Le Traitement Intelligent des Documents (IDP, pour Intelligent Document Processing en anglais) est une technologie qui utilise l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML, pour Machine Learning en anglais) pour automatiser l’extraction d’informations précieuses à partir de documents numériques et physiques. Cet outil avancé est capable de comprendre et d’interpréter divers types de documents, tels que des factures, des contrats, des reçus, des formulaires, entre autres.
De cette manière, il garantit la précision et l’efficacité des processus organisationnels. L’IDP combine différentes techniques pour comprendre le contenu et le contexte des documents, indépendamment de leur format, mise en page ou source. Il peut traiter des documents tels que des factures, des contrats, des formulaires, des reçus, des rapports, des courriels, etc.
Son objectif principal est d’extraire des informations précieuses de grands ensembles de données sans intervention humaine. Grâce à l’IA, l’IDP peut éliminer la nécessité de saisie et de traitement manuels des données, augmentant ainsi la vitesse et réduisant les coûts et les erreurs humaines impliquées.
Évolution du traitement intelligent des documents
Depuis au moins 3 900 ans, l’humanité est confrontée au défi de traiter les documents. Tout a commencé avec des tablettes d’argile qui servaient à formaliser des occasions telles que les mariages et les partages d’héritage dans la civilisation sumérienne.
Au fil des millénaires, ces enregistrements ont évolué pour devenir les documents d’entreprise post-révolution industrielle. La nécessité de traiter et d’organiser ces informations a conduit à l’émergence de différentes professions qui s’en occupaient à plein temps – archivistes, spécialistes en OCR et gestionnaires de l’information, pour ne citer que quelques exemples.
Émergence et popularisation de l’OCR
En parlant d’OCR (reconnaissance optique de caractères), cela a été pendant des décennies la seule méthode numérique pour extraire des données de documents papier. Au cours de cette période, qui a commencé dans les années 1950, la technologie a permis une automatisation partielle de la capture des données par la conversion d’images en texte.
Avec le développement d’ordinateurs plus modernes, puissants et accessibles, la quantité de données traitées par les organisations a augmenté de manière exponentielle. Les premières solutions de traitement arrivées sur le marché offraient des interfaces utilisateur plus conviviales pour compléter la fonctionnalité de reconnaissance optique.
Création de l’IDP
Ces dernières années, ce processus est devenu plus facile avec la création de l’IDP, ou traitement intelligent des données. Les avancées dans les technologies d’Intelligence Artificielle (IA) et d’Apprentissage Automatique (ML) ont permis la création de divers produits qui aident les organisations à traiter et organiser leurs documents avec plus d’agilité.
Ces outils permettent la création de modèles spécifiques qui fonctionnent pour des cas bien définis, tels que des reçus, des contrats ou des dossiers médicaux. Cela permet, par exemple, à une entreprise d’intégrer les informations d’un reçu de paiement à son fournisseur directement dans son logiciel de comptabilité.
Les résultats sont une moindre incidence d’erreurs de saisie et une réduction des goulots d’étranglement dans leurs procédures.
Avantages de l’IDP
Le traitement intelligent des données a le potentiel de faire une grande différence dans les opérations de toute organisation traitant un grand volume de documents. Mais il est essentiel surtout pour celles qui sont en cours de transformation numérique.
Voici les avantages d’utiliser un IDP dans votre entreprise :
- Économie : L’automatisation du traitement et de l’analyse des documents réduit les dépenses inutiles en automatisant les tâches répétitives. Elle permet de diminuer ou même d’éliminer les coûts liés à la saisie et au traitement manuel des données.
- Satisfaction des clients : Les entreprises qui traitent avec des consommateurs peuvent traiter leurs documents plus rapidement. Un IDP peut gérer l’intégration de nouveaux clients, les réservations et les paiements – ou tout autre aspect nécessitant une documentation.
- Évolutivité : En plus de permettre des erreurs humaines, le traitement manuel limite le nombre de documents que vous pouvez traiter à la fois. Avec des solutions de type IDP, il est possible de numériser des documents à grande échelle de manière précise.
- Haute capacité de personnalisation : Les modèles d’IA peuvent être personnalisés pour traiter uniquement les types de documents spécifiques dont vous avez besoin, en exportant leurs données vers le système souhaité.
Comment fonctionne l’IDP
Le flux de travail de l’IDP implique sept grandes étapes :
1ère étape : acquisition de documents
Le processus de l’IDP commence par la collecte de données provenant de diverses sources. À cette étape, les documents sont numérisés ou envoyés au système sous forme numérique. Un logiciel de reconnaissance optique de caractères (OCR) peut être utilisé pour extraire le texte.
