Decisions

Qu’est-ce que Decisions AI

Decisions AI est une plateforme d’automatisation low-code conçue pour le décisionnel augmenté par l’IA. Elle permet aux équipes métiers et IT de modéliser, exécuter et optimiser des processus sans complexité de développement. Grâce à un éditeur visuel, un moteur de règles, la gestion des workflows et des capacités d’exploration de processus (process mining), l’outil orchestre des décisions cohérentes à grande échelle. Les intégrations et concepteurs d’interface complètent l’ensemble pour accélérer la mise en production et réduire les erreurs manuelles.

Fonctionnalités principales de Decisions AI

• Moteur de règles : définition, simulation et exécution de règles métier pour un décisionnel fiable et traçable.
• Gestion des workflows : modélisation visuelle d’étapes, d’approbations et d’exceptions avec un orchestrateur robuste.
• Exploration de processus (process mining) : analyse des flux réels afin d’identifier goulots d’étranglement et opportunités d’optimisation.
• Intégrations : connexions aux systèmes et données existants via connecteurs et API pour un écosystème unifié.
• Concepteurs d’interface : création d’écrans et formulaires pour les utilisateurs finaux sans code complexe.
• Décision augmentée par l’IA : incorporation de modèles et signaux IA dans les règles et workflows.
• Supervision et journalisation : visibilité sur l’exécution, performances et conformité des processus.

À qui s’adresse Decisions AI

La plateforme s’adresse aux analystes métier, responsables des opérations, équipes d’automatisation, architectes SI et PMO souhaitant accélérer la transformation des processus. Elle convient particulièrement aux organisations qui gèrent de nombreux cas décisionnels, exigences de conformité et intégrations hétérogènes, dans des secteurs comme les services financiers, l’assurance, la santé, la logistique, l’énergie, le secteur public et le service client.

Comment utiliser Decisions AI

1. Définir le périmètre et les objectifs du processus à automatiser (indicateurs, règles, données).
2. Modéliser le workflow dans l’éditeur visuel et structurer les étapes, rôles et conditions.
3. Configurer le moteur de règles pour formaliser la logique métier et les scénarios d’exception.
4. Connecter les sources de données et services externes via intégrations et API.
5. Ajouter les interfaces nécessaires (formulaires, écrans) pour les utilisateurs finaux.
6. Tester, simuler et valider les parcours avant le déploiement en production.
7. Surveiller l’exécution, analyser avec le process mining et itérer les améliorations.

Cas d’utilisation de Decisions AI

Exemples concrets : évaluation de demandes de crédit et gestion des risques, automatisation de la souscription en assurance avec triage des dossiers, onboarding de clients avec vérifications et approbations multi-équipes, gestion des réclamations et retours en e‑commerce, orchestration de la conformité KYC/AML, planification et approbations achats en chaîne d’approvisionnement, rationalisation des parcours de service client et des SLA.

Tarification de Decisions AI

Les informations précises de tarification ne sont pas publiquement disponibles. En général, la plateforme est proposée sur la base d’une évaluation des besoins avec démonstration et devis personnalisé. Il est recommandé de contacter l’éditeur pour connaître les options, ainsi que la disponibilité d’une version d’essai ou d’un environnement de test.

Avantages et inconvénients de Decisions AI

Questions fréquentes sur Decisions AI

• Decisions AI remplace-t-il la RPA ?

  Il se concentre sur le décisionnel, les règles et les workflows. Il peut compléter la RPA en orchestrant des décisions et en s’intégrant à des robots existants si nécessaire.

• Peut-on intégrer des modèles d’IA externes ?

  Oui, la plateforme prend en charge des intégrations et API, ce qui permet d’appeler des services d’IA tiers et d’exploiter leurs résultats dans les règles et workflows.

• Comment assurer la traçabilité des décisions ?

  Grâce à la journalisation des exécutions, aux règles explicites et à l’analyse des processus, il est possible d’auditer les chemins décisionnels et d’améliorer la conformité.

• Une équipe non technique peut-elle l’utiliser ?

  L’approche low-code facilite la prise en main par les analystes métier, tout en laissant aux équipes techniques la capacité d’orchestrer les intégrations et la gouvernance.