L'intelligence artificielle (IA) n’est pas un concept réellement nouveau. Son avènement remonte aux années 1950, lorsqu’Alan Turing a proposé un premier test pour évaluer la capacité d'une machine à afficher un comportement « intelligent ». Des décennies de travaux de recherche et de développement ont mené à la création d'outils théoriques, bien connus aujourd’hui, allant de la logique floue aux modèles de Markov, en passant par les réseaux de neurones. Dans le même temps, de nouveaux types de langages de programmation comme Prolog, LISP et Smalltalk ont ouvert la voie à la plupart des langages modernes utilisés pour l’IA.
Alors comment expliquer la soudaine résurgence et l’énorme buzz autour de technologies qui étaient déjà bien maîtrisées au milieu des années 1980 ? La meilleure explication se trouve dans une conjonction de facteurs digne du parfait alignement des planètes :
Le développement des technologies Big Data met à la portée de n’importe quelle entreprise un gigantesque réservoir d’informations ;
Le Cloud amène une augmentation exponentielle de la capacité de stockage et de traitement des données à un coût accessible ;
La Transformation Numérique convertit les entreprises traditionnelles en entreprises de logiciel.
Jusqu’à présent il avait manqué deux éléments clés au développement de l’intelligence artificielle : une réelle demande du marché et des infrastructures techniques à l’échelle. Ses applications s’étaient donc limitées à des cas de figure très spécifiques comme les systèmes experts ou la reconnaissance de caractères. Aujourd’hui, bien au-delà d’une tendance technologique à la mode, l'IA est en train de s’imposer comme un outil fondamental du système d’information. C'est pourquoi ce "comeback" de l'intelligence artificielle contribue fortement au développement de l'automatisation intelligente.
Depuis des décennies, les départements informatiques consacrent une part importante de leurs budgets à l'automatisation des tâches répétitives et des traitements de routine. Dans ce cadre, des outils d'automatisation comme les ordonnanceurs, sont utilisés pour automatiser des processus relativement simples dans le but d’éliminer les opérations manuelles. Aussi s’il reste pertinent de s’interroger sur la validité d’associer « automatisation » et « intelligence », n’avons-nous pas une vision trop réductrice de l’automatisation ? L’automatisation n’est-elle qu’un simple moyen d’ajustement de la masse salariale ?
Les outils d’ordonnancement traditionnels considèrent les évènements relatifs à l’activité métier comme des séries statiques (clôture mensuelle, paye, facturation ...). Les travaux automatisés sont le plus souvent déclenchés grâce à des calendriers, ou tout simplement activés manuellement. C’est une approche qui ne trouve tout simplement plus sa place dans les environnements informatiques modernes, et ce pour deux raisons :
Les infrastructures techniques sont désormais éminemment dynamiques et hétérogènes. Les processus sont éclatés en composant multiples s’exécutant dans des environnements très différents : serveurs physiques, machines virtuelles, containers, ressources cloud, applications SaaS ...
Le profil des activités métier est d’une nature de plus en plus indéterministe. Les clients sont en connexion directe avec les métiers et les points d’entrée se multiplient (magasin, site web, mobile, réseaux sociaux, internet des objets, APIs ...).
L’automatisation du système d’information n’est donc plus simplement un moyen de maîtriser les coûts d’exploitation, elle est devenue un outil existentiel pour survivre à la complexité issue de la transformation numérique. Les équipes informatiques ne peuvent tout simplement plus gérer le volume entrant d’évènements métiers et répercuter les bonnes actions sur les traitements ou les infrastructures. C’est donc sur l’avènement de l’automatisation intelligente que repose la possibilité de maîtriser les flux et les architectures dans des proportions et des contraintes de temps qui dépassent les capacités humaines. La combinaison de l'intelligence artificielle et de l'automatisation va profondément modifier la gestion des systèmes d’information. L’automatisation intelligente va permettre un pilotage adaptatif de processus très complexes grâce à l’analyse en temps réel de grandes quantités de données issues des activités métier.
Pour aborder la question de l'automatisation intelligente sur notre identité, il est nécessaire de comprendre comment elle remodèle la perception que nous avons de nous-mêmes et des autres. Comment l'automatisation intelligente changera-t-elle notre travail quotidien ? Quelles nouvelles compétences allons-nous développer ? Que pouvons-nous nous permettre d'oublier ? Dans ce contexte, l'idée que l’intelligence artificielle vienne accomplir des tâches auxquelles nous sommes attachés est une proposition dérangeante : investir une partie importante de sa carrière dans la maîtrise de compétences devenues obsolètes a un impact sur la notion d'estime de soi. Curieusement, ce seraient donc ceux qui auraient mené des carrières transitoires qui seraient les moins affectés si la nature de leur emploi se retrouvait menacée. Au-delà des compétences techniques, c’est bien la capacité d'adaptation émotionnelle qui est aujourd’hui devenue essentielle !
Le changement est inévitable. L’intégration d’intelligence dans l'automatisation ouvre une nouvelle ère pour la productivité en établissant de nouveaux standards de vitesse et d'agilité, mais aussi elle libère les équipes informatiques pour se concentrer sur l’innovation. C’est probablement la clé de lecture quand on s’intéresse aux conséquences de la transformation numérique. La dynamique du changement n’est pas tant la réduction des coûts, mais plutôt la démultiplication de l’offre de nouveaux services. Les entreprises qui mettent en œuvre avec succès l’automation intelligente surpasseront leurs concurrents qui ne le font pas. Qu’il s’agisse de stratégie d’entreprise ou de carrière, l’essentiel reste bien entendu de savoir s’adapter. De toute évidence, dans le domaine informatique, il y aura probablement beaucoup plus de victimes du darwinisme numérique que des compressions d’effectif.
