Chez Klippa, 80% de nos prospects posent la même question : “Comment la capture d’informations peut impacter ma gestion des documents et données ?”. Pour nous, la réponse est évidente, mais nous comprenons que ce n’est pas le cas pour quelqu’un qui n’est pas expert dans ce domaine.
Pour faire court, la réponse est simple : l’Intelligence Artificielle (IA). Ce sujet, très tendance, attise la curiosité de tous et a alimenté des décennies de recherches et développement.
De quoi s’agit-il exactement ? Pourquoi autant d’engouement ? En quelques mots, l’IA est un terme générique utilisé pour décrire tout(e) tâche/processus qu’une machine peut réaliser, et qui requiert un minimum de capacités cognitives dans une démarche de prise de décision. Dans cet article, pour des raisons de simplifications, nous utiliserons les termes IA et Robot pour désigner les différents algorithmes qui aident les machines/ordinateurs à réaliser des tâches cognitives telles que comprendre, décider, apprendre et prévoir le traitement de certaines informations. Dans ce contexte, l’ordinateur automatise et simplifie la gestion de documents grâce à la capture d’informations.
Différents contextes dans lesquels l’IA peut être utile
Certains de ces scénarios vous sont probablement familiers ! Essentiellement, l’IA est d’une grande utilité en ce qui concerne :
- Le traitement automatique du langage naturel (Ou NLP – “Natural Language processing” en anglais) : Il s’agit ici des algorithmes aidant l’ordinateur à comprendre et interpréter le langage humain de tous les jours contenu dans les documents texte et base de données (comme par exemple les lettres, photos, contrats, site web, etc)
- Le machine learning (ou apprentissage machine en français) et l’automatisation cognitive : Cela réfère aux algorithmes de machine learning qui permettent aux ordinateurs d’apprendre et d’appliquer des connaissances selon différentes situations. Les termes d’Automatisation Cognitive incluent l’ensemble des algorithmes qui apprennent, calculent, organisent et décident comme un être humain le ferait. Plus largement, il s’agit de toutes les prises de décisions cognitives basiques donc les Hommes sont capables.
Le traitement automatique du langage naturel (NLP) en profondeur
La capture d’informations consiste en l’extraction de texte brut, ou données structurées, issu(es) des documents. Cette action est généralement réalisée par la technologie de reconnaissance de texte (OCR). Par défaut, l’OCR ne délivre aucune compréhension contextuelle des informations extraites des documents, ce qui la rend incapable de prendre une décision. Par exemple, si un formulaire de plainte d’un client contient les termes “date de début d’assurance“, “modifier“, “personne à contacter” et “mauvais“, quel est la possible intention de ce document ? S’agit-il d’une plainte portant sur la mauvaise qualité des services pour une assurance dont il faut changer la date de début ? Ou la modification de la personne à contacter pour un compte ouvert récemment ou même pour un ancien compte car la personne précédente n’est plus en vie ? S’agit-il d’un rapport ou d’une requête ?
Dans l’exemple ci-dessus, l’extraction des données brutes ou structurées par l’OCR n’est pas suffisante. Ce qui est essentiel dans cette situation, c’est le contexte de ces données. L’extraction de tous les mots à elle seule ne constitue qu’une moitié de solution. Pour l’autre moitié, la plupart des entreprises auraient besoin d’Hommes pour lire et interpréter ce formulaire dans son intégralité afin de définir les actions à entreprendre. Le traitement de cette plainte devient donc lent et coûteux.
C’est ici que le traitement automatique du langage naturel entre en jeu en analysant :
- La classification (type de contenu)
- Le sujet (de quoi il s’agit)
- Les mots-clés/phrases/entités (les informations clés)
- Le ton (contenu positif ou négatif)
- L’intention/objectif/requête (les actions demandées)
Le principal bénéfice du traitement automatique du langage naturel, est qu’il donne du sens au contexte d’un document, d’une donnée, d’une situation afin que l’utilisateur puisse prendre la bonne action en conséquence. Comment les organisations peuvent-elles en profiter au mieux ? La réponse peut être illustrée par ces différents cas d’usage :
- Assister le service client dans le traitement et la réponse aux emails entrants (telles que la création/suppression d’un compte. ajouter/retirer des politiques, changer le bénéficiaire/garant, changer l’adresse/le numéro de téléphone, etc)
- Modifier/Comparer les données extraites des entités avec les listes noire/listes blanches pour détecter les fraudes/conformités
- Traitement des contrats et accords
- Traitement des pages web et réseaux sociaux pour construire et maintenir l’engagement des clients
- Automatiser les capacités de recherches dans les bases de données et la gestion des documents entrants mais aussi de ceux déjà présents dans le système
Le machine learning et l’automatisation cognitive en profondeur
Comme expliqué précédemment, le machine learning et l’automatisation cognitive agissent ensemble tout simplement comme un être humain le ferait. Pour faire simple, ils permettent aux ordinateurs d’apprendre activement pour ensuite agir selon leurs connaissances. Pensez au machine learning issu des documents pour un traitement toujours plus automatisé comme exemple. Initialement, le système construit par Klippa apprend un ensemble de règles qui sont pré-déterminées. De là, ce système gagne en connaissance et devient de plus en plus intelligent avec le temps grâce à un module de machine learning. De cette façon, notre OCR Klippa et solution de gestion des factures peuvent imiter le comportement humain lorsqu’il s’agit de comptes fournisseurs par exemple.
