Tout ce que vous devez savoir sur l’AI workflow automation

L’AI workflow automation utilise l’intelligence artificielle pour automatiser, améliorer et optimiser les workflows d’une entreprise. Contrairement à l’automatisation traditionnelle, qui repose sur des règles statiques préconfigurées par un humain, les workflows optimisés par l’IA utilisent l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel (NLP), et la prise de décision intelligente pour gérer des processus complexes et dynamiques.

Par exemple, au lieu d’assigner manuellement des tâches ou de définir des déclencheurs rigides pour faire avancer les automatisations, l’IA peut analyser les modèles, prédire les prochaines étapes, et utiliser une automatisation intelligente pour adapter les workflows et optimiser les processus en temps réel. Cela permet aux entreprises d’automatiser des tâches comme la saisie de données, les réponses au service client, les mises à jour de projet, et même la prise de décision, tout en s’améliorant continuellement grâce à l’apprentissage par l’IA.

L’AI workflow automation repose sur des technologies avancées qui fonctionnent ensemble pour créer des workflows intelligents capables de s’adapter en temps réel. Voici la contribution de chaque élément :

• Apprentissage automatique (ML) : utilise les données historiques pour reconnaître les modèles et améliorer l’efficacité des workflows au fil du temps. Le ML peut ajuster les priorités des tâches, prédire les goulots d’étranglement, et optimiser les processus sans mises à jour manuelles.

• Traitement du langage naturel (NLP) : permet aux systèmes d’IA de comprendre et de répondre au langage humain, transformant les e-mails, messages de chat ou commandes vocales en actions automatisées. L’interaction avec les workflows d’une entreprise est alors plus intuitive et le besoin d’entrées complexes est réduit.

• Automatisation robotisée des processus (RPA) renforcée par l’IA : alors que la RPA gère les tâches répétitives basées sur des règles sur l’ensemble des systèmes, l’intégration de l’IA la rend plus intelligente en l’aidant à gérer les exceptions, à s’adapter aux conditions changeantes, et à automatiser les workflows plus complexes.

• Analyse prédictive et algorithmes avancés : analysez les données en temps réel pour prévoir les retards potentiels, identifier les inefficacités, et recommander des ajustements proactifs. Cela permet aux entreprises de garder une longueur d’avance sur les problèmes avant qu’ils n’aient un impact sur l’efficacité des workflows.

• Prise de décision assistée par l’IA : permet aux workflows de choisir la meilleure action en fonction des données, du contexte, et des comportements appris, réduisant l’intervention humaine pour les décisions routinières tout en gardant le contrôle sur les points critiques.

Ensemble, ces technologies créent des systèmes de workflow automation optimisés par l’IA qui non seulement exécutent des tâches complexes mais rationalisent également les processus, réduisent les erreurs humaines, et simplifient les opérations entre les services.

Avoir une machine qui fait le gros du travail à votre place semble magique, mais l’AI workflow automation n’est pas théorique. En effet, elle redéfinit déjà la manière dont les entreprises gèrent des workflows complexes, réduisent les tâches manuelles, et renforcent l’efficacité des équipes.

Découvrez quelques exemples concrets de la manière dont les entreprises adoptent l’AI workflow automation pour transformer leurs opérations via Wrike.

Visibilité des projets et résumés de la progression

Les workflows basés sur l’IA peuvent générer automatiquement des résumés de statut de projet, aidant les équipes à rester alignées sans vérifier manuellement les mises à jour sur plusieurs plateformes. Ces résumés réduisent le temps passé à rester informé et aident les dirigeants à établir rapidement leurs priorités.

Syneos Health, une entreprise biopharmaceutique internationale, a adopté les résumés optimisés par l’IA de Wrike pour centraliser les mises à jour de projets et améliorer la transparence entre les services. En intégrant l’IA, les membres de l’équipe peuvent immédiatement générer des instantanés de progression, diminuant ainsi le temps passé à rechercher des informations et réduisant le risque de délais.

Coordination des opérations et workflows adaptatifs

Alors que les opérations deviennent plus complexes, l’automatisation optimisée par IA aide à gérer les dépendances, réduire la coordination manuelle, et améliorer l’efficacité grâce aux ajustements dynamiques des processus.

The Kitchen Coop, une entreprise de fabrication de produits alimentaires, a utilisé Wrike pour automatiser les workflows opérationnels de routine entre les services et les partenaires externes. En utilisant l’AI workflow automation, ils ont optimisé en continu l’acheminement des tâches et l’exécution des projets, améliorant la cohérence et permettant aux équipes de se concentrer sur l’innovation.

Gestion des connaissances et intégration des équipes

Les workflows basés sur l’IA peuvent simplifier l’accès aux connaissances en organisant les documents, résumant les informations clés, et en accélérant l’intégration grâce à la livraison automatisée de contenu.

