Bienvenue dans l'ère où les données rencontrent l'intelligence artificielle : le traitement intelligent des documents (IDP). Imaginez un monde où les outils de science des données tels que l'IA, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel s'associent pour créer une symphonie d'efficacité à chaque étape du traitement des données. Il ne s'agit pas seulement de traiter des données, mais de numériser la manière dont les organisations gèrent l'information.
Selon un rapport de ThinkAutomation, le marché de l'automatisation numérique représente actuellement 6,76 milliards de dollars et atteindra 12,61 milliards de dollars d'ici 2023.
Ce guide vous explique en détail ce qu'est le traitement intelligent des documents et comment les entreprises peuvent l'utiliser pour se développer.
Qu'est-ce que le Traitement Intelligent des Documents ?
L'IDP, également connu sous le nom d'automatisation intelligente des documents, vise à minimiser l'intervention humaine grâce à la technologie. Il permet d'extraire des données provenant de différentes sources et présentations.
Wikipedia définit l'automatisation du traitement des documents comme la conception de systèmes et de flux de travail qui aident à la création de documents électroniques.
« Collecte automatique des données requises à partir de différents types de documents, approbation de leur validité et utilisation des données extraites en ajoutant des fonctionnalités pertinentes et en augmentant leur valeur » - définition par AI Multiple, mai 2020
Selon la dernière étude de Fact.MR, le marché mondial de l'automatisation des flux de travail devrait connaître une forte croissance. Les solutions basées sur la technologie devraient dépasser les 2 100 millions de dollars de chiffre d'affaires d'ici fin 2026.
D'ici fin 2026, le marché mondial de l'automatisation des flux de travail devrait générer un chiffre d'affaires de 5 247,2 millions de dollars.
- Fact.MR
L'Amérique du Nord devrait dominer le marché mondial de l'automatisation des flux de travail tout au long de la période de prévision. L'automatisation du traitement des documents suscite un intérêt croissant dans le monde entier car elle offre des solutions révolutionnaires pour l'extraction de données.
Comment fonctionne le Traitement Intelligent des Documents ?
L'extraction de données, qui consiste à convertir des données non structurées en données structurées, joue un rôle crucial dans l'automatisation du traitement des documents. Un rapport publié sur Forbes en 2019 indiquait que 95 % des entreprises doivent gérer des données non structurées de manière régulière.
L'extraction de données dépend de 3 types de documents :
- Les données non structurées n'ont pas de structure prédéfinie et ne peuvent pas être lues par les ordinateurs. Les livres, les revues, les dossiers médicaux ou les fichiers texte sont des exemples de données non structurées.
- Les données semi-structurées sont un type de données non structurées qui ne peuvent pas être organisées. 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 et non structurées
Les 7 étapes de l'automatisation du traitement des documents
Le traitement manuel des documents est source d'erreurs et prend beaucoup de temps. En adoptant des outils automatisés, les entreprises peuvent générer automatiquement davantage de documents en quelques secondes. Voici les étapes de l'automatisation du traitement des documents sans intervention humaine :
Étape 1 : Ingestion des données
L'ingestion de données consiste à déplacer ou à importer des données provenant de différentes sources (e-mails, PDF, MS Excel) vers une destination unique. Les données sont déplacées afin de pouvoir être stockées et analysées.
Étape 2 : Capture des données
La capture de données consiste à extraire des informations d'un document et à les convertir en données lisibles par un ordinateur. La capture de données est généralement effectuée par reconnaissance optique de caractères (OCR) à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et de technologie d'IA d'apprentissage approfondi pour les reçus, les images ou les livres.
Étape 3 : Classification des données
Il s'agit d'organiser les données en différentes catégories, ce qui facilite leur recherche et leur récupération en fonction de la sensibilité de ces documents. Par exemple, dans un outil d'analyse d'e-mails comme Parseur, il existe des modèles spécifiques pour différents cas d'utilisation tels que l'immobilier, la commande de nourriture ou les alertes Google.
Étape 4 : Extraction des données
Des informations spécifiques sont extraites des documents. Par exemple, sur un bon de commande, des données telles que les coordonnées du client, le numéro de commande, le prix total et la quantité sont extraites.
En savoir plus sur l'extraction de données
Étape 5 : Validation des données
Cette étape garantit l'exactitude et la qualité des données extraites. Les résultats finaux ne seront pas corrects si les données parsées ne sont pas exactes. Cela se fait par le biais de plusieurs contrôles logiques sans aucune intervention humaine.
Étape 6 : Transformation des données
Une fois l'exactitude des données vérifiée, les données brutes sont transformées dans un format différent et utilisable, c'est-à-dire en données structurées.
Étape 7 : Exportation des données
La dernière étape consiste à télécharger, envoyer ou exporter les données extraites vers toute autre application de votre choix grâce à des flux de travail automatisés.
