérer les différents processus de développement qui sous-tendent chaque logiciel.
La RPA est axée sur les processus. Les développeurs définissent les tâches qu’ils souhaitent automatiser et transforment les étapes en un script informatique qui exécute les tâches.
L’IA est axée sur les données. Il utilise l’apprentissage automatique pour trouver des modèles dans de grands ensembles de données, qui sont entraînés à produire des résultats. Une fois que ces algorithmes fonctionnent bien, ils peuvent recevoir de nouvelles entrées et traiter de nouvelles données pour répondre à des questions, faire des prédictions ou déclencher des actions.
2. Réflexion et action
Une façon d’exprimer la différence entre l’intelligence artificielle et l’automatisation est de comparer la réflexion à l’action.
La RPA s’acquitte de ses tâches comme un fidèle cheval de trait. Il n’a pas besoin de penser, il a juste besoin d’agir.
En revanche, l’IA utilise des processus cognitifs similaires à la pensée humaine. Il peut lire des courriels et d’autres formes de données non structurées pour en extraire le sens ou trouver des modèles dans les données afin d’en tirer des informations ou même des prédictions. De plus, grâce à l’apprentissage automatique, les outils d’IA peuvent constamment absorber de nouvelles informations, apprendre des scénarios et s’améliorer au fil du temps.
3. Barrière à l’entrée
La RPA a été largement adoptée parce qu’elle est rentable, rapide à mettre en œuvre et que sa courbe d’apprentissage est peu prononcée.
L’IA, en revanche, est très technique, difficile à former et coûteuse, en grande partie parce qu’elle s’appuie sur d’énormes ensembles de données.
4. Application dans les environnements de travail
La RPA a plusieurs cas d’utilisation, tels que la saisie de données, l’exploration de sites web et le traitement de factures. Cependant, il convient mieux aux tâches prévisibles avec des étapes bien définies.
D’autre part, l’IA peut accomplir un plus grand nombre de tâches, telles que le traitement de données complexes, la prise de décision intelligente et même la création de contenu.
Quelles sont les similitudes entre l’IA et la RPA ?
1. Automate
La RPA et l’IA automatisent toutes deux des tâches traditionnellement effectuées par des opérateurs humains. Bien qu’ils utilisent des technologies différentes et s’acquittent de leurs tâches à leur manière, ils réduisent tous deux la charge qui pèse sur les travailleurs humains.
En résumé, les deux outils sont capables à la fois de remplacer le travail humain et d’augmenter le nombre de travailleurs humains en mécanisant les tâches informatiques.
2. Intégration
La RPA et l’IA peuvent s’intégrer aux systèmes d’entreprise existants pour étendre leurs capacités, rendre les entreprises plus efficaces et même prolonger la durée de vie des systèmes existants.
3. Réduction des erreurs
L’IA et la RPA sont toutes deux des acteurs importants dans la lutte contre l’erreur humaine. En mécanisant les processus commerciaux, les entreprises peuvent réduire les coûts monétaires et de réputation qui résultent d’erreurs évitables,
IA et RPA : Forces et faiblesses
Aucun outil n’est parfait. Si vous voulez profiter des avantages de l’automatisation, vous devez comprendre les forces et les faiblesses de la RPA et de l’IA.
1. Forces et faiblesses de l’IA
Examinons quelques-uns des avantages et des inconvénients de l’IA pour l’automatisation.
Points forts de l’IA
- Peut apprendre sur le tas
- Offre une plus grande flexibilité que la RPA
- Peut traiter des données non structurées
Faiblesses de l’IA
- Coûts de développement
- La mise en œuvre est très technique
- Nécessite de vastes ensembles de données pour l’entraînement
2. Forces et faiblesses de l’APR
Examinons quelques-uns des avantages et des inconvénients de la RPA pour l’automatisation.
