L’avenir de la robotique, de l’IA et de l’apprentissage automatique

Des sujets TOP avec une limitation clé

L’automatisation des processus robotiques (RPA) et l’intelligence artificielle (IA), y compris l’apprentissage machine (ML), sont parmi les sujets les plus brûlants du moment, avec des affirmations selon lesquelles ils formeront l’avenir de tout, de la recherche sur les maladies et l’injustice sociale à l’innovation pionnière.

Le potentiel de chacune de ces technologies est important – et encore plus important lorsqu’elles sont combinées et exploitées ensemble. Mais il existe une limite majeure que de nombreux dirigeants négligent lorsqu’ils sautent sur l’occasion d’intégrer ces techniques dans leurs activités commerciales, à savoir que la valeur de ces techniques dépend de l’exactitude des données avec lesquelles elles fonctionnent et est fondamentalement limitée par celle-ci.

La RPA, l’AI et la ML sont accompagnées de la numérisation

RPA, AI et ML dépendent de la numérisation. Ce n’est qu’avec des opérations numériques que les entreprises peuvent créer les données nécessaires pour capitaliser sur chacun de ces outils.

Alors que les entreprises sont les moteurs de la révolution numérique depuis un certain nombre d’années, les gouvernements dirigent désormais de plus en plus le changement numérique par le biais de la réglementation, car l’amélioration des technologies et des outils et leur adoption plus large mettent en évidence leur valeur pour réduire l’économie souterraine et réaliser des recettes fiscales.

Cependant, la révolution numérique est une bête imparfaite. De nombreuses technologies et outils de la première heure ont été accompagnés de défis liés à l’exactitude des données. La multiplicité des points de contact et la nécessité d’une intervention et d’une manipulation humaines ont fait que si les opérations sont de plus en plus numériques, la précision des données a généralement été médiocre.

La mauvaise qualité des données coûte quotidiennement aux entreprises une somme exorbitante et inacceptable.

Aujourd’hui, de nombreux dirigeants considèrent la mauvaise qualité des données comme le plus grand risque et le plus grand défi de leurs activités commerciales. Et bien que les estimations varient, on peut affirmer sans risque de se tromper qu’une mauvaise qualité des données coûte aux entreprises un montant quotidien exorbitant et inacceptable.

De nombreux acteurs de la numérisation considèrent la qualité des données comme le facteur limitant le plus important pour le succès opérationnel des entreprises qui se numérisent et s’automatisent de plus en plus. Pour relever ce défi, un nouveau processus (et une nouvelle industrie) est né : le nettoyage des données.

Le nettoyage des données – une solution, pas un remède

Le nettoyage des données – le processus de détection et de correction des enregistrements corrompus ou inexacts – est devenu un processus fondamental dans les opérations numériques. Il suffit de considérer le marché croissant associé aux outils de qualité des données pour apprécier l’importance et la valeur que les entreprises accordent à la garantie de la qualité des données dans leurs opérations numériques.

Toutefois, si le nettoyage des données aide les entreprises à améliorer leurs opérations numériques, il s’agit d’une solution imparfaite.

Les entreprises s’orientant de plus en plus vers des systèmes multiples et virtuellement intégrés, la qualité des données s’accompagne souvent du coût d’un temps de réponse accru et d’une efficacité réduite. Par conséquent, de nombreuses entreprises optent – dans le meilleur des cas – pour des processus itératifs de nettoyage des données, ce qui signifie que les enregistrements inexacts sont souvent traités avant d’avoir été validés, ce qui entraîne des coûts importants de traitement des erreurs. Ces coûts ont tendance à être sous-estimés car les erreurs sont transportées en aval et peuvent être difficiles à identifier, à suivre et à corriger sur plusieurs systèmes et opérations.

Dans le pire des cas – et malheureusement ce que nous avons vu le plus souvent – les opérateurs exportent les données vers des outils autonomes tels qu’Excel afin de les traiter manuellement. Une fois traitées, les données peuvent être réimportées dans les ERP, mais, le plus souvent, elles sont mises en quarantaine pour le seul usage d’une seule unité commerciale – ou d’un seul utilisateur – ce qui limite leur valeur pour la prise de décision.

Ce processus manuel et long annule en grande partie les gains d’efficacité que la numérisation offre aux entreprises, et ajoute un grand potentiel d’erreur humaine. Heureusement, alors que la technologie continue de progresser, nous entrons dans une ère où le nettoyage des données après l’activité devient une chose du passé, surpassée par les avantages offerts par les réseaux intelligents.

Les réseaux intelligents – une nouvelle ère

Grâce aux améliorations technologiques, les entreprises sont désormais en mesure de tirer parti de la puissance des réseaux intelligents pour leurs activités. Ces réseaux ont le potentiel, en substance, d’agir comme des gardiens des systèmes et des processus que les entreprises peuvent utiliser. En validant les données par des règles commerciales prédéterminées avant que les données n’entrent dans le système et ne soient traitées, les réseaux intelligents réduisent le temps de réponse et augmentent l’efficacité, rendant ainsi le nettoyage des données superflu.

Un avantage commercial important des réseaux intelligents est que la responsabilité de suivre et de garantir la conformité locale incombe au réseau et non à l’entreprise. Pour les entreprises opérant sur plusieurs marchés et dont les exigences législatives changent souvent, cela allège une charge et un coût importants.

