Selon PWC, il existe plus de 4 000 milliards de documents papier rien qu’aux États-Unis, et ce chiffre augmente de 22% chaque année.
Malheureusement, ces documents existent encore largement dans les scénarios de fonctionnement des entreprises. Quel que soit le secteur d’activité que vous choisissez, vous les trouverez très probablement en grande quantité.
Le plus problématique est que les documents et les informations sont toujours reçus dans des formats non structurés qui ne peuvent être lus ou traités par des logiciels. Comment cela se fait-il? Parce que ces documents papier doivent souvent être scannés et envoyés aux différentes parties par courrier électronique.
Outre la numérisation des documents, quelqu’un doit ensuite trier, convertir, extraire et valider manuellement les données qu’ils contiennent. Comme vous pouvez l’imaginer, il s’agit d’un processus extrêmement lent et fastidieux. Le pire, c’est que cette ancienne méthode de travail est propice à un grand nombre d’erreurs.
Heureusement, il existe des technologies innovantes qui peuvent aider les organisations à traiter les documents plus rapidement et à simplifier les procédures opérationnelles. L’une d’entre elles est le traitement intelligent des documents (IDP).
Cet article explique ce qu’est le traitement intelligent des documents, comment il fonctionne, quels sont ses avantages et quels sont les cas d’utilisation les plus courants. Continuez à lire pour en savoir plus sur la façon dont le traitement intelligent des documents peut améliorer vos opérations commerciales!
Qu’est-ce que le traitement intelligent des documents (IDP)?
Avez-vous déjà vu une technologie sophistiquée capable de comprendre l’objet d’un document, les informations qu’il contient, d’extraire ces informations et de les transmettre là où elles sont nécessaires (par exemple, une base de données ou un système ERP)? C’est ce que l’on appelle le traitement intelligent des documents ou IDP.
L’IDP est une forme d’automatisation intelligente des documents qui s’appuie sur la science des données pour aider les machines à comprendre les données non structurées et à les transmettre sous forme de données structurées. Les formes de données structurées comprennent souvent les formats CSV, JSON et XLSM qui peuvent être envoyés aux systèmes ERP par exemple.
Le traitement intelligent des documents automatise simplement les flux de travail de traitement des documents, en utilisant divers composants technologiques. Ces composants technologiques peuvent inclure:
- La reconnaissance optique de caractères (OCR)
- L’intelligence artificielle (IA)
- La vision par ordinateur
- L’apprentissage automatique (Machine Learning)
- Traitement du langage naturel (Natural Language Processing)
- Automatisation des processus robotiques (Robotic Process Automation)
Nous allons maintenant nous plonger dans le rôle de chacune de ces technologies.
Reconnaissance optique de caractères (OCR)
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est une technologie extrayant les données telles que du texte à partir d’images ou de documents numérisés grâce à sa capacité à identifier des caractères individuels.
Elle convertit également le texte extrait en une sortie lisible par une machine (MRZ), telle que JSON. Ce sont les tâches de l’OCR dans une solution IDP.
En outre, la technologie OCR effectue plusieurs étapes pour améliorer la qualité des images et obtenir des résultats plus précis. Vous pouvez en savoir plus à ce sujet dans notre guide ultime de l’OCR.
Intelligence artificielle (IA)
L’intelligence artificielle est un système informatique qui exécute des tâches qui nécessitaient auparavant l’intelligence et l’intervention de l’homme.
Dans les solutions de traitement intelligent des documents, l’IA extrait le sens des images, des documents ou des textes manuscrits, détecte les modèles et les anomalies et fait des prédictions sur la base d’algorithmes.
En outre, l’IA rend les solutions plus intelligentes au fil du temps, ce qui permet au traitement intelligent de documents d’améliorer continuellement sa précision (extraction de données, classification, etc.).
L’IA peut être utilisée de quatre manières différentes:
- Intelligence automatisée – Les tâches simples sont automatisées et ne nécessitent aucune intervention humaine.
