Le traitement intelligent des documents (IDP) automatise l’extraction, la validation et le routage des données issues de documents comme les factures, emails et PDF.
À retenir :
- Le traitement intelligent des documents (IDP) automatise l’extraction, la validation et la livraison des données depuis les documents, pour réduire la charge de travail manuelle.
- Les outils alimentés par l’IA automatisent la gestion des données non structurées et améliorent la précision dans les workflows métier.
- Parseur aide les équipes à automatiser le traitement documentaire de bout en bout, faisant gagner du temps et supprimant 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 appelé assemblage documentaire, il permet d’extraire des données à partir de différentes sources et mises en page.
Le traitement intelligent des documents (IDP) combine intelligence artificielle (IA), analyse prédictive et traitement du langage naturel pour automatiser la gestion des données dans les organisations. Il va au-delà de la simple extraction de données pour digitaliser et simplifier l’ensemble des workflows documentaires.
Selon un rapport de ThinkAutomation, le marché de l’automatisation numérique atteint actuellement 6,76 milliards de dollars et montera à 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 changer d’échelle.
Qu'est-ce que l'IDP ?
Wikipedia définit l'automatisation du traitement documentaire comme la conception de systèmes et de workflows qui aident à la création de documents électroniques.
« Collecter automatiquement les données requises à partir de différents types de documents, valider leur authenticité, puis utiliser les données extraites en ajoutant des fonctionnalités pertinentes qui en augmentent la valeur » - définition par AI Multiple, mai 2020
Selon la dernière étude de Fact.MR, le marché mondial de l’automatisation des workflows métier connaîtra une forte croissance. Les solutions technologiques devraient générer plus de 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.
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 clé dans l’automatisation du traitement documentaire. Un rapport publié sur Forbes en 2019 affirmait que 95 % des entreprises gèrent régulièrement des données non structurées.
L’extraction de données s’appuie sur 3 types de documents :
- Les données non structurées n’ont pas de structure prédéfinie et ne peuvent pas être lues par un ordinateur. Exemples : livres, revues, dossiers médicaux, fichiers texte.
- Les données semi-structurées sont un type de données non structurées qui ne peuvent pas être entièrement organisées. Photographies numériques, horodatages, images ou 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 comporte de nombreux risques d’erreurs et prend du temps. En passant à des outils automatisés, les entreprises peuvent générer 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 détaillé ci-dessous les étapes de l’automatisation du traitement documentaire qui ne nécessitent aucune intervention humaine.
Étape 1 : Ingestion des données
L’ingestion de documents est la première étape du traitement intelligent des documents. C’est la façon dont les documents entrent dans le système : par email, via un dépôt de fichiers, des dossiers partagés ou une connexion API.
- Les sources courantes incluent les PDF, images, tableurs et documents scannés.
- Exemple : des factures ou reçus arrivent automatiquement par email ou via un import en lot vers la plateforme IDP.
Étape 2 : Capture des données
Avant d’extraire des données, les documents scannés et images doivent être nettoyés et convertis en texte lisible par machine. Cette étape garantit la fiabilité de l’OCR et un format cohérent.
- Les techniques incluent l’amélioration d’image, la correction d’inclinaison et la réduction de bruit.
- Exemple : l’OCR extrait le texte 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. Grâce à l’IA et la reconnaissance de modèles, le système reconnaît automatiquement les champs structurés et les extrait pour différents cas d’usage : factures, bons de commande, contrats, formulaires.
- Les champs peuvent inclure le numéro de facture, le nom du fournisseur, le montant total, la date, etc.
- Exemple : capturer automatiquement le « numéro de facture » et le « montant dû » pour la comptabilité, le reporting ou l’analyse.
Étape 4 : Extraction des données
Une fois les données extraites, la validation assure leur exactitude et leur conformité aux règles métier. Le système contrôle les champs manquants, erreurs de format et doublons.
- Les vérifications logiques confirment la conformité des données aux normes de la comptabilité et de l’entreprise.
- Exemple : signaler une facture sans numéro de TVA fournisseur ou avec des montants incohérents.
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 exploitabilité. Les données sont standardisées, mappées aux formats internes, et enrichies d’informations complémentaires externes.
- Les formats (dates, devises, noms de fournisseurs…) sont normalisés pour la fiabilité.
- Exemple : convertir une date au format AAAA-MM-JJ, harmoniser le nom des fournisseurs avec le référentiel interne.
