Intelligence Artificielle
De la RPA à l’automatisation intelligente : synergie entre bots et IA
Publiée le novembre 18, 2025
Publiée le novembre 18, 2025
La RPA classique est limitée aux tâches répétitives basées sur des règles explicites. Elle ne sait pas interpréter des données non structurées ni prendre des décisions complexes. De plus, la moindre variation dans l’interface d’une application peut casser un robot si celui‑ci n’est pas programmé pour la gérer. Pour aller plus loin, les éditeurs ont intégré des technologies d’intelligence artificielle (IA) : OCR, machine learning, traitement du langage naturel (NLP) et, plus récemment, modèles de langage de grande taille (LLM). Cette hybridation est au cœur de l’hyper‑automatisation et prépare l’avènement d’agents autonomes.
Vision et OCR : les moteurs de reconnaissance optique (OCR) et de vision par ordinateur permettent de lire des documents scannés ou des factures. UiPath Document Understanding combine OCR et apprentissage supervisé pour extraire des données structurées à partir de documents semi‑structurés (factures, contrats) et les intégrer dans un ERP.
Traitement du langage naturel : le NLP permet de comprendre des e‑mails, de catégoriser des requêtes et d’extraire des intentions. Par exemple, un assureur peut automatiser le tri des mails entrants (demandes de sinistre, réclamations, questions générales) ; un modèle IA classe les messages et déclenche des robots RPA qui créent des dossiers ou envoient des réponses type. Les solutions d’agentic automation comme celles d’UiPath utilisent des modèles génératifs pour que des agents IA rédigent des réponses et résument des documents.
Machine learning et analytique prédictive : les algorithmes ML identifient des patterns dans des données et font des prédictions (scoring de risque, détection de fraude). L’IA peut décider d’approuver automatiquement un dossier lorsque certains critères sont remplis, ou d’envoyer un cas vers un agent humain pour vérification.
LLM et IA générative : les modèles de langue de nouvelle génération (GPT, Gemini, Claude…) savent générer du texte, écrire du code ou expliquer des processus. UiPath parie sur des agents capables de générer des scripts d’automatisation à partir d’une simple consigne en langage naturel.
Classification et réponse automatique aux e‑mails : un système IA analyse le contenu du message, identifie l’intention (demande de devis, réclamation, question courante), puis transmet les données à un robot RPA qui remplit le dossier client et envoie une réponse personnalisée.
Traitement intelligent des factures : l’OCR extrait le montant, la date et le fournisseur ; un modèle ML détecte les anomalies ; la RPA rapproche la facture du bon de commande et déclenche le paiement. Selon AutomationEdge, cette combinaison de NLP et OCR permet de traiter les réclamations 75 % plus vite que les humains dans le secteur de l’assurance (automationedge.com).
Assistants virtuels et chatbots : des agents conversationnels basés sur les LLM servent d’interface utilisateur, récupèrent les informations nécessaires et appellent des robots pour effectuer des actions (réserver un vol, mettre à jour une commande). UiPath évoque des « agents » capables d’interagir avec les utilisateurs et de se connecter à plusieurs systèmes pour agir en leur nom.
Prise de décision automatisée : en couplant un moteur de règles et un modèle prédictif, la RPA peut automatiser l’octroi de crédits ou d’assurances pour les dossiers simples, en ne laissant aux analystes humains que les cas complexes. Cette approche réduit le délai de traitement et uniformise les décisions.
L’introduction de l’IA dans la RPA pose plusieurs défis :
Qualité des données : pour entraîner des modèles fiables, les organisations doivent maîtriser la qualité et la gouvernance de leurs données. Des biais ou des informations erronées peuvent engendrer des décisions injustes ou incorrectes.
Explicabilité : il est parfois difficile de comprendre pourquoi un modèle IA a pris telle décision. Des mécanismes de transparence et d’audit sont nécessaires, surtout dans des secteurs réglementés (banque, assurance). Les plates‑formes incluent des modules d’explicabilité et de « human‑in‑the‑loop » pour valider certaines décisions.
Sécurité et confidentialité : l’IA requiert un accès à de grandes quantités de données. Il faut garantir la protection des informations sensibles et respecter les réglementations (RGPD). Les robots et les modèles doivent être déployés dans des environnements sécurisés, avec une gestion fine des droits d’accès.
Compétences : la mise en œuvre de l’automatisation intelligente demande des compétences en data science, en développement RPA et en gouvernance. Les Centres d’Excellence (CoE) RPA évoluent en « CoE d’automatisation intelligente », intégrant des data scientists, des spécialistes IA et des experts métier.
L’agentic automation est la prochaine étape logique de l’hyper‑automatisation. Elle consiste à construire des agents autonomes qui orchestrent des robots, des IA et des humains pour atteindre un objectif. Un agent gère la séquence des actions (collecter des données, exécuter des scripts RPA, solliciter un avis humain) et ajuste son comportement en fonction des résultats et des rétroactions.
UiPath, Blue Prism et Microsoft investissent massivement dans cette vision. Dans son billet de juillet 2025, UiPath explique que l’automatisation est appelée à évoluer vers des agents capables de prendre des décisions, de s’adapter aux changements et de collaborer avec les utilisateurs. La plate‑forme intègre déjà des fonctions de self‑healing (auto‑réparation des robots lorsque l’interface change) et propose une feuille de route pour des agents basés sur des LLM.
L’automatisation intelligente représente une évolution majeure par rapport à la RPA classique. En intégrant l’IA, les entreprises peuvent automatiser des processus plus complexes, traiter des données non structurées et offrir une interaction plus naturelle à leurs clients. Cependant, cette évolution nécessite de nouvelles compétences, une gouvernance renforcée et une conscience accrue des enjeux éthiques. Les organisations qui réussiront cette transformation seront celles qui aborderont l’automatisation comme un programme global, mêlant RPA, IA, culture de la donnée et gestion du changement.