Le traitement intelligent des documents (IDP) est une technologie alimentée par l’IA qui combine la reconnaissance optique de caractères (OCR), le machine learning, la classification des documents, l’extraction de données, la validation et l’automatisation des workflows pour traiter les documents métier de bout en bout, avec une intervention humaine minimale.
À retenir :
- Le traitement intelligent des documents (IDP) automatise l’extraction, la validation et la livraison des données depuis les documents afin de réduire la charge de travail manuelle.
- Les outils propulsés par l’IA automatisent la gestion des données non structurées et améliorent la fiabilité à chaque étape des processus métier.
- Parseur aide les équipes à automatiser totalement le traitement documentaire, faisant gagner du temps et éliminant les tâches répétitives.
En termes simples, l’objectif principal de l'IDP (également appelé automatisation intelligente des documents) est de minimiser l’intervention humaine grâce à la technologie. Aussi connu sous le nom d’assemblage documentaire, il permet d’extraire des données à partir de différentes sources et mises en page.
Le traitement intelligent des documents (IDP) combine l’intelligence artificielle (IA), l’analyse prédictive et le traitement du langage naturel afin d’automatiser la façon dont les organisations gèrent leurs données. Il va au-delà de la simple extraction de données pour digitaliser et fluidifier l’ensemble des workflows documentaires.
Selon un rapport de ThinkAutomation, le marché de l’automatisation numérique atteint actuellement 6,76 milliards de dollars et devrait dépasser les 12,61 milliards d’ici 2023.
Nous avons conçu un guide complet pour expliquer ce qu'est le traitement intelligent des documents et comment les entreprises peuvent s'en servir pour passer à l’échelle supérieure.
Qu'est-ce que l'IDP ?
Wikipedia définit l'automatisation du traitement documentaire comme la conception de systèmes et de workflows qui assistent à la création de documents électroniques.
« Collecter automatiquement les données requises à partir de différents types de documents, approuver leur validité, puis utiliser les données extraites en ajoutant des fonctionnalités pertinentes qui en augmentent la valeur » - définition selon AI Multiple, mai 2020
Selon la dernière étude de Fact.MR, le marché mondial de l’automatisation des workflows métier connaîtra une forte croissance. Selon les estimations, les solutions technologiques dépasseront 2 100 millions de dollars américains de revenus d’ici la fin 2026.
D'ici fin 2026, le marché mondial de l'automatisation des workflows métier devrait générer 5 247,2 millions de dollars de chiffre d’affaires.
- Fact.MR
L'Amérique du Nord devrait dominer le marché mondial de l’automatisation des workflows métier pendant toute la période de prévision. L’automatisation du traitement documentaire attire l’attention à l’échelle mondiale, car elle apporte des solutions disruptives pour l’extraction de données.
Qu’est-ce qu’un logiciel de traitement intelligent des documents ?
Un logiciel de traitement intelligent des documents constitue la plateforme qui regroupe OCR, IA et machine learning dans une seule chaîne automatisée pour le traitement des documents métier. Il accueille les documents entrants depuis n’importe quel canal (email, téléchargement de fichiers, API, dossier partagé), les classe selon leur type, extrait les champs pertinents, valide les résultats et livre des données structurées aux systèmes qui en ont besoin.
Contrairement aux simples outils OCR ou scanners de documents, un logiciel IDP comprend le contexte documentaire. Il fait la distinction entre une facture et un bon de commande, reconnaît le nom d'un fournisseur par rapport à la description d'un produit, et applique des règles d’extraction différentes selon les formats de documents, le tout sans intervention manuelle à chaque nouvelle mise en page rencontrée.
Une solution IDP performante gère tous types de documents majeurs, y compris les PDF, les images scannées, les emails et les tableurs. Elle passe à l’échelle pour traiter des milliers de documents chaque jour et s’adapte à de nouveaux formats au rythme de la croissance de votre activité.
Traitement intelligent des documents vs OCR vs traitement documentaire
Ces trois termes sont souvent utilisés de façon interchangeable, mais ils décrivent des niveaux de capacité distincts.
L'OCR (reconnaissance optique de caractères) convertit des images ou des photos scannées en texte exploitable par une machine. Il lit les caractères d’une page mais n'a aucune compréhension de ce qu'ils signifient. L’OCR est une étape fondamentale dans les workflows documentaires, mais produit du texte brut, et non des données structurées.
