Nous vivons dans un monde où la quantité d’informations générées quotidiennement est immense, surtout les informations contenues dans les documents. Les entreprises de tous les secteurs et domaines d’activité dépendent de ces informations pour le bon déroulement de leurs processus internes et coopérations en vue d’obtenir des résultats efficaces. Or, une gestion et un traitement rapide et précis de ces documents peuvent constituer un véritable défi. C’est pourquoi l’Intelligent Document Processing (IDP), ou traitement intelligent des documents en français, a de plus en plus de succès. Dans cet article, je vais vous expliquer ce qu’est l’IDP, comment il fonctionne et je vous présenterai quelques exemples d’utilisation appliqués à différents secteurs et domaines d’activité.
Qu’est-ce que l’IDP ?
Le traitement intelligent des documents (IDP) est une technologie qui utilise l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique afin d’automatiser l’extraction d’informations importantes de documents numériques et physiques. Cet outil avancé est capable de comprendre et d’interpréter différents types de documents, tels que par exemple des factures, des contrats, des reçus et des formulaires, ce qui garantie la précision et l’efficacité des processus organisationnels.
L’IDP est une technologie qui combine différentes techniques de traitement du langage naturel, de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique pour comprendre le contenu et le contexte des documents, indépendamment de leur format, de leur mise en page ou de leur police. L’IDP peut traiter des documents tels que des factures, des contrats, des formulaires, des reçus, des rapports, des e-mails, etc.
L’objectif principal de l’IDP est d’extraire des données utiles à partir de grands ensembles de données sans intervention humaine. L’automatisation d’une partie du traitement des documents avec l’IDP présente plusieurs avantages. Grâce à l’intelligence artificielle, l’IDP peut éliminer les tâches manuelles de saisie et de traitement des données, ce qui augmente la rapidité et réduit les coûts et les erreurs humaines.
Les organisations modernes disposent généralement de volumes importants de trois types de données : les données structurées, non structurées et semi-structurées. Les données structurées sont organisées et plus facilement lisibles par les personnes chargées du traitement des données. Les données non structurées, quant à elles, sont longues à traiter et à analyser. Les données semi-structurées se situent entre les deux. L’IDP est capable d’automatiser le traitement de tous les types de données.
Comment fonctionne l’IDP ?
Le flux de travail de l’IDP comporte SEPT étapes principales :
Première étape – La saisie des documents
Le processus IDP commence par la saisie de documents provenant de diverses sources. À ce stade, les documents sont scannés ou envoyés au système sous forme numérique. Un logiciel OCR (Optical Character Recognition) peut être utilisé pour extraire le texte de ces documents.
Deuxième étape – Le prétraitement des documents
Au cours de la deuxième étape, les documents sont soumis à un processus de prétraitement afin d’éliminer le bruit et d’améliorer la qualité du texte extrait. Pour ce faire, il est possible d’utiliser des techniques telles que :
- l’alignement, qui corrige l’angle d’inclinaison de l’image numérisée ;
- la réduction du bruit, qui élimine les taches d’arrière-plan, les traits parasites, les contrastes inégaux et d’autres bruits textuels et non textuels ;
- la binarisation, qui convertie les images du document numérisé des nuances de gris en noir et blanc ;
- le recadrage, qui supprime des zones extérieures non désirées d’une image.
L’outil peut apprendre en plusieurs langues et est capable de lire et d’interpréter des documents de la même manière qu’un employé chargé du traitement des données.
Troisième étape – La classification des documents
À ce stade, le document est classé par catégorie, en identifiant d’abord le début et la fin du matériel source. Les documents sont ensuite classés dans des catégories spécifiques telles que, entre autres exemples, les factures, les bons de commande, les documents d’identité, les contrats, les comptes et les demandes d’indemnisation.
Le flux de travail de l’IDP utilise la technologie OCR pour analyser les données et différencier, par exemple, si la source est un document PDF ou une image numérisée. Pour ce faire, il extrait des caractères, des chiffres et des symboles des données qu’il vérifie.
