IA ou automatisation : quelle est la différence et quand utiliser chacune d'elles ?

Souvent utilisées de manière interchangeable, l'IA et l'automatisation sont deux forces distinctes qui transforment les industries.

Bien qu'elles partagent certaines similitudes, leurs fonctions diffèrent considérablement.

L'automatisation est conçue pour effectuer des tâches répétitives selon des règles prédéfinies, réduisant ainsi l'effort humain dans les flux de travail routiniers.

À l'inverse, l'IA se concentre sur des tâches complexes qui nécessitent une prise de décision et la capacité d'imiter l'intelligence humaine. L'IA fournit une assistance aux utilisateurs en analysant des données complexes et en fournissant des informations qui permettent d'optimiser les processus d'entreprise.

Examinons plus en détail le débat entre l'IA et l'automatisation et voyons comment chacune d'elles peut aider à accomplir des tâches plus efficacement dans le monde de l'entreprise. Nous aborderons également la manière dont vous pouvez intégrer l'IA à l'automatisation.

Qu'est-ce que l'automatisation ?

Vous gérez une équipe en pleine croissance et, chaque semaine, vous passez votre temps à attribuer manuellement les tâches, à vérifier qui est surchargé, à faire un rappel aux employés concernant les délais et à envoyer des e-mails aux parties prenantes pour leur fournir le statut des projets.

Cela prend beaucoup de temps et est sujet aux erreurs humaines.

C'est là que les étapes d'automatisation entre en jeu. Grâce aux outils d'automatisation qui prennent en charge les tâches répétitives, vous pouvez rationaliser les processus d'entreprise tels que l'attribution des tâches, la planification et les rapports sans intervention humaine constante.

À la base, l'automatisation s'appuie sur des règles prédéfinies pour gérer efficacement les flux de travail, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur des tâches complexes qui nécessitent un jugement humain plutôt que de s'appuyer sur des processus automatisés.

Cas d'utilisation courants de l'automatisation

Selon Gartner, 80 % des cadres dirigeants estiment que l'automatisation peut s'appliquer à toute décision d'entreprise.

Des opérations d'entreprise aux flux de travail en contact avec la clientèle, voici quelques façons d'utiliser les outils d'automatisation pour réduire l'effort et gagner du temps :

👋🏾 Alors, qu'est-ce que cela fait de mettre votre travail en pilote automatique grâce à des automatisations vraiment intelligentes ? Voici un exemple.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?

Imaginons que vous soyez chef de produit et que vous supervisiez plusieurs cycles de sprint, mais que vous ayez du mal à identifier les fonctionnalités susceptibles de causer des retards.

Au lieu d'examiner manuellement chaque ticket ou de vous fier aux intuitions de votre équipe, un outil d'IA peut analyser les données des sprints passés, détecter les goulots d'étranglement et signaler les user stories à haut risque.

Voici comment fonctionne l'intelligence artificielle : elle permet aux machines d'imiter les fonctions cognitives humaines, telles que l'apprentissage à partir de données complexes, la reconnaissance des risques et l'assistance à la prise de décision.

Contrairement aux outils d'automatisation traditionnels, qui suivent des règles prédéfinies, les systèmes d'IA s'adaptent de manière dynamique grâce à l'apprentissage automatique et au traitement du langage naturel.

Cas d'utilisation courants de l'IA

L'IA est désormais au cœur du fonctionnement des entreprises modernes.

Grâce à ses multiples applications, elle peut résumer un fil de discussion, vous aider à prendre des décisions basées sur des données et même diagnostiquer l'apparition d'un cancer.

Alors, comment exploiter au maximum le potentiel d'un outil aussi polyvalent ? Voici quelques-uns des cas d'utilisation les plus courants :

📮 ClickUp Insight : 88 % des personnes interrogées dans le cadre de notre sondage utilisent l'IA pour leurs tâches personnelles, mais plus de 50 % hésitent à l'utiliser au travail.

