Comment fonctionne le traitement intelligent de documents ?

Le traitement intelligent de documents (IDP) associe des technologies comme l'intelligence artificielle (IA) et la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour simplifier la gestion de documents. Supposons que vous ayez une pile de reçus papier, de rapports numériques, de PDF et d'images numérisées contenant des informations critiques. Passer les documents en revue un par un pour organiser les informations ou trouver ce dont vous avez besoin serait très chronophage. C'est là que l'IDP entre en jeu, tel un assistant intelligent capable d'effectuer ces tâches en quelques secondes. 

Pour les entreprises, le contenu est au cœur de la prise de décision et des processus de travail. Le recours à des tâches manuelles pour utiliser et gérer le contenu (saisir des données ou marquer des fichiers) peut être source d'erreurs et de ralentissements, ce que l'IDP permet d'éviter grâce à l'automatisation.

Pour comprendre le mécanisme de l'IDP, penchons-nous sur sa définition, ses avantages, les applications, et comment l'IA et d'autres technologies permettent une analyse, une classification et une extraction de données de documents intelligentes.

Qu'est-ce que le traitement intelligent de documents ?

Le traitement intelligent de documents est une technologie qui automatise l'extraction, la classification et l'analyse de données de documents. Contrairement au traitement classique de documents, qui se contente de « scanner » du contenu et de capturer du texte ou des chiffres, l'IDP extrait les informations pertinentes, les classe et vérifie même leur exactitude par rapport à des bases de données et des systèmes de gestion de documents.

Si vous traitez un grand nombre de contrats papier ou de politiques numérisées, vous savez à quel point leur examen manuel peut être fastidieux. L'IDP simplifie ce processus en numérisant automatiquement les documents, en extrayant les informations clés grâce à l'IA, en validant leur exactitude et en organisant tout pour garantir un accès rapide et une intégration fluide à vos systèmes. 

Même s'il est souvent confondu avec le traitement automatisé de documents (ADP), l'IDP va au-delà de l'automatisation de base en vous permettant, par exemple, d'extraire instantanément les termes et clauses d'un long contrat, ce qu'un ADP traditionnel, qui gère en général des tâches plus simples comme le tri de documents, ne sait pas faire.

OCR, RPA et IDP : comprendre les différences

Les solutions IDP intègrent différentes technologies pour garantir un traitement fiable et efficace des documents, mais leur rôle peut parfois être difficile à cerner. Voici une présentation rapide : 

• La reconnaissance optique de caractères convertit les documents numérisés ou basés sur des images en texte lisible par les machines, en rendant le contenu imprimé ou manuscrit accessible pour un traitement ultérieur. Cela est particulièrement utile lorsque vous devez transformer rapidement d'anciens fichiers en formats modifiables.
• L'automatisation robotique des processus (RPA) automatise les tâches répétitives, telles que le transfert de données extraites vers d'autres systèmes, ce qui réduit le risque d'erreurs humaines.
• La vision par ordinateur analyse les données provenant d'images ou de vidéos, en collectant des informations que l'OCR seul ne peut traiter efficacement, telles que les caractères manuscrits, les logos et les signatures.
• L'intelligence artificielle inclut des sous-domaines comme l'apprentissage machine et le traitement du langage naturel (NLP) qui aident à analyser le contenu des documents et à prendre des décisions en fonction du contexte.

L'OCR et la RPA sont des composantes de l'automatisation du traitement de documents, qui extraient des informations à partir de documents structurés, tels que des feuilles de calcul ou des formulaires, puis les intègrent dans les systèmes. L'IDP va au-delà. L'intégration de l'IA permet de récupérer des informations dissimulées dans les données non structurées, c'est-à-dire des documents qui ne suivent pas un format clair et prédéfini.

Les données non structurées représentent la majorité du contenu d'entreprise, précisément 90 %, d'après une enquête IDC en partenariat avec Box. Pour profiter de la valeur réelle de votre contenu, vous avez besoin d'un logiciel IDP qui améliore les fonctionnalités de recherche, automatise la classification des données et offre une analyse précise du contenu. Grâce à l'IA, ces tâches s'effectuent automatiquement, ce qui simplifie les flux de travail d'entreprise et améliore l'efficacité.

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Avantages liés à l'adoption de solutions IDP

Les plateformes IDP peuvent effectuer de nombreuses tâches simultanément, ce qui les rend particulièrement adaptées aux domaines traitant plusieurs téraoctets de contenu, tels que les ressources humaines, la comptabilité, le marketing, etc. La mise en œuvre de ces solutions aide à réduire les coûts liés à la gestion de documents tout en développant les opérations de contenu.

