Points clés
- L'extraction manuelle de données à partir de PDF scannés est chronophage, sujette aux erreurs et inefficace.
- La technologie OCR automatise considérablement l'extraction de données, améliorant la précision et la productivité.
- Parseur fournit des outils OCR avancés basés sur l'IA qui gèrent efficacement divers formats de documents.
- Le choix du bon parseur PDF dépend de la complexité de votre document et de vos besoins en données.
Que sont les PDF scannés ?
Les PDF scannés sont des fichiers image qui contiennent des représentations visuelles de texte et de graphiques. Contrairement aux PDF classiques créés numériquement, les PDF scannés nécessitent une technologie unique pour convertir leur contenu en texte modifiable ou consultable. Ce processus de conversion, la reconnaissance optique de caractères (OCR), transforme des documents statiques en données exploitables.
Le défi de l'extraction de données à partir de PDF scannés
L'extraction de données à partir de PDF scannés peut être difficile, surtout si votre entreprise gère des documents volumineux. Selon un rapport de McKinsey, les employés passent près de 20 % de leur semaine de travail à rechercher des informations internes ou à retrouver des collègues qui peuvent les aider dans des tâches spécifiques, ce qui peut réduire considérablement la productivité. Les PDF scannés, généralement des images de texte, présentent des défis uniques car ils ne peuvent pas être modifiés ou recherchés directement. L'extraction manuelle de données à partir de ces fichiers entraîne souvent des erreurs et des inefficacités coûteuses.
Extraction manuelle de données PDF : un scénario réel
Prenons l'exemple concret d'un cabinet comptable de taille moyenne qui reçoit chaque mois des centaines de factures scannées de différents clients. Généralement numérisées au format PDF, chaque facture doit être traitée manuellement par des employés qui lisent le document numérisé et saisissent manuellement les détails essentiels, tels que le numéro de facture, la date, le nom du fournisseur, le montant du paiement et la date d'échéance, dans un système comptable ou une feuille de calcul Excel.
Ce processus manuel comprend plusieurs étapes :
- Ouvrir chaque PDF scanné individuellement.
- Lire attentivement chaque document ligne par ligne.
- Saisir manuellement les données dans le système souhaité.
- Vérifier plusieurs fois les informations saisies pour corriger les erreurs inévitables.
Selon Symatrix (2019), la probabilité d'erreur humaine lors de la saisie manuelle de données dans de simples feuilles de calcul se situe entre 18 % et 40 %. Concrètement, cela signifie que sur 500 factures traitées manuellement, jusqu'à 25 à 50 pourraient contenir des erreurs, entraînant des écarts de paiement, des enregistrements financiers incorrects, des relations tendues avec les fournisseurs et des flux de travail retardés.
Défis liés à l'utilisation d'outils sans parsing : un piège courant
Les entreprises utilisent parfois des outils OCR de base qui convertissent les images numérisées en texte modifiable. Cependant, ces outils ont souvent du mal avec des mises en page variées ou complexes. Par exemple, une entreprise de logistique peut recevoir des formulaires d'expédition numérisés de plusieurs partenaires utilisant des mises en page différentes. Les outils OCR non spécialisés produisent souvent des sorties non structurées et désordonnées, obligeant les employés à passer du temps supplémentaire à réorganiser les données, annulant ainsi tout gain de productivité potentiel grâce à l'automatisation.
Une étude de cas récente de Jumio (2019) a révélé que les principales solutions OCR atteignent des taux de précision de 79 % à 88 % dans des conditions idéales, mais tombent à 28 % à 62 % avec des images floues ou biaisées, soulignant leurs difficultés avec des mises en page complexes et des entrées de mauvaise qualité.
Le coût réel des solutions manuelles et sans parsing
L'impact cumulatif des processus manuels ou automatisés inadéquats entraîne des pertes de productivité substantielles et des coûts financiers importants. Selon une étude de Sprout HR Solutions, le coût de la saisie manuelle de données s'élève à lui seul à 4,65 $ par saisie. Ces coûts peuvent s'accumuler de manière significative ; par exemple, les processus manuels de gestion des RH et de la paie peuvent entraîner des pertes de revenus annuelles de 20 à 30 % en raison d'inefficacités.
