Avantages du traitement intelligent des documents.
En automatisant le traitement des documents, l'IDP réduit le temps et les efforts nécessaires pour localiser, valider et saisir des données pour les processus métier, permettant ainsi aux employés de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Éliminer les goulets d’étranglement des processus
Débloquez les flux de travail de l’entreprise et éliminez les retards en automatisant l’extraction des données des documents : vos équipes pourront ainsi accélérer leurs processus, s’adapter rapidement et se concentrer sur les décisions à forte valeur ajoutée.
Faire en sorte que chaque décision compte
Fournissez des données précises, validées et enrichies dans vos systèmes et processus. Grâce à un contexte complet à portée de main, les décideurs agissent en toute confiance, améliorent les résultats de l’entreprise et réduisent les erreurs coûteuses.
Protéger votre entreprise
Garantissez la conformité et sécurisez les informations sensibles grâce à un traitement automatisé et des pistes d’audit complètes, pour réduire les risques et libérer les collaborateurs des vérifications manuelles.
Simplifier le changement, maximiser le RSI
Accélérez le déploiement et simplifiez vos processus grâce à l’IA générative pour l’extraction. Réduisez les coûts de mise en place, accélérez les délais de rentabilisation et facilitez les initiatives de transformation pour vos équipes.
Profiter d’une évolutivité sans limites
Passez de milliers de documents à des millions, sans compromettre la précision. Adaptez-vous instantanément à d’innombrables variations de documents, tout en gardant votre entreprise agile et résiliente.
Comment fonctionne le traitement intelligent des documents ?
Les données sont au cœur de la transformation numérique, mais la plupart des données métier sont inaccessibles, intégrées dans les documents, les e-mails, les images et les PDF. Le traitement des documents par l'IA rend toutes les données accessibles pour le traitement par l'entreprise en convertissant les documents non structurés et semi-structurés en informations exploitables pour alimenter l'automatisation des processus métier centrés sur les documents. L'IDP utilise des technologies d'IA telles que le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur, l'apprentissage machine et l'IA générative pour classer, catégoriser et extraire les informations pertinentes et valider les données extraites. Les outils d’IDP sont totalement non invasifs, faciles à intégrer et fonctionnent de manière transparente avec l’automatisation agentique des processus pour dynamiser les opérations numériques.
Document d’entrée
Les documents sont d’abord collectés depuis plusieurs canaux, notamment les appareils mobiles, le courrier électronique, les dossiers partagés, les scanners réseau et les connexions directes aux systèmes d’entreprise via une API ou des connecteurs préconfigurés. Cette flexibilité permet aux utilisateurs de fournir une assistance efficace à une grande variété de processus métier, en s’adaptant à vos besoins spécifiques et en rationalisant les opérations depuis chaque point d’entrée.
Prétraitement de l’image
La deuxième étape du traitement intelligent des documents est le prétraitement. Cette étape implique la binarisation, la réduction du bruit, le réalignement et le correction de l’inclinaison. Ces techniques contribuent à optimiser la qualité des images des documents avant qu’elles soient analysées par des modèles d’OCR et d’IA. Cela garantit que les données extraites sont aussi précises que possible, minimisant les erreurs dans les processus en aval.
OCR
L’étape suivante utilise les technologies de reconnaissance optique de caractères (OCR) et de reconnaissance intelligente de caractères (ICR) basées sur l’IA pour numériser les textes imprimés et manuscrits, et les préparer à un traitement ultérieur. Ces technologies sont capables de reconnaître la structure logique de l’ensemble du document, y compris les éléments complexes tels que les tableaux, ce qui permet la classification des documents, l’extraction de données et l’exportation en haute qualité vers des formats numériques.
Classification et assemblage des documents
L’étape suivante consiste en la classification et l’assemblage intelligents des documents. Cette étape implique l’analyse des caractéristiques du texte et de l’image, l’apprentissage supervisé et non supervisé, par le biais de l’apprentissage multimodal. Cela permet un acheminement plus efficace des documents vers les flux de traitement appropriés. En intégrant les interventions humaines dans la boucle, les modèles de classification apprennent des corrections des utilisateurs, s’ajustent automatiquement et s’améliorent continuellement au fil du temps.