- Intelligence assistée – Pour les tâches plus complexes, le jugement et la prise de décision de l’homme sont nécessaires, mais les recommandations sont fournies par le système d’IA. C’est ce que l’on appelle l’automatisation “human-in-the-loop“.
- Intelligence augmentée – Se concentre sur les systèmes adaptatifs pour améliorer les algorithmes avec l’expérience et la prise de décision des humains.
- Intelligence autonome – Les systèmes d’IA sont adaptatifs et prennent des décisions sans aucune intervention humaine.
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur est une forme d’IA axée sur le deep learning permettant aux ordinateurs de comprendre des informations significatives à partir d’images numériques, de vidéos et d’autres contenus visuels.
Dans une solution IDP, la vision par ordinateur lui permet de voir, d’observer et de comprendre les objets. Par exemple, la vision par ordinateur peut reconnaître des objets tels que des étiquettes de prix, des canettes de soda, des plaques d’immatriculation, des compteurs électriques, etc.
Elle est tout à fait comparable à la vision humaine. Cependant, avec des données et des algorithmes appropriés, la vision par ordinateur a le potentiel de dépasser les capacités humaines en termes de vitesse et d’évolutivité.
Machine Learning (ML)
Le Machine Learning est une branche de l’intelligence artificielle (IA), utilisant des algorithmes et fournissant des données à un ordinateur pour l’aider à apprendre comment s’améliorer dans une tâche.
En mettant en œuvre des techniques statistiques, il n’est pas nécessaire d’écrire un million de lignes de code pour que l’ordinateur effectue une certaine tâche.
Le rôle du machine learning dans une solution IDP est de former la solution pour qu’elle s’améliore dans l’exécution des tâches (c’est-à-dire les tâches de traitement des documents) avec un haut degré de précision.
Traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel (NLP) est également une composante de l’intelligence artificielle, visant à permettre aux ordinateurs de comprendre le sens complet d’un texte ou de mots parlés de la même manière que les humains.
Le NLP permet aux solutions IDP de comprendre les données plus rapidement et plus intelligemment.
L’une des techniques qu’elle utilise est la reconnaissance des entités nommées (NEM), qui consiste à identifier des mots ou des phrases dans des documents. Par exemple, le NLP permet à IDP de comprendre que “Jane” est le nom d’une femme et que “Amsterdam” est un lieu.
Automatisation des processus robotiques (RPA)
L’automatisation des processus robotiques (RPA) est l’automatisation des processus basés sur des règles à l’aide d’un logiciel qui utilise souvent une interface utilisateur. Dans ce type d’automatisation, le logiciel exécute des tâches qui sont codifiées par des ordinateurs, d’où le terme “robotique” ou “robots”.
Cette technologie est efficace lorsqu’elle traite des données structurées présentant peu ou pas de variations. Le rôle de la RPA dans une solution de traitement intelligent des documents est de capturer des informations à partir de sources structurées. Ce faisant, la RPA peut traiter une transaction ou communiquer avec d’autres systèmes numériques grâce à un ensemble de règles.
Maintenant que nous avons abordé les principales technologies qui sous-tendent le traitement intelligent des documents, examinons les différences entre les terminologies suivantes: IDP, OCR et RPA.
IDP vs RPA vs OCR
Le traitement intelligent des documents et l’automatisation robotique des processus visent tous deux à automatiser des processus tels que l’extraction de données. La différence entre ces deux solutions réside dans leur approche: la RPA se concentre sur l’automatisation basée sur des règles, tandis que l’IDP se concentre sur l’automatisation basée sur l’IA.
Souvent, la combinaison des deux approches est plus avantageuse pour les organisations, car toutes les données ne sont pas dans des formats structurés ou non structurés. Les formats de documents structurés sont souvent mieux adaptés au traitement par la RPA, tandis que la PDI traite mieux les kilomètres non structurés.
Les entreprises peuvent obtenir une efficacité opérationnelle nettement supérieure en combinant les deux approches.