Par exemple, les outils d’IA de Wrike sont capables de centraliser les connaissances sur les projets, permettant aux nouveaux membres de l’équipe de prendre ses marques plus rapidement grâce à des résumés générés par l’IA et des workflows structurés, améliorant les transferts et réduisant les obstacles lors de l’intégration.

Priorisation des tâches et aide à la prise de décision

L’IA peut analyser l’urgence des tâches, les délais, et les dépendances pour recommander les tâches sur lesquelles travailler ensuite, réduisant le temps passé à gérer les listes de tâches et améliorant l’exécution. En mettant automatiquement en avant les éléments prioritaires, les équipes peuvent concentrer leur attention sur l’essentiel, même lorsque les priorités évoluent au fil de la journée.

Comme ces exemples le montrent, la gestion de projet a toujours consisté à trouver un équilibre les priorités, les délais, les ressources, et les attentes des parties prenantes, souvent dans le cadre de workflows complexes et de conditions changeantes. La workflow automation traditionnelle permet de supprimer les tâches répétitives, mais à mesure que les projets évoluent et que les variables augmentent, les règles statiques ont leurs limites.

C’est là que l’AI workflow automation révolutionne la gestion de projet. En intégrant des outils optimisés par IA dans les workflows existants, les chefs de projet disposent de systèmes intelligents qui prédisent les risques, optimisent les calendriers, et fournissent des informations clés sans effort manuel.

D’après mon expérience avec Wrike, l’AI workflow automation facilite la gestion de projet d’une manière qui aurait été impossible il y a quelques années :

• Les statistiques prédictives mettent en évidence les points de blocage potentiels avant qu’ils n’entraînent des retards.

• La priorisation des tâches menée par l’IA s’ajuste dynamiquement en fonction des délais changeants, de la disponibilité des ressources, ou des dépendances du projet.

• Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux équipes d’interagir avec les données du projet via des assistants IA ou de générer instantanément des résumés du statut du projet.

• Les rapports automatisés extraient les données en temps réel et les présentent sous forme de tableaux de bord clairs, réduisant le temps passé à compiler des mises à jour pour les parties prenantes.

Ces fonctionnalités d’IA aident les chefs de projet à moins faire du micro-management et à plus se concentrer sur la vision stratégique, améliorant ainsi l’efficacité des workflows et les résultats des projets. Les équipes peuvent réagir plus rapidement au changement, réduire les erreurs humaines, et assurer le bon déroulement des projets complexes avec beaucoup moins d’intervention manuelle. Et nous prévoyons qu’à mesure que l’IA continue d’évoluer, son rôle dans la gestion de projet ne fera que s’intensifier, faisant de l’automatisation intelligente en un élément essentiel de la réussite des projets à grande échelle.

Si vous souhaitez commencer à automatiser les processus métier grâce à la puissance de l’IA, réfléchissez à la marche à suivre

Notre équipe a rassemblé ci-dessous sept étapes pour mettre en œuvre l’AI workflow automation afin de se débarrasser définitivement de ces tâches chronophages.

1. Identifiez les workflows qui peuvent être automatisés

Commencez par cartographier vos processus existants et par identifier les processus dominés par des tâches répétitives, des saisies manuelles de données, ou des prises de décision routinières. Recherchez les workflows où les retards, les erreurs humaines ou les inefficacités apparaissent régulièrement : ce sont des candidats idéaux pour intégrer l’IA.

2. Définissez des objectifs et des indicateurs de réussite clairs

Que vous souhaitiez réduire les délais d’exécution, minimiser les tâches manuelles ou améliorer la précision, fixez-vous des objectifs mesurables dès le départ. Alignez ces objectifs sur des résultats commerciaux plus larges, comme l’amélioration de la satisfaction des clients ou l’augmentation de la productivité de l’équipe.

3. Choisissez les bons outils et plateformes d’IA

Sélectionnez une plateforme d’AI workflow automation qui s’intègre à vos systèmes existants, prend en charge la personnalisation low-code, et offre des fonctionnalités comme les statistiques prédictives ou le traitement du langage naturel. Les outils comme Wrike permettent de faire le lien entre l’automatisation par l’IA et la gestion complète des workflows.

4. Commencez progressivement avec des cas d’utilisation à fort impact

Commencez par automatiser un processus unique ou un segment de workflow où l’IA peut faire une différence immédiate, comme la priorisation des tâches, l’acheminement automatisé des tickets, ou la génération de résumés de statut. Les petites victoires renforcent la confiance et fournissent des informations pour une implémentation plus large.

5. Intégrez l’IA aux workflows humains

L’IA doit renforcer, et non remplacer, l’intervention humaine. Concevez des workflows où l’IA gère les tâches routinières et l’analyse des données en temps réel, tandis que votre équipe se concentre sur le travail à forte valeur ajoutée et la prise de décision. Maintenez des points de révision manuelle pour les étapes cruciales ou les exceptions.

