qu’est-ce que c’est et comment c’est utile aux entreprises

Le traitement intelligent des documents (IDP) représente la nouvelle frontière de la bureautique, offrant une solution révolutionnaire pour la gestion et le traitement des documents.

Grâce à l’utilisation de technologies avancées telles que l’apprentissage automatique, le reconnaissance optique de caractères (OCR) et traitement du langage naturel (NLP), l’IDP permet aux entreprises de transformer de gros volumes de documents non structurés ou semi-structurés en données accessibles et gérables.

Ce processus accélère les opérations de routine, réduisant la charge de travail et les erreurs, et ouvre également la voie à des informations analytiques plus riches et à des décisions commerciales plus éclairées.

Dans un monde où l’efficacité et l’intelligence des données sont vitales, le traitement intelligent des documents s’impose comme une ressource essentielle pour les entreprises visant l’excellence opérationnelle et un avantage concurrentiel durable.

L’IDP et l’IA traitent d’énormes quantités d’informations

L’intelligence artificielle vous permet de traiter d’énormes quantités de données et d’en gérer tous les aspects en peu de temps. C’est ce qu’on appelle la gestion du Big data : ces bases de données étant constituées non seulement d’une quantité de données particulièrement importante, mais aussi de données contenant des informations très hétérogènes et non structurées, il est nécessaire, pour en recevoir une information compréhensible et utile. à cet effet, mettre en œuvre des systèmes basés sur l’intelligence artificielle, une technologie dite Traitement intelligent des documents (PDI) qui permet d’organiser les données, de les étiqueter et d’attribuer à chacune une description spécifique qui permet de les identifier et de les utiliser en fonction de l’usage qui doit en être fait.

Lorsqu’elle est mise en œuvre au sein d’une entreprise, la technologie Intelligent Document Processing permet également aux organisations – grâce à la capacité de structurer les données de manière rapide et précise – d’augmenter la productivité, de récupérer des documents en moins de temps, de pouvoir garantir une plus grande précision, d’automatiser la classification des documents, et bien plus encore.

Qu’est-ce que le traitement intelligent des documents

Avec le terme Traitement intelligent des documents également appelées Intelligent Data Processing, on identifie des technologies basées sur l’intelligence artificielle qui permettent l’extraction et le traitement de grandes quantités de données hétérogènes, y compris des données non structurées. En résumé, il s’agit d’un système qui permet d’acquérir les données contenues dans différents types de documentation, de manière automatisée, en réduisant au minimum l’intervention humaine.

Les méthodes de fonctionnement des technologies IDP permettent, en même temps, d’obtenir des résultats très précis en termes restreints : lorsqu’un système IDP, en effet, analyse un document, transforme les informations – initialement non structurées, ou semi-structurées – en données exploitables, qui peuvent donc être regroupées et traitées, également grâce à l’aide d’autres systèmes d’intelligence artificielle tels que le traitement du langage naturel (NLP), Vision par ordinateur, apprentissage profond et apprentissage automatique (ML).

Dans le domaine métier, l’IDP, à travers la transformation de données non structurées en données structurées, permet de fournir les processus centrés sur les documents sont automatisés de bout en bout, ce qui accélère considérablement les opérations. En effet, en l’absence de ces systèmes, il serait nécessaire d’avoir, au sein de l’organigramme de l’entreprise, des chiffres spécifiquement dédiés à la lecture des documents et à l’extraction de données, avec des pourcentages d’erreur plus élevés et dans des délais beaucoup plus longs.

L’un des avantages des technologies IDP est qu’elles sont également des systèmes hautement évolutifs (lorsqu’ils sont associés, comme mentionné, à d’autres solutions d’intelligence artificielle qui fonctionnent sur les données structurées par l’IDP) et non invasives :

• Lorsqu’il est combiné, par exemple, avec un système de OCR (reconnaissance optique de caractères) tu détestes ICR (Reconnaissance Intelligente de Caractères)), permet à la machine de lire un document, même non traité, au format numérique natif, ou un élément non textuel, comme une photo ou un graphique, afin de pouvoir ensuite le classer, catégoriser, extraire et valider correctement ;
• Cependant, lorsqu’il est combiné avec des systèmes RPA ou Robotic Process Automation, il permet d’effectuer des tâches répétitives beaucoup plus rapidement, comme l’insertion de lignes de données d’une base de données (structurée) dans une feuille de calcul.

Le traitement intelligent des documents permet donc :

• un économies de coûts liés au traitement de grands volumes de données ;
• le réglage de processus d’analyse plus rapides et avec un haut degré d’automatisation ;
• un augmentation de la précision du traitement effectués sur les données ;
• là réduction du temps nécessaire aux travailleurs dits du savoir, c’est-à-dire ceux qui effectuent des activités d’analyse et de traitement des données, pour traiter ces documents, qui autrement devraient toujours être saisis et catalogués manuellement ;
• Lautomatisation des processus opérationnels de bout en bout;
• là réduction des temps de récupération de documents.

IDP convertit les données non structurées

Comme prévu en introduction, le but de l’IDP est d’organiser des données initialement non structurées. En effet, lorsque vous acquérez un document, les informations qu’il contient ne sont pas structurées: il s’ensuit que même les actifs informationnels de la plupart des organisations souffrent, en l’absence de systèmes de cette nature, d’une déficience organisationnelle.

L’organisation de l’information, vice versa, et la sélection parmi celles-ci des informations pertinentes aux fins pour lesquelles ces documents sont acquis, permettent aux entreprises d’être plus compétitives et d’exploiter pleinement la valeur des informations collectées, ainsi que de comprendre et d’utiliser ces informations les plus récentes pour améliorer vos processus, votre expérience client, votre modèle économique, ou pour étudier les données plus facilement.

