Ce que les dernières avancées en matière d'IA générative signifient pour la transformation des entreprises

Le rythme effréné des annonces et de l'innovation dans le domaine de l'IA n'a pas vraiment ralenti depuis le lancement de ChatGPT, il y a près d'un an. Ces dernières semaines ont été marquées par des événements majeurs, comme le DevDay d'OpenAI et le décret sur l'IA du président des États-Unis. Si l'on ignore encore ce que le futur de ces technologies nous réserve, une chose est sûre : elles auront un impact significatif sur l'automatisation des entreprises, en leur permettant d'automatiser un plus grand nombre de processus de manière plus exhaustive que jamais.

L'impact de l'IA générative

Chez Automation Anywhere, nous avons constaté un changement perceptible dans le monde professionnel actuel, car les entreprises intègrent volontiers l'IA générative à leurs opérations, en particulier dans les domaines de la finance et du service client. Cette décision stratégique s'est traduite par des résultats substantiels, comme en témoigne le cas Petrobras, qui a présenté publiquement des résultats spectaculaires lors de notre conférence Imagine au mois de septembre. Ces entreprises qui ont sauté le pas ont notamment enregistré un retour sur investissement de plusieurs millions de dollars dans des délais remarquablement courts, et certaines d'entre elles sont bien parties pour dépasser le milliard.

Mais l'émergence de l'IA générative ne se répercute pas uniquement sur les résultats financiers ; c'est un changement majeur pour démocratiser l'automatisation. Nous constatons que l'IA générative commence à faire tomber les barrières qui freinent le développement de l'automatisation et qu'elle permet à davantage de personnes de créer des automatisations plus rapidement, ce qui contribue à accélérer l'adoption de l'automatisation dans les organisations.

Les dernières avancées de l'IA générative et leurs limites

Les dernières annonces d'OpenAI, dévoilées lors de leur première conférence des développeurs, DevDay, ont montré comment certaines des pièces maîtresses nécessaires pour faire progresser l'automatisation continuent d'évoluer pour accompagner la tendance d'automatisation des entreprises. Ces annonces portaient notamment sur l'amélioration du modèle GPT-4, l'introduction des GPT et la nouvelle API Assistants.

Si les annonces concernant le modèle comprenaient un grand nombre d'améliorations attendues, celles concernant les GPT et l'API Assistants sont particulièrement intéressantes car elles étoffent des fonctionnalités que de nombreux développeurs utilisent aujourd'hui pour effectuer des tâches ciblées ou créer des agents avec des LLM. Les GPT et l'API Assistants combinent plusieurs concepts (instructions spécialisées, extraction d'informations et plug-ins) pour générer des agents spécialisés dotés d'une interface linguistique. C'est une excellente nouvelle, car cette annonce standardise un cadre que de nombreuses personnes, même sans compétences de développement, peuvent utiliser pour construire des agents spécialisés avec une IA générative. Elle devrait ainsi accélérer le développement dans ce domaine.

Cependant, lorsqu'ils sont utilisés pour des tâches moins précises, ces agents présentent encore de nombreuses limites pour les entreprises, comme nous l'avons vu avec les précédentes structures d'agents Open Source comme AutoGPT. En ce sens, ils sont souvent peu fiables, ont tendance à se tromper et sont sujets aux hallucinations. Mais cette approche d'agent, qui combine l'extraction et l'appel de fonctions, s'est avérée très utile pour exécuter des tâches nettement définies, avec les garde-fous et les fondations nécessaires pour les entrées et les sorties de l'agent.

L'IA générative dans les flux de travail d'entreprise

En collaboration avec nos clients, nous avons appliqué ces concepts à des automatisations d'entreprise complexes de bout en bout, telles que l'automatisation de la résolution des tickets d'assistance à la clientèle, qui associe l'extraction de données aux LLM dans une seule sous-tâche de l'automatisation globale. C'est là qu'intervient la plateforme Automation Success, qui met l'IA à votre service. Le succès de ce cas d'utilisation est dû au fait que ce processus multi-étapes et multi-systèmes est coordonné par notre plateforme d'orchestration d'entreprise, qui dispose entre autres des outils, des garde-fous, de la gouvernance, des analyses et des intégrations nécessaires à la mise en production d'un processus d'une telle complexité.