Quatrième étape – L’extraction des données
L’étape la plus critique du processus a lieu après la catégorisation du document. Il s’agit d’extraire les données importantes des documents. Ici, l’IDP déploie des modèles d’IA qui utilisent des méthodes d’apprentissage profond (DL), d’apprentissage automatique (ML) et de traitement du langage naturel (PNL) afin d’extraire le contexte utile de la source.
L’extraction de documents se concentre sur des aspects spécifiques, tels que, entre autres exemples, les adresses, les informations fiscales, les valeurs monétaires, les spécifications techniques des produits. Les données sont ensuite saisies dans une base de données ou stockées en vue d’une utilisation ultérieure.
Cinquième étape – La validation et la vérification des données
L’IDP vérifie également les informations extraites pour s’assurer de l’exactitude et de la cohérence des données. Cela peut se faire en comparant les informations extraites avec une base de données existante ou en utilisant des règles prédéfinies. En cas d’échec au niveau de la validation, les données doivent être améliorées, corrigées, enrichies manuellement, etc.
Sixième étape – L’analyse des données
Les décideurs utilisent les renseignements générés par l’IDP afin d’améliorer les processus de l’entreprise. L’analyse des données fournit de nombreux renseignements sur les taux d’erreur et les délais de traitement des documents, et permet de normaliser les données pour en faciliter l’utilisation.
Septième étape – l’intégration
Une fois toutes ces procédures terminées, les données peuvent être introduites dans les systèmes informatiques de l’entreprise par le biais d’API. Cela inclut les bases de données locales, en clouds et dans les référentiels de documents.
Cas d’utilisation de l’IDP
Comme l’IDP combine les caractéristiques de l’intelligence artificielle, de la RPA et de l’OCR, c’est un excellent candidat pour l’automatisation de diverses tâches dans différents secteurs et domaines d’activité. Voici quelques-uns des principaux exemples d’utilisation de l’IDP :
Le secteur financier
Par nature, le secteur bancaire et financier repose sur le papier. Chaque jour, un nombre incalculable de documents et de formulaires sont remplis et signés pour les processus les plus fondamentaux : l’ouverture d’un compte ou la demande de prêt. L’IDP permet d’automatiser facilement les principales tâches suivantes :
– La création des profils client aux fins d’évaluer le niveau de risque, extraire et traiter des données à partir de formulaires et de documents. Les notes de risques basées sur ces données permettent de traiter efficacement les demandes de prêt.
- Les fonctions de base telles que les documents relatifs aux prêts et aux hypothèques, l’ouverture et la clôture de comptes et le traitement des chèques peuvent être traitées facilement. Les données extraites sont configurées pour être mises à jour automatiquement dans tous les systèmes de l’institution.
- Grâce à l’intelligence artificielle et à l’extraction de données précises et de haute qualité, l’IDP permet de détecter d’éventuelles fraudes à l’aide d’algorithmes intégrés de détection des fraudes.
- La prise de décision est efficace car l’IDP peut traiter les données des rapports bancaires annuels et fournir des informations utiles et significatives sur les paramètres choisis.
Le secteur des assurances
Les assurances constituent un autre secteur à forte utilisation de papier qui peut utiliser l’IDP pour automatiser les tâches quotidiennes de bureau de bout en bout, allant du remplissage des formulaires d’assurance à la signature des règlements de sinistres. Voici quelques exemples de tâches :
- Le traitement des formulaires est sujet à erreurs lorsqu’il est effectué manuellement. Les compagnies d’assurance bénéficient grandement d’un traitement intelligent et automatisé des formulaires d’assurance.
- L’IDP peut être intégré au cloud, ce qui permet de centraliser la base de données.
- La collecte des données se fait avec moins d’erreurs et plus de précision, d’exactitude et d’organisation avec l’aide de l’IDP.
– L’automatisation du processus d’extraction et d’analyse des données pour aider les professionnels à déterminer la valeur réelle du sinistre permet de réduire le temps nécessaire à l’évaluation des questionnaires pour en déterminer les sinistres.
