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Le 1er août 2022, la société d’automatisation UiPath a annoncé sa 4ème acquisition avec Re: infer, une start-up basée à Londres et spécialisée dans le Traitement du Langage Naturel (TLN ou Natural Language Processing en anglais – NLP). Initialement fondée en Roumanie en 2005, UiPath est aujourd’hui l’une des principales plates-formes RPA au monde. La société a participé à automatiser les tâches logicielles répétitives pour des entreprises telles que Google, la NASA et DHL. Après avoir changé de marque en 2015, UiPath installa son siège social à New York en 2017. Avant son introduction en bourse en 2021, la société a levé environ 2 milliards de dollars et était valorisée à plus de 35 milliards de dollars. Re:infer, quant à elle, est une start-up londonienne fondée en 2015 par des chercheurs de l’University College de Londres. Re:infer utilise les technologies d’IA (Intelligence Artificielle) et TLN pour aider les entreprises à exploiter leurs communications textuelles afin d’enrichir les données et informations dont elles disposent. Avec l’intégration Re:infer, UiPath s’apprête à renforcer ses capacités TLN natives. Re:infer est spécialisée dans la transformation d’informations non structurées, issues de différents types de documents et supports de communications, en données structurées pouvant être analysées et utilisées dans les workflows automatisés d’une entreprise.
Dans un communiqué de presse, Ted Kummert, vice-président exécutif des produits et de l’ingénierie chez UiPath, a ainsi déclaré : « L’automatisation et l’IA forment un duo puissant et naturel qui maximise le concept d’entreprise entièrement automatisée. La combinaison de la technologie TLN de Re:infer et de nos produits de “Document Understanding” et d’IA élargit l’étendue de nos capacités d’automatisation actuelles, déjà basées sur l’IA, et ouvre de nouvelles opportunités d’automatisation pour nos clients ». La technologie RPA est idéale pour automatiser des tâches répétitives telles que la connexion aux APIs système, le copier-coller de données et l’extraction de contenu structuré. Les outils de Machine Learning utilisés par Re: infer peuvent, quant à eux, extraire des informations de langage et traiter du contenu non structuré.
Le Communication Mining peut être déployé dans tout processus métier basé sur des échanges d’e-mails ou d’autres communications de type langage naturel, telles que des messages instantanés, des chats, des tickets, (ex. résolution de problème interne, numéro de commande client, etc.), des conversations téléphoniques ou des commentaires ajoutés dans les systèmes ERP ou CRM. Ceci est essentiel lorsque ces formats constituent les principaux supports d’échanges d’information d’une entreprise et qu’ils sont clés au fonctionnement de son activité. Cette technologie est particulièrement adaptée lorsque les processus impliquent de larges volumes de messages entre collaborateurs, clients, fournisseurs et partenaires, ou lorsque l’utilisation de boîtes e-mails et de systèmes partagés est répandue. Pour créer de la valeur, le Communication Mining requiert simplement deux conditions : une grande quantité de données non structurées et une formation simple des utilisateurs. Il permet ainsi aux « citizen developers » (professionnels ayant peu ou pas d’expérience en code informatique) de pouvoir entrainer eux-mêmes leurs modèles d’IA. Il n’est en effet pas nécessaire de s’y connaître en développement informatique pour entraîner et déployer rapidement des modèles de données IA optimisés et exploitables dans les messages communicationnels de votre entreprise. Ceci contribue, entre autres, à améliorer l’expérience client (Cx) et la stabilité opérationnelle de votre structure.
Le Communication Mining fait partie de la brique technologique dédiée à l’automatisation intelligente et à la transformation digitale. Il est important que le Communication Mining s’intègre facilement à d’autres systèmes tels que le Process Mining, la RPA, la reconnaissance optique de caractères et le traitement intelligent de documents. Pour mesurer la capacité d’une solution à s’intégrer facilement à votre infrastructure technologique existante, un bon indicateur est le nombre et la qualité des partenariats de cette solution avec des intégrateurs de système, des consultants de premier plan et des fournisseurs de technologie. Le logiciel TLN low code inclus également des tableaux de bord personnalisables pour contrôler et analyser les données extraites des différentes communications d’une entreprise ainsi que les flux de travail de cette dernière. Ces outils fournissent des rapports historiques et en temps réel pour vous permettre de suivre l’évolution des communications. Ces fonctionnalités sont très puissantes car permettent de mettre en place une intelligence de processus dans des domaines nouveaux, en plus de fournir des outils de support et d’expérience client comme dans les centres d’appel. Cela peut permettre, par exemple, de mieux comprendre les interactions entre agents et clients. Re:infer permet de tirer le meilleur parti des communications d’une entreprise en recherchant, contrôlant et extrayant le contexte et la sémantique des données non structurées issues de différentes formes de communication. Grâce aux technologies de Machine Learning et du TLN, elle transforme ensuite ces messages et documents en données exploitables pour l’entreprise. Re:infer est une solution indépendante et sans code qui permet à des non-développeurs de tester et de déployer rapidement des modèles de données optimisés pour maximiser l’efficacité des communications émises et reçues par votre entreprise. Pour finir, l’acquisition de Re:infer par UiPath rend l’automatisation plus intelligente, tant du point de vue stratégique que tactique, en permettant une catégorisation avancée des données et une reconnaissance de contexte parmi des données non structurées telles que du texte ou des images.
Ces avancées sont essentielles pour distinguer plus facilement des opportunités d’automatisation tout en ouvrant le champ du nombre de processus automatisables. Plus précisément, l’intégration du module de compréhension de processus permettra à davantage d’entreprises d’identifier et de comprendre les processus à potentiel d’automatisation élevé. Grâce à son intégration à la plateforme UiPath, Re:infer permettra la détection de conversations électroniques et offrira une analyse complète des données structurer pouvant être traiter par les bots. AMO est un partenaire certifié d’UiPath. Nous fournissons des solutions d’automatisation sur mesure à nos clients pour répondre à leurs besoins en tirant parti des outils RPA d’UiPath. Vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont nous pouvons vous accompagner dans votre parcours de transformation digitale ? Contactez-nous !
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