Dans le même temps, ce processus global peut faire appel aux capacités requises de l'IA pour extraire les informations pertinentes sur la base d'une requête client et utiliser un LLM pour générer une réponse personnalisée à sa question. Suite aux dernières annonces d'OpenAI, vous pouvez désormais aisément intégrer cet élément de la solution au processus global de votre entreprise.

Il existe de nombreux autres exemples en cours de développement avec nos clients qui pourraient bénéficier de nouvelles capacités similaires à celles annoncées par OpenAI lors du DevDay. Lors de notre conférence Imagine, nous avons présenté le processus de résolution d'un problème d'expédition qui nécessitait de collecter des données à partir d'e-mails, de Salesforce, de SAP, de MS Teams et d'autres systèmes, d'utiliser l'IA pour extraire des données et des informations à partir de données non structurées, et d'acheminer des tâches pour approbation.

Ce processus métier critique nécessitait une orchestration de bout en bout entre les systèmes et les utilisateurs, ce que notre plateforme fait de manière transparente. Elle a utilisé l'IA générative pour analyser des informations spécifiques sur l'inventaire de produits afin de proposer une solution pour honorer la commande du client. Voilà donc un nouvel exemple d'agent IA au champ d'action plus restreint, qui a aidé à générer une recommandation dans le cadre du flux de travail global.

Nouvelles expériences conversationnelles

L'IA générative est également utilisée en tant qu'interface conversationnelle de première ligne avec l'automatisation et l'information, tant pour les utilisateurs d'entreprise que pour les développeurs. Nous avons déjà lancé notre Co-Pilot pour les créateurs d'automatisation, qui est capable de transformer du langage naturel en automatisation et d'accélérer le développement des automatisations de plus de 55 %. Il s'appuie en grande partie sur les concepts utilisés par les nouveaux produits GPT et Assistants, mais il dispose de capacités supplémentaires qui le spécialisent dans la création de flux de travail d'automatisation d'entreprise. Il utilise également notre modèle entraîné sur mesure et alimenté par plus de 100 millions d'exécutions d'automatisation pour produire des flux de travail d'automatisation d'entreprise, comme des processus de gestion des commandes.

Pour améliorer la productivité des équipes chez Automation Anywhere, nous avons également introduit un assistant IA interne, Jarvis, qui répond aux questions techniques des employés et qui les aide à lancer des processus métier automatisés sur notre plateforme. Avec les capacités annoncées par OpenAI, nous nous attendons à ce que davantage de personnes disposent des outils nécessaires pour créer des assistants conversationnels simples, afin de stimuler la productivité personnelle et de s'en servir comme base automatiser des flux de travail de bout en bout sur notre plateforme.

L'IA au service de la plateforme d'automatisation intelligente la plus avancée

Que ce soit pour résoudre de tout nouveaux cas d'utilisation, générer un résultat financier de plusieurs millions de dollars ou changer la façon dont les utilisateurs interagissent avec la technologie, notre époque est un véritable âge d'or des technologies et de l'automatisation d'entreprise. Les annonces d'OpenAI la semaine dernière ont encore illustré le potentiel de ces nouveaux modèles d'IA et ne feront qu'accélérer la mise en place de nombreuses habitudes déjà intégrées aux flux de travail d'automatisation dans les grandes entreprises avec lesquelles nous travaillons. Toutes les entreprises qui cherchent à transformer leurs méthodes de travail doivent s'assurer qu'elles disposent d'une plateforme d'automatisation adaptée, capable d'intégrer ces nouvelles technologies à leurs flux de travail critiques.