Qu’est ce que le traitement intelligent des documents (IDP) ?
Le traitement intelligent des documents (IDP) automatise le processus de saisie manuelle des données à partir de documents papier ou d’images de documents afin de l’intégrer à d’autres processus métier numériques. Imaginez par exemple un flux de travail qui émet automatiquement des commandes aux fournisseurs lorsque les niveaux de stock sont faibles. Bien que le processus soit automatisé, aucune commande n’est expédiée tant que le fournisseur n’a pas reçu le paiement. Le fournisseur envoie une facture par e-mail et l’équipe chargée de la comptabilité saisit les données manuellement avant d’effectuer le paiement, introduisant ainsi des points de contrôle manuels qui créent des blocages ou des erreurs. Au lieu de cela, les systèmes IDP extraient automatiquement les données de facturation et les saisissent dans le format requis dans le système comptable. Vous pouvez utiliser le traitement des documents pour automatiser la gestion des documents à l’aide du machine learning (ML) et de diverses technologies d’intelligence artificielle (IA).
Quels sont les avantages du traitement intelligent des documents ?
L’IDP offre de nombreux avantages aux entreprises. Voici quelques-uns de ces avantages.
Capacité de mise à l’échelle
Le traitement manuel des documents peut entraîner des erreurs humaines, ce qui réduit l’efficacité de votre entreprise. Il introduit également des limites quant au nombre de documents que vous pouvez traiter à la fois. Avec les solutions IDP, vous pouvez numériser des documents avec précision à grande échelle. Les solutions ML/AI traitent les documents sans erreur. Vous pouvez gérer de lourdes demandes opérationnelles avec une précision et une efficacité accrues.
Rentabilité
L’automatisation du traitement et de l’analyse des documents réduit les frais généraux. Vous pouvez automatiser toutes les tâches répétitives essentielles à vos opérations et surmonter les obstacles, en éliminant les coûts liés à la saisie et au traitement manuels des données. Vous pouvez tirer parti de l’IDP pour augmenter la productivité et rationaliser les flux de travail dans l’ensemble de vos opérations métier.
La satisfaction du client
Avec IDP, vous pouvez gérer les documents des clients plus rapidement. Vous pouvez utiliser IDP pour automatiser des tâches telles que l’accueil des clients, les réservations et les paiements impliquant de la documentation. Les chatbots peuvent utiliser les données des documents des clients pour répondre aux questions des clients de manière plus personnalisée. Fournir des réponses et des services aux clients plus rapidement améliore les relations avec les clients.
Quels sont les cas d’utilisation du traitement intelligent des documents ?
Le traitement intelligent des documents est utile aux entreprises de nombreux secteurs différents.
Soins médicaux
L’IDP améliore la gestion des dossiers médicaux. Le secteur de la santé doit conserver des dossiers de patients impeccables à chaque point de contact avec un hôpital ou un établissement médical. Les entreprises du secteur de la santé utilisent l’IDP pour extraire les données des dossiers des patients et mieux organiser les documents médicaux. Le secteur de l’assurance maladie utilise également l’IDP pour vérifier les réclamations et réduire la paperasserie manuelle dans ce domaine.
Finance
Le secteur financier utilise l’IDP pour automatiser plusieurs aspects de la gestion des dépenses et du traitement des factures. Les entreprises peuvent rationaliser la génération de notes de frais en extrayant les données des dépenses, des formulaires et des reçus professionnels. Les services financiers peuvent gérer les paiements des employés et des sous-traitants avec rapidité et efficacité. Par exemple, une solution IDP peut extraire des chiffres de documents financiers et traiter des données pour les paiements futurs.
Informations juridiques
Les entreprises du secteur juridique peuvent utiliser l’IDP pour analyser les contrats. Les équipes juridiques utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour analyser les termes et obligations d’un contrat légal. Ils peuvent extraire des données de documents juridiques et de dossiers judiciaires afin de constituer des dossiers juridiques plus solides.
Logistique
Les entreprises qui travaillent dans le secteur de la logistique doivent suivre les expéditions, les permis de transit et autres documents essentiels. Ces entreprises utilisent l’IDP pour traiter les documents afin de réduire le risque qu’une erreur humaine entraîne une erreur critique. L’IDP facilite l’extraction, la validation et la classification des données, afin que les entreprises du secteur de la logistique puissent accélérer les fonctions logistiques.
Ressources humaines
Les agents des ressources humaines (RH) utilisent l’IDP pour extraire des informations importantes du CV d’un candidat. Un système IDP permet de gagner du temps et garantit que les équipes RH se concentrent sur le choix entre les meilleurs candidats. Le secteur des ressources humaines utilise également l’IDP pour gérer la paie, l’allocation des congés et d’autres fonctions RH.
L’image suivante montre comment IDP peut extraire des informations clés du bulletin de paie d’un employé, telles que le salaire annuel brut cumulé jusqu'à ce jour et les congés de maladie accumulés.
Quelles sont les technologies utilisées dans le traitement intelligent des documents ?
L’IDP utilise une gamme de technologies pour traiter différents types de documents.
Reconnaissance optique de caractères
La reconnaissance optique de caractères (OCR) permet de convertir une image de texte en format de texte lisible par une machine. Vous pouvez utiliser l’OCR pour numériser des documents papier et les convertir en images contenant des données textuelles consultables. L’OCR est essentiel au traitement des documents, car il convertit les formulaires papier, les reçus, les factures, les contrats, les documents juridiques, etc. en documents numérisés.
Il existe plusieurs types d’OCR, chacun ayant des applications différentes :
- Un logiciel OCR simple utilise des algorithmes de correspondance pour comparer les images de texte aux modèles de modèles de modèles d’images de texte et de police.