Alors comment expliquer la soudaine résurgence et l’énorme buzz autour de technologies qui étaient déjà bien maîtrisées au milieu des années 1980 ? La meilleure explication se trouve dans une conjonction de facteurs digne du parfait alignement des planètes :
Le développement des technologies Big Data met à la portée de n’importe quelle entreprise un gigantesque réservoir d’informations ;
Le Cloud amène une augmentation exponentielle de la capacité de stockage et de traitement des données à un coût accessible ;
La Transformation Numérique convertit les entreprises traditionnelles en entreprises de logiciel.
Jusqu’à présent il avait manqué deux éléments clés au développement de l’intelligence artificielle : une réelle demande du marché et des infrastructures techniques à l’échelle. Ses applications s’étaient donc limitées à des cas de figure très spécifiques comme les systèmes experts ou la reconnaissance de caractères. Aujourd’hui, bien au-delà d’une tendance technologique à la mode, l'IA est en train de s’imposer comme un outil fondamental du système d’information. C'est pourquoi ce "comeback" de l'intelligence artificielle contribue fortement au développement de l'automatisation intelligente.
Depuis des décennies, les départements informatiques consacrent une part importante de leurs budgets à l'automatisation des tâches répétitives et des traitements de routine. Dans ce cadre, des outils d'automatisation comme les ordonnanceurs, sont utilisés pour automatiser des processus relativement simples dans le but d’éliminer les opérations manuelles. Aussi s’il reste pertinent de s’interroger sur la validité d’associer « automatisation » et « intelligence », n’avons-nous pas une vision trop réductrice de l’automatisation ? L’automatisation n’est-elle qu’un simple moyen d’ajustement de la masse salariale ?
Les outils d’ordonnancement traditionnels considèrent les évènements relatifs à l’activité métier comme des séries statiques (clôture mensuelle, paye, facturation ...). Les travaux automatisés sont le plus souvent déclenchés grâce à des calendriers, ou tout simplement activés manuellement. C’est une approche qui ne trouve tout simplement plus sa place dans les environnements informatiques modernes, et ce pour deux raisons :
Les infrastructures techniques sont désormais éminemment dynamiques et hétérogènes. Les processus sont éclatés en composant multiples s’exécutant dans des environnements très différents : serveurs physiques, machines virtuelles, containers, ressources cloud, applications SaaS ...
Le profil des activités métier est d’une nature de plus en plus indéterministe. Les clients sont en connexion directe avec les métiers et les points d’entrée se multiplient (magasin, site web, mobile, réseaux sociaux, internet des objets, APIs ...).
L’automatisation du système d’information n’est donc plus simplement un moyen de maîtriser les coûts d’exploitation, elle est devenue un outil existentiel pour survivre à la complexité issue de la transformation numérique. Les équipes informatiques ne peuvent tout simplement plus gérer le volume entrant d’évènements métiers et répercuter les bonnes actions sur les traitements ou les infrastructures. C’est donc sur l’avènement de l’automatisation intelligente que repose la possibilité de maîtriser les flux et les architectures dans des proportions et des contraintes de temps qui dépassent les capacités humaines. La combinaison de l'intelligence artificielle et de l'automatisation va profondément modifier la gestion des systèmes d’information. L’automatisation intelligente va permettre un pilotage adaptatif de processus très complexes grâce à l’analyse en temps réel de grandes quantités de données issues des activités métier.
Pour aborder la question de l'automatisation intelligente sur notre identité, il est nécessaire de comprendre comment elle remodèle la perception que nous avons de nous-mêmes et des autres. Comment l'automatisation intelligente changera-t-elle notre travail quotidien ? Quelles nouvelles compétences allons-nous développer ? Que pouvons-nous nous permettre d'oublier ? Dans ce contexte, l'idée que l’intelligence artificielle vienne accomplir des tâches auxquelles nous sommes attachés est une proposition dérangeante : investir une partie importante de sa carrière dans la maîtrise de compétences devenues obsolètes a un impact sur la notion d'estime de soi. Curieusement, ce seraient donc ceux qui auraient mené des carrières transitoires qui seraient les moins affectés si la nature de leur emploi se retrouvait menacée. Au-delà des compétences techniques, c’est bien la capacité d'adaptation émotionnelle qui est aujourd’hui devenue essentielle !
Le changement est inévitable. L’intégration d’intelligence dans l'automatisation ouvre une nouvelle ère pour la productivité en établissant de nouveaux standards de vitesse et d'agilité, mais aussi elle libère les équipes informatiques pour se concentrer sur l’innovation. C’est probablement la clé de lecture quand on s’intéresse aux conséquences de la transformation numérique. La dynamique du changement n’est pas tant la réduction des coûts, mais plutôt la démultiplication de l’offre de nouveaux services. Les entreprises qui mettent en œuvre avec succès l’automation intelligente surpasseront leurs concurrents qui ne le font pas. Qu’il s’agisse de stratégie d’entreprise ou de carrière, l’essentiel reste bien entendu de savoir s’adapter. De toute évidence, dans le domaine informatique, il y aura probablement beaucoup plus de victimes du darwinisme numérique que des compressions d’effectif.