Le traitement documentaire est une catégorie plus large qui couvre la manière dont les entreprises reçoivent, stockent et exploitent les documents. Il peut inclure des workflows manuels, des extractions simples basées sur des règles ou des chaînes de numérisation basiques. Il n'implique aucune IA ni aucun niveau d'intelligence automatisée.
Le traitement intelligent des documents (IDP) ajoute l’intelligence artificielle, le machine learning et le traitement du langage naturel par-dessus l’OCR et la gestion documentaire standard. L’IDP comprend le contexte du document, classe automatiquement les types de documents, extrait des champs structurés avec une grande précision, valide les données par rapport aux règles métier et achemine les résultats vers les systèmes en aval. Il apprend également des corrections humaines au fil du temps, rendant l'extraction plus précise à chaque document traité.
En résumé : l’OCR lit. Le traitement documentaire gère. L’IDP comprend et agit.
Comment fonctionne le traitement intelligent des documents ?
L'extraction de données consiste à convertir des données non structurées en données structurées, et joue un rôle significatif dans l’automatisation du traitement documentaire. Un rapport publié sur Forbes en 2019 affirmait que 95 % des entreprises doivent gérer des données non structurées régulièrement.
L’extraction de données dépend de 3 types de documents :
- Les données non structurées sont des données qui n’ont pas de structure prédéfinie et ne peuvent pas être lues par des ordinateurs. Les exemples de données non structurées incluent les livres, les revues, les dossiers médicaux ou les fichiers texte.
- Les données semi-structurées sont un type de données non structurées impossibles à organiser. Les photographies numériques, les horodatages, les images et les factures sont considérés comme semi-structurés.
- Les données structurées sont des informations qui ont été transformées en un modèle de données bien défini.
En savoir plus sur les données structurées vs données non structurées
Les 7 étapes de l'automatisation du traitement des documents
Gérer le traitement documentaire à la main est source d’erreurs et prend beaucoup de temps. En passant à des outils automatisés, les entreprises peuvent générer beaucoup plus de documents automatiquement en quelques secondes.
- Ingestion des données
- Capture des données
- Classification des données
- Extraction des données
- Validation des données
- Transformation des données
- Exportation des données
Nous avons mis en évidence ci-dessous les étapes de l’automatisation du traitement documentaire qui ne nécessitent aucune intervention humaine.
Étape 1 : Ingestion des données
L'ingestion documentaire est la première phase du traitement intelligent des documents. C’est la façon dont les documents entrent dans le système, que ce soit par email, téléchargement de fichiers, dossiers partagés ou connexion API.
- Les sources courantes incluent les PDF, les images, les tableurs et les documents scannés.
- Exemple : des factures ou reçus arrivent automatiquement par email ou par téléchargement en lot sur la plateforme d’IDP.
Étape 2 : Capture des données
Avant d’extraire les données, les documents scannés et images doivent être nettoyés et convertis en texte lisible par machine. Cette étape garantit la précision de l’OCR et un formatage cohérent.
- Les techniques incluent l’amélioration d’image, le redressement et la réduction de bruit.
- Exemple : l’OCR extrait un texte lisible d’une facture scannée ou d’un reçu manuscrit.
Étape 3 : Classification des données
L'extraction de données identifie et capture les informations clés de chaque document. À l'aide de l'IA et de la reconnaissance de motifs, le système reconnaît les champs structurés et les extrait automatiquement pour différents cas d'usage dans tous les secteurs, des factures et bons de commande aux contrats et formulaires.
- Les champs peuvent inclure les numéros de facture, les noms des fournisseurs, les totaux et les dates.
- Exemple : capturer automatiquement le « numéro de facture » et le « montant dû » pour les utiliser dans la comptabilité, le reporting ou l'analytique.
Étape 4 : Extraction des données
Une fois les données extraites, la validation garantit l'exactitude et la conformité aux règles prédéfinies. Le système vérifie les champs manquants, les erreurs de formatage et les doublons.
- Des vérifications logiques confirment que les données répondent aux normes commerciales et comptables.
- Exemple : signaler les factures sans numéro de TVA fournisseur ou avec des totaux incorrects.
