Naïla et Serge, pensez-vous que l'IA générative aura un impact significatif sur le BPM (Business Process Management) ?

Serge : Si l'on considère les processus métier classiques et séquentiels, typiquement définis à l'aide de BPMN (Business Process Model and Notation), l'IA générative pourrait entrer en jeu avec des tâches de service fournissant un intrant autrement créé par un acteur humain ou soutenant un acteur humain, augmentant ainsi sa productivité. C'est typiquement ce que nous voyons déjà avec les outils de RPA (Robotic Process Automation) intégrés dans les processus.

Naïla : Il faut être conscient que l'efficacité de la GenAI (intelligence artificielle générative) dépend de la qualité des données disponibles. Elle s'impose comme une aide précieuse au brainstorming, qui complète mais ne supplante pas l'apport humain. Toutefois, lorsqu'elle est confrontée à des données qui dépassent ses paramètres d'apprentissage, la GenAI peut générer un contenu trompeur ou inexact, souvent impossible à distinguer en raison de sa nature réaliste. En fin de compte, la combinaison de la GenAI et du jugement humain peut conduire à une prise de décision plus efficace et plus efficiente. Sans supervision humaine ni données fiables, l'utilité de la GenAI diminue considérablement.

Serge : Cela nous amène à une deuxième facette du BPM, les règles d'entreprise telles qu'elles sont décrites à l'aide de DMN (Decision Model and Notation). Aurons-nous besoin de DMN à l'avenir ? Pourquoi faire l'effort de définir précisément les règles de gestion si GenAI peut facilement apprendre à prendre des décisions ? Souvent, nous ne comprenons pas comment et pourquoi GenAI arrive à une conclusion. Par conséquent, s'il existe un moyen de calculer un résultat de manière déterministe, cela peut être préférable. Surtout si les conséquences d'une décision inexacte ne sont pas acceptables. Mais qu'en est-il s'il est trop coûteux de définir ou d'exécuter la règle exacte et que les conséquences négatives d'une décision inexacte ne sont pas si importantes ? Dans ce cas, la GenAI peut être une bonne alternative. Mais n'oublions pas que certaines décisions que nous modélisons ne sont pas entièrement déterministes. Comment modéliser un médecin dans une salle d'urgence qui, en l'espace de quelques secondes, doit décider du traitement à appliquer à un patient pour lui sauver la vie ? Il appliquera ses compétences d'expert, basées sur son expérience.

Naïla : Je suggère de ne pas oublier que, tout comme les humains, les outils d'IA ne sont pas sans faille. L'IA, lorsqu'elle est entraînée avec des données, peut apprendre à prendre des décisions précises dans des scénarios spécifiques et agir immédiatement. Contrairement aux humains, elle n'est pas influencée par le stress ou les émotions qui pourraient avoir un impact sur sa prise de décision. L'IA peut donc être d'une grande aide, mais elle n'est pas une panacée !

Serge : Qu'en est-il de la gestion des cas, la troisième approche de la trilogie BPM ? Les tâches sont généralement activées par des acteurs humains sur la base de leurs connaissances spécialisées, n'est-ce pas ? Oui et non. Ce que je viens de décrire est le paradigme classique. Mais d'un point de vue technique, ce sont en fait les sentinelles qui permettent aux tâches de s'activer sur la base des conditions IF et ON. Les conditions IF sont appliquées soit par l'exécutant humain, soit par les tâches de règles de gestion qui définissent les éléments du dossier. Nous voici revenus au DMN où, maintenant que la GenAI est largement disponible, nous pouvons utiliser cette nouvelle technologie parallèlement aux algorithmes déterministes. L'adéquation et l'économie nous guideront dans le choix de l'approche à adopter.

Naïla : Il est clair que le BPM ne se limite pas à l'enchaînement d'étapes répétables, mais qu'il implique une prise de décision et de la créativité. C'est là que nous verrons de nombreuses applications de GenAI assister les acteurs humains dans un avenir très proche !

Serge Schiltz est PDG et fondateur de processCentric GmbH et Naïla van Kommer travaille sur les produits dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Elle est également responsable de l'identité visuelle de processCentric. 

Vous pouvez lire l'article complet de Zbigniew Misiak sur BPM Tips.