2ème étape : prétraitement des documents
À la deuxième étape, les documents passent par un processus de prétraitement pour éliminer les bruits et améliorer la qualité du texte extrait. Cela peut être fait par des techniques telles que :
- Alignement : Corrige l’angle d’inclinaison de l’image numérisée.
- Réduction du bruit : Élimine les taches de fond, les traces interférentes, le contraste irrégulier et autres bruits textuels et non textuels.
- Binarisation : Conversion de l’image d’un document numérisé en niveaux de gris en noir et blanc.
- Recadrage : Suppression des zones externes indésirables d’une image.
L’outil peut être formé dans diverses langues, étant capable de lire et d’interpréter les documents de manière similaire à un travailleur de traitement de données.
3ème étape : classification des documents
À cette étape, la classification des documents commence par l’identification du début et de la fin du matériel source. Ensuite, les documents sont classés en catégories spécifiques telles que factures, bons de commande, identités, contrats, comptes, réclamations d’assurance, etc.
Le flux de travail de l’IDP utilise la technologie OCR pour analyser les données et différencier si la source est un document PDF ou une image numérisée, par exemple. Il le fait en extrayant des caractères, des chiffres et des symboles des données qu’il vérifie.
4ème étape : extraction des données
L’étape la plus critique du processus se produit après la classification des documents. Il s’agit de l’extraction des données importantes. Ici, l’IDP déploie des modèles d’IA formés par apprentissage profond (DL), apprentissage automatique (ML) et traitement du langage naturel (NLP) pour extraire un contexte utile de la source.
L’extraction de documents se concentre sur des aspects spécifiques d’intérêt, tels que les adresses, les informations fiscales, les montants monétaires, les spécifications techniques des produits, etc. Les données sont ensuite insérées dans une base de données ou stockées pour une utilisation future.
5ème étape : validation et vérification des données
L’IDP vérifie également les informations extraites pour garantir la précision et la cohérence des données. Cela peut être fait en comparant ce qui a été extrait avec une base de données existante ou par des règles prédéfinies. Si les données échouent à la validation, elles doivent être améliorées, corrigées ou enrichies manuellement.
6ème étape : analyse des données
Les décideurs utilisent les informations générées par l’IDP pour améliorer les processus métier. L’analyse des données fournit divers aperçus sur les taux d’erreur et les temps de traitement des documents, en plus de normaliser les données pour faciliter leur consommation.
7ème étape : intégration
Une fois toutes ces procédures terminées, les données peuvent être alimentées dans les systèmes informatiques de l’entreprise via des API. Cela inclut les bases de données locales et cloud, ainsi que les référentiels de documents.
Comment l’IDP est appliqué dans différents secteurs
Comme l’IDP combine les caractéristiques de l’intelligence artificielle, de la RPA et de l’OCR, il est un excellent candidat pour automatiser diverses tâches dans différents secteurs et domaines. Voici quelques-uns des principaux cas d’utilisation de l’IDP :
Secteur financier
Le secteur des services financiers est par nature basé sur le papier. De nombreux documents et formulaires sont remplis et signés quotidiennement pour les processus les plus fondamentaux – de l’ouverture de compte à la demande de prêt. Avec l’utilisation de l’IDP, les tâches clés suivantes peuvent être facilement automatisées :
- Génération de profils clients : Évaluation du niveau de risque en extrayant et traitant les données des formulaires et documents. Les évaluations de crédit basées sur ces données aident à traiter les demandes de prêt de manière efficace.
- Fonctions de base : Les documents de prêt et d’hypothèque, l’ouverture et la fermeture de comptes et le traitement des chèques peuvent être facilement traités. Les données extraites sont configurées pour se mettre à jour automatiquement dans les systèmes de toute l’institution.
- Détection des fraudes : Avec l’utilisation de l’intelligence artificielle et l’extraction de données de haute qualité et précision, l’IDP permet de détecter les fraudes potentielles grâce à l’utilisation d’algorithmes intégrés.
La prise de décision est réalisée de manière efficace car l’IDP peut traiter les données des rapports annuels bancaires et fournir des informations utiles sur les paramètres choisis.
Secteur des assurances
Le marché des assurances est un autre secteur avec un grand volume de papier qui peut utiliser l’IDP pour automatiser les tâches quotidiennes de bureau de bout en bout. Cela vaut tant pour l’obtention de formulaires d’assurance remplis que pour la signature de la liquidation des sinistres. Voici quelques tâches :
- Traitement des formulaires : Cette tâche est sujette à des erreurs lorsqu’elle est manipulée manuellement. Les compagnies d’assurance bénéficient grandement du traitement intelligent et automatisé des formulaires d’assurance.
- Intégration cloud : L’IDP peut être intégré au cloud, offrant une flexibilité pour centraliser la base de données.
- Réduction des erreurs : La collecte de données est effectuée avec moins d’erreurs et plus de précision, d’exactitude et d’organisation grâce à l’IDP.
