Qu'est-ce que l'automatisation ?

Le terme « automatisation » est apparu dans les années 40, lorsqu’un ingénieur de l’entreprise Ford l’a utilisé pour décrire la mécanisation accrue des chaînes de montage des automobiles. Toutefois, le concept d’automatisation existe depuis bien plus longtemps.

En effet, les Grecs et les Égyptiens de l’Antiquité ont conçu des mécanismes autoguidés à des fins pratiques et de divertissement, notamment des horloges à eau et des animaux mécaniques. Ces concepts ont par la suite été développés au Moyen Âge et à la Renaissance, lorsque Ismail al-Jazari ou encore Léonard de Vinci ont inventé des machines permettant d’automatiser les tâches manuelles, comme les systèmes de pompe à chapelet, le bobinoir automatique et le chariot autopropulsé.

Mais ce n’est qu’avec la révolution industrielle que l’automatisation a vraiment pris de l’ampleur. Le perfectionnement de l’énergie hydraulique, de la vapeur et du charbon au cours du 18e siècle a conduit à l’invention de nouvelles machines, à l’image du métier à tisser et de la machine à filer mécaniques, conçues pour remplacer le travail humain et maximiser le rendement. Cette révolution a ainsi provoqué le déclin des économies rurales et artisanales, en plus de perturber la vie professionnelle et domestique de millions de personnes.

Les progrès de l’acier, de l’électronique et de la technologie numérique ont à leur tour déclenché d’autres révolutions industrielles au cours des XIXe et XXe siècles, qui ont accéléré l’automatisation et amélioré le niveau de vie dans le monde entier. Nous vivons actuellement la quatrième révolution industrielle, une ère caractérisée par une automatisation intelligente, portée par des solutions comme le cloud, la robotique et l’IA.

Intelligence artificielle (IA)

L’IA est une forme intelligente d’automatisation qui utilise des logiciels pour imiter, voire surpasser, l’intelligence humaine. En se basant sur les algorithmes et la logique pour trouver des modèles dans des ensembles de données, elle simule les activités cognitives humaines, comme la résolution de problèmes. L’une des formes les plus courantes d’IA est le machine learning, qui apprend et s’améliore à partir de l’expérience, sans avoir recours à la programmation ou à l’intervention humaine.

Les entreprises utilisent l’IA et le machine learning pour :

• Simplifier l’assistance à la clientèle (ex : chatbots)
• Prédire les risques financiers, les fraudes ou les performances
• Détecter les activités malveillantes ou inhabituelles du réseau
• Analyser les données pour trouver des tendances en matière de ventes et de marketing
• Identifier des personnes ou des objets sur des images et des vidéos
• Établir des diagnostics médicaux et des prévisions en matière de santé
• Découvrir les sentiments positifs et négatifs dans un texte
• Reconnaître la parole et effectuer des actions ou identifier des langues
• Anticiper les préférences des clients et les recommandations de produits
• Améliorer une API avec des capacités d’IA, la rendant plus intelligente et plus sûre

Il s’agit d’un sujet controversé, mais l’IA a le potentiel de soutenir l’humanité d’une manière que nous n’aurions jamais imaginée. Grâce à sa capacité à automatiser des tâches complexes et à effectuer des calculs dont le cerveau humain est incapable, l’IA sera un jour à l’origine de progrès dans des domaines essentiels, comme les soins de santé, l’éducation, la recherche scientifique, la cybersécurité et la durabilité.

Parmi les exemples de solutions d’IA d’entreprise figurent IBM Watson, TensorFlow, Salesforce Einstein et Azure Machine Learning Studio.

Automatisation robotisée des processus (RPA)

L’automatisation robotisée des processus (RPA) repose sur un logiciel qui permet aux entreprises de créer et de gérer des robots logiciels. Ces robots sont programmés pour automatiser des tâches simples de back-office, comme le remplissage de tableurs ou l’envoi d’e-mails. Cette méthode permet aux équipes de gagner du temps et de se concentrer sur des tâches plus innovantes. Les robots RPA apprennent souvent en enregistrant des processus ou en collectant des données (c’est-à-dire en récoltant des informations qui s’affichent à l’écran et en les utilisant pour remplir des formulaires ultérieurement). Blue Prism et Power Automate sont d’autres exemples de solutions RPA.