Les trois principaux obstacles ? Le manque d'intégration transparente, les lacunes en matière de connaissances ou les préoccupations liées à la sécurité.

Mais que se passe-t-il si l'IA est intégrée à votre environnement de travail et est déjà en sécurité ?

ClickUp Brain, l'assistant IA intégré à ClickUp, rend cela possible. Il comprend les invites en langage naturel, résolvant ainsi les trois problèmes liés à l'adoption de l'IA tout en assurant la connexion de vos possibilités de discuter, de vos tâches, de vos documents et de vos connaissances dans l'espace de travail. Trouvez des réponses, automatisez les tâches fastidieuses et obtenez des informations grâce à un seul outil !

IA et automatisation : différences clés

On peut affirmer sans risque de se tromper que l'IA et l'automatisation ne sont plus des concepts inconnus pour nous.

73 % des entreprises ont augmenté leurs investissements dans l'automatisation l'année dernière, et près de 40 % ont déclaré avoir réduit leurs coûts d'au moins 25 %.

D'autre part, seules 42 % des grandes entreprises ont dépassé le stade de l'expérimentation pour déployer activement l'IA dans leurs opérations.

L'automatisation est clairement en tête en termes d'adoption, mais l'IA a le potentiel d'apporter bien plus d'avantages.

Pour mieux comprendre comment ces deux technologies tiennent leurs promesses, voici une comparaison rapide qui clarifie les principales différences entre l'IA et l'automatisation :

Où l'IA et l'automatisation se recoupent

Bien qu'il existe des différences, l'IA et l'automatisation travaillent mieux en équipe : l'une réfléchit, l'autre agit.

Voici comment ces deux technologies se complètent dans des cas d'utilisation concrets :

✅ L'IA analyse les tickets informatiques pour comprendre le contexte, l'urgence et le contenu à l'aide du traitement du langage naturel → l'automatisation les achemine ensuite vers le bon agent ou résout les demandes courantes telles que les réinitialisations de mot de passe

✅ /IA détecte les anomalies dans les données financières à l'aide d'analyses prédictives → /IA déclenche des alertes, bloque les transactions suspectes ou lance une vérification manuelle

✅ L'IA comprend les requêtes des utilisateurs dans les chatbots en libre-service et détermine leur intention. → L'automatisation effectue des actions telles que la mise à jour des enregistrements, la réinitialisation des accès ou la génération de documents

✅ L'IA surveille les données du projet et fait une prévision des retards potentiels ou des conflits de ressources → les outils d'automatisation ajustent les calendriers des tâches ou informent les chefs d'équipe en temps réel

✅ /IA identifie les lacunes en matière de compétences ou les tendances en matière de performances dans les données relatives aux employés → l'automatisation lance l'intégration, les modules de formation ou les réaffectations

Exemples concrets

Ces entreprises témoignent de la véritable magie de l'IA et de l'automatisation lorsqu'elles fonctionnent en collaboration.

FedEx : leader mondial de la logistique, gérant le tri de colis à haut volume et la livraison du dernier kilomètre dans le monde entier

👉🏽 Changements apportés par l'automatisation : au Memphis World Hub, FedEx a installé des scanners de codes-barres à six faces, des systèmes de dimensionnement automatique et 11 miles de convoyeurs pour faciliter le tri. Ces outils d'automatisation garantissent un acheminement plus rapide et plus fiable des colis

👉🏽 Changements apportés par l'IA : FedEx utilise l'analyse prédictive pour anticiper les retards, optimiser les itinéraires et gérer intelligemment les pics de charge. L'IA améliore également l'expérience client en fournissant des prévisions de livraison en temps réel

✅ Impact : réduction des temps de tri, amélioration de la fiabilité opérationnelle et renforcement de la capacité à gérer les pics de volume de colis avec un minimum d'efforts humains