Points forts de l’APR
- Automatisation précise des tâches à fort volume
- Rentabilité
- Rapide et facile à mettre en œuvre
Faiblesses de l’APR
- Il peut être difficile de l’adapter
- Impossible de traiter des données non structurées
- Convient uniquement pour les tâches étroites
Études de cas sur la RPA et l’IA
La manière la plus simple de comprendre l’impact et les possibilités d’une technologie est sans doute de s’appuyer sur des études de cas. Nous présentons ici des études de cas pour la RPA et l’IA afin de vous montrer comment elles peuvent aider votre entreprise.
1. Étude de cas sur l’APR
Une des 30 premières banques américaines, dont les actifs s’élèvent à plus de 150 milliards de dollars, consacrait beaucoup d’heures de travail aux processus hypothécaires, notamment à la saisie des données, au traitement des documents, à la vérification des données, et bien d’autres choses encore. Outre l’effort manuel, ces flux de travail étaient également sujets à l’erreur humaine. La banque a collaboré avec Ernst & Young pour trouver une solution permettant d’améliorer la productivité.
Ils ont fait appel à une solution RPA qui pouvait s’intégrer de manière transparente dans leur infrastructure informatique existante pour traiter les tâches manuelles liées aux prêts hypothécaires. Les résultats ont été stupéfiants : augmentation de l’efficacité de 2 à 3 fois, économies d’un million de dollars et élimination totale des erreurs.
2. Étude de cas sur l’intelligence artificielle RPA
Expion Health est une solution de gestion des coûts de santé basée à Gaithersburg, dans le Maryland. Ils aident leurs clients du secteur de l’assurance médicale en leur fournissant des informations sur la gestion des sinistres dans un secteur réputé pour la variabilité de ses tarifs et les prix exorbitants qu’il pratique. Leurs flux de travail étaient manuels, les assureurs envoyant les demandes d’indemnisation à la fois sous forme électronique et sur papier. Le traitement des demandes de cette manière a limité leur équipe à environ 75 demandes par jour.
La réduction du temps de traitement des demandes était un enjeu. Cependant, les données n’étant pas structurées, une solution RPA classique n’aurait pas fonctionné. Ils avaient besoin d’une solution enrichie par l’IA, en particulier la reconnaissance optique de caractères et le traitement du langage naturel.
En mettant en œuvre un logiciel RPA + AI, ils ont converti les demandes de remboursement papier en PDF, en extrayant les données pertinentes avant d’envoyer les informations de tarification à leur système interne. La solution a permis d’augmenter de 600 % le nombre de demandes traitées chaque jour.
Comment choisir entre RPA et IA ?
Le choix entre la RPA et l’IA n’est pas tant une bataille entre les deux types de technologie qu’une question de processus à automatiser. La RPA est le meilleur choix lorsque vous avez des flux de travail standardisés, tandis que l’IA est préférable pour les scénarios où les choses sont un peu plus floues.
Il est donc préférable de se poser la question suivante : « Quelles sont les situations qui se prêtent le mieux à la RPA et quelles sont celles qui se prêtent le mieux à l’IA ? ».
La meilleure approche consiste à réfléchir au processus de travail existant que vous souhaitez automatiser. Visualisez-le ou dessinez-le, en décomposant le processus en étapes. Prenons quelques exemples pour illustrer notre propos.
Scénario 1
Vous êtes comptable dans une entreprise de construction très active. L’une des tâches les plus fastidieuses de votre journée consiste à enregistrer les dépenses et à veiller à ce que les entrepreneurs soient remboursés pour les articles achetés pour réaliser les travaux. Les employés doivent télécharger leurs dépenses sur un portail web, où vous les enregistrez et mettez à jour la paie pour refléter ces chiffres.
Utiliser l’APR
Les étapes sont prévisibles et les données sont structurées. Les étapes pourraient ressembler à ceci.
- Lorsque les entrepreneurs téléchargent une note de frais, cela déclenche le bot
- Le robot ouvre la feuille de calcul des dépenses et récupère les données.
- Le bot enregistre le montant et l’objet et le facture sur le compte concerné.
- Le robot ouvre également le logiciel de paie et crédite le montant sur le compte de l’entrepreneur.
