L’automatisation robotisée des processus (RPA) est un terme bien connu des dirigeants d’entreprise et des professionnels des TI. Depuis plusieurs années, elle représente la solution privilégiée pour automatiser les tâches répétitives et basées sur des règles, dans des domaines comme la finance, les ressources humaines, les opérations, et bien d’autres. Cependant, un nouveau concept a récemment fait son apparition dans les discussions : les agents d’IA, parfois appelé l’IA agentique. Contrairement à la RPA, qui automatise des processus fixes, les agents d’IA sont des entités logicielles autonomes capables de raisonner, d’apprendre et d’agir pour atteindre des objectifs précis. Ils ne se limitent pas à l’automatisation des tâches – ils prennent des décisions, s’adaptent à des données changeantes et collaborent avec les humains et les systèmes de manière plus dynamique.
L’intérêt pour l’IA agentique connaît une croissance rapide. Selon Gartner (article disponible en anglais seulement), d’ici 2029, les agents d’IA résoudront de manière autonome 80 % des problèmes courants en service à la clientèle, sans intervention humaine, entraînant une réduction de 30 % des coûts opérationnels. À mesure que les organisations adoptent ces outils de plus en plus intelligents et flexibles, la conversation évolue : on passe de l’automatisation des tâches à une autonomie orientée vers les objectifs. Une question importante s’impose alors : les agents d’IA vont-ils supplanter la RPA ?
La réponse ne se résume pas à un simple oui ou non. Pour envisager l’avenir de la RPA, il faut d’abord comprendre ce qu’elle accomplit efficacement aujourd’hui, analyser comment les agents d’IA redéfinissent l’automatisation, et observer la direction que prennent les entreprises.
La RPA et sa pertinence aujourd’hui
La RPA repose sur des robots logiciels conçus pour automatiser des tâches structurées et basées sur des règles. Plutôt que de confier à des personnes des travaux répétitifs, la RPA prend en charge des activités comme le copier-coller de données, la validation de champs ou la connexion à divers systèmes. Ces tâches, bien que chronophages, suivent des schémas prévisibles.
Un exemple courant se trouve dans le traitement des demandes de remboursement dans le secteur de l’assurance maladie. Les équipes opérationnelles des assureurs reçoivent souvent des données de réclamation dans plusieurs formats, puis extraient manuellement des informations comme les données du bénéficiaire, les identifiants des prestataires, les codes de procédure et les montants facturés, avant de les saisir dans un système central d’évaluation. Selon la complexité, cela peut prendre de 30 minutes à plusieurs heures par demande. Les robots RPA peuvent reproduire ces étapes en surveillant les soumissions entrantes, en extrayant les données grâce à la reconnaissance optique de caractères (OCR), et en les validant automatiquement selon les règles de la police d’assurance.
Principaux avantages de la RPA :
- Réduction de la charge de travail manuelle
- Amélioration de la précision grâce à l’élimination des erreurs humaines
- Exécution plus rapide des tâches répétitives
- Intégration facile aux systèmes existants, sans nécessiter de changements majeurs d’infrastructure
Pour de nombreuses organisations, en particulier celles qui utilisent des applications anciennes, la RPA continue d’offrir une forte valeur commerciale et des économies durables.
La différence entre la RPA et les agents d’IA
La RPA excelle dans l’automatisation des processus structurés et prévisibles. Toutefois, ses capacités atteignent leurs limites lorsqu’il s’agit de gérer des exceptions ou des données inhabituelles. C’est là que l’IA agentique, ou l’automatisation intelligente des processus entre en jeu.
La RPA peut être décrit comme suit :
- Basé sur des règles : Les robots suivent des instructions explicites qui définissent précisément chaque étape à mettre en œuvre.
- Linéaire et séquentiel : Les processus se déroulent dans un ordre fixe, avec peu de flexibilité en cas d’imprévu.
- Conçu pour les tâches répétitives : Idéal pour des activités comme la saisie de données, la connexion à des systèmes ou le remplissage de formulaires, qui changent rarement.
Les agents d’IA agentique permettent une automatisation plus avancée en :
- Apprenant à partir des données et des tendances : Plutôt que de se baser uniquement sur des règles, ils améliorent leur précision et leur efficacité avec le temps.
- S’adaptant à de nouveaux scénarios : Ils peuvent reconnaître des formats ou des entrées inhabituels et ajuster leur approche de manière dynamique.
- Prenant des décisions basées sur le contexte : Avec un minimum d’intervention humaine, ils interprètent le contexte pour choisir la bonne action.
- Gérant intelligemment les exceptions : Les cas complexes ou inhabituels ne sont plus des obstacles immédiats.
Lorsqu’une facture ou des données de réclamation sont reçues dans un format connu, la RPA se montre très efficace : il peut extraire les montants, les identifiants des membres et les codes de facturation, puis les saisir dans le système d’évaluation avec rapidité et précision. En revanche, si la facture provient d’un fournisseur inconnu et présente une mise en page différente, un robot RPA classique risque de se bloquer, incapable de reconnaître le format.
Un agent d’IA, lui, est capable d’analyser la structure du document, de comprendre le contexte et de déterminer les champs pertinents à extraire. À chaque interaction, il améliore sa capacité à gérer les variations, apprenant et s’adaptant au fil du temps.
Cette évolution permet également une automatisation assistée : les robots prennent en charge la majorité des tâches routinières liées aux réclamations, tandis que les agents d’IA interviennent en cas d’exception, ne transmettant aux équipes humaines que les cas les plus complexes ou inhabituels. Le résultat : des délais de traitement plus courts, moins d’erreurs et une meilleure synergie entre automatisation et supervision humaine.