L’OCR est la technologie sous-jacente intégrée à la fois à la RPA et à l’IDP pour transformer les images en texte, ce qui constitue la base de l’extraction des données des documents. Sans l’OCR, ni l’IDP ni la RPA ne pourraient extraire des données de documents, d’images, etc.
Cependant, l’OCR et la RPA ont quelques points communs:
- Ils peinent à traiter une grande variété de documents
- Leur évolutivité est limitée
- Elles ne permettent pas une compréhension cognitive approfondie des documents.
Le traitement intelligent de documents, quant à lui, n’a aucun problème avec les limitations énumérées précédemment. En fait, il utilise souvent la combinaison de l’OCR et de la RPA pour traiter des documents structurés et obtenir une plus grande précision.
Maintenant que nous avons expliqué les différences entre la RPA, l’OCR et le traitement intelligent des documents, examinons de plus près le traitement intelligent des documents: ce qu’il fait et comment il fonctionne.
Comment fonctionne le traitement intelligent de documents et que peut-il faire?
Il est désormais clair que le traitement intelligent de documents est une évolution sophistiquée de l’OCR qui exploite l’intelligence artificielle pour automatiser les tâches dans les flux de travail liés aux documents. Mais que peut-il réellement faire? Examinons la liste des fonctions que le traitement intelligent de documents offre souvent:
- Capture de données
- Extraction de données
- Classification
- Anonymisation
- Vérification
- Conversion de fichiers
Capture de données
L’IDP permet de capturer des données provenant de diverses sources dans un système informatique pour un traitement ultérieur, souvent à l’aide d’un appareil mobile. Il peut être utilisé pour numériser et capturer les données de divers documents tels que des reçus, des factures, des cartes d’identité, des bons de commande et bien d’autres documents.
Extraction de données
À la réception de l’image numérisée ou capturée d’un document, l’IDP en extrait intelligemment les données pertinentes à l’aide d’algorithmes d’OCR et d’IA. Tous les types de données peuvent être extraits, y compris:
- Les données structurées – Les données qui sont organisées et ont une structure logique (par exemple CSV, JSON, XML).
- Données non structurées – Nécessitent une manipulation telle que le nettoyage des données avant le processus d’extraction des données, car elles n’ont pas toujours une structure logique que les machines peuvent lire (par exemple, les courriels, les images, les documents numérisés).
Plus les algorithmes sont raffinés, plus l’extraction des données est précise.
Classification
Après l’extraction des données, l’IDP utilise des algorithmes d’IA combinés au NLP pour identifier les types de documents en faisant correspondre les documents inconnus aux catégories existantes.
Les caractéristiques sont extraites et transmises aux algorithmes, qui calculent un score de similarité. Le score de similarité est utilisé pour déterminer la catégorie la plus précise pour la classification du document.
Anonymization
Quelques solutions de traitement intelligent des documents peuvent anonymiser automatiquement les informations sensibles des documents. Ce que cela implique, c’est la suppression ou le chiffrement des données sensibles, telles que les numéros de sécurité sociale pour la conformité à la RGPD et d’autres réglementations relatives à la vie privée.
Vérification
Après les étapes précédentes, l’IDP peut authentifier le document en le comparant aux registres et bases de données officiels. Cela permet d’éviter les tentatives de fraude nuisibles et de minimiser les risques de recevoir des documents fabriqués.
Les solutions de traitement intelligent des documents peuvent utiliser les méthodes suivantes pour détecter les fraudes:
- Intégrité des données – Les algorithmes d’IA vérifient les champs de données pour déterminer la validité du document (signatures, noms des commerçants, numéros de facture, dates, etc.)
- Authenticité des documents – Les algorithmes d’IA recherchent les anomalies dans les documents qui sont difficiles à détecter par l’œil humain (changements de police, qualité des pixels, modifications des métadonnées, hologrammes, etc.)