Extraction et validation des données
La quatrième étape consiste à extraire des données depuis des documents professionnels structurés, semi-structurés et non structurés, où l’IA et l’apprentissage machine sont utilisés pour extraire des informations pertinentes dans plus de 200 langues. Cela inclut du texte, des tableaux complexes, de l’écriture manuscrite, des codes-barres et même des signatures. L’extraction des données utilise des modèles préentraînés pour des documents spécifiques, des modèles entraînés sur mesure, ainsi que de grands modèles de langage (LLM) et l’IA générative pour l’extraction.
La validation propre au domaine vérifie les informations en les recoupant avec des bases de données et des systèmes, en appliquant une logique floue, des expressions régulières (RegEx), des règles et des scripts pour évaluer, associer et gérer les données extraites, afin d’assurer leur exactitude et leur pertinence par rapport au secteur ou au contexte commercial. En outre, la validation renforcée des flux de travail d’automatisation agentique des processus vérifie plus précisément la pertinence des données extraites par rapport à l’objectif ou au processus prescrit.
Intervention humaine et apprentissage continu
La validation avec intervention humaine est un autre composant de l’IDP qui permet aux utilisateurs métier d’intervenir pour effectuer des vérifications manuelles et améliorer la qualité du traitement automatisé des données. Cette étape facultative crée une boucle de rétroaction rapide et permet d’affiner les modèles d’apprentissage de l’IA en corrigeant les données grâce à une intervention humaine.
Intégration des données
L’étape finale consiste à exporter les données extraites dans le format requis (JSON, CSV ou XML), puis à les transmettre aux agents pour déterminer la meilleure action suivante. Les données sont ensuite transmises de manière transparente à vos systèmes d’automatisation et à vos applications métier via une API REST simple ou par l’intermédiaire de connecteurs préconfigurés. Les agents peuvent alors agir sur ces données pour prendre des décisions.
Exploitation de l’IDP avec l’automatisation agentique des processus
L’automatisation ne peut progresser que dans la mesure où les données disponibles le permettent. Dans les environnements d’automatisation modernes, les données traitées par l’IDP s’intègrent souvent dans un flux de travail plus large, où elles sont utilisées pour éclairer les décisions et déclencher les étapes suivantes.
L’extraction et la structuration efficaces de l’information ouvrent la voie à l’automatisation de la majeure partie des processus métier qui dépendent encore aujourd’hui de saisies manuelles. Lorsque l’IDP est intégré dans un environnement d’automatisation agentique complet, les organisations peuvent aller au-delà de l’extraction de documents isolés et commencer à automatiser les processus de bout en bout, dans lesquels l’extraction de données et les actions en aval fonctionnent de manière parfaitement synchronisée.
Passer plus rapidement de la configuration à la production
Dans les environnements d’automatisation agentique des processus, le traitement automatiquement des documents peut être déployé beaucoup plus rapidement que les systèmes traditionnels de traitement de documents, ce qui permet aux flux de travail pilotés par l’IA d’exploiter les données documentaires presque instantanément.
Transformer les documents en flux de travail orchestrés
Les données extraites des documents alimentent directement des flux de travail coordonnés où les Agents IA, les outils d’automatisation, les systèmes et les collaborateurs jouent chacun un rôle pour faire progresser les opérations.
Évoluer sans ajouter de travail manuel
À mesure que les Agents IA observent les résultats et intègrent le retour d’informations humain, les processus basés sur les documents gagnent en fiabilité, nécessitent moins d’interventions manuelles et conservent des performances constantes, même lorsque les volumes et le nombre de formats augmentent.
Traiter les données dans leur contexte
Plutôt que de gérer les documents de manière isolée, l’IDP permet de rendre disponibles les données extraites, directement dans les applications, les flux de travail et les systèmes d’IA conversationnelle où sont prises les décisions, de sorte que les utilisateurs puissent vérifier et corriger les informations au sein même du processus.
Adapter les flux de travail sans reprise
L’automatisation agentique bénéficie de configurations d’IDP faciles à ajuster au fur et à mesure que les flux de travail évoluent, ce qui permet aux équipes d’affiner les types de documents, les règles et la logique de validation sans devoir réorganiser l’ensemble des processus.