Scénario 2
Là encore, vous êtes comptable dans une entreprise de construction très active. Vous avez plusieurs comptes auprès de différents fournisseurs de matériaux de construction. À la fin du mois, ils vous envoient des factures par courrier électronique. Cependant, chaque entreprise a ses propres modèles de factures, ce qui signifie que les données ne sont pas structurées.
Utiliser l’IA
L’IA est un terme générique qui recouvre différentes technologies, dont deux sont la reconnaissance optique de caractères et le traitement du langage naturel. Grâce à ces technologies, vous pouvez lire et comprendre les factures qui apparaissent dans votre courrier électronique et les transformer en données structurées. Une fois que votre IA a analysé les informations dans une feuille de calcul structurée, vous pouvez utiliser la RPA pour accomplir la tâche et enregistrer ou même traiter les factures.
Quand utiliser la RPA et quand utiliser l’IA pour l’automatisation des processus ?
Voici une liste de contrôle rapide pour vous aider à comprendre quels sont les processus qui conviennent le mieux à la RPA et ceux qui conviennent le mieux à l’IA.
Utiliser la RPA :
- Lorsque les tâches sont nombreuses, prévisibles et fondées sur des règles
- Lorsque les données saisies sont des données structurées
- Lorsque les résultats du processus peuvent être déterminés au début du processus
Utiliser l’IA :
- Lorsque les processus sont très variables et requièrent une certaine forme de cognition, comme dans le cas d’une prise de décision complexe.
- Lorsque les données saisies sont des données non structurées
- Lorsqu’il est impossible de prévoir le résultat du flux de travail au début du processus
L’IA remplacera-t-elle l’APR ?
Les médias et certains analystes persistent à affirmer que l’IA est une force irrésistible qui va tout remplacer, y compris les travailleurs humains. Qu’est-ce que cela signifie pour la RPA ? L’IA la remplacera-t-elle aussi ?
Toute prédiction selon laquelle l’IA remplacera la RPA repose sur des malentendus concernant les technologies respectives. Comme nous l’avons précisé dans cet article, bien que les deux technologies présentent de nombreux points communs, il est erroné de les considérer comme des outils concurrents.
Une partie de la confusion vient peut-être du fait que l’IA peut compléter la RPA. Toutefois, il ne s’agit pas de le remplacer. Dans le même ordre d’idées, les processus d’APR peuvent être rationalisés par l’IA, mais la sous-structure reste l’APR.
Ainsi, si l’IA peut remplacer de nombreuses tâches humaines, y compris des tâches généralement effectuées par des robots RPA, il est plus probable que ces technologies travaillent ensemble à l’avenir plutôt que de se remplacer l’une l’autre.
La RPA est la première étape sur la voie de l’hyperautomatisation. Pour y parvenir, il faudra recourir aux technologies de l’IA, telles que l’apprentissage automatique et l’analyse de données. Si l’IA contribuera à apporter à l’automatisation les avantages d’une réflexion plus poussée, les tâches elles-mêmes seront exécutées par des robots RPA. L’IA orchestrera et dirigera la RPA, elle ne la remplacera pas.
L’avenir n’est pas à l’automatisation des processus robotiques contre l’IA, mais à l’automatisation des processus robotiques et à l’IA.
La convergence de l’IA et de la RPA
Il existe une citation célèbre d’Albert Einstein,
« Les ordinateurs sont incroyablement rapides, précis et stupides. Les êtres humains sont incroyablement lents, imprécis et brillants. Ensemble, ils sont d’une puissance qui dépasse l’imagination.
Cette citation met l’accent sur l’excellence des ordinateurs tout en soulignant leurs limites. Lorsqu’il s’agit de réflexion de haut niveau, comme la créativité, le raisonnement abstrait ou la prise de décision complexe – ou en fait tout ce qui n’implique pas de suivre des instructions par cœur, étape par étape – les ordinateurs ne peuvent pas rivaliser avec l’esprit humain. À bien des égards, l’IA est une tentative de combler le fossé entre les humains et les ordinateurs et de créer un partenariat qui combine le meilleur des deux mondes.