Étape 6 : Validation des données
Lorsque le système rencontre une donnée incertaine, il oriente ces cas vers une vérification humaine. Cela garantit la qualité des données et l’amélioration continue du processus.
- Les utilisateurs valident ou corrigent les champs signalés directement dans le tableau de bord.
- Exemple : une pièce jointe illisible ou une nouvelle mise en page de document est soumise à un relecteur.
Étape 7 : Exportation des données
L’étape finale consiste à exporter les données propres et vérifiées vers d’autres systèmes métier. Par l’intégration et l’API, les données extraites sont automatiquement transférées dans le CRM, l’ERP ou les tableurs.
- L’envoi des données est souvent temps réel, garantissant leur disponibilité immédiate dans les workflows.
- Exemple : exporter les champs d’une facture directement vers votre logiciel de comptabilité ou Google Sheets.
Avantages à utiliser le traitement intelligent des documents en entreprise
L’IDP peut être déployée dans tout secteur et sur différents cas d’usage : finance, immobilier, agroalimentaire, parmi tant d’autres. Les bénéfices liés à la mise en place de ce type d’automatisation des workflows sont les suivants :
Économies de temps et de ressources
Selon le rapport de McKinsey, 60 % des métiers pourraient économiser 30 % de leur temps grâce à l’automatisation des processus. Une grande quantité de temps et de ressources peut être économisée en automatisant les tâches répétitives.
Cependant, la véritable valeur de l'automatisation va au-delà de l'efficacité : elle dépend de la qualité des données. De nombreuses organisations automatisent leurs workflows sans se rendre compte que des données incohérentes ou incomplètes ralentissent tout. Une automatisation basée sur des données de mauvaise qualité force les équipes à corriger plus d’erreurs qu’elles ne gagnent de temps. Des données fiables et standardisées transforment l’automatisation d’un simple outil de gain de temps en levier stratégique.
En parallèle, l'automatisation donne plus de pouvoir aux salariés. Éliminer la saisie manuelle répétitive permet de concentrer l’énergie sur des tâches à plus forte valeur ajoutée : analyse, décision, innovation. Ce changement ne fait pas qu’améliorer la productivité ; il booste aussi l’engagement et la satisfaction au travail. Moins de temps passé à réparer des erreurs ou exécuter des tâches administratives, plus de temps pour contribuer à la croissance de l’entreprise.
90% des employés sont surchargés par des tâches ennuyeuses et répétitives pouvant être facilement automatisées – statistiques clé sur la demande, ThinkAutomation.
Un benchmark réalisé chez Parseur en juin 2024 a conclu qu’en moyenne, un client de l’outil de traitement documentaire Parseur économise environ 150 heures de saisie manuelle et près de 6 413 $ chaque mois. – Statistiques Parseur, juin 2024
Zéro erreur humaine
Parcourir manuellement plusieurs centaines de documents chaque jour est source d’erreurs humaines. L’automatisation du traitement documentaire permet de réduire ces erreurs quasiment à zéro.
Sauvegarde automatique des données
L’utilisation d’outils automatisés permet la sauvegarde automatique de vos données. Les outils de traitement documentaire sont généralement des solutions cloud où vos données sont stockées en toute sécurité, accessibles à tout moment et en tout lieu.
Modèles pré-entraînés et modèles prêts à l'utilisation
Certaines solutions automatisées proposent des modèles prêts à l’emploi adaptés à chaque secteur d’activité. Par exemple, Parseur prend en charge de nombreuses plateformes immobilières pour extraire et traiter automatiquement les informations de vos documents (coordonnées, informations sur le bien, source du lead).
Efficacité des processus
Les entreprises peuvent se concentrer sur des aspects stratégiques comme l’expérience client, augmentant ainsi leur productivité et leurs 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. Les équipes peuvent ainsi consacrer davantage de temps à la création de valeur pour l’entreprise.
Fonctionnalités d’un outil de traitement intelligent des documents
Si vous choisissez un outil automatisé pour le traitement documentaire, il est essentiel de bien connaître les fonctionnalités dont vous aurez besoin. Voici les principales fonctionnalités à rechercher :
Des workflows conviviaux et fluides
Choisissez de préférence un outil automatisé simple à prendre en main, idéalement sans code, pour créer des workflows transparents entre vos différents processus – surtout si vous n’êtes pas expert informatique !
