2025 est l'année des super extracteurs - des outils d'IA capables d'extraire les données des documents.
Alors, entrons dans le vif du sujet et découvrons "la crème de la crème" des outils d'extraction de données de cette année.
Types de méthodes d'extraction de données
Il existe plusieurs méthodes d'extraction de données ; en voici quelques-unes :
Extraction de texte
L'extraction de texte consiste à analyser et à récupérer des mots, des expressions et des mots-clés spécifiques à partir de différents types de documents tels que des enquêtes, des bons de commande et des e-mails de prospects. Il vous suffit de spécifier les données à extraire, et l'outil d'extraction de texte fera le travail automatiquement.
Extraction de données par l'IA
En termes simples, il s'agit d'effectuer l'extraction de données à l'aide d'outils d'intelligence artificielle. Certains outils d'IA ont la possibilité d'extraire des données de n'importe quel document instantanément, sans intervention humaine.
Reconnaissance optique de caractères (OCR)
L'OCR extrait et lit les données d'images ou de documents numérisés en identifiant le texte à l'intérieur des images, caractère par caractère, à l'aide de la vision par ordinateur. L'OCR est un processus complexe qui nécessite de nombreux calculs pour identifier le texte avec précision. Aujourd'hui, les meilleurs algorithmes d'OCR peuvent même identifier le texte écrit manuellement de manière assez fiable.
Annotation automatique d'images
Cette méthode d'étiquetage des données, connue sous le nom de balisage automatique d'images, est un processus par lequel des métadonnées sont attribuées à diverses entités d'une image à l'aide de la vision par ordinateur, comme nous l'avons décrit pour l'OCR. Un exemple d'annotation d'image serait d'identifier le nom d'un animal ou d'une fleur dans une image.
Comment les données sont-elles extraites ?
Le processus d'extraction dépend du type de données : non structurées et structurées.
1. Identifier le type de document
Au cours de cette étape, nous identifions le type de document reçu : s'agit-il d'un e-mail, d'une image ou d'un PDF numérisé, par exemple.
2. Choisir la méthode d'extraction de données
Une fois le type de document identifié, il est temps de choisir la technique d'extraction de données (comme décrit ci-dessus) que vous allez utiliser. Par exemple, les documents textuels tels que les e-mails utiliseront la méthode d'extraction de texte, tandis que les factures numérisées (images) utiliseront la méthode OCR.
Dans certains cas, vous pouvez utiliser plusieurs méthodes pour le même document. Par exemple, de nombreux PDF contiennent à la fois du texte encodé dans le fichier et une image. Vous pouvez alors décider d'accéder directement au texte et de déterminer sa position dans le document ou d'appliquer l'OCR et d'identifier le texte avec la vision par ordinateur dans l'image.
3. Extraire les données
Les données brutes sont ensuite extraites et structurées selon un schéma spécifique.
Pourquoi l'extraction de données est-elle importante ?
À un moment donné, toute entreprise aura besoin d'extraire des données automatiquement si elle veut rationaliser ses processus. Certains outils d'extraction de données sont même alimentés par le machine learning et l'intelligence artificielle pour mieux comprendre les processus documentaires.
Saviez-vous qu'AT&T avait beaucoup d'erreurs de facturation qui ont coûté des millions de dollars à l'entreprise ?
La mise en place d'un système automatisé d'extraction de données permettra de réduire ces erreurs et d'améliorer l'exactitude et la précision de vos données.
45 % des activités professionnelles peuvent être automatisées à l'aide de technologies éprouvées - McKinsey, 2015
Économies de coûts et de temps
Selon un article de la Harvard Business Review publié en 2019, les professionnels doivent consulter leur boîte mail 15 fois par jour et perdent du temps à lire des e-mails non pertinents.
SaneBox a affirmé qu'il s'agissait d'environ 650 heures consacrées à un travail improductif.
Un outil d'extraction de données permettra non seulement d'automatiser ce processus et de vous faire gagner du temps, mais il permettra également à vos employés de concentrer leur créativité ailleurs.
Imaginez que vous ayez un million de documents à traiter chaque mois. L'embauche de personnel supplémentaire pour ce type de travail vous coûtera plus cher que l'investissement dans un système automatisé.
Les entreprises perdent 140 milliards de dollars chaque année en temps et en ressources gaspillés, en duplication des efforts et en occasions manquées en raison de la déconnexion des données. ThinkAutomation, Global Market Statistics.
Augmentation de l'efficacité opérationnelle
Les données se présentent sous différents formats et mises en page, et à mesure que votre entreprise se développe, il peut devenir difficile de trier et de collecter des données rapidement, si cela est fait manuellement. L'extraction de données peut vous aider à accéder à ces données plus rapidement et à les traiter, ce qui permet une meilleure prise de décision.