En savoir plus sur ce qu’est l'extraction de données
Étape 5 : Transformation des données
Cette étape affine les données extraites pour garantir leur cohérence et leur utilisabilité. Grâce à la standardisation des données, les valeurs sont mappées aux formats internes et enrichies avec des détails externes pertinents.
- Les formats comme les dates, les devises ou les noms des fournisseurs sont normalisés pour plus de précision.
- Exemple : convertir les dates au format AAAA-MM-JJ et aligner les noms des fournisseurs avec les enregistrements principaux.
Étape 6 : Validation des données
Lorsque le système rencontre des données incertaines, il achemine ces cas vers une vérification humaine. Cela garantit la qualité des données et des améliorations continues de l'analyse productive.
- Les utilisateurs peuvent examiner et corriger les champs signalés directement dans le tableau de bord.
- Exemple : une pièce jointe illisible ou une nouvelle mise en page de document est envoyée à un réviseur.
Étape 7 : Exportation des données
L’étape finale consiste à exporter des données propres et vérifiées vers d'autres systèmes métier. Par le biais d'intégrations et d'APIs, les données extraites sont transférées automatiquement dans des CRM, ERP ou tableurs.
- La livraison des données se fait souvent en temps réel, garantissant une disponibilité immédiate dans tous les workflows.
- Exemple : exporter les champs d'une facture directement dans votre logiciel de comptabilité ou Google Sheets.
Avantages à utiliser le traitement intelligent des documents en entreprise
L’IDP peut être appliqué à tous secteurs d’activité et à de nombreux cas d’usages tels que la finance, l’immobilier et l’industrie alimentaire, entre autres. Les avantages de la mise en œuvre de ce type d'automatisation des workflows dans votre entreprise sont les suivants :
Économies de temps et de ressources
Selon le rapport de McKinsey, lorsqu'il s'agit de processus métier, 60 % des professions pourraient économiser 30 % de leur temps grâce à l’automatisation. Il y a une énorme quantité de temps et de ressources qui pourraient être économisés en automatisant les tâches répétitives.
Cependant, la véritable valeur de l'automatisation va au-delà de l'efficacité ; elle dépend de l'exactitude. De nombreuses organisations automatisent les workflows pour se rendre compte ensuite que des données incohérentes ou incomplètes ralentissent tout. Lorsque le fondement de l'automatisation repose sur des entrées de mauvaise qualité, les équipes passent plus de temps à corriger les erreurs qu'à obtenir des informations. Des données de haute qualité et standardisées sont ce qui transforme l'automatisation d'un outil de gain de temps en un catalyseur stratégique.
Dans le même temps, l'automatisation responsabilise également les employés. En éliminant la saisie manuelle et répétitive de données, les équipes peuvent se concentrer sur des tâches à plus fort impact telles que l'analyse, la prise de décision et l'innovation. Ce changement n'améliore pas seulement la productivité ; il stimule également la satisfaction au travail et l'engagement. Lorsque les employés passent moins de temps à corriger les erreurs de données ou à traiter des documents de routine, ils peuvent contribuer à des initiatives plus stratégiques qui stimulent la croissance de l'entreprise.
90 % des employés sont accablés par des tâches ennuyeuses et répétitives qui pourraient être facilement automatisées - Statistiques de la demande clé, ThinkAutomation.
En moyenne, les clients de Parseur économisent environ 152 heures de saisie manuelle de données chaque mois, soit à peu près 7 000 $ en coûts de main-d'œuvre ou plus de 80 000 $ par an. - Statistiques clients de Parseur, 2026
Zéro erreur humaine
Traiter manuellement des centaines de documents au quotidien est sujet aux erreurs humaines. Grâce à l’automatisation du traitement documentaire, vous pouvez réduire ces erreurs à presque zéro.
Sauvegarde automatique des données
Il va sans dire que l'utilisation d'outils automatisés sauvegardera vos données automatiquement. Les outils de traitement documentaire sont généralement des applications cloud où vos données sont stockées en toute sécurité et vous pouvez y accéder à tout moment et n'importe où.
Modèles pré-entraînés et modèles prêts à l'emploi
Il existe des solutions automatisées qui fournissent des modèles prêts à l’emploi pour différents secteurs. Par exemple, Parseur prend en charge un grand nombre de plateformes immobilières où vos documents sont extraits et traités automatiquement (coordonnées, informations sur la propriété, source du prospect).