Plutôt que d’obliger une entreprise à suivre l’évolution de la réglementation, un réseau intelligent est conçu pour valider les données sortantes en fonction des besoins actuels de conformité locale et les enrichir si nécessaire, ce qui réduit considérablement la charge que représentent pour les entreprises les délais et les coûts de traitement, y compris ceux liés à l’erreur humaine.

Outre les avantages en termes de conformité, le plus important est peut-être que les réseaux intelligents garantissent que les données qui n’ont pas été validées ne peuvent pas entrer dans le système, ce qui signifie qu’il est impossible de prendre des mesures et que les coûts associés ne sont pas encourus.

Alors qu’une telle approche était coûteuse et longue dans le passé, la technologie et les outils actuels, tels que le rapprochement des factures, rendent ces réseaux rapides et efficaces. Ils constituent également la base des opérations sans contact – où l’identification, l’enrichissement, la validation et la correction sont de plus en plus automatisés et se font sans intervention humaine. En limitant la nécessité d’une intervention humaine, les réseaux intelligents s’attaquent à une autre des plus grandes vulnérabilités et aux facteurs limitant l’exactitude des données.

En améliorant la précision des données, les réseaux intelligents permettent aux entreprises de tirer parti de la véritable valeur de l’automatisation des processus robotiques, de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine. Mais la capacité d’un réseau à permettre cela dépend de sa conception et de sa construction pour des opérations ouvertes.

Pourquoi les réseaux intelligents doivent être ouverts

Le débat sur la technologie propriétaire par rapport à la technologie ouverte n’est pas nouveau. On pourrait sans doute facilement faire valoir la valeur de l’une ou l’autre approche.

Et si l’on considère la valeur commerciale de l’une par rapport à l’autre, et si l’on tient compte de la maximisation des profits, la technologie propriétaire peut en fait l’emporter. Mais en ce qui concerne la précision des données et les réseaux intelligents, tout ce qui n’est pas un réseau ouvert échouera à long terme.

Il est difficile d’argumenter contre le rythme croissant de l’évolution technologique et la vitesse à laquelle de nouvelles techniques et de nouveaux outils apparaissent. À mesure que ces technologies et outils deviennent plus accessibles, le paysage commercial et opérationnel devient de plus en plus dynamique – et inattendu.

Pour que les réseaux intelligents – et les entreprises – puissent survivre dans ce paysage, ils doivent être conçus et construits dans un esprit d’ouverture. Autrement dit, ils doivent être conçus de manière à pouvoir se connecter et s’intégrer facilement à ces technologies. Mais à quoi cela ressemble-t-il d’un point de vue opérationnel ?

Ce que signifie être « ouvert ».

Pour être véritablement ouverts, les réseaux intelligents doivent être conçus de manière à s’intégrer de manière transparente aux nouvelles technologies et solutions au fur et à mesure de leur apparition. Cela apporte également une réelle valeur aux entreprises, car elles ont alors la pleine liberté de choix pour leurs propres opérations, sans avoir à prendre en compte les systèmes ou les processus utilisés par leurs partenaires commerciaux.

Pour les entreprises qui sont déjà connectées à un réseau, des réseaux intelligents doivent être mis en place pour assurer l’interopérabilité. Aux premiers jours de la numérisation, les grands acheteurs avaient tout le pouvoir et pouvaient dicter les conditions à leurs fournisseurs, y compris le réseau d’entreprise de leur choix.

Mais ce que nous constatons aujourd’hui, avec le rythme dynamique et accéléré de l’évolution technologique, c’est qu’être limité à un réseau d’entreprise signifie souvent aussi être limité aux nouvelles technologies dont une entreprise peut tirer parti pour ses activités.

Les réseaux intelligents doivent rester axés sur la technologie pour que la plateforme puisse suivre le rythme de l’innovation

Cela revient à faire l’autruche en partant du principe que toutes les technologies et tous les outils dont vous avez besoin pour votre réussite commerciale future sont actuellement à votre disposition, et que le fait de rester flexible et adaptable n’a aucune utilité ou fonction. Ce qui nous amène à l’innovation. Les réseaux intelligents doivent rester axés sur la technologie pour que la plateforme puisse suivre le rythme de l’innovation et de l’évolution des besoins.

Ces exigences ne sont pas seulement technologiques, mais aussi réglementaires. Les gouvernements étant de plus en plus à l’origine de la transformation numérique mondiale, un réseau ne peut pas risquer que sa valeur soit sapée ou érodée par le simple fait qu’il ne peut pas répondre aux exigences locales de conformité.

Tous les réseaux intelligents ne sont pas égaux

Avant de vous lancer dans votre projet d’IA ou d’apprentissage machine, prenez un moment pour réfléchir à la précision de vos données et à la possibilité de tirer parti de la puissance des réseaux ouverts et intelligents pour améliorer la prise de décision, les opérations et les performances. Pour de nombreuses entreprises, la réponse à cette question est un « OUI » retentissant et retentissant.

Mais avant de choisir le réseau qui vous convient, gardez à l’esprit que tous les réseaux intelligents ne sont pas construits de la même façon, notamment en ce qui concerne l’intégration, l’interopérabilité et l’innovation nécessaires pour être réellement ouvert.

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