IA et automatisation de tâches répétitives : comment gagner du temps en entreprise ?

Selon Timeetc, les entrepreneurs passent en moyenne 36 % de leur semaine de travail à effectuer des tâches administratives. Ce taux se rapproche de celui des employés de bureau, si on considère la réduction de 30 % du temps consacré à l’administration possible grâce aux solutions d’automatisation selon McKinsey (Vorecol).

L’IA révolutionne la création d’applications professionnelles à travers l’automatisation de tâches répétitives. Ces tâches, pourtant essentielles au fonctionnement d’une entreprise, occupent un temps considérable dans l’emploi du temps des salariés, réduisant leur productivité. Il existe plusieurs façons d’intégrer l’IA dans une application web et mobile afin de réduire les erreurs de saisie et de recentrer les collaborateurs sur des activités plus enrichissantes. Idéematic, agence de développement d’applications en Alsace, vous expose les différentes interventions de l’IA dans l’automatisation des tâches répétitives.

1. Pourquoi se servir de l’IA pour l’automatisation des tâches répétitives ?

Différentes tâches administratives sont inhérentes au bon fonctionnement d’une entreprise. Elles concernent différents thèmes comme : 

• la gestion administrative (saisie des factures, CRM, classement des documents, traitement des mails) ;
• la comptabilité (émission des devis et factures, relances clients pour impayés) ;
• les ressources humaines (gestion des candidatures, suivi des congés, bulletin de paie) ;
• le marketing (envoi de newsletter, communication sur les réseaux sociaux) ;
• la logistique (suivi des stocks, planification des livraisons, contrôle qualité).

Même si elles sont essentielles, ces tâches sont répétitives et empiètent sur la productivité des salariés. Selon une étude de Processmaker, en 2023 un employé de bureau consacre 10 % de son temps à saisir manuellement des données sur des applications professionnelles. Ces supports sont aussi divers que les feuilles de calcul, la gestion de la relation client (CRM) ou le logiciel ERP. Si on entre dans les détails, cela représente : 

• 2 heures et demi par semaine sur des applications de communication professionnelle ;
• 3 heures par semaine à remplir des feuilles de calcul comme Excel ou Google Sheets.

Toujours selon Process Maker, le salarié du bureau est capable de réaliser plus de 1 000 copier-coller par semaine. Non seulement le travail perd toute sa saveur, mais la monotonie du geste risque d’entraîner des erreurs à cause de la baisse progressive de l’attention.

C’est pourquoi l’automatisation générée par l’Intelligence Artificielle (IA) représente une avancée considérable dans le traitement des tâches répétitives. Contrairement aux technologies traditionnelles comme la gestion des processus métier (BPM) ou l’automatisation des processus métier (BPA), l’IA est évolutive. Grâce à ses techniques d’apprentissage comme le Machine Learning (ML) ou le Deep Learning (DL), le système analyse les données et en déduit les résultats par prévision (Automation Anywhere). Non seulement le taux d’erreur diminue, mais également le coût pour la gestion de certains systèmes comme les chatbots.

2. Les technologies de l’IA au service de l’automatisation

L’automatisation traditionnelle se base sur des règles stables qui ne nécessitent pas d’analyse approfondie des données. Avec l’Intelligence Artificielle, les logiciels sont capables de gérer une plus grande quantité de données et de traiter des tâches plus dynamiques. Leurs algorithmes prédictifs reposent sur 4 technologies principales : 

Le Machine Learning (ML)

L’apprentissage automatique consiste à entraîner les algorithmes à la reconnaissance de patterns et de corrélations entre de grands ensembles de données. À partir des relations qu’elles auront déterminées, les IA créent des modèles qui leur permettent de prendre des décisions et de prévoir les futures demandes. Plus elles traitent un volume important de données, plus leurs réponses deviennent précises.

Le Deep Learning (DL)

L’apprentissage profond repose sur un réseau de neurones artificiels plus sophistiqué que le Machine Learning. Les neurones artificiels de cette IA ne reposent pas uniquement sur la reconnaissance de caractères ou de mots, mais également sur le traitement d’images ou de vidéos. Par conséquent, cette technologie nécessite une quantité de données à traiter bien plus importante (DataScientest).

Le traitement automatique du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel permet à l’IA de comprendre et générer un texte énoncé autant à l’écrit qu’à l’oral. L’apprentissage repose sur la division du texte en petites unités comme des mots, des phrases ou des expressions. Puis, l’algorithme convertit le texte en données numériques afin que la machine puisse comprendre toutes les règles grammaticales et le ton émotionnel de la réplique (IBM).

Toutes les langues humaines sont intégrées dans sa base de données. Cette technologie est l’outil idéal pour installer un chatbot, un assistant virtuel ou un moteur de recherche sur son application professionnelle. Leurs réponses adaptées et leur disponibilité font partie des facteurs qui améliorent l’expérience utilisateur grâce à l’IA. Selon les données de Botpress, un chatbot permettrait à une entreprise de réduire de 30 % ses coûts de support client. 