Intégration avec d’autres applications
Intégrer votre outil de traitement documentaire avec les applications de votre choix contribue aussi à faire gagner du temps. Par exemple, si vous l’utilisez pour la génération de leads, il est essentiel de pouvoir connecter facilement Mailchimp ou Intercom pour envoyer automatiquement les données.
Types de solutions IDP
Avec l’essor du Big Data et des nouvelles technologies, l’extraction de données peut se faire de diverses manières, selon le volume de documents à traiter ou la structure de l’information.
AI Builder par Power Automate
L’AI Builder, le nouvel outil automatisé de Microsoft, vous permet d’ajouter de l’intelligence artificielle à vos applications et intégrations. Grâce à une interface simple pointer-cliquer, vous pouvez créer différents modèles d’IA sur mesure pour votre entreprise.
OCR
La reconnaissance optique de caractères (OCR) transforme les images (PDF scannés, photos, captures d’écran) en texte brut, pour que les machines puissent lire le contenu d’une page. L’OCR est l’étape indispensable pour extraire les données d’une image, mais seule, elle ne fournit qu’un texte brut : elle ne comprend pas la structure du document ni la signification des champs.
Les réseaux de neurones (type de modèle de machine learning) sont généralement pré-entraînés sur de très grands corpus documentaires lors de phases longues et intensives en calcul (données publiques ou licences, jamais les documents clients). Ce pré-entraînement apprend au modèle les structures générales : l’aspect d’une facture, la forme des champs, comment les dates et montants sont formatés, la disposition type des paires label/valeur, etc.
Grâce à ce pré-entraînement, ces modèles peuvent être appliqués à de nouveaux documents et identifier et classer les champs de façon fiable, quel que soit le format ou la langue – offrant ainsi une extraction plus précise et robuste que l’OCR seule ou des règles figées de template. Précision importante : 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 réentraîner le cœur du système.
Le traitement du langage naturel (NLP) va encore plus loin en permettant à l’automatisation d’interpréter le sens et le contexte, pas seulement le texte. Ainsi, les outils peuvent faire la différence entre des termes similaires (« numéro de facture » versus « référence »), comprendre la structure des phrases et extraire de l’information même dans des documents non structurés comme des emails ou contrats.
Enfin, la robotisation des processus (RPA) fait le lien en aval entre l’extraction des données et leur exploitation métier. Une fois les données extraites et interprétées (OCR, ML, NLP), le RPA déclenche automatiquement les actions : mise à jour de l’ERP, notifications, rapprochements paiements… Ces technologies combinées créent une chaîne d’automatisation sans couture : l’OCR lit, le ML apprend, le NLP comprend, le RPA agit, assurant rapidité, cohérence et fiabilité aux processus documentaires.
Cas d’usage du traitement intelligent des documents
Le traitement intelligent des documents (IDP) permet d’automatiser les workflows de tous les services et secteurs, en transformant des données non structurées en informations structurées et exploitables. En combinant OCR, machine learning et traitement du langage naturel, l’IDP fait le pont entre documents bruts et données prêtes pour l’entreprise. Cela accélère les process tout en renforçant la qualité, la conformité et la scalabilité – des priorités clés pour une automatisation conforme à l’ISO 8000.
Voici quelques exemples concrets :
Comptabilité fournisseurs
L’IDP simplifie le traitement des factures en extrayant automatiquement les champs essentiels (nom du fournisseur, montant total, codes TVA…) dans plus de 160 langues. Selon Ascend, le coût moyen de traitement manuel d’une facture papier tourne autour de 15 $, contre seulement 2,36 $ en automatique. Les données parsées sont injectées directement dans l’ERP ou l’outil comptable comme QuickBooks ou Zoho Invoice, éliminant la saisie manuelle, réduisant les erreurs et la rendant la gestion des flux de trésorerie plus fiable.
Traitement des commandes
L’IDP simplifie l’automatisation des commandes en extrayant automatiquement les lignes, numéros de commande, fournisseurs, quantités et montants depuis les bons de commande. Selon Reuters, 57 % des équipes achats saisissent encore manuellement les données et la plateforme atteint jusqu’à 99,9 % de précision lors du parsing de bons de commande. Une fois extraites, les données structurées sont injectées directement dans l’ERP ou le système de gestion des commandes, diminuant drastiquement la charge manuelle et accélérant tant la conformité que la livraison.