Efficacité des processus
Les entreprises peuvent se concentrer sur d'autres aspects fondamentaux tels que l'expérience client et ainsi augmenter la productivité et les ventes. La mise en place de l’automatisation au bureau génère un ROI de 30 à 200 % la première année, principalement en économies de main-d’œuvre. Étant donné que le personnel n'a plus à travailler sur des tâches chronophages, il peut mieux utiliser son temps créatif pour l'entreprise.
Ce qu'il faut rechercher dans une plateforme de traitement intelligent des documents
Lors de l'évaluation d'une plateforme IDP, regardez au-delà de la simple précision de l'OCR. La bonne solution doit s'intégrer naturellement à vos workflows existants et évoluer avec votre entreprise. Voici les capacités clés à évaluer :
Extraction alimentée par l'IA sans modèles figés
Les meilleures plateformes IDP utilisent le machine learning pour comprendre le contexte documentaire et extraire les bons champs, même à travers des mises en page variées, sans nécessiter un nouveau modèle pour chaque format. C'est particulièrement important lorsque l'on traite des documents provenant de multiples fournisseurs, clients ou régions.
Support multi-formats et multi-canaux
Votre plateforme doit gérer tous les types de documents que votre entreprise reçoit : PDF, images scannées, emails et tableurs. Elle doit également accepter les documents provenant de multiples sources, y compris les boîtes de réception d'emails, les dossiers partagés, les API ou les téléchargements manuels.
Règles de validation intégrées
Une extraction précise n'est qu'une partie du processus. Recherchez une plateforme qui valide les données extraites par rapport à des règles prédéfinies, en signalant les champs manquants, les erreurs de format ou les entrées en double avant que les données n'atteignent les systèmes en aval.
Intégrations transparentes
Connecter votre outil IDP au reste de votre pile technologique est critique. Recherchez des intégrations natives avec les applications que votre équipe utilise déjà, telles que les logiciels de comptabilité, les CRM ou les ERP, ainsi qu'un support pour les plateformes d'automatisation comme Zapier ou Power Automate.
Configuration sans code ou low-code
Une bonne plateforme IDP ne devrait pas nécessiter de ressources de développeur pour la configuration quotidienne. Les utilisateurs non techniques doivent être capables de définir des règles d'extraction, d'examiner les documents signalés et de gérer les workflows sans écrire de code.
Pour un détail complet des meilleures plateformes disponibles, consultez notre comparatif des meilleures plateformes de traitement intelligent des documents.
Types de solutions IDP
Avec l’avènement du Big Data et des technologies, l’extraction de données peut se faire de nombreuses manières différentes, selon le nombre de documents à traiter ou dans quelle structure.
AI Builder par Power Automate
L’AI Builder est le nouvel outil d’automatisation de Microsoft qui vous permet d’ajouter de l’intelligence artificielle dans vos applications et intégrations. Avec une simple expérience de pointer-cliquer, vous pouvez créer différents modèles d'IA sur mesure pour votre organisation.
OCR
La reconnaissance optique de caractères (OCR) transforme les images (PDF scannés, photos, captures d’écran) en texte brut, de sorte que les machines puissent lire les mots sur une page. L’OCR est la première étape essentielle pour extraire des données à partir d'images, mais en soi, elle ne produit que du texte brut ; elle ne comprend pas la structure du document ni quelles parties du texte constituent des champs significatifs.
Les réseaux de neurones (un type de modèle de machine learning) sont généralement entraînés lors d'une longue phase, gourmande en calculs, sur un très vaste corpus de documents (ensembles de données publics ou sous licence, pas les fichiers privés des clients). Ce pré-entraînement enseigne au modèle des motifs généraux : à quoi ressemble une facture, comment les dates et les totaux sont généralement formatés, les dispositions courantes libellé/valeur, et ainsi de suite.
Grâce à ce pré-entraînement, ces modèles peuvent être appliqués à de nouveaux documents et identifier et classer de manière fiable des champs à travers de nombreuses mises en page et langues — offrant une extraction plus précise et résiliente que l'OCR seule ou les règles de modèles fixes. Fait important, Parseur n’entraîne pas ces modèles de base sur les documents de ses clients ; les modèles sont appliqués aux fichiers clients sans les utiliser pour ré-entraîner le système central.
