Dans de nombreuses entreprises, une partie importante du temps de travail est encore consacrée à des opérations répétitives : trier des e-mails, reporter des informations dans un logiciel, préparer des comptes rendus, mettre à jour des tableaux, classer des documents ou encore envoyer des relances.
Individuellement, ces tâches semblent parfois insignifiantes. Pourtant, lorsqu’elles sont répétées plusieurs dizaines ou centaines de fois chaque mois, elles peuvent représenter de nombreuses heures de travail.
L’intelligence artificielle apporte aujourd’hui une nouvelle dimension à l’automatisation. Les entreprises ne sont plus limitées à des scénarios rigides basés uniquement sur des règles prédéfinies. Une IA peut désormais analyser un texte, comprendre le contenu d’un document, identifier l’objet d’une demande ou synthétiser des informations avant de déclencher une action.
L’objectif n’est pas forcément de remplacer l’humain. Il consiste surtout à supprimer une partie des opérations à faible valeur ajoutée afin de permettre aux équipes de consacrer davantage de temps aux tâches qui nécessitent réellement de l’analyse, de la créativité ou une prise de décision.
Pourquoi les tâches répétitives sont-elles les premières candidates à l’automatisation ?
Toutes les activités d’une entreprise ne présentent pas le même intérêt lorsqu’on envisage une automatisation.
Les meilleurs candidats sont généralement les processus fréquents, prévisibles et relativement faciles à contrôler.
Une petite tâche répétée peut devenir très coûteuse
Prenons une opération qui demande seulement cinq minutes : ouvrir une demande, récupérer quelques informations, les copier dans un outil puis avertir une personne.
Effectuée une seule fois, cette tâche semble négligeable.
Mais si elle doit être réalisée 30 fois par jour, elle représente déjà plus de deux heures de travail quotidiennes.
C’est précisément sur ce genre d’opérations que l’automatisation peut apporter un gain intéressant.
Certaines tâches sont nécessaires sans nécessiter beaucoup d’expertise
Une entreprise doit évidemment classer ses documents, tenir ses bases de données à jour ou transmettre certaines informations entre différents services.
Pour autant, ces opérations ne nécessitent pas toujours une réflexion humaine approfondie.
Il faut donc distinguer la valeur du résultat de la valeur de l’action nécessaire pour l’obtenir.
Un reporting peut être indispensable à la prise de décision alors que la collecte manuelle des données nécessaires à sa création apporte très peu de valeur.
Les processus standardisés sont plus faciles à automatiser
Plus une tâche suit un fonctionnement relativement stable, plus elle est simple à automatiser.
Cela concerne par exemple :
- le classement d’informations ;
- l’extraction de données ;
- la génération de résumés ;
- la création de notifications ;
- la préparation de rapports ;
- la mise à jour de bases de données ;
- la création automatique de tâches.
L’intelligence artificielle permet cependant d’aller plus loin que les automatisations traditionnelles en introduisant une capacité d’interprétation.
Comment l’IA automatise-t-elle réellement une tâche ?
Une automatisation classique repose généralement sur une logique relativement simple.
Un événement se produit, puis une action prédéterminée est déclenchée.
Par exemple : lorsqu’un formulaire est envoyé, une ligne est ajoutée dans un tableur.
L’arrivée de l’intelligence artificielle permet d’insérer une étape supplémentaire : l’analyse de l’information.
Comprendre l’information reçue
Une IA peut analyser le contenu d’un e-mail avant de décider de la manière dont celui-ci doit être traité.
Elle peut par exemple déterminer si le message correspond à :
- une demande commerciale ;
- une demande de support ;
- une réclamation ;
- une demande administrative ;
- un message sans priorité particulière.
Chaque catégorie peut ensuite déclencher un workflow différent.
Cette capacité permet de traiter automatiquement des données beaucoup moins structurées qu’avec une automatisation traditionnelle.
Transformer des données avant de les utiliser
L’IA peut également préparer les informations nécessaires à la suite du processus.
À partir d’un document ou d’un message, elle peut notamment :
- extraire une référence ;
- détecter un nom d’entreprise ;
- identifier une date ;
- résumer un échange ;
- reformuler une information ;
- attribuer une catégorie ;
- déterminer les éléments importants d’un document.
Les données obtenues peuvent ensuite être envoyées vers un CRM, un logiciel interne, une base de données ou un autre service.
Déclencher les actions adaptées
L’intelligence artificielle ne constitue donc généralement qu’une partie du processus.
Elle intervient pour comprendre ou transformer l’information, tandis qu’un système d’automatisation se charge ensuite d’exécuter les actions nécessaires.
C’est cette combinaison que l’on retrouve aujourd’hui derrière de nombreux projets d’automatisation IA : une information est récupérée, interprétée puis utilisée pour alimenter ou déclencher différentes étapes d’un workflow.
Cela permet de construire des scénarios beaucoup plus souples que les anciennes automatisations basées exclusivement sur des conditions fixes.