Le pouvoir inimaginable dont parlait Einstein est présent dans la relation entre l’IA et la RPA. La capacité de l’IA à simuler divers aspects de la cognition humaine, associée à la vitesse et à la précision de la RPA, est le point de convergence de ces deux outils. Les limites de ce que la RPA pouvait réaliser étaient autrefois tracées à des points qui nécessitaient une prise de décision humaine. Toutefois, l’ajout de l’IA à ces systèmes supprime ces frontières, ce qui permet aux entreprises d’automatiser un plus grand nombre de tâches et de bénéficier de plus d’avantages.
Lorsque la RPA et l’IA sont fusionnées, elles créent une troisième catégorie technologique appelée automatisation intelligente (IA) ou automatisation intelligente des processus (IPA). Dans ce scénario du « meilleur des deux mondes », les entreprises peuvent employer des outils de RPA capables d’apprendre de leur environnement grâce à l’apprentissage automatique (Machine Learning, ML).
L’avantage est que vous pouvez augmenter la complexité du processus que vous souhaitez automatiser car l’IA aide à éliminer certains goulets d’étranglement, tels que le traitement de données non structurées ou la prise de décisions.
L’un des domaines les plus prometteurs pour la convergence de l’IA et de la RPA est l’automatisation des tests.
l’automatisation des tests
. Dans notre monde de plus en plus numérisé, les logiciels et les applications mobiles continueront d’améliorer le fonctionnement des entreprises. Cela ne fait même pas 20 ans que les smartphones sont devenus monnaie courante. Pendant cette période, ils ont révolutionné nos vies, nous permettant de rester connectés et de travailler d’une manière inédite.
La clé de ces progrès est le développement de logiciels. Toutefois, il s’agit d’un processus notoirement long et coûteux. Les outils d’automatisation des tests alimentés par l’IA et la RPA peuvent contribuer à réduire le temps et l’argent nécessaires à la mise sur le marché des produits.
Comment l’automatisation des tests est améliorée par l’IA et la RPA
Automatisation des tests de logiciels était un processus manuel. Cela coûtait cher, prenait du temps et, en fin de compte, alourdissait le cycle de développement. Cependant, il s’agit d’une étape tellement critique que les éditeurs et les développeurs n’ont pas eu d’autre choix que de consacrer des ressources à ce processus. Bien que ces problèmes et leurs symptômes existent encore aujourd’hui, l’automatisation des tests logiciels constitue une excellente solution.
L’automatisation des tests implique l’utilisation de logiciels spécialisés pour valider et tester les applications informatiques. Il utilise généralement des interfaces utilisateur graphiques (GUI) et des interfaces de programmation d’applications (API) pour effectuer une variété de tests différents, allant des tests de bout en bout à la validation continue du code nouvellement validé.
L’utilisation de l’IA et de la RPA dans les tests de logiciels est vraiment passionnante. Parmi les avantages évidents, citons le gain de temps et d’argent. Toutefois, le véritable potentiel réside dans la capacité d’exécution autonome d’un code qui se teste, se diagnostique et se soigne lui-même. Si l’on ajoute à cela le fait que les outils d’IA générative sont capables d’écrire du code, on peut dire que nous nous trouvons au seuil d’une période particulière de l’histoire de l’humanité.
La demande de versions logicielles plus rapides ayant augmenté au cours des dernières années, les approches DevOps et Agile ont été complétées par CI/CD. Aujourd’hui, la RPA et l’automatisation des tests par l’IA sont susceptibles d’avoir un impact similaire. Cette situation a conduit à une augmentation du nombre d’outils d’automatisation des tests, dont certains sont présentés ci-dessous.
Les meilleurs outils d’automatisation des tests en 2023
Voici quelques-uns des meilleurs outils d’automatisation des tests disponibles sur le marché.
Autify
Autify est un outil d’automatisation des tests alimenté par l’IA. Grâce à une interface intuitive et à des fonctionnalités sans code, Autify permet aux équipes d’assurance qualité de tester dans leur navigateur. L’outil peut gérer des applications web et mobiles et dispose d’une IA auto-réparatrice. Autify s’intègre parfaitement aux outils de CI/CD, à Jenkins et même à Slack.