Les coûts indirects, notamment la frustration des employés, l'augmentation du roulement du personnel et l'insatisfaction des clients due aux erreurs, sont tout aussi importants et peuvent nuire à la réputation d'une entreprise.
Le rôle de l'IA et de l'OCR avancé dans l'extraction de données PDF
Ces technologies reconnaissent le texte des images numérisées et interprètent, structurent et organisent intelligemment les données extraites, surpassant les méthodes OCR traditionnelles en termes de précision et d'efficacité.
Mais quel est le meilleur outil pour numériser des PDF ?
Avec autant d'outils en ligne disponibles sur le marché, il peut être difficile de choisir l'application adaptée à vos besoins.
Vous souhaitez investir dans un outil qui peut :
- Prendre en charge tout format et toute mise en page
- Gérer de grandes quantités de données
- Extraire les données des tableaux sans perdre leur formatage d'origine
- Envoyer ces données à n'importe quelle autre application en temps réel
Pourquoi Parseur est le meilleur outil pour extraire des données de PDF scannés ?
Parseur combine une technologie OCR avancée basée sur l'IA avec une technologie d'analyse de données robuste, ce qui le rend idéal pour automatiser l'extraction de données PDF. Nous comprenons que cela puisse paraître une affirmation biaisée, mais des centaines de clients sont d'accord avec nous.
Avantages de l'utilisation de Parseur :
- Haute précision : la technologie OCR basée sur l'IA de Parseur atteint des niveaux de précision supérieurs à 98 %, ce qui réduit considérablement l'intervention manuelle.
- Flexibilité : s'adapte facilement à divers formats de documents, notamment les factures, les formulaires, les reçus et les contrats.
- Intégration : s'intègre parfaitement à de nombreuses applications via Zapier et Make, permettant un flux de données automatisé directement dans vos flux de travail.
- Évolutivité : idéal pour gérer de petits et de grands volumes de documents sans compromettre la précision.
Comment extraire des données d'un PDF scanné vers Excel ?
Suivez ces étapes pour automatiser l'extraction de données de vos PDF scannés :
Étape 1 : Inscrivez-vous et créez votre boîte aux lettres Parseur
Visitez Parseur pour vous inscrire et commencer votre essai gratuit.
Étape 2 : Téléchargez vos PDF scannés
- Téléchargez vos documents numérisés directement dans Parseur.
- Vous pouvez également transférer des PDF numérisés par e-mail.
Étape 3 : l'IA extrait automatiquement les données des documents numérisés.
- La technologie OCR basée sur l'IA reconnaît automatiquement le texte et les modèles de données.
- Vous pouvez également créer un modèle personnalisé avec les champs prêts à l'emploi fournis.
Étape 4 : PDF vers Excel
- Suivez les instructions ici pour envoyer instantanément les données PDF vers n'importe quelle application.
L'extraction de données à partir de PDF scannés ne doit pas être compliquée ou chronophage. En tirant parti de la technologie OCR avancée, en particulier des outils comme Parseur, les entreprises peuvent améliorer considérablement la productivité, la précision et l'efficacité de leurs processus d'extraction de données.
Foire aux questions (FAQ)
Q : Peut-on extraire des données de PDF scannés ?
R : Oui, utilisez un parseur PDF pour extraire les données des documents numérisés.
Q : Parseur peut-il gérer le texte manuscrit dans les PDF scannés ?
R : Les capacités OCR avancées de Parseur peuvent gérer le texte manuscrit bien écrit avec une précision impressionnante.
Q : L'extraction de données avec Parseur est-elle sécurisée ?
R : Absolument. Parseur est conforme au RGPD et utilise un cryptage strict et un stockage cloud sécurisé pour protéger vos données.
Q : Puis-je intégrer Parseur à mes logiciels existants ?
R : Oui, Parseur s'intègre parfaitement à de nombreuses applications via Zapier, Make et des API robustes.
Q : ChatGPT peut-il lire et extraire des données de documents numérisés ?
R : ChatGPT ne peut effectuer que des extractions de données simples à partir de PDF.
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