En termes simples, l'objectif principal de l'IDP (également connu sous le nom d'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 de différents formats.
Imaginez un monde où les outils de data science tels que l'IA, le machine learning et la magie du traitement automatique du langage naturel s'allient 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 l'essence même de la façon 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.
Nous avons rédigé un guide complet pour expliquer ce qu'est le traitement intelligent des documents et comment les entreprises peuvent s'appuyer dessus pour faire évoluer leur activité.
Qu'est-ce que l'IDP ?
Wikipedia définit l'automatisation du traitement des documents 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 devrait connaître une croissance importante. Les solutions technologiques devraient générer plus de 2 100 millions de dollars de chiffre d'affaires à la fin de 2026.
D'ici fin 2026, le marché mondial de l'automatisation des workflows métier 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 workflows métier tout au long de la période de prévision. L'automatisation du traitement des documents attire l'attention dans le monde entier puisqu'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 des documents. 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 n'ont pas de structure prédéfinie et ne peuvent pas être lues par les ordinateurs. Les livres, revues, dossiers médicaux ou 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, horodatages, images et 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 des documents à la main est sujet à erreurs et prend énormément de temps. En adoptant des outils automatisés, les entreprises peuvent générer plus de documents de façon automatique 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 listé ci-dessous les étapes de l'automatisation du traitement des documents qui ne nécessitent aucune intervention humaine.
Étape 1 : Ingestion des données
L'ingestion de données est la première étape qui lance le processus, et consiste à déplacer ou importer des données provenant de différentes sources (emails, PDF, MS Excel) vers une destination unique. Les données sont transférées pour pouvoir être stockées et analysées.
Étape 2 : Capture des données
La capture de données désigne le processus d'extraction d'informations d'un document et leur conversion en données lisibles par une machine. La capture de données repose généralement sur la reconnaissance optique de caractères (OCR) associée à des algorithmes de machine learning et de deep learning pour traiter des reçus, images ou livres.
Étape 3 : Classification des données
Il s'agit d'organiser les données dans différentes catégories afin de faciliter leur recherche et leur consultation selon la sensibilité des documents. Par exemple, dans un outil de parsing d'e-mails comme Parseur, il existe des modèles dédiés à différents cas d'usage comme l'immobilier, la commande de nourriture ou les alertes Google.
Étape 4 : Extraction des données
Ce processus permet de récupérer des informations spécifiques dans les documents. Par exemple, dans un bon de commande, des données telles que les coordonnées du client, le numéro de commande, le montant total et la quantité sont extraites.
En savoir plus sur l'extraction de données
Étape 5 : Validation des données
Cette étape garantit la précision et la qualité des données extraites. Les résultats finaux seront erronés si les données parsées ne sont pas exactes. Cette validation s'effectue via plusieurs contrôles logiques, sans aucune intervention humaine.
Étape 6 : Transformation des données
Une fois la validité des données vérifiée, il est temps de transformer les données brutes dans un format utilisable, c'est-à-dire en données structurées (le résultat final).
Étape 7 : Exportation des données
La dernière étape consiste à télécharger, envoyer ou exporter les données extraites vers l'application de votre choix via des workflows automatisés.
Avantages de l'utilisation de l'IDP dans votre entreprise
L'IDP peut être mise en œuvre dans tout secteur et sur des cas d'utilisation variés comme la finance, l'immobilier, l'agroalimentaire, etc. Voici les principaux bénéfices de l'automatisation des workflows dans votre entreprise :
Économies de temps et de ressources
Selon le rapport de McKinsey, dans les processus métiers, 60% des métiers 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 salariés perdent leur temps sur des tâches fastidieuses et répétitives qui pourraient être facilement automatisées - statistiques clé sur la demande, ThinkAutomation.
