Data Intelligence
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Automatisation, tout dépend de vos données !
![CLAUS JEPSEN – UNIT4](https://i0.wp.com/www.solutions-magazine.com/wp-content/uploads/2023/04/CLAUS-JEPSEN-UNIT4.jpg?fit=1024%2C811&ssl=1)
« La valeur de l’automatisation dépendra toujours de la qualité des données disponibles ! » Rappel de Claus Jepsen, CTO, Unit4, bien nécessaire. C’est aussi une condition sine qua non au bon usage de ChatGPT.
Automatisation, cette quête sans fin. Aujourd’hui, elle est au cœur d’une longue série de débats passionnés, après que le directeur général d’OpenAI ait suggéré que son ambition était que ChatGPT, son IA générative, devienne un « moteur de raisonnement » et pas uniquement une base de données de faits. Le problème qui a été mis en évidence par différents tests et articles est que la mise en œuvre de l’automatisation, sans même parler de son autonomie, est vraiment très complexe.
Certes, elle peut permettre de créer des outils expérimentaux intéressants pour les consommateurs, mais quelques considérations essentielles doivent être prises en compte. Premièrement, la valeur de l’automatisation dépendra toujours de la qualité des données disponibles. « Dans le monde des technologies pour l’entreprise, l’automatisation dépend fortement de la capacité à abattre les silos entre les référentiels de données, précise d’emblée Claus Jepsen. Si une organisation n’a pas accès à une source de données propre et structurée, il lui sera difficile de déployer efficacement l’automatisation ! »
Deuxièmement, elle dépend des humains, avec tous les travers que nous nous connaissons. Nous avons déjà observé que des préjugés inconscients dans la programmation ont sapé les tentatives de mise en œuvre de l’intelligence artificielle ; ces mêmes principes peuvent affecter l’automatisation dans les logiciels pour entreprises.
Accepter des processus plus traditionnels
À l’heure où les équipes informatiques commencent à comprendre pourquoi elles veulent automatiser les processus opérationnels et examiner comment elles peuvent s’y prendre, il est essentiel de comprendre les principes fondamentaux des données : comment une organisation peut-elle accéder aux données sous-jacentes ? Quel modèle de données va être utilisé ? Et comment le modèle de données peut-il être rendu immuable ?
« La planification de la voie vers l’automatisation peut comporter d’autres défis, poursuit Claus Jepsen. Les processus opérationnels diffèrent selon les entreprises : si l’équipe informatique a construit l’architecture au fil des ans, il est probable que celle-ci comporte différentes couches d’applications héritées, ainsi que des personnalisations. L’automatisation fonctionne au mieux lorsque les organisations utilisent des modèles de données immuables, permettant à l’application d’extraire autant de données que possible de l’ensemble de l’entreprise, puis de les analyser de manière cohérente. »
Pour que l’automatisation soit performante, il est impératif d’imposer des contraintes autour de la liberté de configuration dont disposent les clients dans leurs environnements informatiques, estime le CTO. Cela signifie que les clients doivent accepter des processus plus traditionnels, ce qui peut nécessiter la mise en œuvre d’un processus de gestion du changement. Certains obstacles peuvent être surmontés par l’adoption d’une approche verticale du déploiement de fonctionnalités, qui permettra aux équipes informatiques d’intégrer de manière agile l’automatisation dans les applications.
Automatisation… Loin de la prise en charge des fonctions d’un ERP par ChatGPT
Compte tenu de ces défis, il est plus logique que des technologies telles que la RPA (Robotic Process Automation) soient greffées sur les applications pour entreprises existantes. Les outils d’orchestration à programmation schématique permettent aux organisations d’intégrer les fonctionnalités RPA aux systèmes centraux et d’interagir plus facilement avec les données de ces systèmes.
« Dans l’ensemble, nous sommes encore loin de la prise en charge des fonctions d’un ERP par ChatGPT, assure Claus Jepsen. Par ailleurs, ce niveau d’intelligence artificielle sophistiquée semble superflu pour la gestion de flux de travail tel que l’évaluation du solde de congés payés d’un employé. Aujourd’hui, notre application HCM peut analyser les données en arrière-plan et transmettre des notifications à un employé, afin de l’informer qu’il lui reste des congés annuels à poser. L’échange entre l’employé et le système HCM est amélioré grâce à Wanda, notre assistante numérique basée sur l’IA, mais les instructions de base peuvent être exécutées à l’aide d’un processus de flux de travail standard de type ‘oui / non’. »
Au fil du temps, l’automatisation des logiciels pour entreprises continuera de progresser. « Nous anticipons, dans l’avenir, des expériences en 10 secondes dans lesquelles l’automatisation simplifiera les interactions des utilisateurs avec les systèmes ERP, à tel point que les employés auront à peine conscience d’interagir avec des applications de back-office. Cependant, ChatGPT ne va pas acquérir une conscience de sitôt. Et il n’est pas encore à même de remplacer les flux de travail actuels des entreprises… Nous ne comprenons pas complètement le fonctionnement du cerveau humain, alors comment pourrions-nous le reproduire avec une intelligence artificielle générale ? »
L’intelligence exprimée en termes de quantité
En réalité, la principale opportunité d’automatisation restera la périphérie du réseau, où nous créerons des applications centrées sur les tâches, capables d’exploiter les immenses volumes de données résidant dans les systèmes centraux, afin d’améliorer l’expérience des utilisateurs.
« Bien sûr, cela soulèvera des questions sur la quantité d’intelligence dont devra disposer l’application à la périphérie pour pouvoir agir de manière autonome, reconnait Claus Jepsen. Il sera également important de surveiller les problèmes de latence, afin de garantir la prise de décisions en temps réel. Toutefois, si les applications essentielles pour entreprises ont été conçues dès le départ dans l’optique de l’automatisation, des API ouvertes et des outils de programmation schématique pourront permettre aux développeurs d’intégrer rapidement des fonctionnalités autonomes. Cela signifie que les expériences en 10 secondes deviendront la norme pour la plupart des utilisateurs d’applications pour entreprises… »