Le Traitement du Langage Naturel (NLP) va encore plus loin en aidant les systèmes d'automatisation à interpréter le sens et le contexte, pas seulement le texte. Avec le NLP, les outils peuvent différencier des termes similaires (comme "numéro de facture" et "ID de référence"), comprendre les structures de phrases et extraire des informations même à partir de documents non structurés tels que des emails ou des contrats.
Enfin, la Robotisation des Processus (RPA) comble le fossé entre l'extraction de données et l'action métier. Une fois que l'OCR, le ML et le NLP capturent et interprètent les bonnes données, la RPA utilise ces informations pour déclencher automatiquement des workflows, tels que la mise à jour d'un système ERP, l'envoi de notifications ou le rapprochement des paiements. Ensemble, ces technologies créent un pipeline d'automatisation transparent : l'OCR lit, le ML apprend, le NLP comprend, et la RPA agit, garantissant tous la vitesse, la cohérence et la fiabilité dans les processus basés sur les documents.
Plus récemment, Vision AI modernise encore les workflows IDP traditionnels en combinant la compréhension visuelle et textuelle, réduisant la dépendance aux modèles fixes et rendant l'automatisation documentaire plus adaptable aux formats changeants.
Cas d’usage du traitement intelligent des documents
Le traitement intelligent des documents (IDP) peut automatiser les workflows dans tous les services et secteurs, transformant des données non structurées en informations structurées et exploitables. En combinant l'OCR, le machine learning et le traitement du langage naturel, l'IDP comble le fossé entre les documents bruts et les données prêtes pour l'entreprise. Cela n'accélère pas seulement les opérations, mais améliore également la précision, la conformité et la scalabilité, des priorités clés dans l'automatisation alignée sur la norme ISO 8000.
Ce sont les principaux exemples. Pour une vue d'ensemble complète des domaines d'application de l'IDP, consultez notre analyse des cas d'usage du traitement intelligent des documents dans la finance, l'assurance, les ressources humaines, la logistique, le secteur juridique et le secteur public.
Voici quelques exemples pratiques :
Comptabilité fournisseurs
L’IDP simplifie le traitement des factures en extrayant automatiquement les champs clés, notamment les noms des fournisseurs, les totaux et les codes de taxe, depuis les factures dans plus de 160 langues. Selon Ascend, le coût moyen de traitement d'une facture papier est d’environ 15 $, contre seulement 2,36 $ lorsqu'il est automatisé. Les données parsées affluent directement dans les outils ERP ou comptables comme QuickBooks ou Zoho Invoice, réduisant la saisie manuelle, minimisant les erreurs et améliorant la visibilité des flux de trésorerie.
Traitement des commandes
L’IDP simplifie les workflows de traitement des commandes en extrayant automatiquement les lignes d'articles, les numéros de commande, les détails des fournisseurs, les quantités et les totaux depuis les bons de commande. Selon Reuters, 57 % des équipes d'approvisionnement s'appuient encore sur la saisie manuelle de données, et la plateforme atteint une précision allant jusqu’à 99,9 % lors du parsing des bons de commande. Une fois extraites, ces données structurées sont poussées directement dans la gestion des commandes ou les systèmes ERP, réduisant considérablement les tâches manuelles et permettant une exécution et une conformité plus rapides.
RH/Intégration
Parseur extrait les champs essentiels des CV tels que les informations de contact, l'éducation et l'expérience professionnelle tout en prenant en charge les workflows anonymisés en supprimant les informations personnellement identifiables (PII). Une fois parsées, ces données structurées sont acheminées vers des outils RH ou des systèmes de suivi des candidats (ATS) comme BambooHR ou Monday via une API ou des intégrations. Cela permet aux équipes RH de se concentrer sur l'évaluation des talents et l'engagement au lieu de la saisie répétitive de données.
Démarrer avec le traitement intelligent des documents
Parseur est un outil IDP sans code qui extrait les données des emails et des PDF, et se connecte à des milliers d’applications via Zapier, Power Automate, et d'autres plateformes. Son moteur d'extraction de documents par IA gère des mises en page de documents variées sans modèles figés et évolue avec votre équipe.
Dernière mise à jour le