AvoAssure
AvoAssure est un outil de test sans code qui permet l’automatisation des tests de bout en bout pour les équipes non techniques. Le produit facilite les tests multiplateformes sur le web, les ordinateurs de bureau, les téléphones portables, etc. Enfin, il dispose de bonnes fonctions de reporting et de nombreuses options d’intégration.
Cyprès
Cypress est un cadre d’automatisation des tests de bout en bout basé sur JavaScript. Il a été conçu pour faciliter les tests d’applications web. La simplicité est la clé de Cypress, comme en témoignent sa construction allégée et ses dépendances minimales.
testRigor
testRigor est une solution de test solide et complète. L’outil d’automatisation des tests est sans code et prend en charge les applications web, mobiles et les API. Les tests sont généralement rapides, stables et précis, et grâce à ses fonctionnalités multiplateformes et multi-navigateurs, il gagne progressivement en popularité.
Dramaturge
Playwright est un autre outil d’automatisation des tests très répandu, conçu pour tester les applications web de bout en bout. Il est multiplateforme et prend en charge la plupart des moteurs de rendu et de nombreux langages de programmation. Ajoutez à cela son sélecteur de code Visual Studio et sa fonction d’émulateur mobile, et vous comprendrez pourquoi de nombreux développeurs tolèrent son manque de convivialité.
Bien que les cinq outils que nous avons énumérés ci-dessus présentent chacun des caractéristiques intéressantes, ils n’ont pas la puissance d’une solution de pointe qui combine à la fois la RPA et l’automatisation des tests.
ZAPTEST offre des outils d’automatisation des tests et de RPA à la pointe de la technologie. Les deux fonctionnalités sont disponibles à un coût fixe avec des licences illimitées. Alors que nous nous dirigeons vers l’hyperautomatisation et le développement automatisé de logiciels, les outils de test durables pour les applications de bureau, les navigateurs et les applications mobiles joueront un rôle essentiel pour les développeurs de logiciels et les entreprises qui créent des logiciels sur mesure. ZAPTEST peut vous aider à chaque étape.
L’avenir de l’IA et de la RPA
Il devrait maintenant être clair que l’avenir de l’IA et de la RPA sont intimement liés. Ces deux technologies favorisent la transformation numérique et permettent aux entreprises de travailler plus dur, plus vite et mieux, tout en libérant les employés pour qu’ils se consacrent à des tâches créatives et axées sur la valeur.
Alors que la trajectoire vers l’automatisation totale se poursuit, il est passionnant de penser à la direction que prendra cette fusée. Cette destination est l’hyperautomatisation.
Hyperautomatisation est une façon de penser. Il décrit une perspective dans laquelle chaque processus qu’il est possible d’automatiser est automatisé. Une grande partie de cet avenir inclura l’apprentissage automatique de la RPA. À mesure que le monde des affaires évolue et devient plus imprévisible, les organisations devront devenir plus agiles pour rester compétitives. L’hyperautomatisation permettra ces ajustements tout en augmentant la précision et la productivité, en réduisant les erreurs et en fournissant un service client et une personnalisation en continu.
IA contre RPA : Dernières réflexions
La différence entre l’IA et la RPA peut être résumée de manière succincte. La RPA imite les actions humaines, tandis que l’IA imite la pensée humaine. Aucun des deux outils n’est capable de représenter à l’échelle 1:1 les actions ou les pensées humaines, mais ils constituent une réplique suffisamment bonne pour aider les entreprises à automatiser des tâches à une vitesse, une précision ou une capacité qui va bien au-delà des capacités humaines typiques.
Dans le monde des êtres humains, nous avons besoin à la fois de pensées et d’actions. C’est le mariage de ces modes d’existence qui a permis à l’humanité de construire, de créer et de prospérer. Nous pouvons envisager la convergence de la RPA et de l’IA de la même manière.
En bref, l’IA nous permet d’exploiter et d’étendre les pouvoirs de la RPA pour atteindre des possibilités nouvelles et passionnantes.