La vision par ordinateur

La vision par ordinateur (ou computer vision) est une branche de l’intelligence artificielle, souvent couplée au Machine Learning, qui se concentre exclusivement sur l’analyse d’images numériques ou de vidéos. En traitant une grande quantité d’images, l’IA apprend à remarquer les différences entre elles en attribuant des balises aux pixels qui composent les images. Cela permet de développer un réseau de neurones convolutif (CNN).

3. Comment les technologies d’IA interviennent-elles dans l’automatisation des tâches répétitives ?

On pourrait penser que seul la machine learning serait utile pour analyser les données administratives dans le cadre de l’automatisation des tâches répétitives. En réalité, chaque technologie d’apprentissage de l’IA décrite ci-dessus joue son rôle dans les tâches répétitives de l’entreprise.

4. Quels sont les bénéfices et les limites de l’automatisation des tâches répétitives par l’IA ?

Les avantages de l’automatisation des tâches répétitives par l’IA contribuent à la compétitivité et aux économies que peut réaliser une entreprise. En effet : 

• les applications pilotées par l’IA sont plus rapides à traiter des tâches et nécessitent moins de coût par rapport à un employé de bureau ;
• elles sont plus précises dans l’exécution de leurs tâches au fur et à mesure que leur technique d’apprentissage se perfectionne. Cela réduit de surcroît le risque d’erreurs de saisie ; 
• elles libèrent du temps aux collaborateurs afin que ces derniers se consacrent à des tâches de plus forte valeur ajoutée, favorisant la créativité et l’innovation ;
• leur scalabilité leur permet de prendre en charge des tâches complexes et urgentes à traiter, facilitant une prise de décision plus réactive ;

Une étude de McKinsey, relayée par Entreprendre Autrement, estime que les gains de productivité liés à l’IA pourraient atteindre 2 % du chiffre d’affaires annuel des entreprises. Cette prédiction s’explique par le temps de plus en plus croissant pour se concentrer sur la stratégie, la relation client ou encore l’innovation.

Malgré ces perspectives pleines de promesses, de nombreux défis attendent encore l’automatisation complète des tâches par l’IA. Ces limites sont d’ordre opérationnelles et éthiques (ClickUp) : 

Même si les applications basées sur l’IA deviendront de plus en plus autonomes, l’agent humain de l’entreprise n’a pas vocation à disparaître. Sa présence est nécessaire non seulement pour entraîner et mettre à jour l’algorithme, mais sa créativité et sa pensée critique lui restent propres. Ces deux compétences garderont une importance capitale pour garder l’entreprise compétitive, à travers de nouveaux projets ou le maintien d’une intelligence émotionnelle.

5. Comment intégrer l’IA dans une application professionnelle pour automatiser les tâches répétitives ?

Pour réussir l’intégration de l’IA sur votre application mobile ou web, il est primordial de bien identifier les tâches répétitives que vous souhaitez automatiser. S’agit-il de saisir des données ? de trier et de répondre à des e-mails ? de développer un support client sous la forme d’un chatbot ? Quelle que soit votre stratégie, nous vous recommandons de prioriser l’intégration d’un algorithme basé sur l’IA pour des tâches qui apportent le moins de valeur ajoutée.

En fonction de votre choix de tâches à automatiser, nous sélectionnons la technologie la plus adaptée. Comme nous l’avons décrit plus haut, le Machine Learning suffit à trier des données et effectuer des prévisions tandis que le NLP correspond à la mise en place d’un assistant virtuel. Parmi les outils à notre disposition, on peut faire appel à des frameworks ou à des solutions SaaS (Software as a Service).

Il ne reste plus qu’à entraîner l’algorithme avec des données nécessaires et triées pour leur qualité afin d’éviter les erreurs de prédiction. Lorsque l’algorithme est opérationnel, il est nécessaire de veiller à ses performances et effectuer les mises à jour nécessaires pour garantir sa fiabilité et la rapidité de ses réponses. La satisfaction des utilisateurs (salariés ou clients de l’entreprise) en dépend.

Pour résumer le processus d’intégration de l’IA dans une application, étape par étape : 

• Identifier les tâches ;
• Choisir la technologie la plus adaptée ;
• Entraîner le modèle ;
• Déployer et monitorer.

6. Conclusion

L’IA s’impose comme un allié incontournable dans l’automatisation des tâches répétitives. Les entreprises gagnent un temps précieux pour recentrer leurs collaborateurs sur des activités plus productives, diminuant de surcroit les coûts des tâches chronophages. Grâce aux avancées sur les différentes techniques d’apprentissage des algorithmes basés sur l’IA, la gestion des données est facilitée et la prise de décision est accélérée.

L’intégration de l’IA dans une application professionnelle représente bien plus qu’un simple gain de productivité. Elle permet de recentrer les équipes sur l’innovation, la stratégie et  la créativité, des qualités qui ne peuvent être remplacées par la machine. Cet investissement est capital pour maintenir la compétitivité de l’entreprise dans un environnement économique et numérique en perpétuelle mutation.Chez Idéematic, nous développons des applications performantes qui répondent à vos besoins professionnels. Nous sommes particulièrement attentifs à leur ergonomie et à leurs performances, car la satisfaction des utilisateurs est notre priorité. Découvrez nos différentes réalisations clients.