Repenser Document Automation : l’avenir appartient aux systèmes agentiques

La convergence du traitement intelligent des documents (IDP) et des Agents IA ouvre une nouvelle ère d’automatisation pour les entreprises. Cette combinaison puissante va au-delà de l’extraction de données : elle permet aux systèmes de prendre des décisions cognitives basées sur le contenu des documents.

Pourtant, de nombreuses organisations ont encore du mal à choisir la bonne solution IDP. Qu’il s’agisse d’utiliser des outils obsolètes, de dépendre de produits peu performants ou de débattre entre construire ou acheter, ces défis mènent souvent à de mauvais résultats et à des projets qui stagnent.

Et pourtant, la transformation de documents en actions est plus facile que vous ne le pensez. Elle ne nécessite ni investissement dans des solutions rigides de gestion documentaire alimentées par l’IA, ni création de solutions à l’aide de divers outils et services d’IA.

Nous allons voir ci-dessous comment les Agents IA redéfinissent l’automatisation des documents et son fonctionnement, notamment la précision des données, la complexité des documents et l’intégration. Nous espérons également mettre fin au débat persistant entre l’achat et le développement interne en mettant en avant quelques résultats remarquables obtenus par nos clients.

Automatisation des documents à l’ère agentique

À l’ère agentique, les Agents IA s’associent à l’IDP pour accélérer la prise de décision dans le cadre des flux de travail documentaires. Les données extraites de manière intelligente à l’aide de modèles ML ou d’IA générative sont envoyées à des Agents IA qui utilisent la compréhension du contenu et leur capacité de raisonnement pour valider les données, les rapprocher et prendre des décisions.

Ce type d’automatisation transforme le traitement des documents en remplaçant les systèmes de capture hérités, rigides et basés sur des règles, par des modèles d’extraction flexibles, reposant sur l’apprentissage et l’IA générative. Les résultats obtenus sont des agents de gestion documentaire qui atteignent plus de 95 % de précision et sont entièrement auditables : ils sont parfaitement adaptés aux secteurs soumis à des exigences strictes en matière de conformité. Voici ce que propose Document Automation d’Automation Anywhere.

Pourquoi utiliser le traitement intelligent des documents avec des Agents IA ?

L’IDP transforme des données non structurées en informations exploitables. Il s’agit de la première étape essentielle dans la majorité des processus métier pour lesquels la prise de décision dépend de données bloquées dans des documents.

Les Agents IA vont encore plus loin : ils peuvent analyser les informations provenant d’un ensemble de documents, prendre des décisions et agir comme le ferait un être humain, en accomplissant des tâches cognitives avancées, notamment en raisonnant, tout en transférant sans interruption les cas exceptionnels aux humains, avec un contexte complet.

Comment cela fonctionne-t-il ? Les Agents IA analysent les informations extraites des documents pour y trouver des schémas et des informations qui les aident à décider des actions à entreprendre. Sur la base de cette analyse, ils choisissent le meilleur plan d’action et peuvent gérer des tâches telles que l’envoi d’e-mails, la mise à jour de dossiers, la détection de fraudes, le dépôt de recours ou l’interaction avec les clients, souvent en simultané.

Au fur et à mesure qu’ils travaillent, les Agents IA construisent une mémoire contextuelle continue qui alimente leurs capacités de raisonnement et d’exécution.

L’IA générative offre une grande précision et apprend en permanence

Dans le système d’automatisation agentique des processus, les Agents IA traitent des documents de manière autonome et intelligente. L’IA générative pour l’extraction est alimentée par le moteur de raisonnement des processus (PRE) d’Automation Anywhere, qui offre une précision de plus de 95 % pour tout type de document, et est entraîné sur plus de 400 millions de documents et de données réels afin de comprendre comment les décisions commerciales se déroulent dans des systèmes complexes. Le PRE alimente plus de 1 500 déploiements en direct et plus de 1 million d’exécutions d’Agents IA dans les secteurs de la finance, de la santé, et bien plus encore.

Document Automation prend également en charge la multimodalité : l’application associe la puissance des LLM aux modèles de langage visuel (VLM), car le texte à lui seul n’est pas toujours suffisant. Les éléments visuels tels que la mise en page, les tableaux, l’écriture manuscrite et les horodatages sont souvent porteurs d’une signification essentielle. En fusionnant les compréhensions visuelle et textuelle, nous offrons une intelligence dans la gestion documentaire que les modèles purement textuels ne peuvent pas fournir.

Ce que les agents documentaires accomplissent pour les clients

L’expérience de nos clients montre l’impact rapide et significatif des agents de gestion documentaire. Jemena, par exemple, a réduit considérablement les doublons de factures et peut désormais traiter le jour même les factures en attente de ses 3 300 fournisseurs. De la même manière, Oscaic, un courtier de premier plan au service de 11 000 professionnels de la finance, économise 25 000 heures par an en automatisant son processus de transaction ACH (Automated Clearing House).

Les clients d’Automation Anywhere utilisent Document Automation dans plus de 150 langues prises en charge par l’IA générative. Vous pouvez déployer l’IDP dans différentes régions et langues, que ce soit pour l’intégration des clients, le traitement des demandes de soins de santé, la finance et la comptabilité, ou tout processus d’un autre secteur d’activité.

Et de manière générale, les clients indiquent clairement qu’Automation Anywhere est à la pointe de l’IDP. C’est pourquoi nous sommes honorés d’avoir été désignés Customers’ Choice dans le rapport Voice of the Customer de Gartner pour les solutions IDP.

Quelle est la différence entre l’IDP et l’OCR ?

Si la reconnaissance optique de caractères (OCR) fait partie de l’IDP, l’OCR se concentre uniquement sur la conversion d’images de texte en données textuelles lisibles.

L’IDP, quant à lui, couvre un éventail plus large de fonctionnalités qui permettent de mettre en œuvre Document Automation. Il utilise des modèles de vision pour comprendre la structure des documents, emploie l’apprentissage machine natif et des modèles préconçus pour l’extraction de données, exploite l’IA générative pour extraire des données à partir de documents non structurés complexes, et permet aux utilisateurs d’apporter leurs propres modèles LLM pour des flux de travail de documents spécialisés.

Cela facilite le déploiement de l’automatisation agentique des documents. Pour l’extraction, les modèles préentraînés et l’IA générative éliminent tout besoin de formation longue et complexe, contrairement aux modèles ML qui nécessitent des ressources aux connaissances techniques très solides.

Document Automation fait partie du système d’automatisation agentique des processus qui fournit déjà des API, des bots, des SDK et des connecteurs performants : il est donc possible d’intégrer des fonctionnalités avancées de traitement documentaire telles que l’extraction, la classification et la validation de données de manière parfaitement fluide, directement dans les flux de travail et les applications économiques.

Ce procédé s’étend également à l’expérience avec intervention humaine. La combinaison de Document Automation et d’Automation Co-Pilot intègre une révision contextuelle des documents destinée aux utilisateurs métier et permet aux utilisateurs d’interagir avec d’autres Agents IA dans le cadre d’un processus de révision de documents qui prépare les données pour les tâches ultérieures que d’autres Agents IA effectueront. Cette intégration supprime tout besoin d’outils de révision distincts, réduit les transferts et accélère la prise de décision en maintenant le travail dans un flux homogène.

Premiers pas

L’avenir de l’automatisation des documents est déjà là, avec des systèmes agentiques qui non seulement traitent les données, mais les transforment en actions, et améliorent la rapidité, la précision et la valeur stratégique à l’échelle de l’entreprise.

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