Aujourd’hui surtout, dans un monde de plus en plus numérique et automatisé, la capacité d’extraire des données de documents en peu de temps devient de plus en plus importante pour rester compétitif. La technologie IDP, grâce à l’intelligence artificielle, permet de rendre immédiatement accessibles les données pertinentes pour les traitements nécessaires à l’entreprise, simplifiant ainsi le flux d’informations pour une gestion plus simple et de meilleures décisions commerciales.

Différence entre l’OCR et le traitement intelligent des documents

Afin de mieux comprendre ce que l’on entend par traitement intelligent des documents (IDP), il est utile d’analyser également la différence entre ce système et ce que l’on appelle OCR (Reconnaissance Optique de Caractères).

Les logiciels OCR sont des programmes qui permettent à une machine de reconnaître des caractères, et donc de lire des documents qui – comme prévu – n’ont pas été acquis au format numérique natif, et sont donc manuscrits, ou issus d’un scan. Les systèmes OCR vous permettent également de lire les informations contenues, comme mentionné, dans des photos, des graphiques ou d’autres éléments de nature diverse.

Il peut exister différents types d’OCR, en fonction du type d’élément qu’ils peuvent capturer :

• Reconnaissance optique de caractères (OCR). Les systèmes OCR reconnaissent les caractères manuscrits ou tapés sur la base d’une base de données interne existante.
• Reconnaissance de mots OWR (OWR). Cette méthode est utilisée pour le texte tapé, un mot spécifique à la fois, et est utilisée pour les langues qui divisent les mots par des espaces.
• Reconnaissance optique de marque (OMR). Le type OMR analyse les filigranes, logos, symboles, signes et motifs sur un document papier.
• Reconnaissance intelligente des caractères (ICR). ICR utilise des outils d’acquisition de données pour lire du texte manuscrit ou du texte cursif. Cette méthode utilise l’apprentissage automatique et la technologie de l’IA pour analyser différents éléments du texte (courbes, boucles, lignes, etc.). ICR identifie et traite un seul caractère à la fois.

Ces systèmes OCR sont généralement intégrés aux systèmes de traitement intelligent des documents et en constituent un fragment, car ils aident l’intelligence artificielle à acquérir des informations même à partir de documents qui ne sont pas conformes à la norme électronique classique.

La coopération entre les deux systèmes permet donc :

• d’une part, de Capturez du texte à partir d’images, de numérisations ou de PDF non modifiables: OCR, en effet, numérise le document, corrige les erreurs et identifie les caractères grâce à deux algorithmes principaux, la correspondance de modèles et l’extraction de caractéristiques, puis convertit les données en documents électroniques ;
• de l’autre, de extraire et détecter des informations à partir de documents en langage naturelet de structurer les informations acquises par les systèmes OCR de manière organisée et complète.

La collaboration entre les deux systèmes permet donc une plus grande efficacité dans les processus d’acquisition et de traitement des documents, permettant la classification d’images même (par milliers). Il sera possible, par exemple, d’analyser un document d’identité, d’extrapoler ses données personnelles et d’insérer automatiquement les mêmes données dans un formulaire : des activités qui, réalisées manuellement, nécessiteraient des jours de travail (sans garantie d’exactitude des informations). données elles-mêmes).

Des activités donc de nature typiquement répétitive et mécanique qui, de cette manière, peuvent être automatisées et accélérées, sans nécessiter la réalisation d’activités à caractère interprétatif ou créatif (cette activité doit encore être réservée aux humains).

Comment fonctionne le traitement intelligent des documents

Pour traiter efficacement et automatiquement une quantité de données et de documents absolument variée et hétérogène, les systèmes IDP suivent trois macro-phases :

1. Collecte de données: la première action réalisée par le système IDP est l’acquisition intelligente des documents. Si vos documents sont au format papier, vous devrez lancer des numérisations pour convertir les documents papier en images numériques. À l’aide de technologies telles que l’IA, le ML, l’OCR et l’ICR, les données pertinentes seront capturées à partir de documents papier.
2. Extraction de données: la deuxième phase implique l’extraction d’informations pertinentes extraites des documents acquis lors de la première phase, ou d’autres sources déjà présentes sous format numérique, à l’aide d’un outil de correspondance de modèles, comme la présence d’expressions régulières. L’interprétation artificielle des informations est essentielle à la réussite de l’extraction des données. Puisque l’IA est aussi intelligente que sa formation, le système doit être capable de localiser et de classer toutes les informations attendues dans un document.
3. La validation des données: Pour garantir l’exactitude des résultats du traitement, les données extraites sont soumises à une série de tests de validation automatiques ou manuels. À cette fin, les systèmes IDP utilisent des bases de données externes pour vérifier les informations. Toute information qui ne correspond pas est mise en évidence afin qu’il puisse toujours y avoir une inspection humaine et une correction manuelle des données.
4. Intégration de données: les données collectées sont compilées dans un fichier de sortie final, généralement au format JSON ou XML. Les API sont utilisées pour envoyer le fichier à un processus métier ou à un référentiel de données. Les informations collectées doivent ensuite être enregistrées ou transmises à d’autres systèmes pour être traitées par des processus commerciaux automatisés. De nombreuses solutions IDP sur le marché fournissent des interfaces qui se connectent aux systèmes CRM, ERP et DMS, permettant la sauvegarde, l’organisation et la protection automatiques des données extraites dans ces systèmes.