Le cabinet d’études IDC prévoit que d’ici 2025, le volume mondial de données dépassera 175 zettaoctets. La plupart de ces données seront enfermées dans des données non structurées comme les images, les e-mails et les PDF.
Imaginez pouvoir prendre toutes les données non structurées du réseau de votre entreprise – des e-mails et rapports aux documents et images numérisés – et les convertir en données structurées, facilement analysables ou exploitables. C’est tout l’intérêt du traitement intelligent des documents (IDP). La conversion de données non structurées en données structurées pour les analyser ou les exploiter grâce à l’IDP confère aux entreprises un avantage concurrentiel.
De toute évidence, l’IDP est un domaine en pleine croissance, qui offre de nombreuses applications dans les secteurs public et privé.
Comprendre le traitement intelligent des documents
L’IDP utilise l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour réduire le traitement manuel (et le facteur d’erreur humaine associé) nécessaire à l’exécution de tâches répétitives et à l’extraction de données à partir de documents complexes.
Les algorithmes d’IA et de ML sont de plus en plus utilisés pour le traitement intelligent des documents (IDP). L’IDP s’appuie sur la vision par ordinateur, le traitement automatique du langage naturel, ainsi que sur d’autres techniques pour extraire automatiquement des données de documents numériques tels que des images, des PDF et des documents numérisés.
Ces données peuvent ensuite servir à diverses fins, notamment la classification de documents, l’analyse de contrats et la facturation automatisée. Les algorithmes de ML sont particulièrement adaptés aux tâches d’IDP, car ils peuvent apprendre à partir de grandes quantités de données. Par exemple, vous pouvez entraîner un algorithme de ML sur un jeu de documents étiquetés afin qu’il apprenne à classer de nouveaux documents.
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IDP et reconnaissance optique de caractères (OCR)
En quoi l’IDP diffère-t-il de la reconnaissance optique de caractères (OCR) ? Dans sa forme la plus simple, l’IDP peut être considéré comme une extension de l’OCR. L’OCR se concentre sur l’extraction de texte à partir d’images numériques, tandis que l’IDP permet également d’interpréter et de comprendre le sens du texte.
Vous pouvez donc utiliser l’IDP pour extraire des données de documents, les traiter et prendre des décisions à partir de ces données. Par exemple, l’IDP peut classer automatiquement des documents en fonction de leur contenu ou extraire des informations spécifiques d’un contrat et alimenter une base de données. L’IDP est donc une technologie plus sophistiquée, qui utilise l’intelligence artificielle pour identifier et extraire des données de plusieurs formats de documents.
En outre, les solutions d’IDP permettent de convertir des données non structurées et semi-structurées en informations structurées et exploitables. Vous pouvez ainsi intégrer une automatisation de bout en bout dans des processus métier qui dépendent fortement de données non structurées et semi-structurées enfermées dans des documents. Cette capacité à automatiser des flux de travail documentaires complexes à l’échelle de l’entreprise constitue un avantage considérable.
En fait, sans outils d’IDP, les processus d’automatisation robotisée des processus (RPA) nécessiteraient l’intervention d’un humain pour lire les documents et en extraire les données afin de mener le processus à son terme. L’IDP est donc également la clé pour libérer tout le potentiel de la RPA.
Types de données rencontrés lors du traitement intelligent des documents
Lors d’un traitement IDP, on rencontre trois grands types de données :
- Données visuelles : elles sont véhiculées par des images ou des graphiques et peuvent notamment prendre la forme de graphiques, de diagrammes ou de photographies. L’IDP utilise la technologie de vision par ordinateur pour comprendre ces données.
- Données textuelles : elles sont véhiculées par des mots et comprennent les e-mails, les articles et les livres. Elles sont organisées en unités linguistiquement pertinentes telles que les caractères, les phrases et les paragraphes. L’IDP utilise la technologie de traitement automatique du langage naturel pour traiter ces données.
- Données numériques : elles sont véhiculées par des nombres et peuvent notamment prendre la forme de données financières, de données issues des réseaux sociaux ou de données de capteurs. Elles sont souvent organisées dans un tableau ou une feuille de calcul. L’IDP peut utiliser diverses techniques pour comprendre ces données, comme la reconnaissance de formes et l’analyse statistique.
Avantages de l’IDP
L’utilisation de l’IDP présente de nombreux avantages, notamment :
Précision accrue
L’IDP est essentiel pour préserver la précision du traitement des documents. Grâce à l’IDP, les entreprises peuvent prendre des mesures pour éviter les erreurs de saisie qui surviennent souvent lorsque les employés transcrivent manuellement des informations d’un document à un autre.
Plutôt que de compter sur les humains pour saisir correctement les données, l’IDP utilise l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour extraire automatiquement les informations des documents. Cela réduit le risque d’erreur et permet d’économiser du temps et de l’argent en limitant la saisie manuelle des données. En outre, l’IDP peut servir à vérifier l’exactitude de données déjà entrées dans un système, afin de s’assurer que tout est correct avant de poursuivre.
Réduction des coûts
Le coût du traitement des documents peut être élevé, en particulier pour les entreprises qui traitent quotidiennement un grand volume de documents. En automatisant les flux de travail documentaires, les entreprises peuvent réduire le temps et l’argent consacrés à des tâches manuelles comme la saisie, le tri et le classement des données. En outre, l’IDP peut aider les entreprises à éviter les frais de retard et autres pénalités en garantissant le traitement des documents dans les délais.