Automatisation complémentaire : collaboration entre la RPA et les agents d’IA
Alors, les agents d’IA vont-ils remplacer la RPA ? Pas entièrement.
Ce qui évolue, c’est la manière dont la RPA est utilisé. Plutôt que d’agir comme une solution autonome, il s’intègre de plus en plus dans une stratégie d’automatisation plus large et plus intelligente. Les agents d’IA complètent la RPA en prenant en charge les éléments imprévisibles, tandis que la RPA gère les tâches routinières — ensemble, ils forment une stratégie d’automatisation puissante et résiliente. Cette combinaison améliore l’efficacité, la précision et la rapidité, tout en permettant aux employés de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Cas d’usage illustrant cette synergie :
Autorisations préalables
Le processus d’autorisation préalable est essentiel pour maîtriser les coûts et garantir des soins appropriés, mais il implique souvent une saisie manuelle de données, la révision de documents et la coordination entre les prestataires et les assureurs.
- La RPA prend en charge les tâches routinières, comme l’extraction des informations sur le patient et le prestataire, et leur saisie dans les systèmes d’autorisation, réduisant ainsi les délais de traitement et les erreurs.
- Les agents d’IA ajoutent une couche d’intelligence en analysant les demandes, en signalant les informations incomplètes ou incohérentes, et en suggérant des décisions basées sur des tendances historiques, accélérant le traitement tout en assurant la conformité.
Plaintes et appels
La gestion efficace des plaintes et demandes d’appel est essentielle pour la satisfaction des membres et le respect des exigences réglementaires.
- La RPA extrait les données des documents d’appel, oriente les dossiers vers les équipes appropriées et met à jour les systèmes de suivi automatiquement.
- Les agents d’IA améliorent le processus en catégorisant les appels, en évaluant la complexité des cas et en rédigeant des réponses initiales à faire valider, ce qui aide les équipes à résoudre les problèmes plus rapidement et de manière plus cohérente.
Service à la clientèle et centres d’appels
Un soutien fluide sur plusieurs canaux est essentiel pour favoriser l’engagement des membres.
- Les agents d’IA répondent aux demandes par téléphone, courriel, IVR et SMS, offrant une assistance en tout temps.
- Ils créent et priorisent les billets de soutien pour les réclamations, les questions sur les prestations ou la couverture, et les problèmes simples comme la vérification de compte ou les mises à jour de statut.
- Seuls les cas les plus complexes ou sensibles sont transmis aux agents humains, assurant ainsi une efficacité optimale sans compromettre la qualité du service.
Considérations commerciales : choisir le bon outil
C’est le moment idéal pour réévaluer vos outils d’automatisation. Identifiez les opportunités d’enrichir la RPA par l’IA, là où cela est pertinent, et élaborez une stratégie qui favorise à la fois l’efficacité opérationnelle et l’innovation.
Avant de choisir entre la RPA, les agents d’IA ou une combinaison des deux, les organisations devraient évaluer les éléments suivants :
- Complexité des processus : Automatisez-vous des tâches standardisées ou devez-vous gérer des exceptions fréquentes ?
- Extensibilité : Votre solution d’automatisation devra-t-elle évoluer avec le temps ?
- Impact sur les équipes : L’automatisation modifiera-t-elle les responsabilités actuelles ou créera-t-elle des opportunités de travail à plus forte valeur ajoutée ?
- Budget et infrastructure : La RPA présente souvent une barrière d’entrée plus faible, avec une mise en œuvre rapide et peu coûteuse. En revanche, les agents d’IA peuvent nécessiter davantage de données et un entraînement initial plus poussé, mais offrent une flexibilité nettement supérieure à long terme.
La RPA et les agents d’IA peuvent tous deux réduire les coûts, augmenter la productivité et améliorer le service à la clientèle. L’essentiel est de choisir l’outil, ou la combinaison d’outils, qui répond le mieux aux besoins de votre entreprise, plutôt que de suivre les tendances technologiques.
Prochaines étapes : par où commencer avec une automatisation plus intelligente
Si vous vous appuyez encore sur des processus manuels ou n’utilisez que les fonctionnalités de base de la RPA, c’est le moment d’évaluer comment les agents d’IA peuvent enrichir votre stratégie d’automatisation. Se lancer dans l’automatisation intelligente n’a pas besoin d’être complexe : une approche simple peut vous permettre de passer de l’exploration à des résultats mesurables :
- Faites le point sur votre situation actuelle : Identifiez les processus encore manuels et ceux où la RPA est déjà en place.
- Repérez les opportunités d’amélioration : Ciblez les tâches à fort volume ou comportant de nombreuses exceptions qui pourraient bénéficier d’une automatisation plus intelligente.
- Commencez petit, puis développez : Lancez un projet pilote sur un cas d’usage pour démontrer la valeur avant de l’étendre à d’autres services.
- Planifiez la croissance : Élaborez une feuille de route combinant la RPA pour les tâches routinières et les agents d’IA pour les tâches plus complexes et adaptatives.
Chez Alithya, nous accompagnons les organisations de tous les secteurs dans ces démarches en toute confiance. Que vous cherchiez à optimiser votre RPA existante, à explorer les agents d’IA ou à bâtir une stratégie d’automatisation à long terme, notre équipe peut vous guider de l’évaluation à la mise en œuvre.
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