RH/Onboarding
Parseur extrait les champs essentiels des CV (coordonnées, formation, expériences) tout en prenant en charge des workflows anonymisés en supprimant les informations personnelles identifiables. Ces données parsées sont ensuite routées vers les outils RH ou ATS (BambooHR, Monday…) par API ou via intégration, libérant les équipes RH des ressaisies chronophages pour se concentrer sur la qualification et l’engagement des talents.
Parseur : meilleur logiciel de traitement intelligent des documents en 2025
Parseur est un outil d’IA pour le traitement documentaire qui extrait les données issues des emails et des PDF. Avec un outil de parsing IA comme Parseur, vous pouvez économiser d’innombrables heures de travail manuel et mettre en place un workflow automatisé.
Le logiciel d’IA de Parseur est le moteur de parsing le plus puissant et intelligent du marché pour transformer vos documents en données structurées. Et il s’adapte à tous les types de mise en page.
Parseur peut aussi s’intégrer à des milliers d’applications comme Zapier, Power Automate et Integromat.
En intégrant l’automatisation documentaire à votre organisation, vous activez des processus métier automatiques de bout en bout. L’introduction du traitement intelligent des documents offre de nombreux avantages pour rationaliser vos opérations et obtenir des résultats plus rapides.
Foire aux questions
À mesure que de plus en plus d'entreprises se tournent vers l'automatisation pour simplifier leurs opérations, des questions se posent sur ce que le traitement intelligent des documents (IDP) peut accomplir et sur la façon dont il s'intègre dans les workflows existants. Ci-dessous, nous avons répondu aux questions les plus courantes pour vous aider à mieux comprendre comment fonctionne l'IDP, ses avantages et comment des outils comme Parseur peuvent rendre l'automatisation sans effort.
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Quel est le principal objectif du traitement intelligent des documents (IDP) ?
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L'objectif principal de l'IDP est d'automatiser l'extraction, la validation et l'organisation des données issues de divers documents. Il permet aux entreprises de gagner du temps, de réduire les erreurs humaines et de garantir un traitement des données cohérent et précis dans tous les workflows.
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En quoi l'IDP diffère-t-il de l'OCR traditionnelle ?
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Alors que l'OCR (reconnaissance optique de caractères) convertit des images et des documents scannés en texte lisible, l'IDP va plusieurs étapes plus loin. Il utilise l'IA, le machine learning et le traitement du langage naturel pour comprendre le contexte du document, extraire des données structurées et les acheminer automatiquement vers d'autres systèmes métier.
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Quels types de documents peuvent être traités par l'IDP ?
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L'IDP peut traiter pratiquement tous les types de documents : factures, reçus, bons de commande, contrats, formulaires et emails. Qu'ils soient structurés, semi-structurés ou non structurés, les systèmes intelligents peuvent apprendre à gérer des formats de documents variés.
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Comment Parseur aide-t-il à automatiser le traitement des documents ?
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Parseur automatise l'ensemble du workflow documentaire, depuis le parsing des emails jusqu'à l'extraction et l'export des données. Avec des modèles prêts à l'emploi et une configuration sans code, les entreprises extraient instantanément les informations clés et les envoient vers des applications comme Google Sheets, Power Automate ou Zapier sans intervention manuelle.
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Quels sont les avantages de la mise en place de l'IDP dans une entreprise ?
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Les principaux avantages incluent la réduction de la charge de travail manuelle, des délais de traitement plus rapides, une meilleure précision des données et des économies substantielles. Beaucoup d'entreprises constatent également une hausse de la satisfaction des employés, car les équipes passent moins de temps sur des tâches répétitives et plus sur des missions à forte valeur ajoutée.
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L'IDP convient-il aux petites entreprises ?
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Oui ! Le traitement intelligent des documents peut s’adapter à la demande et être évolutif. Les petites entreprises peuvent commencer par automatiser seulement quelques workflows documentaires répétitifs, puis étendre l’automatisation à mesure de leur croissance. Les outils cloud comme Parseur rendent cette transition simple et abordable.
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L'automatisation du traitement documentaire est-elle sécurisée ?
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La plupart des outils IDP modernes, dont Parseur, sont basés sur le cloud et respectent des normes strictes de protection des données. Les données sont chiffrées, stockées de manière sécurisée et accessibles uniquement aux utilisateurs autorisés, conformément aux réglementations telles que le RGPD.
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