Heineken : une multinationale brassicole modernise ses opérations pour améliorer sa durabilité et sa productivité

👉🏽 Changements introduits par l'automatisation : Heineken a mis en place des systèmes d'automatisation basés sur des automates programmables dans ses flux de travail d'embouteillage, d'étiquetage et d'entreposage. Cela a permis d'obtenir une production constante avec une intervention humaine minimale

👉🏽 Changements apportés par l'IA : les jumeaux numériques basés sur l'IA simulent la consommation d'énergie et optimisent l'efficacité des processus. La vision artificielle surveille le contrôle qualité en temps réel, améliorant ainsi le rendement tout en réduisant les déchets

✅ Impact : économies d'énergie significatives, réduction des émissions de carbone et amélioration de la cohérence opérationnelle dans l'ensemble des installations mondiales

Limites de l'automatisation par rapport à l'IA

Si l'automatisation et l'IA peuvent réduire considérablement l'effort humain, elles présentent toutes deux des limites que les chefs d'entreprise doivent prendre en compte, malgré les économies potentielles qu'elles permettent de réaliser.

Limites de l'automatisation

L'automatisation travaille mieux dans des environnements structurés. Cependant, lorsqu'elle est confrontée à des situations imprévisibles ou à la nécessité d'un raisonnement flexible, l'automatisation commence à révéler ses limites.

1. Incapable de prendre des décisions

L'automatisation suit un ensemble de règles prédéfinies et ne peut exécuter que ce pour quoi elle a été programmée. Les outils d'automatisation ne peuvent pas évaluer le contexte ni prendre de décisions si un événement imprévu survient sans intervention humaine.

2. Logique rigide

Un système de routage des e-mails basé sur des règles peut transférer les tickets d'assistance en fonction de mots-clés spécifiques. Cependant, si un client écrit en langage naturel ou libellé incorrectement le problème, le système peut mal acheminer ou ignorer le ticket. En fin de compte, les outils d'automatisation ne s'adaptent pas d'eux-mêmes.

3. Nécessite des mises en forme d'entrée cohérentes

L'automatisation du traitement des salaires, par exemple, travaille merveilleusement lorsque toutes les feuilles de temps sont soumises dans le même format. Si une équipe envoie ses heures dans un fichier PDF et une autre dans un tableur, l'automatisation ne fonctionne plus. Elle manque de flexibilité pour interpréter les données non structurées de la même manière que l'IA, qui utilise le traitement du langage naturel ou la vision par ordinateur.

Limites de l'IA

L'IA apporte une grande adaptabilité... mais à un certain coût.

Cela nécessite une analyse des données, une expertise et une confiance dans des résultats qui ne sont pas toujours faciles à vérifier.

1. Coût plus élevé

La mise en œuvre d'une automatisation basée sur l'IA est coûteuse. Une entreprise de taille moyenne qui cherche à automatiser son service client à l'aide de chatbots IA devra peut-être investir dans une formation NLP personnalisée, l'étiquetage des données, l'infrastructure et les mises à jour continues des modèles, ce qui en fait un projet à long terme plutôt qu'une solution rapide.

2. Plus difficile à expliquer (décisions « boîte noire »)

Dans le domaine de l'analyse des risques, un modèle d'IA peut refuser un prêt ou signaler une transaction comme potentiellement frauduleuse sur la base de modèles appris. Mais lorsqu'on lui demande « pourquoi », il est souvent incapable de fournir une raison claire, ce qui en fait une décision opaque. Ce manque de transparence rend difficile pour les équipes des services financiers, de la santé ou des ressources humaines de justifier leurs décisions.

3. Nécessite des données d'entraînement

Imaginons qu'une entreprise souhaite utiliser l'IA pour prédire les pannes d'équipement. Le modèle ne peut pas apprendre ni faire de prédictions précises sans disposer de plusieurs années de données historiques provenant de capteurs. Contrairement aux technologies d'automatisation, l'IA a besoin de jeux de données volumineux, propres et pertinents pour apprendre, ce qui peut être difficile à collecter ou à préparer.