- Biométrie faciale – Les algorithmes d’IA déterminent si le visage d’une personne correspond à la photo téléchargée ou scannée afin de vérifier qu’il s’agit bien de la même personne (principalement dans les cas d’utilisation liés à la vérification d’identité).
Livraison et intégration
Après la vérification du document, l’IDP livre la sortie lisible par machine à la destination souhaitée, qu’il s’agisse d’une base de données ou d’un système de planification des ressources de l’entreprise (ERP).
Cela dépend en grande partie des types d’intégration offerts par la solution de traitement intelligent des documents.
Maintenant que nous avons vu ce dont le traitement intelligent des documents est capable, examinons ses principaux avantages.
Les 8 avantages du traitement intelligent des documents
L’automatisation intelligente des documents avec les solutions IDP peut s’avérer très efficace pour rendre les processus liés aux documents plus performants. Il existe un certain nombre d’avantages que vous pouvez rechercher:
- Augmentation de la productivité de six heures par semaine
- Réduction du temps de traitement de 90%
- Précision d’extraction des données pouvant atteindre 99%
- Accès facile aux données grâce à la numérisation
- Amélioration de la sécurité et de la conformité
- Évolutivité pour la croissance de l’entreprise
- Réduction des coûts de plus de 80% pour un résultat net plus optimisé
- Amélioration de la qualité et de la convivialité des données
Augmentation de la productivité de six heures par semaine
Selon Smartsheet, près de 60% des travailleurs interrogés ont estimé que l’automatisation des tâches répétitives leur permettrait de gagner six heures ou plus par semaine (presque une journée de travail complète). C’est là que l’IDP entre en jeu.
L’IDP peut automatiser une variété de tâches telles que la saisie manuelle de données ou la vérification de documents. D’un simple clic, il capture, convertit, catégorise, vérifie et transmet les données au bon point d’accès. Ce faisant, vous pouvez augmenter la productivité de votre personnel.
Réduction du temps de traitement de 90%
Disons qu’un employé a besoin en moyenne de deux minutes pour trier un document et en extraire les données. Une solution IDP peut le faire en 10 secondes. Cela représente une réduction de temps de plus de 90%.
La rapidité avec laquelle les solutions IDP traitent de grands volumes de données est l’un des avantages les plus notables de leur utilisation.
Précision d’extraction des données pouvant atteindre 99%
Les tâches fastidieuses telles que la saisie manuelle de données sont sujettes à des erreurs. En général, les personnes ne sont pas précises à plus de 95%. Avec des volumes plus importants, chaque pourcentage d’erreurs commises peut facilement coûter des milliers d’euros, grugeant ainsi vos résultats.
En comparaison, une solution IDP peut vous aider à atteindre une précision d’extraction des données de plus de 99% sans augmenter vos frais généraux.
Accès facile aux données grâce à la numérisation
Recevoir des documents et les convertir au format numérique n’est pas un problème, qu’ils soient structurés ou non. IDP peut facilement convertir n’importe quel document en un format lisible par machine, accessible aux parties et aux systèmes prévus.
En outre, il peut catégoriser, trier et acheminer les documents vers le service et la plate-forme appropriés. Ce qui est génial, c’est que vous n’avez plus besoin de vous occuper d’un énorme arriéré de documents papier.
Amélioration de la sécurité et de la conformité
Un autre avantage majeur du traitement intelligent des documents est qu’il aide les entreprises à améliorer leur conformité réglementaire. Comment?
Il définit des champs de données sensibles, tels que les champs contenant des informations personnelles identifiables (PII), et utilise le masquage des données pour les supprimer ou les rendre anonymes. Cela aide les entreprises à garantir la conformité avec les réglementations relatives à la confidentialité des données, comme la RGPD ou l’HIPAA.
À côté de cela, les solutions IDP utilisent diverses techniques pour détecter les fraudes, ce qui peut être utile pour les contrôles de connaissance du client (KYC) et de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) dans le secteur financier.