Traiter tous les types de documents
Les Agents IA doivent accéder constamment à des informations structurées. L’IDP moderne rend cela possible, même lorsque les entrées vont des formulaires normalisés aux e-mails peu structurés en passant par des documents au format libre.
Protéger les données sensibles et assurer la conformité
Lorsque les données des documents entrent dans les processus décisionnels automatisés, leur traitement cohérent et leur traçabilité sont essentiels. L’IDP permet de garantir que les informations sensibles sont traitées avec précision et conformément aux exigences d’audit et de conformité.
Améliorer les résultats dans le temps
Dans les systèmes agentiques, le traitement des documents s’améliore en parallèle des flux de travail qu’il prend en charge. À mesure que les agents apprennent des nouveaux scénarios et des interventions humaines, la qualité et la pertinence des données extraites augmentent avec le temps.
Connecter les données des documents dans tous vos systèmes
Pour prendre en charge les processus pilotés par des agents, l’IDP doit se connecter facilement à d’autres systèmes, modèles et outils d’automatisation, afin que les données des documents puissent être réutilisées dans tous les emplacements où des décisions et des actions sont prises.
Cas d’utilisation des applications d’IDP dans divers secteur
Le logiciel de traitement intelligent des documents est prêt à extraire et à organiser les données à travers les secteurs et les fonctions commerciales dès le début.
Banque et finance
Automatisez la connaissance de la clientèle, les dossiers de prêts, les documents de gestion de comptes et les états financiers pour offrir une expérience bancaire plus intelligente et plus rapide.
Santé
Numérisez les dossiers des patients, accueillez de nouveaux patients, traitez les réclamations d’assurance et extrayez les données des formulaires médicaux pour améliorer la précision et accélérer le processus de facturation.
Assurances
Automatisez la gestion des sinistres et l’émission des polices d’assurance, extrayez les données des documents d’assurance et renforcez la détection des fraudes.
Fabrication
Automatisez les processus utilisant de nombreux documents, de la gestion de la chaîne logistique au traitement des factures en passant par les documents de contrôle qualité.
Logistique
Accélérez votre chaîne logistique en automatisant l’extraction des données des connaissements, des déclarations en douane et des factures commerciales, afin d’accélérer les livraisons et de réduire les erreurs.
Comptabilité et finance
Gagnez en efficacité et réduisez les coûts en rationalisant les flux de travail back-office pour les documents courants tels que les factures, les bons de commande, les notes de frais et autres documents financiers.
Ressources humaines
Accélérez les processus d'intégration des employés, gérez les CV et les candidatures et extrayez les données des formulaires RH.
L'évolution du traitement intelligent des documents.
Saisie de données
Le traitement des documents est depuis longtemps une tâche fastidieuse et chronophage pour les entreprises. La saisie de données représentait un effort à temps plein en soi. Pendant des décennies, les systèmes de capture traditionnels basés sur la reconnaissance optique des caractères (OCR) constituaient la seule solution d’extraction de données. Ils permettaient l’automatisation partielle de la capture d’informations en convertissant les images en texte. Les solutions OCR utilisaient des modèles et des règles d’extraction pour transformer le texte extrait en un format structuré et exploitable.
L'OCR en toute simplicité
Avec l'essor de l'informatique et des documents numériques, la quantité de données métier a augmenté de façon astronomique. Les premières solutions de traitement des documents offraient des interfaces conviviales et des fonctionnalités d'OCR. Elles amélioraient l’accessibilité en facilitant la mise en correspondance des résultats OCR et des champs de données souhaités. Toutefois, la configuration et la maintenance nécessitaient encore des compétences techniques approfondies.
Lancez-vous dans le traitement intelligent des documents
Le traitement intelligent des documents tire son nom des technologies d'IA qui alimentent ses fonctionnalités d'extraction et de transformation des données, étendant l'automatisation au-delà des documents structurés et semi-structurés aux informations non structurées. Au cœur de la plupart des solutions IDP se trouvent des modèles d'apprentissage machine (ML) qui répondent à une gamme spécifique de cas d'utilisation, tels que les factures ou les documents relatifs aux prêts hypothécaires, permettant l'extraction et le traitement de données de haute précision, mais nécessitant un entraînement approfondi.