Automatisation des processus d’affaires (BPA)

Ces logiciels sont conçus pour automatiser des processus d’affaires complexes comportant de multiples composants. Ils sont contrôlés à partir d’une API centrale, car ils impliquent la création de flux de travail automatisés et s’intègrent à d’autres domaines de l’infrastructure IT. Les entreprises utilisent souvent le BPA pour automatiser les processus RH et financiers, comme l’accueil du personnel ou le traitement des factures. Les équipes de vente et de marketing s’en servent également par le biais de solutions CRM alimentées par BPA, qui leur permettent d’automatiser et de gérer les filières de vente, la programmation des appels, les campagnes d’e-mail et les médias sociaux. Parmi les exemples de solutions BPA, on retrouve HubSpot, Nintex, Kissflow et Mailchimp.

Automatisation des processus IT

Cette méthode d’automatisation repose sur des logiciels ou des scripts qui permettent de rationaliser les tâches et les processus IT. Elle est devenue une composante essentielle de la transformation numérique en favorisant l’agilité et en rationalisant les flux de travail complexes. Les outils d’automatisation des processus IT fonctionnent en surveillant le système pour détecter des événements prédéfinis, comme les tâches informatiques de routine, les problèmes techniques ou les activités malveillantes. Lorsque l’outil détecte un événement, il déclenche un flux de travail automatisé : la tâche est exécutée ou le problème est résolu.

Un large éventail de tâches IT peut être automatisé, notamment :

•     Le contrôle de la sécurité
•     La rédaction des requêtes SQL
•     Les processus DevOps
•     La sauvegarde cloud
•     Les tickets du service d’assistance
•     La gestion des mots de passe
•     La gestion des charges de travail cloud
•     L’Infrastructure-as-a-Service (IaaS)
•     La surveillance des fichiers et des logs d’événements
•     La gestion des réseaux et des bases de données

Une forme avancée d’automatisation des processus IT, appelée orchestration, est de plus en plus populaire. L’orchestration consiste à coordonner et à gérer plusieurs tâches, systèmes ou applications en simultané afin d’aboutir à un processus ou à un flux de travail unique. Cette méthode est souvent privilégiée par les équipes DevOps pour accélérer la mise sur le marché, mais elle peut également être appliquée au cloud, aux serveurs, aux conteneurs, aux bases de données, à la gestion des incidents et à bien d’autres domaines encore.

Parmi les exemples de solutions d’automatisation des processus IT, on retrouve Puppet, Ansible, Jenkins, Kubernetes, VMware, Darktrace et Selenium.

Automatisation industrielle

L’automatisation industrielle s’appuie sur du matériel physique, comme les machines et la robotique. Elle est principalement répandue dans les usines et les entrepôts, où elle permet d’assurer une production de masse plus efficace ou d’effectuer des tâches complexes voire dangereuses. Un exemple d’automatisation industrielle est l’utilisation de bras robotisés dans les usines automobiles pour souder et peindre les voitures.

Il existe trois catégories d’automatisation industrielle : fixe, programmable et flexible. Les machines qui dépendent de l’automatisation fixe sont programmées pour effectuer une seule tâche. Cette méthode peut s’avérer contraignante, car il faut acheter de nouvelles machines pour programmer une nouvelle tâche. L’automatisation programmable offre plus de souplesse, car elle permet aux utilisateurs de programmer de nouvelles tâches au fur et à mesure des besoins. Elle est surtout utilisée dans la production par lots, par exemple, lorsque la conception varie d’un lot à l’autre. L’automatisation flexible, quant à elle, permet également de reprogrammer facilement les machines, mais elle présente l’avantage supplémentaire de n’avoir aucun temps d’arrêt entre les programmes et de pouvoir produire en masse sans dépendre de lots.