Intelligent Document Processing
Une étude de l'Intelligent Document Processing et des avantages stratégiques qu'elles procurent aux entreprises
Le traitement des documents est inhérent au flux de travail de toute entreprise. Les nombreux formats de documents, qu'ils soient physiques ou numériques, permettent aux employés de partager efficacement des idées et de communiquer à l'intérieur et à l'extérieur de leur environnement de travail. Cependant, l'étendu des formats couramment utilisés (PDF, images, scans) n'offre pas toujours la flexibilité nécessaire aux utilisateurs pour accomplir leurs tâches informatiques quotidiennes.
Les données sont limitées par le support même qui les contient.
Ces tâches impliquent une classification manuelle des documents (organisation des fichiers, centralisation sur plusieurs ordinateurs, etc.), l'extraction de données, la conversion en format Excel, la numérisation de documents, etc. Elles constituent souvent des goulots d'étranglement dans la productivité de l'entreprise. En effet, chaque interaction avec un document augmente le temps de traitement et est source d'erreurs.
IDC, sponsorisé par Adobe, a mené une étude sur les activités de plus de 1 500 responsables de secteurs d'activité afin d'évaluer l'impact du traitement des documents sur les processus métier. On trouvera ci-dessous quelques chiffres frappants
IDC conclut que les processus documentaires déconnectés ont un impact négatif sur les revenus, créent des problèmes d'audit, compromettent l'agilité de l'entreprise, la productivité des employés et augmentent les coûts d'exploitation tout en ayant un fort impact négatif sur l'expérience client. Néanmoins, les récents développements en matière d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique fournissent les outils nécessaires pour résoudre certains de ces problèmes.
Vers un traitement "intelligent" des documents
Le traitement intelligent des documents (IDP) vise à fournir une automatisation de bout en bout des processus métier de documentation. L'IDP est à la jonction de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et du traitement du langage naturel (NLP). Elle fonctionne mieux dans les entreprises qui traitent de grands volumes de données hétérogènes. Cependant, toute entreprise peut bénéficier de l'IDE pour accélérer ses processus, réduire le nombre d'erreurs et la dépendance à l'intervention humaine.
L'Intelligent Document Processing fait partie intégrante de la transformation numérique
Une étape clé pour saisir le fonctionnement de l'IDP consiste à distinguer les différentes structures de documents. Les catégories ci-dessous sont classées par ordre croissant du temps nécessaire pour extraire des informations des documents.
Documents structurés : le contenu de ces documents est bien organisé. Ils partagent une structure numérique commune, telle qu'une feuille de calcul Excel. Les systèmes informatiques peuvent en bénéficier directement pour extraire/interroger les informations et même les stocker automatiquement dans une base de données. JSON est également un format structuré largement utilisé dans les systèmes web pour stocker des données.
Documents semi-structurés : on parle de bons de commande, de factures ou, plus généralement, de tout document généré à partir d'un modèle, mais non lié à des champs de données spécifiques.
Documents non structurés : si vous pouvez choisir librement la conception/le modèle d'un document, il s'agit très probablement d'un document non structuré. Les contrats, les articles ou les lettres en sont des exemples.
L'objectif de tout système IDP est de convertir tout document (facture, formulaire, rapport, scans, etc.) dans la première catégorie, c'est-à-dire un document structuré.
L'heure de l'exemple
L'image suivante illustre comment une facture peut être transformée dans un fichier tabulaire tel qu'excel. Dans le format de sortie, la facture peut facilement être envoyée à une base de données de factures, sans qu'aucune intervention humaine ne soit nécessaire. C'est là toute la puissance de l'IDP.
Si vous souhaitez vous plonger dans les détails de la mise en œuvre technique, veuillez consulter notre insight technique sur la labellisation et classification de documents, qui présente une librairie open-source permettant d'effectuer des tâches de PDN en Python.
Références
The Ultimate Guide to Document Automation 2021
Intelligent Document Processing with AI
Why AI Is the Next Step in Document Processing ?
Business Impact of Intelligent Document Processing
Can AI Help Overcome Document Bottlenecks
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