Un benchmark réalisé chez Parseur en juin 2024 a montré qu'en moyenne, un client de l'outil d'automatisation du traitement de documents Parseur économise environ 150 heures de saisie manuelle de données et près de 6 413 dollars chaque mois. - Statistiques Parseur, juin 2024
Zéro erreur humaine
Gérer manuellement des centaines de documents chaque jour est source d'erreurs humaines. Avec l'automatisation du traitement des documents, ces erreurs se réduisent quasiment à zéro. Les robots et algorithmes sont continuellement entraînés pour améliorer la qualité des résultats.
Sauvegarde des données
L'avantage évident d'utiliser des outils automatisés est que vos données sont sauvegardées automatiquement. Les outils de traitement des documents sont généralement des applications cloud qui stockent vos données en toute sécurité et vous permettent d'y accéder à tout moment, où que vous soyez.
Modèles pré-entraînés et modèles prêts à l'emploi
Certaines solutions automatisées proposent des modèles prêts à l'emploi pour différents secteurs. Par exemple, Parseur prend en charge de nombreuses plateformes immobilières pour extraire et traiter vos documents automatiquement (coordonnées, informations sur le bien, source du lead).
Efficacité des processus
Les entreprises peuvent se concentrer sur des aspects essentiels comme l'expérience client, ce qui favorise la productivité et les ventes. La mise en place de l'automatisation génère un ROI de 30 à 200% dès la première année, principalement en économies de main-d'œuvre. Puisque les équipes n'ont plus à traiter des tâches chronophages, elles peuvent consacrer davantage leur temps créatif à l'entreprise.
Fonctions d'un outil de traitement intelligent des documents
Au moment de choisir un outil d'automatisation du traitement documentaire pour votre société, il est important de savoir quelles fonctionnalités sont nécessaires. Voici les principales caractéristiques à retenir :
Des workflows conviviaux et intuitifs
Vous souhaiterez probablement adopter un outil automatisé facile à utiliser, notamment si vous n'êtes pas expert technique. Une solution no-code, sans programmation, permettant des workflows fluides et transparents entre vos processus sera idéale !
Intégration avec d’autres applications
Intégrer votre outil d'automatisation documentaire à l'application de votre choix contribue aussi à gagner du temps. Par exemple, si vous utilisez l'outil pour la génération de leads, il est indispensable de pouvoir le connecter à des outils comme Mailchimp ou Intercom afin que les données soient transmises automatiquement.
Types de solutions IDP
Avec l’essor du Big Data et des nouvelles technologies, l'extraction de données peut se faire de multiples façons selon le volume de documents à traiter et la structure de l'information.
AI Builder par Power Automate
L’AI Builder est le nouvel outil automatisé proposé par Microsoft qui vous permet d'ajouter de l’IA dans vos applications et intégrations. L’outil offre une expérience pointer-cliquer pour créer différents modèles d’IA personnalisés pour votre organisation.
OCR
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est essentielle pour permettre aux machines de lire les textes présents dans des images variées. Certaines entreprises doivent traiter des reçus en masse : disposer d’un outil spécialisé en OCR permet de répondre à ce besoin.
Parseur : meilleur logiciel de traitement intelligent des documents en 2025
Parseur est un outil IA d’automatisation du traitement documentaire qui extrait les données des emails et des PDF. Avec un outil de parsing automatique comme Parseur, vous pouvez économiser d’innombrables heures de travail manuel et bénéficier d’un workflow automatisé.
Le logiciel IA de Parseur est le moteur d’IA de parsing le plus intelligent et performant du marché pour traiter vos documents en données structurées. Et il s’adapte à n’importe quelle mise en page.
Parseur peut aussi s’intégrer à des milliers d’applications comme Zapier, Power Automate ou Integromat.
En intégrant l’automatisation du traitement des documents dans votre organisation, vous mettez en place des processus métiers automatiques de bout en bout. L’automatisation du traitement documentaire offre de nombreux avantages pour optimiser les opérations et obtenir des résultats plus rapides.
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