L’intelligence artificielle (IA) s’immisce de plus en plus dans les processus d’entreprise, essentiellement en se mettant au service des clients – qui la côtoient, parfois sans le savoir, de façon quotidienne, au travers d’assistants virtuels tels que Siri (Apple), Alexa (Amazon), Google Home ou encore Cortana (Microsoft), intégrés aux équipements domestiques ou informatiques. Les données sont le carburant de cette intelligence artificielle. Il n’y a pas d’IA sans données suffisamment nombreuses et de qualité pour pouvoir faire fonctionner les mécanismes auto-apprenants (machine learning) indispensables à la reproduction de tâches dans une logique d’amélioration permanente.

Des intentions d’investissement soutenues en IA, ML et RPA pour améliorer les processus clients

En matière de gestion des processus documentaires, tant l’IA que le RPA permettent d’automatiser des processus répétitifs et à faible valeur ajoutée, en simulant des comportements humains.

En analysant les retours de décideurs métiers interrogés en 2017 et 2018, Hélène Mouiche, Analyste Senior de MARKESS by exaegis, en charge du programme de recherche « Digitalisation des documents et processus métiers », constate que 71% d’entre eux souhaitent avant tout simplifier et automatiser leurs processus documentaires et pour cela ils envisagent plus particulièrement des investissements en :

  • Intelligence Artificielle (IA)
  • Machine Learning (ML)
  • Robotic Process Automation (RPA)

Quelques-unes des orientations clés associées à la donnée client sont aussi détaillées dans notre e-Book : 5 recommandations pour une gestion intelligente et novatrice des processus documentaires métiers.

 

Info : les données et visuels présentés dans cet extrait d’étude sont issus du programme FLOW de MARKESS by exaegis dédié à la digitalisation des documents et processus métiers. Accessible depuis notre Portail client, ce programme d’information délivre en continu des données sur : les usages et les besoins en solutions des décideurs métiers et informatiques ; les approches par secteur et/ou taille d’entreprise ; les grandes tendances, opportunités et menaces ; l’environnement concurrentiel ; le poids du marché et son évolution à 2 ans.

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