Évolutivité pour la croissance de l’entreprise
Les solutions de traitement intelligent des documents permettent aux entreprises de traiter de gros volumes de documents à une vitesse impossible à reproduire par un humain. Elles le font sans augmenter les coûts.
Lorsque votre entreprise se développe et que le volume de documents augmente, l’IDP veille à ce que vous n’ayez pas besoin d’embaucher plus de personnel ou de dépenser plus d’argent.
Réduction des coûts de plus de 80% pour un résultat net plus optimisé
Les entreprises ont parfois du mal à maintenir leurs coûts opérationnels à un faible niveau. Cela nous amène à l’un des principaux avantages de l’IDP, à savoir la réduction des coûts.
En moyenne, le tri manuel d’un document et la saisie des données dans un système peuvent coûter entre 4 et 6 euros par document. Avec la RPA, le coût par document peut être réduit à 1-2€ et la PDI à moins de 0,50€.
Cela représente une réduction des coûts de plus de 80% par rapport au traitement manuel. En général, plus vous traitez de documents, plus vous économisez de l’argent.
Amélioration de la qualité et de la convivialité des données
Étant donné que 80% des données d’entreprise se présentent sous des formats non structurés, la qualité et la convivialité des données ne sont pas une mince affaire pour beaucoup. C’est exactement là que le traitement intelligent des documents excelle.
Il n’est pas limité par le type de document. En fait, il peut traiter et extraire des données de documents structurés et non structurés, pour autant que les modèles d’IA aient été formés correctement.
Une fois les données extraites, elles sont converties en une sortie lisible par une machine. Comme il peut être configuré pour n’extraire que les données pertinentes, vous n’avez pas à vous soucier de savoir si les données sont bien organisées ou non. Ainsi, l’IDP améliore la qualité et la convivialité des données.
Maintenant que nous avons couvert les principaux avantages du traitement intelligent des documents, examinons certains de ses cas d’utilisation.
Quels sont les cas d’utilisation du traitement intelligent des documents?
Il devrait être clair maintenant que les organisations qui déploient le traitement intelligent de documents pour automatiser leurs flux de travail documentaires peuvent en tirer un avantage considérable. Mais comment pouvez-vous l’utiliser dans votre cas d’entreprise? Nous avons répertorié ci-dessous les cas d’utilisation les plus courants que nous rencontrons souvent:
- Anonymisation des numéros de sécurité sociale
- Traitement automatisé des factures
- Saisie automatisée de données
- Numérisation automatisée des reçus pour les campagnes de fidélisation
- Mise à l’index des numéros de cartes de paiement
- Embarquement des clients
- Archivage numérique
- Détection de la fraude documentaire
- Contrôle de la complétude des documents
- Automatisation KYC
- Rédaction de CV
- Extraction de VIN
Il existe de nombreux autres cas d’utilisation de l’IDP. Alors, ne paniquez pas si le vôtre n’y figure pas! Continuez à lire pour découvrir comment Klippa peut résoudre vos défis de traitement de documents!
Automatisation intelligente des documents avec Klippa DocHorizon
En conclusion, si votre entreprise ne traite qu’un petit nombre ou une faible variété de documents, alors peut-être que la RPA est une meilleure solution pour commencer. Souvent, la RPA a besoin d’intelligence, surtout lorsque vous traitez des documents dans plusieurs langues, formats et structures. Pour cela, vous avez besoin d’un traitement intelligent des documents.
C’est pourquoi, chez Klippa, nous pouvons en toute confiance automatiser vos flux de documents à l’échelle avec notre solution IDP alimentée par l’IA, DocHorizon. Cette solution vous permettra de passer au niveau supérieur en matière d’extraction de données, de classification, de conversion de documents, de masquage et de vérification.
Notre solution intelligente est souvent utilisée comme colonne vertébrale de l’automatisation du traitement des documents à plus grande échelle. Elle est accessible via une API et un SDK. Avec notre équipe d’accueil et une documentation bien structurée, il ne vous faudra pas plus d’une journée pour démarrer!
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