IDP optimisé par les grands modèles de langage (LLM) et l’IA générative
Alors que les outils traditionnels de traitement de documents reposaient sur des modèles, des règles et même des modèles d’apprentissage machine nécessitant de grandes quantités de données annotées, les grands modèles de langage (LLM) et l’IA générative ont transformé le traitement en apportant flexibilité, intelligence et évolutivité.
L’émergence de l’IA générative pour l’extraction de données a ouvert un nouveau champ de possibilités pour le traitement de documents complexes (longs, entièrement non structurés) sans aucune formation approfondie nécessaire. L’intégration des LLM dans une solution IDP clé en main apporte une couche contextuelle supplémentaire pour comprendre les documents et les données, et améliorer la précision.
IDP au cœur de l’automatisation agentique des processus
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.
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.
Exploiter vos données grâce à l’automatisation agentique des processus
Document Automation est intégré au système d’automatisation agentique des processus : de manière parfaitement fluide, la solution importe dans tous les processus les données issues des documents ; elle accélère l’automatisation de bout en bout en combinant le traitement intelligent des documents piloté par l’IA et l’orchestration transparente des processus.
Extrayez et validez rapidement les données, puis connectez-les aux agents, aux actions et aux systèmes, le tout dans une solution unifiée conçue pour la rapidité, la précision et l’évolutivité.
Développer ou acheter
Le développement d’une solution IDP vous offre un contrôle total et des possibilités de personnalisation. Il comporte également des défis importants qui peuvent ralentir vos projets et augmenter les coûts. Dans un système IDP développé en interne, chaque composant doit être construit de toutes pièces ou être fourni par différents fournisseurs tiers.
Voici les principaux risques à prendre en compte :
Coûts, temps et ressources
Développer une solution IDP personnalisée ne se limite pas à écrire du code, il s’agit d’un investissement majeur. Voici ce dont vous aurez besoin :
- Talents spécialisés dans le développement de logiciels et la science des données (souvent coûteux et difficiles à recruter)
- Maintenance continue pour les mises à jour, les nouvelles fonctionnalités et l’évolutivité, ce qui détourne vos meilleurs collaborateurs d’autres priorités
- Coûts cachés comme l’infrastructure et les frais de licence imprévisibles
Et il ne faut pas oublier le facteur temps. Le développement de toutes les composantes, y compris l’orchestration des flux de travail, le traitement des données et les tableaux de bord, peut prendre plusieurs mois. Comparez cela à une plateforme clé en main, où ces fonctionnalités sont déjà intégrées et prêtes à générer de la valeur immédiatement.
Complexité de mise en place et de maintenance
Posséder chaque partie de la solution semble être une bonne chose, jusqu’à ce que vous réalisiez ce que cela implique :
- La construction et la maintenance des modèles de documents nécessitent une expertise pointue, même avec les LLM et l’ingénierie des invites.
- L’évolution vers des centaines de cas d’utilisation de documents devient rapidement insurmontable.
- L’intégration avec d’autres systèmes et l’intervention humaine ajoutent une couche supplémentaire de complexité.
Une plateforme prête à l’emploi résout ces défis grâce à des modèles préconfigurés, des intégrations transparentes, des expériences utilisateur optimisées et une orchestration complète des processus de bout en bout, afin que votre équipe puisse se concentrer sur l’innovation plutôt que sur l’infrastructure et le développement.
Risque de ne pas atteindre les objectifs
Les solutions personnalisées peinent souvent à atteindre les objectifs de l’entreprise pour les raisons suivantes :
- Les modèles LLM de base fonctionnent mieux lorsqu’ils s’appuient sur une compréhension précise et contextualisée des documents métier. Pris isolément, les LLM peuvent être imprévisibles ou passer à côté de détails importants affectant la précision.
- Il est difficile de mesurer les performances et le RSI sans outils intégrés d’évaluation et de suivi des modèles d’apprentissage, qui guident les utilisateurs dans l’optimisation des instances d’apprentissage.
Les solutions IDP clés en main offrent une compréhension contextuelle avancée des données, un apprentissage continu ainsi que des analyses intégrées, qui vous permettent d’atteindre vos objectifs de précision et d’optimiser votre RSI.