Comment ClickUp combine l'IA et l'automatisation

Les systèmes lents et cloisonnés nuisent à l'efficacité.

De nombreuses équipes s'appuient encore sur des outils fragmentés pour gérer leurs flux de travail, utilisant une plateforme pour le suivi des projets, une autre pour la communication et une autre encore pour la création de contenu IA.

Cette installation fragmentée, également appelée « Work Sprawl », entraîne des tâches redondantes, des données disjointes et des flux de travail qui s'effondrent lorsque la flexibilité est nécessaire.

Pire encore, cela renforce les limites que nous avons soulignées précédemment : une automatisation sans contexte et une IA sans exécution.

ClickUp résout ce problème en intégrant des outils de collaboration basés sur l'IA et l'automatisation dans une plateforme unique où les tâches, les documents, les personnes et les objectifs sont connectés entre eux grâce à des flux de travail intelligents basés sur des règles.

Gérez les flux de travail récurrents avec ClickUp Automatisations

ClickUp Automatisations gère les tâches routinières et répétitives, telles que l'attribution de propriétaires, la mise à jour des statuts, l'envoi d'e-mails ou le lancement de flux de travail de transfert, sans nécessiter de supervision humaine.

Grâce à des modèles prédéfinis et des conditions dynamiques, vous pouvez automatiser presque tous les aspects de vos processus d'entreprise, de l'intégration à la création de rapports.

Par exemple, au lieu d'attribuer manuellement des tâches à chaque fois qu'un formulaire est soumis, ClickUp Automatisations peut instantanément créer la tâche, fixer une date d'échéance, l'attribuer en fonction de la charge de travail et l'assigner en fonction de la charge de travail et en informer l'assigné. Il vous suffit d'activer/désactiver les paramètres et de définir les conditions. 👇🏼

Bénéficiez de suggestions intelligentes, de résumés et d'automatisation de vos flux de travail avec ClickUp AI

ClickUp Brain intègre l'intelligence artificielle dans les flux de travail quotidiens grâce à des résumés contextuels, des réponses instantanées et une documentation générée automatiquement.

Nous parlons ici de la rédaction de procédures opératoires normalisées, de résumer des longs fils de discussion ou de la création de mises à jour de tâches. ClickUp AI élimine l'effort manuel des tâches cognitives qui nécessitent un nouveau contexte de données et de la clarté à chaque étape.

En allant plus loin, cela peut même vous aider à créer un flux de travail agentique étape par étape !

Créez un flux de travail hybride avec les agents IA dans ClickUp

La véritable puissance réside dans la combinaison des deux : l'IA se charge de l'interprétation et l'automatisation passe à l'action.

Grâce à l'outil AI Automation Builder de ClickUp, vous pouvez concevoir des flux de travail agents où un seul déclencheur lance à la fois une analyse intelligente et une exécution mécanique sans avoir à passer d'un outil à l'autre !

Prenez l'instance de l'agent Autonomous Answers. Il est capable de comprendre les questions posées dans un canal et d'extraire les réponses à partir des ressources mapperées (spécifiées via le générateur d'automatisation). Vous n'aurez ainsi plus jamais à passer du temps à répondre à des questions répétitives.

Vous disposez également d'agents pour envoyer des mises à jour hebdomadaires ou quotidiennes, trier les tickets, et bien plus encore !

En résumé, comme résultat, dans cette installation :

Bonus : Vous avez besoin d'une assistance spécifique dans ClickUp ? Des agents IA certifiés sont prêts à automatiser et à rationaliser vos flux de travail, qu'il s'agisse de gestion de campagne, d'exécution de projet, de prestation de services à la clientèle, d'intégration, de résolution de bug ou d'initiatives stratégiques. Ces agents prédéfinis et personnalisables prennent en charge les tâches répétitives, fournissent une assistance intelligente et peuvent être adaptés à vos besoins spécifiques, aidant ainsi votre équipe à gagner du temps et à se concentrer sur l'essentiel.

