Qu'est-ce que la decision automation ?

La decision automation utilise l'intelligence artificielle, les données et les règles de gestion pour aider les entreprises à automatiser le processus décisionnel dans plusieurs domaines. L'utilisation de l'automatisation de la prise de décision augmente la productivité et permet une réduction des risques et des erreurs dans les décisions prises. Un niveau de cohérence est maintenu dans toutes les décisions, ce qui n'est pas le cas lorsqu'elles sont prises par un individu ou un groupe de décideurs.

Diagramme de la decision automation

La decision automation est généralement appliquée aux décisions de routine et répétitives qui font partie du fonctionnement quotidien d'une entreprise. Il s'agit le plus souvent de décisions opérationnelles qui soutiennent son fonctionnement quotidien.

Qu'est-ce qui motive la decision automation ?

Les décisions opérationnelles sont généralement motivées par la connaissance des règles métier et peuvent être influencées par, ou dépendre des données et d'autres informations pertinentes. Il existe également quelques cas avancés où les techniques d'utilisation des règles métier et des données devront fonctionner ensemble pour permettre l'automatisation d'une décision.

Decision automation basée sur des règles

La decision automation peut être entièrement basée sur des règles métier. Dans des secteurs tels que la finance, les décisions répétitives peuvent être automatisées afin de garantir la cohérence de la qualité. Dans le secteur des assurances, des décisions telles que l'approbation des demandes d'indemnisation et la tarification des primes peuvent être automatisées. L'automatisation basée sur des règles métier devient essentielle pour les décisions prises dans des environnements hautement réglementés.

Decision automation fondées sur les données

Dans ce cas, la décision n'est pas fondée sur des règles, mais plutôt sur le déroulement d'une situation particulière et l'incertitude qui l'entoure. Par exemple, lors de l'établissement d'un devis d'assurance automobile, la détermination du degré de risque du client peut être un facteur entaché d'incertitude. C'est dans ces cas que le modèle prédictif fonctionne le mieux dans la decision automation, en utilisant des facteurs tels que l'âge, le sexe et le type de voiture pour faire des prédictions basées sur les sinistres passés. La combinaison de ces prédictions avec la decision automation basée sur les règles les rend plus efficaces.

Ces données peuvent prendre la forme d'informations actuelles sur l'entreprise, de statistiques et de renseignements disponibles à l'extérieur, de matériel provenant de l'Internet des objets, de réseaux sociaux ou de presque toute autre source en ligne.

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Applications et avantages de la decision automation

Il existe plusieurs applications pour la prise de décision automatisée ; cependant, trois principaux problèmes organisationnels peuvent bénéficier de l'automatisation.

Flux de travail intelligents

Dans le processus de prise de décision automatisée, les flux de travail doivent constamment s'adapter aux nouvelles informations provenant d'une série de points de données interconnectés. Chacun de ces points de données est choisi et configuré en fonction des propriétés spécifiques qu'il possède. Les décisions automatisées sont prises sur la base de l'analyse des changements observés dans les propriétés des différents points de données. Lorsque cela se produit de manière transparente, les flux de travail deviennent plus intelligents.

Prévention et correction automatique des erreurs

Un système de flux de travail automatisé peut reconnaître les erreurs potentielles et prendre les décisions de réparation ou de réponse sans nécessiter d'intervention humaine. Ces niveaux d'automatisation accélèrent immédiatement la détection et la réponse aux erreurs, rendant les systèmes plus rapides et plus robustes.

Conformité réglementaire et contractuelle

La prise de décision automatisée contribue également à la conformité réglementaire. Prenons l'exemple de l'installation sonore d'un théâtre. Si les décibels atteignent des niveaux prohibitifs, une décision automatisée les ramènera aux niveaux réglementaires. Ce niveau de prise de décision et d'action automatisée peut accroître la conformité aux règles commerciales et aux réglementations industrielles.

Avantages commerciaux de la prise de décision automatisée

La prise de décision automatisée présente plusieurs avantages pour une entreprise.

Des décisions rapides, sans erreur et cohérentes

Le principal avantage est la possibilité de prendre des décisions rapides et sans erreur. Elle assure également la cohérence, en déchargeant la prise de décision humaine sur un processus automatisé. L'intelligence artificielle peut ainsi se corriger elle-même et prendre des mesures réparatrices sans avoir besoin d'une supervision constante. Cette automatisation est appliquée en permanence à chaque décision commerciale, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, ne laissant aucune place à l'incohérence ou à l'erreur.

