« En tant que consultante RPA, j’accompagne les équipes dans l’automatisation de leurs processus métiers grâce à des solutions adaptées. La RPA permet de gagner en efficacité sur des tâches répétitives, tout en libérant du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée. Si vous vous interrogez sur la manière de déployer ou d’optimiser la RPA dans votre organisation, je serais ravie d’échanger avec vous sur vos besoins et vos enjeux. »
deux approches de l'automatisation
RPA vs IA
Automatiser, oui… mais comment ? Entre RPA (Robotic Process Automation) et Intelligence Artificielle, il est essentiel de comprendre ce qui les distingue et comment elles peuvent se compléter. Ces deux approches transforment la façon dont les entreprises optimisent leurs processus, chacune avec ses atouts spécifiques. Cet article vous aide à y voir clair pour mieux tirer parti de ces deux leviers d’automatisation.
Article publié le 23 juin 2025 par Odélia GUEDJ, consultante RPA chez l'Oiseau Rare.
Automatiser une tâche : deux approches complémentaires
Le mot « automatisation » trouve son origine dans le grec « automatos » qui signifie « qui se meut de lui-même » (Centre National de Ressources Textuelles et Lexicales). Ainsi, automatiser une tâche consiste à la rendre autonome, c’est-à-dire indépendante de toute intervention humaine.
On peut ainsi comprendre la notion d’automatisation d’au moins deux manières :
- Imiter scrupuleusement l’action humaine lors de l’exécution d’une tâche : il suffit d’observer la tache une fois et d’en détailler chaque étape de façon ultra précise
- Apprendre les règles d’exécution d’une tache en observant le comportement humain : plus il y a d’observation plus les règles apprises seront pertinentes.
Ces deux façons d’aborder l’automatisation décrivent schématiquement deux outils, souvent confondus ou présentés comme concurrents dans une binarité réductrice : la RPA (Robotic Automation Process) et l’AI (Artificial Intelligence, IA en français). Cet article propose une clarification des deux types d’outils pour mieux comprendre leurs spécificités et leur complémentarité.
RPA : automatiser par la règle
La RPA (Robotic Process Automation) est une technologie d’automatisation logicielle. Elle permet de confier à des robots informatiques des tâches répétitives et chronophages. Ces tâches, bien que simples, sont essentielles au bon fonctionnement de l’organisation.
Les robots exécutent des actions comme cliquer, copier-coller, saisir des données ou répondre à des messages. Ils interviennent sur des processus stables, répétitifs et bien définis.
La RPA est très efficace pour exécuter des tâches à forte volumétrie de manière fiable. En revanche, elle atteint ses limites lorsque les données sont non structurées ou les situations imprévisibles. Elle n’est pas conçue pour deviner ou interpréter. Son objectif principal reste la précision et la répétabilité.
Dans ce cadre, les « données » pour la RPA sont des cas métier. Ces cas servent à tester le robot sur différents scénarios, même les plus atypiques. Cela permet de garantir sa robustesse.
IA : automatiser par l’apprentissage
Le terme « intelligence artificielle » est aujourd’hui omniprésent. Il est souvent galvaudé et rarement défini avec précision. Dans le contexte de l’automatisation, on utilise surtout des algorithmes de machine learning (apprentissage machine) ou de deep learning (apprentissage profond).
Ces algorithmes s’appuient sur des modèles statistiques. Ils sont entraînés à partir de données pour reconnaître des motifs, établir des corrélations ou produire des prédictions.
Contrairement à la RPA, fondée sur des règles fixes, ces modèles introduisent une part d’incertitude. C’est une caractéristique de toute approche probabiliste. Les résultats qu’ils génèrent comportent donc une marge d’erreur. Celle-ci doit être mesurée et encadrée.
Ce type d’automatisation convient bien aux données non structurées, volumineuses ou ambiguës. Par exemple : le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images ou la détection d’anomalies.