L'extraction de données de fichiers PDF, par exemple, peut être assez fastidieuse. Un logiciel d'extraction de données PDF automatisera ce processus et augmentera l'efficacité de l'entreprise.
Les meilleurs outils d'extraction de données pour 2025
Lors de la sélection d'un outil d'extraction de données, il est important de tenir compte de facteurs tels que la complexité des données que vous devez extraire, le volume de données, le niveau d'expertise technique requis et les formats de sortie pris en charge. Voici quelques-uns des meilleurs outils d'extraction de données à considérer pour 2025.
Parseur
Parseur est un logiciel d'extraction de données puissant et basé sur l'IA qui extrait automatiquement les données de tout document tel que les e-mails et les PDF. Les données extraites peuvent être téléchargées, exportées vers Google Sheets ou envoyées à l'application de votre choix.
Nanonets
Nanonets est une plateforme d'IA qui permet aux entreprises de créer et de déployer plus facilement des modèles personnalisés de reconnaissance d'images et de documents. Cependant, l'entraînement du modèle personnalisé prend du temps puisqu'un minimum de 10 documents annotés est requis pour l'entraînement. De plus, avec le plan gratuit, vous ne pouvez pas créer plus de 5 étiquettes (c'est-à-dire des champs).
Emailparser.com
Email parser est une application autonome Windows qui convient parfaitement à ceux qui souhaitent conserver toutes leurs données localement ou se connecter à des applications sur leur réseau local. L'outil de parsing des e-mails utilise des règles de parsing pour fonctionner, ce qui peut parfois être un peu complexe à gérer.
PDF.ai
PDF.ai est un outil intéressant où vous pouvez télécharger un PDF et « discuter » avec l'outil d'IA pour trouver des informations spécifiques dans ce document. Cependant, ses fonctionnalités sont limitées ; par exemple, vous ne pouvez pas envoyer ces données à d'autres applications.
Google Tesseract
Tesseract est un OCR open source gratuit qui extrait le texte des images et peut prendre en charge plus de 100 langues.
Parseur comme outil d'extraction de données par l'IA
La principale force de Parseur réside dans son parseur d'IA capable d'automatiser 98 % du travail manuel de saisie de données. Ce qui est génial, c'est que vous n'avez pas besoin d'entraîner le modèle d'IA ou de construire des outils d'IA complexes. L'outil d'extraction de données par l'IA est déjà compétent et connaît son travail.
Disposer d'un outil d'extraction de données puissant peut vous aider à automatiser vos processus métier, vous faisant ainsi gagner un temps précieux.
Exemples d'extraction de données
Que vous soyez dans l'immobilier, la livraison de nourriture ou d'autres secteurs, l'extraction de données constituera certainement un avantage concurrentiel.
Comment les ventes de Barberitos ont augmenté de 30 % grâce à Parseur
Barberitos est une chaîne de restauration rapide spécialisée dans les burritos, dont le siège est à Athens, en Géorgie, et qui possède des restaurants dans le sud-est des États-Unis.
Grâce à l'intégration de Parseur comme outil d'extraction de documents, Barberitos a pu :
- Augmenter ses recettes de vente
- Capturer des données sans erreur
- Exporter automatiquement les données extraites vers son point de vente
Lisez son histoire à succès ici : Entretien avec un client satisfait : Barberitos
Comment BuildYourBNB a amélioré la précision de ses données
BuildYourBNB est une société de conseil en gestion qui gère des propriétés en location saisonnière avec plus de 10 000 clients.
Avec Parseur à ses côtés, elle a pu :
- Organiser et contrôler les données plus efficacement
- Constater moins d'incohérences dans la saisie des données
- Exporter les données extraites vers Airtable et Slack
Découvrez son histoire à succès ici : Entretien avec un client satisfait : BuildYourBNB
Il existe d'autres exemples où Parseur a automatisé et extrait des données efficacement, comme pour les alertes Google et la recherche d'emploi.
L'avenir de l'extraction de données
Le marché mondial de l'extraction de données devrait atteindre 4,90 milliards de dollars d'ici 2027.
L'avenir de l'extraction de données sera probablement caractérisé par une automatisation accrue, une meilleure intégration avec d'autres technologies de données, une attention accrue portée aux données non structurées, une utilisation accrue des API et une meilleure qualité des données.
Sans aucun doute, l'extraction de données est une solution solide pour automatiser les processus manuels et aider les entreprises à se développer. Le terme « extraction de données » peut sembler technique, mais soyez assurés que les outils d'extraction de données fonctionnent de manière autonome.
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