Quelles tâches répétitives peut-on automatiser avec l’IA en entreprise ?
Les possibilités dépendent évidemment du secteur d’activité et des outils déjà utilisés par l’entreprise.
Certaines familles de tâches se prêtent néanmoins particulièrement bien à ce type de fonctionnement.
Automatiser certaines tâches administratives
Les équipes administratives doivent régulièrement manipuler de grandes quantités d’informations.
Une IA peut aider à traiter certains documents en extrayant automatiquement les données importantes avant de les transférer dans les outils internes.
Elle peut également participer au classement des documents, à la synthèse d’informations ou à la préparation de comptes rendus.
Les réunions constituent un autre exemple courant.
Un enregistrement ou une transcription peut être analysé afin de produire automatiquement :
- un résumé ;
- les principales décisions ;
- les prochaines actions ;
- les personnes responsables ;
- les échéances mentionnées.
Le document obtenu reste ensuite disponible pour validation.
Faciliter le travail des équipes commerciales
La prospection et la gestion commerciale comportent également de nombreuses opérations répétitives.
Lorsqu’un nouveau prospect entre dans un CRM, différents éléments peuvent par exemple être analysés afin de préparer une qualification.
L’IA peut aussi résumer l’historique des échanges avant un rendez-vous, préparer une relance ou identifier les informations manquantes dans une fiche client.
Le commercial conserve ainsi la décision finale, mais passe moins de temps à rechercher et organiser les informations nécessaires.
Accélérer le traitement du service client
Le support est probablement l’un des domaines où l’automatisation assistée par IA est la plus intuitive.
Lorsqu’une entreprise reçoit de nombreuses demandes, une IA peut commencer par identifier leur sujet.
Elle peut ensuite déterminer leur degré d’urgence, rechercher des informations dans une documentation interne puis préparer une réponse.
Dans certains cas, la demande peut être dirigée directement vers le bon service.
Cela ne signifie pas nécessairement qu’un chatbot doit répondre seul à tous les clients.
Une utilisation souvent plus prudente consiste à demander à l’IA de préparer la réponse, puis à laisser un collaborateur la vérifier avant l’envoi.
Automatiser certaines opérations marketing
Les équipes marketing manipulent elles aussi de nombreuses données récurrentes.
L’IA peut intervenir dans la préparation de synthèses, l’analyse de performances, la classification de contenus ou certaines étapes de production.
Dans le domaine du référencement naturel, il est par exemple possible d’automatiser certains rapports SEO afin d’éviter de collecter manuellement les mêmes indicateurs à intervalles réguliers.
L’intérêt de l’automatisation est particulièrement évident lorsque la même procédure doit être reproduite chaque semaine ou chaque mois.
Toutes les tâches ne doivent pas être automatisées
Les possibilités offertes par l’IA peuvent donner envie d’automatiser rapidement un grand nombre de processus.
Ce n’est pas forcément une bonne stratégie.
Une automatisation doit être proportionnée aux conséquences d’une éventuelle erreur.
Plus une action est sensible ou difficilement réversible, plus un contrôle humain devient important.
Automatiser la préparation plutôt que la décision
Pour de nombreux processus, le meilleur compromis consiste à laisser l’intelligence artificielle préparer le travail plutôt qu’à lui confier la décision finale.
L’IA peut par exemple :
- analyser une situation ;
- classer une demande ;
- identifier des informations ;
- suggérer une action ;
- préparer un brouillon.
Un collaborateur peut ensuite vérifier les éléments produits et décider de l’action définitive.
Ce fonctionnement permet de profiter du gain de temps sans supprimer totalement les mécanismes de contrôle.
Il est particulièrement important lorsque les décisions concernent des paiements, des contrats, des sujets juridiques, des données sensibles ou une relation client importante.
Une IA peut produire une réponse crédible mais incorrecte
Les modèles d’intelligence artificielle ne doivent pas être considérés comme des bases de données parfaitement fiables.
Ils peuvent mal interpréter un contexte, produire une information incorrecte ou prendre une donnée pour une autre.
La présence d’un mécanisme de vérification reste donc indispensable pour les processus importants.
L’objectif d’une bonne automatisation n’est pas simplement de supprimer des clics. Il faut également savoir ce qui se produit lorsqu’une étape échoue.
Comment choisir la première tâche à automatiser ?
Pour une entreprise qui débute, mieux vaut généralement éviter de commencer par un processus stratégique complexe.
Un petit workflow facile à mesurer permet de découvrir progressivement les possibilités et les limites de l’automatisation.
1. Identifier les tâches réellement répétitives
Pendant quelques jours, il peut être utile de noter les opérations réalisées plusieurs fois.
Pour chacune d’entre elles, il faut observer :
- sa fréquence ;
- sa durée ;
- les outils utilisés ;
- les personnes concernées ;
- les données nécessaires.
Certaines pertes de temps deviennent beaucoup plus visibles une fois quantifiées.