- Le logiciel de reconnaissance intelligente de caractères (ICR) utilise un logiciel ML pour traiter différents attributs d’image, tels que les courbes et les lignes, afin de traiter le texte.
- La reconnaissance intelligente des mots utilise des principes similaires à ceux de l’ICR, mais se concentre sur le traitement de mots entiers au lieu de travailler sur des caractères individuels.
- La reconnaissance optique des marques utilise un algorithme de correspondance pour identifier les systèmes de texte, les logos et les filigranes.
Traitement du langage naturel
Le NLP est une technologie de ML qui permet aux ordinateurs d’analyser, d’interpréter et de comprendre le langage humain. Le logiciel NLP traite les données textuelles et vocales pour analyser le sentiment, le contenu ou l’intention. Le NLP utilise une gamme de technologies, notamment le ML, la linguistique informatique et les modèles de deep learning, pour traiter le langage humain. Voici quelques-unes de ces technologies :
- La linguistique informatique implique une analyse sémantique et syntaxique pour créer des cadres qui capturent l’essence du langage humain.
- La technologie ML permet aux modèles de NLP d’améliorer leur compréhension des métaphores, des changements de structure des phrases, de la grammaire, des expressions familières, du sarcasme et d’autres éléments du langage humain.
- Les réseaux neuronaux de deep learning permettent aux ordinateurs de reconnaître, de classer et d’identifier des modèles complexes dans des échantillons de données.
Le NLP est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des documents et des données non structurés, tels que des enregistrements en direct ou des discours humains.
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Robotisation des processus
La robotisation des processus (RPA) est une forme de technologie qui facilite la création et le déploiement de logiciels automatisant les actions humaines. Vous pouvez automatiser les flux de travail de l’entreprise grâce au logiciel RPA. Par exemple, un utilisateur peut enregistrer la manière dont il traite un document. Le logiciel RPA répète ensuite les mêmes étapes, éliminant ainsi le besoin de traiter manuellement les documents. Vous pouvez utiliser la RPA pour automatiser n’importe quel processus, de l’extraction de données à la capture de données, etc.
Comment fonctionne le traitement intelligent des documents ?
L’IDP peut interpréter, classer et extraire les données de divers types de documents, allant des données structurées aux textes non structurés tels que des e-mails ou des rapports. Voici un aperçu du processus.
Classification de documents
La première étape de l’IDP consiste à capturer et à classer les documents. Cela implique l’importation de documents papier et numériques dans le système. Les outils de traitement des documents utilisent l’IA pour reconnaître et classer différents types de documents numérisés, tels que les factures, les bons de commande ou les contrats juridiques. Cette classification est cruciale pour déterminer les étapes de traitement ultérieures pour chaque type de document.
Extraction des données
Après classification, le système extrait les données pertinentes des documents. À l’aide de l’OCR et du NLP, les systèmes IDP identifient avec précision des informations spécifiques telles que des dates, des montants ou des noms.
Après l’extraction, le système procède également à la validation des données pour garantir leur précision. Par exemple, le système peut croiser les données extraites avec les bases de données existantes ou utiliser des règles prédéfinies pour vérifier les erreurs.
Traitement de données
Après validation, les données extraites sont traitées conformément à leur objectif. Par exemple, les données de facturation peuvent être acheminées pour le traitement des paiements et les détails du contrat peuvent être envoyés à une plateforme légale. Le système IDP s’intègre à d’autres systèmes d’entreprise, tels que l’ERP et le CRM, pour un flux de données fluide et une automatisation des actions basées sur les données traitées.
Apprentissage continu
L’une des principales fonctionnalités des systèmes IDP est leur capacité à apprendre et à s’améliorer au fil du temps. En utilisant des algorithmes de ML, les systèmes tirent des leçons des erreurs précédentes et s’adaptent aux changements de format des documents pour améliorer la précision. Le processus d’apprentissage continu garantit que le système reste efficace même si les besoins de l’entreprise et les types de documents évoluent.
Rapports et analytique
Les systèmes IDP peuvent suivre des métriques tels que le temps de traitement, les taux d’erreur et les volumes de débit. Elles peuvent être traitées ultérieurement par l’analyse métier pour obtenir des informations qui permettent d’identifier les goulets d’étranglement, d’améliorer les flux de travail et de prendre des décisions fondées sur des données pour une efficacité globale.
Comment AWS peut-il contribuer au traitement intelligent des documents ?
Amazon Web Services (AWS) propose deux services pour répondre à vos besoins en matière d’IDP.
Amazon Textract facilite l’extraction automatique de l’écriture manuscrite, des éléments de mise en page, du texte imprimé et des données de n’importe quel document. Amazon Textract utilise le ML pour lire, traiter et comprendre tout type de document sans nécessiter d’interaction manuelle. Avec Amazon Textract, vous pouvez :
- extraire des informations vitales à partir de documents commerciaux avec un haut degré de précision ;
- mettre à l’échelle votre pipeline de traitement de documents afin de disposer de la flexibilité dont vous avez besoin pour vous adapter aux demandes du marché ;
- automatiser le traitement des données dans un environnement sécurisé répondant aux normes de conformité.
Amazon Comprehend est un service de NLP qui utilise le ML pour découvrir des informations et des connexions précieuses dans le texte. Il s’agit d’un service entièrement géré et entraîné en continu, de sorte que vous n’avez pas à gérer la mise à l’échelle des ressources, la maintenance du code ou la maintenance des données d’entraînement. Avec Amazon Comprehend, vous pouvez :
- découvrir des informations précieuses à partir de textes dans n’importe quel type de document ;
- simplifier le processus de traitement des documents en extrayant des sentiments, du texte, des phrases ou des sujets à partir des documents ;
- identifier et supprimer les données d’identification personnelle (PII) des documents privés.
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