L'extraction de texte, également appelée extraction d'informations, désigne le processus d'extraction automatique d'informations structurées à partir de données textuelles non structurées. Il s'agit d'une partie essentielle du processus d'analyse des données et elle est utilisée pour obtenir des informations à partir de grandes quantités de données textuelles, telles que des documents, des pages Web et des e-mails.
Dans cet article, nous allons aborder le fonctionnement de l'extraction de texte, les différentes techniques d'extraction de texte et quelques cas d'utilisation.
Qu'est-ce que l'extraction de texte ?
Le saviez-vous ? 2,5 quintillions (10^18) octets de données sont générés chaque jour !
Avec une telle quantité de données, les entreprises peuvent recueillir des informations précieuses sur leurs clients, leurs produits et leurs marchés, ce qui leur procure un avantage concurrentiel certain. Cependant, la clé est d'analyser et de traiter ces données efficacement et sans erreur. C'est là que l'extraction de texte entre en jeu et joue un rôle majeur dans le traitement des données.
L'extraction de texte peut être effectuée manuellement, par le personnel qui parcourt le texte et l'interprète, ou elle peut être effectuée automatiquement à l'aide de logiciels d'extraction de texte.
Quelle est la différence entre l'extraction de texte et l'exploration de texte ?
L'extraction de texte et l'exploration de texte (text mining) sont deux techniques de traitement du langage naturel (TLN) qui sont souvent confondues. Bien qu'elles soient liées, elles ont des objectifs différents.
L'extraction de texte permet de récupérer des informations spécifiques à partir de texte non structuré, tandis que l'exploration de texte tente d'identifier des schémas et des tendances au sein d'ensembles de données volumineux.
Par exemple, l'extraction de texte peut être utilisée pour extraire le nom du client, le numéro de commande et les articles commandés à partir d'un e-mail de confirmation de commande. L'exploration de texte, en revanche, pourrait être utilisée pour analyser un grand nombre d'avis clients afin d'identifier les sentiments positifs et négatifs à l'égard d'un produit ou d'un service.
Défis de l'extraction manuelle de texte
L’extraction manuelle de texte fonctionne bien si vous avez un seul document à extraire avec le même format. Mais si vous devez extraire des données de centaines de fichiers PDF avec des mises en page différentes, l'extraction manuelle peut devenir un véritable cauchemar.
Chronophage
Il faut du temps pour parcourir différents documents et extraire le texte correctement. Par exemple, si vous êtes une entreprise de livraison de nourriture, le temps est essentiel. Dès que vous recevez une confirmation de commande, les coordonnées du client doivent être récupérées rapidement et partagées avec votre équipe.
Source d'erreurs
Il ne fait aucun doute que l'extraction manuelle de texte entraîne de nombreuses erreurs humaines qui passent inaperçues. Imaginez que, à cause d'une erreur de saisie, les mauvaises commandes de nourriture soient livrées à l'un de vos clients.
Grâce à l'extraction automatisée de texte, les entreprises peuvent désormais extraire de gros volumes de données en quelques secondes, réduisant ainsi le travail manuel et les coûts.
Comment fonctionne l'extraction automatisée de texte ?
L'extraction de texte est la première étape du processus « **Extraire-charger-transformer (ELT) **». La première étape du processus d'extraction de texte consiste à identifier les données qui doivent être extraites. Par exemple, si votre document est une facture, les champs de données tels que le « numéro de facture », la « date de facture », le « nom du client » et les « champs du tableau (description, quantité, prix unitaire, remise, prix total) » seront identifiés.
Une fois les données identifiées, l'algorithme d'extraction de texte utilisera différentes techniques, telles que le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, pour extraire les données.
Le processus d'extraction de texte peut se résumer en trois étapes:
- Le document est d'abord catégorisé (par exemple, s'agit-il d'une facture, d'une confirmation de commande ou d'un document d'expédition ?).
- Les métachamps sont identifiés (par exemple, nom complet, numéro, date, adresse ou prix).
