Ils sont fréquemment discutés ensemble car les deux visent à automatiser les taches répétitives basées sur des règles qui ont été historiquement effectuées par les humains.

Bien qu'ils aient certaines similitudes, en particulier dans le domaine de l'automatisation et l'utilisation de ?robots? - ils diffèrent considérablement dans la fa?on dont ils abordent et résolvent divers types de problèmes. Comprendre ces distinctions est essentiel pour choisir la bonne solution pour vos besoins.

En son c?ur, la RPA implique des logiciels de programmation avec des instructions précises et basées sur des règles pour effectuer des actions simples et reproductibles.

Les agents de l'IA, en revanche, ne sont pas programmés - ils sont formés. Après l'entra?nement, ils traitent les taches indépendamment à l'aide d'outils tels que les modèles de langage naturel et la vision par ordinateur pour gérer des scénarios complexes et prendre des décisions.

Alors, qu'est-ce que cela signifie pour les types de problèmes que chacun peut s'attaquer? Et plus important encore, comment décidez-vous quel outil utiliser dans un scénario spécifique?

Quel robot?

Les robots, les robots, les assistants virtuels et les ?travailleurs numériques? de plus en plus sont des termes couramment utilisés pour décrire toute machine con?ue pour aider au travail. Cela remonte à 1961 lorsque General Motors a installé les bras mécaniques pour la première fois sur leurs lignes de production.

Le mot ?robot? se réfère largement à toute machine capable d'automatiser des taches, qu'elle utilise des techniques avancées algorithmiques ou d'apprentissage automatique connues aujourd'hui sous le nom d'IA. RPA fait généralement référence aux robots logiciels plut?t qu'aux machines physiques.

à strictement parler, la RPA ne possède pas d'intelligence dans la fa?on dont un système d'IA comme Chatgpt pourrait imiter les aspects de la cognition humaine. Il suit simplement les règles prédéfinies à plusieurs reprises pour nous faire gagner du temps.

Le RPA fonctionne mieux avec les données structurées car, contrairement à l'IA, elle ne peut pas interpréter des données non structurées telles que les images, les vidéos ou la langue parlée.

Il est couramment utilisé pour des taches répétitives similaires à celles trouvées sur une ligne de production, transférant des données entre les applications et extraire des informations provenant de sources organisées (comme des bases de données clients ou des rapports financiers) pour une analyse plus approfondie.

à l'inverse, les agents d'IA utilisent des modèles de langage et d'autres outils d'IA - comme une vision par ordinateur - pour comprendre et interpréter leur environnement. Ils analysent et répondent non seulement aux données, mais également en prenant des stratégies de planification pour atteindre les résultats souhaités et en interagissant avec des systèmes externes pour les exécuter.

Si vous avez déjà utilisé Chatgpt ou un autre chat de chat générateur en mode ?raisonnement?, vous avez peut-être vu comment il traite les questions étape par étape. Plut?t que de simplement répondre à une seule question, il peut appliquer cette capacité de raisonnement à des opérations complexes en plusieurs étapes.

Pour mettre en évidence la différence, imaginez une collection d'e-mails du service client et comment chaque technologie traiterait le même ensemble de données:

Avec RPA, vous pouvez extraire des détails tels que les informations de l'expéditeur, la ligne d'objet et l'horodatage. Ceux-ci peuvent aider à créer des enregistrements d'e-mail et à trier les messages en fonction des mots clés.

Un agent d'IA, cependant, pourrait évaluer le ton du message par le traitement du langage, le classer en fonction de l'urgence et même composer et envoyer une réponse personnalisée. Au fil du temps, il améliore ses performances en apprenant des interactions précédentes pour obtenir de meilleurs résultats.

Bien que les agents de l'IA représentent une technologie plus récente et plus avancée, ils ne sont pas toujours le choix optimal pour chaque situation. Alors, comment déterminez-vous le bon ajustement?

Alors, comment puis-je choisir?

Voici quelques questions à considérer pour décider si les agents de l'IA ou la RPA sont les mieux adaptés à votre initiative d'automatisation:

La tache est-elle définie clairement et accomplie par des actions répétées quotidiennement? Si c'est le cas, le RPA peut être idéal.

Les données sont-elles bien organisées et formatées, ou est-elle désordonnée et non structurée? Si tout s'intègre parfaitement dans les lignes et les colonnes comme dans une feuille de calcul, le RPA est probablement la meilleure option.

La tache nécessite-t-elle de prendre des décisions basées sur la compréhension du langage humain, du comportement ou de l'intention? Dans de tels cas, les agents de l'IA seraient plus appropriés.

Le processus évoluera-t-il pendant l'exécution, ou vos outils devront-ils s'adapter aux nouvelles entrées de données? Les agents de l'IA offriraient ici une plus grande flexibilité.

En fin de compte, de nombreuses initiatives bénéficient d'une stratégie mixte. Lorsque les taches impliquent à la fois l'automatisation de routine et la prise de décision intelligente, la combinaison des deux approches peut fournir le résultat le plus efficace.

Par exemple, un système d'intégration RH peut utiliser RPA pour gérer la configuration d'accès, le traitement des formulaires et le dép?t de documents. Pendant ce temps, les agents de l'IA pourraient fournir des réponses personnalisées, offrir des conseils sur mesure et surveiller l'ensemble du système pour assurer un fonctionnement en douceur.

à mesure que les stratégies d'automatisation évoluent, la capacité de reconna?tre quand et comment déployer des technologies spécifiques - ou les combiner - joueront un r?le de plus en plus vital dans la conduite de la réussite commerciale.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!