Avantages du traitement intelligent des documents pour votre entreprise
L'IDP s'applique à tous les secteurs d'activité et à différents cas d'utilisation tels que la finance, l'immobilier et l'industrie alimentaire, entre autres. Voici les avantages de la mise en œuvre de ce type d'automatisation des flux de travail :
Économies de temps et de ressources
Selon le rapport de McKinsey, 60 % des professions pourraient économiser 30 % de leur temps grâce à l'automatisation. L'automatisation des tâches répétitives permet d'économiser énormément de temps et de ressources. 90 % des employés sont accablés par des tâches ennuyeuses et répétitives qui pourraient facilement être automatisées - Statistiques clés sur la demande, ThinkAutomation.
Une étude comparative réalisée chez Parseur en juin 2024 a conclu qu'en moyenne, un client de l'outil de traitement de documents Parseur économise environ 150 heures de saisie manuelle de données et environ 6 413 dollars par mois. - Statistiques de Parseur, juin 2024
Zéro erreur humaine
Le traitement manuel de centaines de documents par jour est sujet aux erreurs. L'automatisation du traitement des documents permet de réduire ces erreurs à presque zéro. Les robots et les algorithmes des machines sont entraînés à chaque fois pour perfectionner les résultats.
Sauvegarde des données
L'utilisation d'outils automatisés permet de sauvegarder vos données automatiquement. Les outils de traitement des documents sont généralement des applications en cloud où vos données sont stockées en toute sécurité et auxquelles vous pouvez accéder à tout moment et en tout lieu.
Modèles pré-entraînés et modèles prêts à l'emploi
Il existe des solutions automatisées qui fournissent des modèles prêts à l'emploi pour différentes industries. Par exemple, Parseur prend en charge de nombreuses plateformes immobilières où vos documents sont extraits et traités automatiquement (coordonnées, informations sur le bien, source du prospect).
Efficacité des processus
Les entreprises peuvent se concentrer sur d'autres aspects essentiels tels que l'expérience client, augmentant ainsi la productivité et les ventes. La mise en œuvre de l'automatisation au bureau génère un retour sur investissement de 30 à 200 % la première année, principalement en économies de main-d'œuvre Le personnel n'ayant plus à se consacrer à des tâches chronophages, il peut mieux utiliser son temps créatif au profit de l'entreprise.
Caractéristiques d'un outil de traitement intelligent des documents
Lorsque vous choisissez un outil de traitement automatisé des documents, il est important de comprendre les fonctionnalités dont votre entreprise aura besoin. Voici les principales caractéristiques communes :
Des flux de travail conviviaux et transparents
Vous pouvez opter pour un outil automatisé facile à utiliser, surtout si vous n'êtes pas un expert en technologie. Un outil sans code ne nécessitant aucune connaissance en matière de codage et permettant de créer des flux de travail transparents entre différents processus serait parfait !
Intégration avec d'autres applications
L'intégration de l'outil de traitement des documents à toute application de votre choix contribuera également à un gain de temps. Par exemple, si vous utilisez l'outil pour la génération de prospects, il est essentiel que vous puissiez vous connecter à d'autres applications telles que Mailchimp ou Intercom afin que les données soient transmises automatiquement.
Types de solutions IDP
Avec l'avènement du Big Data et de la technologie, l'extraction de données peut se faire de différentes manières, en fonction du nombre de documents à traiter ou de leur structure.
AI Builder par Power Automate
AI Builder est le nouvel outil automatisé de Microsoft qui vous permet d'ajouter de l'intelligence artificielle dans vos applications et intégrations. D'un simple clic, vous pouvez créer différents modèles d'IA qui peuvent être adaptés à votre organisation.
OCR
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est importante pour que les machines puissent lire le texte de différentes images. Certaines entreprises doivent traiter des reçus en masse et c'est là qu'un outil axé sur l'OCR s'avère utile.
Parseur : le meilleur logiciel de traitement intelligent des documents en 2024
Parseur est un outil de traitement de documents basé sur l'IA qui extrait les données des e-mails et des PDF. Avec un outil d'analyse de documents par IA comme Parseur, vous pouvez économiser d'innombrables heures de travail manuel et mettre en place un processus de travail automatisé.
Le logiciel d'IA de Parseur est un moteur d'analyse d'IA performant pour traiter les documents et les transformer en données structurées. De plus, il s'adapte à n'importe quelle mise en page.
Parseur peut également être intégré à des milliers d'applications telles que Zapier, Power Automate et Integromat.
En intégrant l'automatisation du traitement des documents au sein de votre organisation, vous permettrez la mise en place de processus métier automatiques de bout en bout. L'introduction de l'automatisation du traitement des documents présente de nombreux avantages qui contribuent à rationaliser les opérations commerciales et à obtenir des résultats plus rapides.
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