Cet exemple peut bien sûr être généralisé étant donné que le machine learning peut s’appliquer dans la réalisation de nombreuses tâches dans de nombreux secteurs, tout simplement parce que ce mécanisme observe et apprend des étapes répétitives que l’utilisateur réalise manuellement pour ensuite générer un robot qui suit précisément ces mêmes étapes. Cela libère beaucoup de temps chez les employés qui peuvent donc se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée.
Le machine learning et l’automatisation cognitive sont aussi des composants clés de l’analyse prédictive. Une analyse d’une grande valeur pour tout PDG, Directeur des opérations et Directeur financier. Parce que ces unités managériales ne veulent pas uniquement savoir ce qui s’est passé, mais surtout veulent utiliser ces informations dans une démarche d’amélioration. Cette analyse prédictive a donc un impact direct sur la profitabilité, et il est ainsi crucial de garder un oeil dessus.
L’automatisation cognitive peut prendre avantage d’un document ou d’une donnée pour générer des indicateurs servant à construire des modèles qui apprennent, estiment, planifient et décident automatiquement de la meilleure action à prendre selon la situation – comme un cerveau humain le ferait. Mais bien plus rapidement, à plus grande échelle, et pour beaucoup moins cher. Par exemple, si un système d’intégration de nouveaux clients se voit recevoir un nouveau profil avec une documentation qui correspond à un autre profil manuellement rejeté par un employé, le système peut prendre l’initiative d’ajuster les paramètres et automatiquement rejeter ce nouveau profil sans l’intervention d’aucun employé. Il s’agit d’un cas d’usage simple montrant comment Klippa peut aider dans l’étape de sélection pour une agence de recrutement.
Les logiciels en tant que service (SaaS) sont grandement mis en valeur par l’existence du machine learning. L’OCR Klippa, aussi connu comme solution de capture d’informations dans le cloud, apprend rapidement et à très grande échelle. Cela signifie que la base de connaissance grandit continuellement puisque de plus en plus de clients soumettent leurs documents et obtiennent des résultats en quelques secondes. Si vous souhaitez aller plus loin et automatiser le processus complet de comptabilité fournisseurs , avec notre solution de gestion des factures vous pouvez désormais soumettre une facture auprès de notre service de capture d’informations dans le cloud, et les données seront automatiquement extraites et envoyées dans votre système ERP en quelques secondes.
Que nous réserve le futur de l’Intelligence Artificielle ?
Dans cet article, nous avons étudié en profondeur comment la capture d’informations par l’IA permet de gagner du temps, améliore l’efficacité opérationnelle, assure la conformité et impacte positivement l’expérience client grâce à la transformation digitale des processus en entreprise.
En ce qui concerne le futur, l’IA va jouer un rôle prépondérant dans l’engagement client à travers différentes tâches telles que :
- L’Assistance virtuelle
- La Gestion des prévisions
- La Recommendations de contenu
- La Conversion des ventes
- Les Informations sur l’engagement
- Les Suggestions de réponses
- La Prioritisation de leads
- Les Suggestions de produits
Les expertises IA que vous pouvez d’ores et déjà utiliser avec Klippa
Klippa est un acteur clé de l’automatisation du traitement des documents. Nous avons occupé l’espace commercial de l’IA pendant plusieurs années déjà. Notre logiciel de capture d’informations utilise différentes technologies telles que le machine learning, la correspondance basée sur des règles, la classification de documents et produits, le traitement automatique de langage naturel, l’OCR, l’extraction de données, la détection de document, la reconnaissance faciale, la vérification de signature et encore le contrôle d’identité. Si vous n’y trouvez pas votre compte, n’hésitez pas à nous contacter et nous construirons une solution sur mesure rien que pour vous !
