Révolutionner le traitement intelligent des documents : l'essor de l'IA générative et des grands modèles de langage

Le traitement des documents a longtemps été une tâche laborieuse et chronophage pour les organisations, nécessitant un effort manuel pour identifier les documents, les acheminer à la bonne personne et en extraire les informations pertinentes. Pendant des décennies, nous nous sommes appuyés sur la reconnaissance optique des caractères (OCR) pour convertir les images en texte, puis sur des solutions de traitement intelligent des documents (IDP) plus ou moins complexes pour extraire les champs pertinents de texte OCR.

Plus récemment, les algorithmes d'apprentissage machine (ML) ont été mis à profit pour améliorer les méthodes traditionnelles d'extraction de données telles que l'OCR zonale et l'extraction de paires clé/valeur basée sur des règles, en formant des modèles permettant d'extraire des données à partir de documents structurés, semi-structurés et non structurés. Cependant, ces méthodes traditionnelles nécessitent souvent l'apprentissage de modèles de ML spécifiques à un domaine ainsi que l'étiquetage manuel de vastes ensembles de données d'apprentissage, ce qui ralentit et alourdit leur maintenance et leur création.

L'émergence de l'IA générative et des LLM

Dans le paysage en constante évolution de l'IDP, les progrès récents des technologies de l'IA ont transformé la façon dont les organisations développent et maintiennent leurs solutions d'extraction de documents. Au cours des douze derniers mois, le marché a connu un bouleversement sans précédent, porté par l'émergence de l'IA générative et l'intégration de grands modèles de langage (LLM). Ces innovations n'ont pas seulement révolutionné le marché, elles ont également permis d'automatiser des documents qui ne pouvaient pas l'être auparavant.

« L'IA générative est sans conteste l'avancée la plus importante dans la longue histoire de l'IDP », a déclaré Dan Lucarini, analyste principal chez Deep Analysis et expert reconnu du marché de l'IDP. « Pour la première fois, un ordinateur peut classer des documents et extraire des données sans intervention humaine, sans échantillons d'apprentissage ou sans connaissances préalables. Dans le domaine de l'IA, on parle d'apprentissage "zero-shot". Pour le formuler autrement, l'ordinateur reconnaît le document sans l'avoir examiné au préalable et sans entraînement. »

L'introduction des LLM, tels que la série GPT d'OpenAI et Vertex AI de Google, a ouvert un tout nouveau monde de possibilités pour l'automatisation de la saisie de données dans les documents. Ces modèles sont entraînés sur de grands volumes de données, ce qui leur permet de saisir non seulement des éléments de données individuels, mais aussi des nuances contextuelles, les rendant aptes à traiter des documents complexes et non structurés. Ils peuvent également extraire des informations d'un large éventail de documents sans qu'il soit nécessaire de les entraîner au préalable ou de définir des règles.

Tirer parti des méthodes traditionnelles

Alors que les LLM révolutionnent la façon dont les organisations automatisent le traitement des documents, les méthodes traditionnelles telles que l'OCR zonale, l'extraction de paires clé/valeur et l'apprentissage machine restent les meilleurs outils pour extraire des données à partir de documents structurés et semi-structurés. Ces technologies d'extraction éprouvées peuvent être complétées par les LLM pour compléter les méthodes d'extraction de documents semi-structurés et remplacer la nécessité de créer des modèles pour les documents non structurés.

« On nous demande souvent si les LLM fondamentaux tels que GPT-4 remplaceront les modèles d'apprentissage machine qui ont été affinés en fonction d'un ensemble de données », a commenté M. Lucarini. « La réponse est non, et pas de sitôt. Les LLM fondamentaux sont trop souvent incohérents pour être fiables dans le cadre d'une application IDP typique qui exige une précision des données de 100 %. Ils sont également beaucoup trop coûteux pour la lecture d'un grand nombre de documents. Les modèles de ML discriminatifs restent le meilleur choix en termes de précision et de coût. »

Optimiser l'efficacité avec l'IA générative

L'IA générative peut encore servir de copilote pour un produit IDP et permet de gagner du temps. Par exemple, les utilisateurs finaux qui n'ont aucune connaissance des expressions régulières ou du codage peuvent créer et affiner un nouveau modèle de document à l'aide d'invites d'IA générative. L'IA peut également accélérer la phase d'apprentissage en suggérant des étiquettes à partir d'un document. Au fur et à mesure que les utilisateurs approfondissent leurs recherches, ils découvrent continuellement des applications innovantes pour l'IA générative au sein de l'IDP, élargissant sans cesse son utilité et son impact.

Les récents progrès de l'IA générative et des LLM ont été tout simplement révolutionnaires. Tous deux ont complété et, en même temps, perturbé le marché et ouvert de nouvelles possibilités pour l'automatisation des processus métier impliquant un grand nombre de documents. En tirant parti de ces innovations intégrées aux méthodes d'extraction traditionnelles, les organisations peuvent rationaliser leurs flux de documents et atteindre de nouveaux niveaux d'efficacité et de productivité.