IA ou automatisation ? Dites oui aux deux avec ClickUp

Vous avez embauché vos employés pour une raison : stratégie, créativité et croissance.

Ces tâches principales sont noyées parmi les tâches secondaires d'organisation et d'analyse des données.

Le véritable secret pour accroître l'efficacité opérationnelle consiste à combiner l'IA et l'automatisation afin de tirer parti de l'IA générative, permettant ainsi à vos équipes de se concentrer sur leurs tâches principales.

ClickUp combine à la fois l'intelligence artificielle et des outils d'automatisation robustes dans un espace de travail unique et connecté. Il vous aide à réfléchir de manière plus intelligente au sein des systèmes numériques, à agir plus rapidement et à fonctionner de manière fluide. Pour preuve, Sid Babla, du Dartmouth College Student Wellness Center, note :

ClickUp réduit le besoin de disposer de plusieurs logiciels pour gérer un projet en tant que fournisseur de fonctionnalités telles que les commentaires et les notifications automatiques lorsque les utilisateurs sont tagués. De plus, il s'intègre à des outils tels que Miro et GDrive, éliminant ainsi le besoin de reproduire les tâches/contenus dans ces systèmes.

Êtes-vous prêt à simplifier vos flux de travail à l'aide de l'IA et de l'automatisation, en évitant les complications liées à l'utilisation de plusieurs plateformes ? Inscrivez-vous dès maintenant à ClickUp!

Foire aux questions

L'automatisation traditionnelle utilise des systèmes informatiques et automatisés pour traiter des tâches routinières et des processus répétitifs basés sur des règles définies et des données saisies par l'homme. L'IA, quant à elle, permet aux machines d'apprendre à partir de nouvelles données, de comprendre le langage naturel et de s'adapter à des situations changeantes, nécessitant souvent une supervision humaine pour les décisions complexes. Alors que l'automatisation améliore la productivité en réduisant les coûts opérationnels, les capacités de l'IA favorisent la transformation numérique en permettant aux systèmes d'effectuer des tâches qui nécessitaient auparavant l'intervention humaine.

L'IA peut être considérée comme une forme avancée d'automatisation. Alors que l'automatisation traditionnelle se concentre sur les processus répétitifs et les tâches routinières, l'IA consiste à permettre aux machines d'analyser de nouvelles données, de comprendre le langage naturel et de prendre des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Les systèmes automatisés basés sur l'IA vont au-delà des simples actions basées sur des règles, offrant une plus grande flexibilité et une plus grande intelligence.

L'automatisation désigne les systèmes informatiques conçus pour effectuer des tâches routinières et des processus répétitifs avec un minimum d'intervention humaine. Les agents IA, quant à eux, sont des systèmes automatisés dotés de capacités IA avancées : ils peuvent comprendre le langage naturel, apprendre à partir de nouvelles données et prendre des décisions, mais nécessitent souvent une supervision humaine pour les scénarios complexes. Les agents IA représentent une étape dans la transformation numérique, permettant aux machines d'effectuer des tâches qui vont au-delà de l'automatisation traditionnelle.

L'automatisation désigne les systèmes informatiques conçus pour effectuer des tâches routinières et des processus répétitifs avec un minimum d'intervention humaine. Les agents IA, quant à eux, sont des systèmes automatisés dotés de capacités IA avancées : ils peuvent comprendre le langage naturel, apprendre à partir de nouvelles données et prendre des décisions, mais nécessitent souvent une supervision humaine pour les scénarios complexes. Les agents IA représentent une étape dans la transformation numérique, permettant aux machines d'effectuer des tâches qui vont au-delà de l'automatisation traditionnelle.