Voici les principaux avantages de l'investissement dans un logiciel IDP :

• Traitement plus rapide des documents : imaginez-vous devoir faire le tri manuellement entre des centaines de fichiers dans un système de stockage de données cloud pour trouver une section spécifique d'un contrat de vente. Avec l'IDP, vous gagnez du temps en recherchant des termes et expressions dans plusieurs documents et obtenez instantanément des résultats précis, sans même ouvrir les fichiers.
• Extraction de données et de métadonnées : les solutions IDP avancées extraient les données et les métadonnées des contrats, politiques et autres documents. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez rechercher, organiser et analyser les informations critiques plus rapidement qu'avec les méthodes traditionnelles, ce qui réduit le temps consacré à la saisie manuelle de données et à la révision de contenu.
• Précision améliorée du contenu : grâce aux modèles d'IA avancés, l'IDP vérifie la précision des données collectées à partir de documents tels que des rapports ou des formulaires, réduisant les erreurs humaines comme la saisie de chiffres incorrects, la mauvaise classification de données ou les doublons.
• Sécurité renforcée des informations : alors que les solutions traditionnelles manquent souvent de fonctionnalités pour prévenir les cyberattaques et les violations de données, les outils IDP protègent les documents pendant le traitement avec des journaux d'audit, des autorisations granulaires, un chiffrement des fichiers et d'autres mesures contre ces menaces. L'ajout de ces couches de sécurité aide à se conformer aux règlements sur la confidentialité des données, tout en protégeant l'entreprise contre les amendes potentielles et les atteintes à sa réputation.

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Comment fonctionne le traitement de documents basé sur l'IA ?

Les entreprises utilisent l'IA dans un nombre croissant de fonctions métier : selon McKinsey, 50 % des entreprises interrogées tirent parti de cette technologie dans au moins deux fonctions. Le logiciel de traitement intelligent de documents utilise l'IA pour accélérer différentes tâches au cours du processus de gestion de documents, telles que l'importation de contenu vers un système cloud et la génération d'informations à partir des données.

Voici comment une plateforme de traitement intelligent de documents fonctionne généralement.
 

1. Ingestion des documents

Il s'agit du moment où vous importez des documents, numériques ou physiques, dans votre système de gestion de contenu à l'aide d'un outil IDP. Par exemple, vous pouvez traiter des factures papier numérisées et des accords dans le cadre de votre processus de gestion des contrats.

L'ingestion de documents capture tous ces documents, en les convertissant dans un format numérique compatible avec le système. Si vous traitez des factures tous les jours, vous pouvez utiliser l'OCR pour extraire les chiffres et les montants de ces fichiers, puis les transformer en métadonnées grâce à la puissance de l'IA (éliminant le besoin de saisie manuelle des données).
 

2. Classification des documents

Une fois les documents importés dans le système IDP, la prochaine étape consiste à les catégoriser en fonction de leur contenu. L'IA analyse la structure et le contenu de chaque document pour déterminer son type, qu'il s'agisse d'un bon de commande, d'un rapport financier ou d'une présentation marketing.

Cette étape détermine la manière dont l'IDP traitera le document lors des étapes suivantes. Par exemple, un bon de commande peut nécessiter d'extraire les détails des articles pour le traitement de la commande, tandis qu'un rapport financier peut exiger une validation des données pour garantir leur exactitude.
 

3. Extraction des données

Une fois le document catégorisé, l'IA extrait les données et les métadonnées pertinentes. Par le biais de l'automatisation IDP, l'IA détecte et extrait les informations clés telles que les dates, les noms et les adresses, ainsi que les métadonnées comme le type de document, l'auteur ou la date de création. Ces éléments peuvent fournir à votre entreprise des indications précieuses sur les tendances, les comportements des clients et l'efficacité, pour une prise de décision améliorée fondée sur les données.

L'extraction de données automatisée traite à la fois les données structurées et non structurées. La seule différence est que le traitement de documents non structurés convertit les données en un format structuré, facilitant leur analyse et leur intégration dans des applications d'entreprise.
 

4. Validation des données

Lors de cette étape, l'IA compare les données extraites à des règles prédéfinies ou les croise avec d'autres bases de données pour s'assurer de leur exactitude. Par exemple, si la solution de traitement intelligent de documents capture des informations à partir d'un guide d'intégration, elle peut utiliser les métadonnées pour identifier les erreurs ou les incohérences, et alerter l'équipe RH afin qu'elle les corrige.

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5. Automatisation et intégration des flux de travail

Le traitement de documents basé sur l'IA peut aussi s'intégrer à d'autres plateformes et systèmes d'automatisation des flux de travail numériques. 

Une fois le document traité, les données alimentent les champs appropriés dans votre CRM, logiciel de gestion de projet ou système de gestion de documents. Par exemple, vous pouvez envoyer automatiquement un contrat à votre équipe juridique pour révision, ce qui accélère le processus d'approbation.
 

6. Apprentissage continu

Grâce aux technologies comme le ML et le NLP, l'IDP s'améliore au fil du temps par le biais d'un apprentissage continu. Plus le système traite de documents, plus ses capacités de classification, d'extraction et de validation deviennent précises. Le choix du bon fournisseur IDP garantit des mises à jour régulières, l'amélioration continue des modèles d'IA et l'adaptation aux nouveaux formats de documents, assurant ainsi précision et efficacité.

Principaux cas d'usage de l'IDP à suivre

Selon Fortune Business Insights, le marché mondial du traitement intelligent de documents devrait passer de 7,89 milliards de dollars en 2024 à 66,68 milliards de dollars en 2032, soit un TCAC de 30,6 % sur cette période. D'après les études, l'IDP favorise l'adoption de l'IA dans les entreprises, en particulier dans les secteurs traitant de grands volumes de données et de documents complexes.

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Consultez d'autres cas d'usage de l'IA pour les entreprises.

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