6. Surveillez, apprenez, et optimisez en continu

Les workflows optimisés par IA s’améliorent au fil du temps, mais uniquement si vous contrôlez les performances. Utilisez des tableaux de bord pour surveiller les KPI comme les gains de temps, la réduction des erreurs, ou l’efficacité des workflows. Ajustez les règles d’automatisation et les modèles d’IA à mesure que vos processus évoluent.

7. Formez et impliquez votre équipe

Le succès de l’adoption de l’IA dépend de la confiance et de la compréhension des utilisateurs. Proposez des formations sur la manière dont l’IA s’intègre aux workflows quotidiens, mettez en avant les avantages, et encouragez les commentaires. Lorsque les équipes considèrent l’IA comme un collaborateur, et non comme une boîte noire, elles sont plus susceptibles de l’adopter.

Alors, à quoi ressemblera l’avenir de l’AI workflow automation ?

L’AI workflow automation évolue rapidement, et les entreprises qui restent à la pointe des tendances émergentes se positionnent pour fonctionner plus efficacement, s’adapter plus rapidement et découvrir de nouvelles méthodes de travail.

Voici quelques-unes des principales tendances des workflows optimisés par l’IA, ainsi que nos prévisions pour l’avenir :

1. Essor des agents d’IA gérant des processus de bout en bout

L’une des évolutions les plus intéressantes est l’émergence des agents d’IA, des systèmes autonomes conçus pour gérer des workflows ou des processus entiers avec une intervention humaine minimale. Contrairement aux scripts d’automatisation de base, les agents d’IA peuvent interpréter le contexte, prendre des décisions et coordonner plusieurs tâches sur différentes plateformes.

Nous assistons à une adoption précoce où les agents d’IA traitent les demandes du service d’assistance, gèrent les tâches informatiques routinières ou orchestrent des éléments de gestion de projet, permettant ainsi aux équipes de se concentrer sur un travail à plus forte valeur ajoutée. À mesure que ces agents deviennent plus sophistiqués, ils joueront un rôle plus important dans l’optimisation des workflows sans surveillance constante.

2. Intégration plus approfondie de l’IA générative dans les workflows

L’IA générative s’intègre de plus en plus aux workflows opérationnels. Qu’il s’agisse de générer des rapports, de rédiger des mises à jour de projets ou de résumer automatiquement des données complexes, l’IA générative aide les équipes à accélérer des tâches qui nécessitaient auparavant une saisie manuelle.

3. Automatisation prédictive pour une prise de décision proactive

L’AI workflow automation passe de la gestion réactive des tâches à l’optimisation proactive. En utilisant les statistiques prédictives, l’IA peut désormais prévoir les retards, les contraintes de ressources ou les risques de conformité avant qu’ils n’impactent les opérations. Cette tendance est particulièrement utile dans les secteurs aux workflows complexes, où anticiper les problèmes est essentiel pour maintenir l’efficacité.

4. Outils d’IA low-code démocratisant l’automatisation

L’IA peut sembler effrayante (et coûteuse), surtout pour les entreprises sans compétences techniques pour configurer des chatbots alimentés par l’IA à partir de zéro.

Mais à mesure que l’automatisation des workflows alimentée par l’IA devient plus accessible, les plateformes d’automatisation low-code permettent aux utilisateurs professionnels ordinaires, et pas seulement aux équipes informatiques coûteuses, de créer, d’adapter et de gérer des workflows intelligents. Cette tendance permet aux équipes d’automatiser les processus et de créer des workflows efficaces sans compétences techniques approfondies, accélérant ainsi l’adoption dans les différents services.

5. Accent sur la gouvernance de l’IA, la confidentialité des données et l’automatisation éthique

Que se passe-t-il lorsque vous connectez toutes les données de vos clients à ChatGPT ? La réponse ne va sûrement pas vous plaire.

L’IA pilotant de plus en plus de processus métier, les entreprises mettent à juste titre davantage l’accent sur la gouvernance de l’IA, en garantissant la transparence, la conformité et l’utilisation éthique des technologies d’automatisation. Gérer la manière dont les modèles d’IA interagissent avec les données sensibles, maintenir des pistes d’audit, et s’assurer que la prise de décision s’aligne sur les politiques de l’entreprise deviennent des exigences standard, afin d’éviter les violations de données des clients.

Pour tirer pleinement parti de l’automatisation des workflows optimisés par l’IA, il est important d’aborder l’implémentation de manière stratégique et de suivre les bonnes pratiques ci-dessous.

Les outils alimentés par l’IA suivants améliorent les workflows en automatisant les tâches répétitives, en générant des informations, et en améliorant l’efficacité. Certains, comme Wrike, offrent une gestion des workflows de bout en bout avec des fonctionnalités d’IA intégrées, tandis que d’autres se concentrent sur des tâches spécifiques d’automatisation ou de génération.