Le secteur de la santé
Le secteur de la santé est un autre domaine qui traite un grand nombre de documents, tels que les dossiers médicaux, les ordonnances, les factures, etc. L’IDP peut contribuer à améliorer l’efficacité et la précision du traitement des documents de ce secteur d’activité :
- L’extraction et la validation des données des dossiers médicaux électroniques (EMR), telles que les antécédents médicaux, le diagnostic, le traitement, les médicaments, etc. L’IDP peut contribuer à réduire les erreurs de transcription, à améliorer la qualité des données et à faciliter le partage d’informations entre les prestataires de soins de santé.
- Le traitement et le rapprochement des factures médicales, telles que les demandes de remboursement, les paiements, les remboursements, etc. L’IDP peut permettre d’accélérer le cycle des recettes, réduire les coûts administratifs et accroître la satisfaction des patients.
- L’analyse et l’établissement de rapports sur les données de santé telles que les résultats des tests, les indicateurs de qualité, les statistiques de santé publique, etc. L’IDP peut permettre de fournir des renseignements et des recommandations basées sur des données afin d’améliorer la prise de décision et les résultats en matière de santé.
Le commerce de détail et le commerce électronique
Le secteur de la vente au détail et du commerce électronique bénéficie également de l’IDP pour automatiser et optimiser divers processus liés aux documents, tels que :
- Le traitement et la gestion des commandes, tels que les confirmations, les factures, les reçus, etc. L’IDP peut contribuer à améliorer la précision et la rapidité du traitement des commandes, réduire les erreurs de facturation et d’expédition et accroître la satisfaction des clients.
- Traitement et gestion des retours, tels que les demandes, les autorisations, les étiquettes, les remboursements, etc. L’IDP peut contribuer à simplifier et à rationaliser le processus de retour, réduire les coûts d’exploitation et à améliorer la fidélité des clients.
- Traitement et gestion des contrats, tels que les contrats avec les fournisseurs, les partenaires, les clients, etc. L’IDP peut aider à extraire et vérifier les conditions générales des contrats, en garantir le respect et l’exécution et en faciliter le renouvellement et l’annulation.
Gouvernement et secteur public
Le gouvernement et le secteur public peuvent également utiliser l’IDP pour améliorer l’efficacité et la transparence des processus basés sur des documents, tels que :
- Le traitement et la gestion des documents d’identité tels que les cartes d’identité, passeports, permis de conduire, etc. L’IDP peut aider à vérifier et à valider l’authenticité et l’éligibilité des documents d’identité, à réduire le risque de fraude et d’usurpation d’identité et à faciliter la délivrance et le renouvellement des documents d’identité.
- La gestion des documents publics tels que les certificats, les déclarations, les licences, les permis, etc. L’IDP peut aider à capturer et à extraire les données des documents publics, à réduire les délais et les coûts de traitement, à accroître l’accessibilité et la disponibilité des documents et à garantir la sécurité et la confidentialité des données.
- Le traitement et la gestion des demandes et des services publics, tels que les prestations sociales, les impôts, la santé, l’éducation, les transports, etc. L’IDP peut contribuer à automatiser et à optimiser le service et la prestation des services publics, à améliorer la satisfaction et la confiance des citoyens, ainsi qu’à accroître l’efficacité et la responsabilité des pouvoirs publics.
Conclusion
Dans cet article, nous avons évoqué l’IDP, son fonctionnement et vu quelques exemples d’applications dans différents secteurs et domaines d’activité. L’IDP est une solution qui utilise l’intelligence artificielle pour extraire, classer et valider des données à partir de documents structurés, semi-structurés ou non structurés, de manière rapide, précise et automatique. L’IDP peut apporter plusieurs avantages aux organisations qui traitent une grande quantité de documents, tels que, entre autres exemples, la réduction des coûts, l’augmentation de la productivité, l’amélioration de la qualité et la production de renseignements et de valeurs.
SoftExpert IDP
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