Manque de contrôles de gouvernance
Les solutions développées en interne incluent rarement des contrôles de gouvernance robustes dès le départ et nécessitent des outils personnalisés pour répondre aux exigences de sécurité de l’entreprise. Cela signifie que :
- Les données sensibles peuvent ne pas être totalement protégées. Il est essentiel de prendre en compte les types de documents et de données traités, et de garantir leur sécurité à chaque étape du processus.
- La traçabilité et l’utilisation responsable de l’IA sont difficiles à faire respecter. La capacité à auditer et à surveiller les processus documentaires, l’utilisation des outils et les tendances en matière de performance est cruciale pour détecter les dérives ou les anomalies dans les résultats.
- Étendre la conformité à des centaines de processus documentaires représente un défi majeur. Il est important de disposer d’outils permettant d’évaluer la précision, la cohérence et la performance des agents et des modèles avant leur déploiement à grande échelle.
Acheter une solution IDP vous apporte une sécurité, une conformité et une gouvernance de niveau entreprise dès le premier jour, tout en réduisant les risques et en apportant la tranquillité d’esprit.
Questions fréquentes.
Quelle est la différence entre l'OCR et l'automatisation et le traitement intelligent des documents ?
La reconnaissance optique des caractères (OCR) n'est qu'un composant de l'IDP. L'OCR est une technologie qui reconnaît et convertit le texte imprimé ou manuscrit en format numérique, tandis que le traitement intelligent des documents (IDP) implique un processus plus avancé qui non seulement extrait les données, mais aussi les classe, les valide et les intègre pour une utilisation dans les processus métier. L'OCR seule ne peut pas fournir le même niveau de précision et d'efficacité que la combinaison des technologies utilisées dans l'IDP. En outre, l'IDP offre évolutivité et automatisation, ce qui le rend plus adapté à la gestion de grands volumes de documents dans divers secteurs.
Quelle est la précision du traitement intelligent des documents ?
Le traitement intelligent des documents est connu pour son haut niveau de précision, avec des solutions atteignant des taux de précision allant jusqu'à 99 %. Cela s’explique par l’utilisation de plusieurs technologies avancées, telles que le TLN, l’OCR, les grands modèles de langage (LLM), l’IA générative et l’apprentissage machine, qui collaborent pour extraire et valider les données issues des documents. En outre, la validation avec intervention humaine peut encore améliorer la précision en permettant les retours d'information et les corrections à partir d'entrées humaines. Dans l'ensemble, le traitement intelligent des documents offre une solution très précise pour gérer de grands volumes de documents contenant des données complexes.
Comment le traitement intelligent des documents améliore-t-il la précision et l'efficacité des données ?
En tant que technologie basée sur l'IA, le logiciel de traitement intelligent des documents apprend en permanence au fur et à mesure qu'il traite les données pour améliorer la précision et l'efficacité au fil du temps. En outre, la validation avec intervention humaine peut améliorer la précision en permettant la révision et l'entrée humaines.
Le traitement intelligent des documents peut-il traiter du texte manuscrit ?
Oui, le traitement intelligent des documents peut gérer le texte manuscrit en utilisant la technologie de reconnaissance intelligente des caractères (ICR) pour déchiffrer le texte difficile à lire.
Quels domaines fonctionnels au sein des entreprises bénéficient le plus de l'IDP ?
Le traitement intelligent des documents présente des avantages de grande portée dans tous les domaines fonctionnels des entreprises. Certains des domaines fonctionnels qui peuvent bénéficier le plus de l'IDP incluent la finance, le juridique et les ressources humaines en automatisant les flux de travail basés sur des documents et en améliorant l'efficacité. Toute fonction qui traite de grands volumes de documents et de données complexes est un candidat idéal pour rationaliser les processus via l'IDP.
Comment l’IDP fonctionne-t-il avec l’automatisation agentique des processus (APA) ?
L’IDP extrait et valide les données des documents, puis les transmet aux Agents IA à des fins de raisonnement, de prise de décision et d’action. Grâce à la mise en relation des informations et des Agents IA dans le cadre du système d’automatisation agentique des processus, les Agents IA peuvent mieux analyser les données, suggérer des actions et même agir de manière autonome pour effectuer des tâches déterministes et cognitives, et offrir une plus grande efficacité et de meilleurs résultats.