- Les données sont extraites selon des exigences spécifiques.
Techniques et méthodes d'extraction de texte
Il existe plusieurs techniques d'extraction de texte utilisées pour extraire des données de documents textuels, telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) ou le traitement du langage naturel (TLN).
Examinons ces méthodes plus en détail.
Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est idéal à cette fin car il peut apprendre d'exemples, puis généraliser ces connaissances à d'autres documents. Cela signifie qu'une fois que vous avez formé un modèle d'apprentissage automatique sur un ensemble spécifique de documents, vous pouvez l'utiliser pour extraire des informations à partir de tout autre document de votre corpus.
OCR
La Reconnaissance Optique de Caractères (OCR) implique de convertir des images de texte (telles que des documents numérisés ou des images de texte sur un écran) en texte lisible par machine. Le logiciel d'OCR utilise des algorithmes de reconnaissance de formes pour identifier et extraire le texte de l'image.
TLN
Le Traitement du Langage Naturel (TLN) utilise des algorithmes pour analyser et comprendre le sens et le contexte du texte. Les techniques de TLN peuvent être utilisées pour extraire des informations de texte non structuré, telles que l'extraction de noms ou de dates d'un document.
Expressions régulières
Les expressions régulières impliquent l'utilisation d'un ensemble de règles ou de modèles pour identifier et extraire des éléments de texte spécifiques d'un corpus de texte plus volumineux. Les expressions régulières sont souvent utilisées pour extraire des types spécifiques de données, tels que des adresses e-mail ou des numéros de téléphone, d'un document.
Applications de l'extraction de texte
L'extraction de texte a un large éventail d'applications dans diverses industries et domaines. Voici quelques applications courantes de l'extraction de texte :
Immobilier
Les agents immobiliers reçoivent quotidiennement des centaines de prospects immobiliers provenant de différentes plateformes immobilières comme Zillow, Trulia et des plateformes tierces. L'extraction automatique de texte permettra de conclure des transactions immobilières plus rapidement.
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Finance et juridique
L'extraction de texte peut être utilisée pour extraire des informations spécifiques de documents juridiques ou financiers, tels que des contrats ou des états financiers, afin de faciliter l'analyse et la prise de décision.
Commande et livraison de nourriture
L'extraction automatisée de texte peut accélérer le processus de livraison des aliments, car les données seront extraites plus rapidement et pourront être envoyées automatiquement aux feuilles de calcul Google partagées.
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Commerce électronique
Gérer une boutique en ligne sur Shopify ou WooCommerce signifie que vous recevrez toutes vos commandes numériquement. Avec l'extraction de texte automatisée, vous pouvez créer un processus de workflow entre Shopify et HubSpot CRM, par exemple.
Parseur : un puissant outil d'extraction de texte
Parseur est un logiciel d'extraction de texte basé sur le cloud qui extrait automatiquement les données de documents tels que les e-mails, les PDF et les pages Web. Ce qui différencie Parseur des autres outils, c'est qu'il dispose d'un moteur d'IA puissant et qu'il est accessible aux personnes non techniques, ne nécessitant aucune compétence en programmation.
Parseur utilise l'IA, l'OCR zonal et l'OCR dynamique pour extraire efficacement le texte et le traiter en quelques secondes. L'outil d'IA est formé pour extraire des données de différents cas d'utilisation tels que la livraison de nourriture, la facturation ou les alertes Google.
Avec l'application Parseur, vous pouvez également intégrer des centaines d'autres applications avec vos données extraites.
L'extraction de texte permet d'obtenir des données en temps réel
Avec Google qui gère plus de 1 200 milliards de recherches chaque année, le volume de données ne cesse d'augmenter et de changer. L'extraction de données précises est la clé pour comprendre les comportements des consommateurs, identifier les tendances du marché et prendre des décisions basées sur les données plus éclairées. L'extraction de texte joue un rôle essentiel dans ce processus en permettant aux entreprises d'accéder aux informations précieuses cachées dans leurs données non structurées.
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