Il ne s’agit pas de remplacer la RPA, mais d’une approche complémentaire. Elle permet d’automatiser des tâches que les règles seules ne suffisent pas à gérer.
Dans ce cas, les données sont la matière première de l’apprentissage. Elles permettent au modèle de s’améliorer, à condition de bien gérer leur qualité et leurs biais.
Même données, deux outils, deux questions : l’exemple d’une base clients bancaire
Une base clients d’une banque peut être exploitée par la RPA et l’IA pour des finalités différentes.
Ce que la RPA peut faire :
- Automatiser la saisie des informations.
- Générer des courriers de relance.
- Mettre à jour les coordonnées clients à partir de formulaires.
- Vérifier la complétude des données obligatoires.
- Extraire des rapports périodiques.
==> La RPA répond ici à la question : “Comment exécuter ces tâches rapidement, de manière fiable et sans erreur ?”
Ce que l’IA peut faire :
- Prédire les clients susceptibles de changer de banque.
- Identifier des segments de clientèle pour cibler des offres.
- Détecter des comportements anormaux (fraude, blanchiment).
- Analyser le contenu des appels ou emails clients pour en extraire des tendances.
- Personnaliser les recommandations selon les habitudes.
==> L’IA répond ici à la question : « Que peut-on comprendre, prévoir ou interpréter à partir des données ? »
Automatisation intelligente : l’alliance RPA et IA déjà en action
Le principal atout vient de la combinaison entre RPA et intelligence artificielle. Cette synergie élargit le champ des processus qu’il est possible d’automatiser. Elle est particulièrement utile lorsque les données à traiter sont non structurées ou semi-structurées.
Prenons un exemple concret : le traitement automatisé de factures au format PDF.
La RPA seule ne peut pas extraire d’informations depuis un document scanné. En revanche, un module OCR (reconnaissance optique de caractères) permet de convertir l’image en texte exploitable.
Les données extraites sont ensuite interprétées, classées, puis intégrées automatiquement dans un système comptable. Le robot peut gérer tout le processus : extraction du fichier PDF, lecture via OCR, puis saisie dans le logiciel métier.
Ce type de scénario, déjà proposé par la solution UiPath, montre bien la complémentarité des deux approches. Les règles fixes de la RPA s’allient à l’intelligence statistique de l’IA pour automatiser des tâches complexes, autrefois impossibles à traiter.
Process Mining : une étape clé pour optimiser l’automatisation
Avant d’automatiser, il est essentiel de bien comprendre le processus tel qu’il est réellement exécuté. En pratique, ce processus diffère souvent du modèle théorique.
Le process mining permet cette analyse. Il étudie les traces (logs, événements) laissées par les utilisateurs dans les systèmes. À partir de ces données, il reconstitue le parcours opérationnel réel.
Cette technologie peut aussi enregistrer un utilisateur en train d’exécuter une tâche à l’écran. Elle peut ensuite générer automatiquement de la documentation ou des blocs d’automatisation.
La génération directe de code est encore en développement. Mais elle ouvre déjà la voie à des gains d’efficacité importants.
D’un point de vue stratégique, le process mining peut sembler menaçant pour certains rôles, notamment les développeurs RPA. Il automatise en effet des étapes de conception et d’analyse.
Mais il faut plutôt le considérer comme un levier. Il libère les professionnels des tâches répétitives. Ils peuvent alors se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée : personnalisation, innovation ou intégration complexe.
Cette évolution renforce la complémentarité entre l’humain et la machine. Le développeur RPA devient moins un simple codeur, et davantage un expert, pilote et architecte des solutions.
Conclusion
RPA, IA et process mining ne sont pas des concepts interchangeables ou concurrents. Ils correspondent à des dimensions complémentaires de l’automatisation moderne. Associés, ils constituent un levier puissant pour construire des solutions d’automatisation plus efficaces, stratégiques et centrées sur les besoins métier, tout en renforçant la place de l’humain dans la boucle.
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