Analyser les résultats

Une fois que vous avez terminé d'enregistrer les variations de votre tâche, il est temps d'exploiter l'IA.

Unassisted Task Mining is integrated with UiPath® AI Center™ to run the machine learning model and analyze the dataset.

Pour une analyse de données, les eux de données que vous téléchargez doivent contenir au moins 10 000 actions, mais nous recommandons 50 000 actions comme base de référence. Le modèle peut prendre en charge jusqu'à 200 000 actions collectées dans un projet donné. Comme moyen rapide d'estimation, un utilisateur actif fournit généralement 200 à 1 000 actions par heure, selon le scénario qu'il enregistre.

After running the machine learning model integrated from AI Center™, you'll see task discovery results in your Unassisted Task Mining Project. These results are determined by collected all the recorded actions and screenshots and leveraging AI to determine discrete steps and their repeatability.

Une fois que le modèle a déterminé les étapes discrètes qui sont fréquemment répétées, il crée des tâches pour regrouper ces étapes dans des visualisations.

L’examen des tâches, des traçages et des tendances présentés vous fournira des informations supplémentaires sur votre organisation et vos processus. Vous pouvez suivre notre Guide d'analyse Unassisted Task Mining après avoir exécuté le modèle d'apprentissage automatique (voir les étapes dans la sous-section suivante) pour tirer parti des meilleures pratiques afin de générer une découverte et une actionnabilité continues de votre projet.