Efficacité des processus
L’un des principaux avantages de l’IDP réside dans le gain d’efficacité qu’il peut apporter aux processus métier. En automatisant les tâches documentaires, les entreprises peuvent permettre à leurs employés de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. L’IDP contribue également à garantir l’exécution des processus dans les délais et avec précision, réduisant ainsi le besoin de retouches.
Amélioration du service client
En plus d’améliorer l’efficacité, l’IDP peut également contribuer à améliorer le service client. Les entreprises peuvent offrir à leurs clients des délais de traitement plus courts et une meilleure précision. L’IDP peut aussi aider les entreprises à suivre les échanges avec les clients et à veiller à ce que toutes leurs demandes reçoivent rapidement une réponse.
Conformité
Dans de nombreux secteurs, la conformité est essentielle pour protéger les entreprises et leurs clients. Les organisations peuvent ainsi s’assurer de toujours respecter les dernières réglementations. En outre, l’IDP peut servir à surveiller les échanges liés à la conformité et à garantir que tous les documents requis sont déposés dans les délais.
Traitement direct (STP) accru
L’un des objectifs ultimes de l’IDP est d’atteindre des taux élevés de traitement direct (STP). Les documents sont traités automatiquement, sans intervention manuelle des travailleurs du savoir. En atteignant des taux élevés de STP, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité, leur précision et leur conformité tout en réduisant leurs coûts.
Voir aussi : Comment améliorer l’expérience employé renforce l’avantage concurrentiel
Cas d’usage du traitement intelligent des documents
L’IDP rationalise les processus métier de plusieurs façons. Parmi les cas d’usage courants, on peut citer :
Comptes fournisseurs
L’IDP peut servir à automatiser le processus de gestion des comptes fournisseurs en extrayant les données des factures et d’autres documents. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour générer les paiements et rapprocher les comptes.
Comptes clients
L’IDP peut également rationaliser le processus de gestion des comptes clients. Pour automatiser la facturation et le recouvrement, vous pouvez extraire les données des factures clients et d’autres documents.
Automatisation de la lutte contre le blanchiment d’argent (AML)
La lutte contre le blanchiment d’argent constitue un autre cas d’usage courant du traitement intelligent des documents. Les banques américaines doivent respecter le Bank Secrecy Act et les réglementations associées. Les banques et autres institutions financières utilisent l’IDP pour automatiser l’identification et le signalement des activités suspectes.
Traitement des demandes d’indemnisation
Les compagnies d’assurance utilisent souvent l’IDP pour rationaliser le flux de traitement des demandes d’indemnisation. Les données sont extraites de documents tels que les rapports de police, les dossiers médicaux et les formulaires d’assurance afin d’automatiser le processus d’évaluation des demandes.
Gestion des contrats
Les entreprises peuvent utiliser l’IDP pour gérer leur portefeuille de contrats. Les données sont extraites des contrats et d’autres documents afin de suivre les dates clés, de surveiller la conformité et de générer des rapports.
Intégration des clients
De nombreuses entreprises utilisent l’IDP pour automatiser le processus d’intégration des clients. Elles extraient pour cela les données des formulaires de demande des clients et d’autres documents afin d’ouvrir de nouveaux comptes et d’activer des services.
Intégration des employés
À l’instar de l’intégration des clients, les services des ressources humaines utilisent l’IDP pour automatiser le processus d’intégration des employés. Les données sont extraites des candidatures et d’autres documents afin de lancer les vérifications d’antécédents, de créer les dossiers des employés et de générer les lettres d’offre.
Traitement des prêts
Les banques et autres établissements de crédit utilisent l’IDP pour rationaliser le flux de traitement des prêts. En extrayant les données des demandes de prêt et d’autres documents, ils peuvent automatiser le processus de prise de décision.
Souscription des prêts immobiliers
La souscription des prêts immobiliers constitue un autre cas d’usage courant de l’IDP : les données sont extraites des demandes de prêt immobilier et d’autres documents afin d’évaluer les risques et de prendre des décisions de crédit.
Traitement des commandes
Les entreprises utilisent l’IDP pour rationaliser le flux de traitement des commandes. Les données sont extraites des commandes clients et d’autres documents afin de générer les bons de préparation, les factures et les étiquettes d’expédition.
Gestion des polices
Les compagnies d’assurance utilisent l’IDP pour automatiser le processus de gestion des polices. En extrayant les données des demandes d’assurance et d’autres documents, elles peuvent générer les documents contractuels et engager la couverture.
Gestion de la chaîne logistique
Les entreprises utilisent l’IDP pour automatiser la gestion de la chaîne logistique . En extrayant les données des bons de commande et d’autres documents, elles peuvent suivre les stocks, gérer les relations avec les fournisseurs et générer des rapports.
Bien démarrer avec l’IDP
Le bon fonctionnement d’une entreprise repose sur une circulation efficace de l’information. De l’analyse des données à l’archivage des documents, transmettre les bonnes informations aux bonnes personnes au bon moment est essentiel à la réussite.
L’IDP peut vous aider à automatiser et à rationaliser une grande variété de processus métier, tout en vous faisant gagner du temps et de l’argent. Il peut également vous aider à prendre de meilleures décisions en fournissant des informations précises et à jour. Si vous souhaitez exploiter les données non structurées de votre réseau, l’IDP est un excellent point de départ.