2. Calculer le temps consacré au processus
Une opération de dix minutes réalisée vingt fois par semaine représente plus de trois heures.
Sur plusieurs personnes et plusieurs mois, ce temps peut rapidement devenir significatif.
Toutes les tâches chronophages ne doivent pas forcément être automatisées, mais cette estimation permet de déterminer les processus à étudier en priorité.
3. Choisir une tâche dont le résultat est facile à vérifier
Pour une première automatisation, mieux vaut sélectionner une opération dont on peut contrôler immédiatement le résultat.
Par exemple, il est très simple de vérifier si les informations extraites d’un document ont été enregistrées dans les bons champs.
Il est beaucoup plus compliqué d’évaluer automatiquement une décision stratégique.
4. Tester sur un volume limité
Une automatisation ne devrait pas être déployée immédiatement sur l’ensemble d’un processus important.
Il est préférable de commencer sur quelques dizaines de cas, d’observer les erreurs éventuelles puis d’améliorer le fonctionnement.
Cette phase permet également d’identifier les situations exceptionnelles auxquelles personne n’avait pensé au moment de construire le workflow.
5. Mesurer les résultats
Le succès ne doit pas être évalué uniquement en fonction du nombre de tâches automatisées.
Il faut comparer la situation avant et après.
Les principaux indicateurs peuvent être :
- le temps consacré à la tâche ;
- le nombre d’erreurs ;
- le coût du processus ;
- le volume pouvant être traité ;
- le nombre d’interventions humaines nécessaires.
Une automatisation qui nécessite constamment une correction manuelle peut finalement apporter peu de valeur.
Automatiser ne signifie pas supprimer l’intervention humaine
À mesure qu’une entreprise automatise ses opérations, un nouveau risque apparaît : ne plus réellement comprendre les processus qui fonctionnent en arrière-plan.
Un workflow peut dépendre de plusieurs logiciels, d’une API, d’un modèle d’intelligence artificielle et de différentes règles.
Lorsqu’une étape change ou tombe en panne, l’entreprise doit rester capable d’identifier le problème.
Il est donc important de documenter les automatisations et de conserver des procédures permettant une reprise manuelle lorsque cela est nécessaire.
L’objectif est de garder le contrôle sur ses automatisations plutôt que de rendre l’ensemble de l’organisation dépendante de systèmes que personne ne maîtrise réellement.
Il faut également prévoir des contrôles réguliers.
Une automatisation correcte aujourd’hui peut devenir moins pertinente dans quelques mois si les processus internes, les outils ou les données utilisés par l’entreprise ont évolué.
Quels gains l’IA peut-elle réellement apporter à une entreprise ?
L’intérêt principal de l’automatisation par intelligence artificielle n’est pas nécessairement de réduire le nombre de collaborateurs.
Elle permet surtout de supprimer certaines opérations qui mobilisent du temps sans nécessiter leurs compétences.
Les bénéfices peuvent prendre plusieurs formes.
Libérer du temps
Quelques minutes gagnées sur une tâche peuvent sembler insignifiantes.
Répétées des centaines de fois, elles peuvent pourtant représenter plusieurs journées de travail sur une année.
Traiter davantage de demandes
Une entreprise peut également augmenter sa capacité de traitement sans augmenter proportionnellement le volume de tâches manuelles.
C’est particulièrement intéressant pour les processus administratifs, le support ou le traitement de données.
Standardiser certains processus
Une automatisation bien construite applique toujours les mêmes étapes.
Elle peut ainsi réduire les oublis liés aux opérations répétitives, à condition que les règles définies soient pertinentes.
Accélérer l’accès à l’information
L’IA est également utile pour synthétiser de grandes quantités de données.
Un collaborateur peut obtenir rapidement les informations importantes d’un dossier plutôt que de parcourir manuellement plusieurs documents ou historiques de messages.
Il reste néanmoins une règle essentielle : automatiser un mauvais processus ne le transforme pas en bon processus. L’automatisation risque simplement de reproduire ses défauts plus rapidement et à plus grande échelle.
L’IA doit avant tout supprimer les tâches sans valeur ajoutée
L’automatisation par intelligence artificielle devient particulièrement intéressante lorsqu’elle est appliquée à des opérations fréquentes, structurées et faciles à contrôler.
Le meilleur point de départ n’est donc pas forcément la tâche la plus impressionnante.
Il vaut souvent mieux identifier une petite opération répétée chaque jour, mesurer précisément le temps qu’elle représente puis construire un premier workflow autour de celle-ci.
Une fois cette automatisation maîtrisée, l’entreprise peut progressivement étendre la méthode à d’autres processus.
Utilisée de cette manière, l’intelligence artificielle ne remplace pas nécessairement le travail humain. Elle permet surtout aux collaborateurs de passer moins de temps à déplacer, classer et reformuler de l’information pour se concentrer davantage sur les décisions et les tâches qui nécessitent réellement leurs compétences.