- Définition des sinistres : L’évaluation des questionnaires pour la détermination des sinistres est moins chronophage en automatisant le processus d’extraction et d’analyse des données. Cela aide les professionnels à déterminer la valeur réelle du sinistre.
Secteur de la santé
Le secteur de la santé est un autre qui traite une grande quantité de documents, tels que les dossiers médicaux, les ordonnances, les factures, etc. L’IDP peut aider à améliorer l’efficacité et la précision du traitement des données dans le domaine de la santé, comme :
- Extraction et validation des informations : La technologie permet d’extraire des données des dossiers médicaux électroniques (EMR), tels que les antécédents médicaux, les diagnostics, les traitements, les médicaments, etc. L’IDP peut aider à réduire les erreurs de transcription, améliorer la qualité des données et faciliter le partage d’informations entre les prestataires de soins de santé.
- Traitement et rapprochement des factures médicales : L’IDP peut aider à accélérer le cycle de revenus, réduire les coûts administratifs et augmenter la satisfaction des patients dans des situations telles que les réclamations, les paiements ou les remboursements.
- Analyse et génération de rapports de données de santé : L’IDP peut aider à fournir des informations et des recommandations basées sur les données pour améliorer la prise de décision et les résultats de santé. Cela vaut pour des éléments tels que les résultats de tests, les indicateurs de qualité, les statistiques de santé publique, etc.
Commerce de détail et commerce électronique
Le secteur du commerce de détail et du commerce électronique bénéficie de l’IDP pour automatiser et optimiser des processus tels que :
- Traitement et gestion des commandes : Inclut les confirmations, factures, reçus et notes de crédit. Le traitement intelligent des documents peut aider à améliorer la précision et la rapidité du traitement des commandes, réduire les erreurs de facturation et augmenter la satisfaction des clients.
- Gestion des retours : Inclut les demandes, autorisations, étiquettes et remboursements. L’IDP peut aider à simplifier et accélérer le processus de retour, réduire les coûts opérationnels et améliorer la fidélité des clients.
- Gestion des contrats : Inclut les contrats des fournisseurs, partenaires et clients. Le traitement intelligent des documents peut aider à extraire et vérifier les termes et conditions des contrats, garantir la conformité et le respect des contrats et faciliter le renouvellement et l’annulation des contrats.
Gouvernement et secteur public
Le secteur gouvernemental et public peut utiliser l’IDP pour améliorer l’efficacité et la transparence des processus tels que :
- Gestion des documents. Aide à la gestion des enregistrements d’identité, tels que les cartes d’identité, les passeports et les permis de conduire. L’IDP peut aider à vérifier et valider l’authenticité des identités, réduire le risque de fraude et faciliter l’émission des documents.
- Gestion des documents publics. Inclut les certificats, déclarations, licences et permis. Le traitement intelligent des documents peut aider à capturer et extraire des données des documents publics, réduire le temps et le coût de traitement, augmenter l’accessibilité et la disponibilité des documents, et garantir la sécurité et la confidentialité des données.
- Traitement et gestion des demandes et services publics. Inclut les prestations sociales, les impôts, la santé, l’éducation et les transports. L’IDP peut aider à automatiser et optimiser la prestation et la livraison des services publics, améliorer la satisfaction et la confiance des citoyens, et augmenter l’efficacité et la responsabilité du gouvernement.
Conclusão
Le traitement intelligent des documents (IDP) est une solution innovante qui combine des technologies avancées d’IA, d’apprentissage automatique et d’OCR pour automatiser le traitement des données dans divers secteurs. Sa capacité à extraire, analyser et organiser des informations avec précision et rapidité réduit considérablement le travail manuel, économise du temps et des coûts, et améliore l’efficacité opérationnelle.
Les entreprises de tous les secteurs, du secteur financier au secteur public, peuvent bénéficier de la mise en œuvre de l’IDP, en particulier celles qui sont en cours de transformation numérique. Avec sa polyvalence et sa capacité de personnalisation, le traitement intelligent des documents est un outil essentiel pour les organisations cherchant à moderniser leurs opérations, minimiser les erreurs humaines et augmenter la scalabilité de leurs processus.
L’avenir de la gestion des documents est façonné par ces technologies, apportant plus d’innovation et d’intelligence au quotidien des entreprises.
SoftExpert IDP
O SoftExpert IDP é uma solução completa que ajuda as organizações a processarem grandes quantidades de documentos não estruturados, como faturas, contratos, recibos, entre outros, acelerando o processo de digitalização de documentos.
Le SoftExpert IDP est une solution complète qui aide les organisations à traiter de grandes quantités de documents non structurés, tels que les factures, contrats, reçus, entre autres, accélérant le processus de numérisation des documents.
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