Meilleure utilisation du personnel

En réduisant la dépendance à l'égard de l'intervention humaine pour les tâches répétitives, les employés peuvent se concentrer sur des tâches qui amélioreront la génération de revenus et ouvriront de nouvelles possibilités.

Augmentation de la conformité

En réduisant les occurrences d'erreurs réglementaires ou contractuelles, les entreprises peuvent s'épargner des amendes de non-conformité. La decision automation n'élimine pas tous les risques d'erreur, mais elle les réduit considérablement.

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Les défis de la decision automation

Gestion des environnements et de la sécurité

Les entreprises doivent s'assurer que les environnements de décision automatisé sont à l'abri de toute forme de perturbation, qu'elle soit interne ou externe. Dans le même temps, les systèmes doivent rester flexibles et gérer toute nouvelle source de données. Avec l'augmentation des failles de sécurité et des environnements en réseau de plus en plus complexes, les vulnérabilités sont en constante augmentation.

Solution : la façon la plus simple de garantir la sécurité est de surveiller et de contrôler la decision automation à tout moment. Une sécurité des données et des systèmes informatiques solide n'est pas négociable et doit être constamment contrôlée.

La nécessité d'une intervention humaine

Certaines décisions nécessitent une intervention humaine, et idéalement la decision automation devrait comporter un processus entièrement automatisé avec une certaine marge de manœuvre pour l'intervention humaine. Cela pourrait être intégré dans le processus d'automatisation, mais l'inconvénient est que cela introduit une expérience déconnectée. Cela signifie qu'il n'y a pas de vue de bout en bout qui garantit que tout ce qui est nécessaire pour prendre une décision se trouve au même endroit.

Décisions en plusieurs étapes et à long terme

Les décisions sont souvent instantanées, mais il existe des cas où une décision peut dépendre des résultats d'autres décisions connexes. On parle alors de décisions en plusieurs étapes. Lorsque des décisions interdépendantes s'enchaînent les unes aux autres, on parle de décisions à long terme. Elles peuvent être complexes et difficiles à suivre.

Maintenir le contrôle des données

Les entreprises doivent rester agiles tout en maintenant le contrôle, la récupération et le stockage des données pour les applications de decision automation. Cela est essentiel pour la vérification. Si l'on considère que l'Internet des objets génère des quantités massives de données, et que ce volume augmente de jour en jour, les dirigeants doivent constamment développer des stratégies pour être en mesure de traiter de nouvelles sources de données.

Soutien adéquat aux environnements de prise de décision automatisés

Les entreprises doivent se rappeler que le déploiement de decision automation nécessite une solide justification commerciale. Cela nécessite également une affectation appropriée des ressources. Des systèmes mal mis en œuvre peuvent aller complètement à l'encontre de l'objectif de l'entreprise, en créant des critères de décision inutiles ou en incorporant trop de sources de données.

Gérer des objectifs ambigus

Le but ultime de toute entreprise est de prendre de meilleures décisions qui créent de la rentabilité. La prise de « bonnes décisions » est une tâche ambiguë.

Solution : définir les critères d'une « bonne décision » est la première étape pour éliminer toute ambiguïté. Il s'agit ensuite d'identifier les règles et de contrôler toutes les variables possibles des résultats de la décision, telles que les règles appliquées à la decision automation et les hypothèses nécessaires pour aider à relier les données qui sont toutes réunies pour déterminer la qualité des décisions.

Choisir entre une approche mécanique, humaine ou hybride

Le rôle de l'homme dans le processus de décision doit être constamment évalué. Nombreux sont ceux qui préconisent une approche hybride personne-numérique de la prise de décision, en particulier lorsque les données sont limitées ou ambiguës. Dans ce cas, les solutions alternatives qui font appel à la prise de décision partagée et à l'aide à la décision sont de meilleures solutions.

Solution : la decision automation doit comporter des règles qui aident les personnes à s'impliquer lorsqu'il s'agit d'aspects créatifs ou basés sur des hypothèses, des nuances, des questions d'éthique ou de jugement. Il est préférable de disposer de systèmes de decision automation accompagnés d'un ensemble de règles d'orientation permettant de savoir quand consulter un humain.

Les avantages de la decision automation sont nombreux s'ils sont utilisés et mis en œuvre de la bonne manière. L'inquiétude que de tels mouvements éliminent des postes de travail humains n'est pas une préoccupation, principalement parce que c'est l'ingéniosité des humains qui évalue la decision automation à tous les niveaux. Les ordinateurs, tout en étant capables de prendre des décisions basées sur les données, ne peuvent pas utiliser l'éthique et la morale, et par conséquent, les humains auront toujours un rôle à jouer.