Existe-t-il une corrélation entre les étapes nécessaires à la courbe de valeur de l'IA/ML des données et de l'automatisation intelligente (RPA) au fil du temps ?
Is there a correlation between the milestones required between Data AI/ML and Intelligent Automation (RPA) value curve over time?
For organizations to achieve the most value from their data, they must establish a data foundation that allows for high-quality reporting on past events. Establishing a Databrick’s Lakehouse foundation requires no AI/ML capabilities. Then, over time, use that data AI/ML to drive automated decisions for crucial business processes.  For this reason, there is a direct correlation between the “value curve” for both data and intelligent automation. 
The value maturity curve for intelligent automation starts with basic, attended, or unattended automation that mimics basic human processes today. Then, as you mature your Robotic Process Automation (RPA) program, your automation(s) need to expand to include simple document understanding AI.  Extracting data from the same form hundreds or thousands of times is a good example. Finally, for any organization to gain the highest value and ROI for their intelligent automation investments, using complex AI/ML to produce automated decisions for digital workers (unattended automation) enables exceptionally complex, long-running automation to be successfully developed, put into production, and maintained over time.

In summary, think of “AI/ML” as the thinking and “Intelligent Automation” as the doing. The value of both Data and RPA to any organization grows exponentially over time as they develop their ability to apply to complex AI/ML such that those models deliver trusted automated decisions to the digital workforce running complex automation.
Pour que les organisations tirent le meilleur parti de leurs données, elles doivent établir une base de données qui permette d'établir des rapports de haute qualité sur les événements passés. L'établissement d'une base Databrick's Lakehouse ne nécessite aucune capacité AI/ML. Puis, au fil du temps, utiliser ces données AI/ML pour conduire des décisions automatisées pour les processus d'affaires cruciaux.  C'est pourquoi il existe une corrélation directe entre la "courbe de valeur" des données et l'automatisation intelligente.
La courbe de maturité de la valeur de l'automatisation intelligente commence par une automatisation de base, assistée ou sans surveillance, qui imite les processus humains de base d'aujourd'hui. Ensuite, au fur et à mesure que le programme d'automatisation des processus robotisés (RPA) évolue, l'automatisation doit s'étendre à l'intelligence artificielle pour la compréhension des documents.  L'extraction de données d'un même formulaire des centaines ou des milliers de fois en est un bon exemple. Enfin, pour qu'une organisation obtienne la valeur et le retour sur investissement les plus élevés en matière d'automatisation intelligente, l'utilisation d'IA/ML complexes pour produire des décisions automatisées pour les travailleurs numériques (automatisation sans surveillance) permet de développer avec succès une automatisation exceptionnellement complexe et de longue durée, de la mettre en production et de la maintenir au fil du temps.

En résumé, il faut considérer l'IA/ML comme la pensée et l'automatisation intelligente comme l'action. La valeur des données et de la RPA pour toute organisation croît de manière exponentielle au fil du temps, à mesure qu'elles développent leur capacité à s'appliquer à l'IA/ML complexe, de sorte que ces modèles fournissent des décisions automatisées fiables à la main-d'œuvre numérique qui exécute l'automatisation complexe.
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