Ce que l’intelligence artificielle peut apporter au traitement automatisé de documents


La capture cognitive de données est la technologie qui vous permet d'extraire des données de documents semi-structurés (il s’agit, entre autres, de factures, de manifestes de chargement, de CMR et de commandes), parfaits pour vous lancer dans l'automatisation du traitement de vos documents. L'IA vous affranchit aujourd’hui déjà des tâches manuelles répétitives et l'avenir s'annonce prometteur. 

Les documents semi-structurés ont en commun des indications visuelles que nous, les humains, comprenons d’un seul coup d'œil, même lorsque nous voyons un document pour la première fois. La finalité du traitement automatique de documents (ADP) est de reproduire ce processus et d’arriver à lire un document à la manière d’un être humain. L’ajout de l’IA à d'autres technologies combinées représente un pas de plus vers cet objectif. Pour le moment, l'IA apporte déjà une valeur ajoutée à différentes étapes de votre processus d'automatisation documentaire.

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Lire et extraire les données

Dans la phase préalable au traitement, l'IA contribue à la numérisation de pages ou de documents entiers, ce qui génère un flux au cours duquel toutes les informations sont soigneusement classées. L'IA reconnaît une signature comme une signature et ne la confond pas avec un code-barres, un logo, une empreinte de cachet ou autre chose. Cette technologie interprète les documents, qu'il s'agisse d'images ou de textes, et s'appuie sur des réseaux de neurones qui peuvent être facilement alimentés et entraînés à partir d’exemples de documents. Une fois entraînée, l'IA extrait les éléments pertinents de vos documents. Ces données sont ensuite soigneusement classées et conservées.

L’amélioration de la précision des modèles, la reconnaissance d’un nombre bien plus important de types de documents, ainsi que l’augmentation de la couverture linguistique et géographique font l’objet de nombreux travaux.

En ce qui concerne l’extraction des données, nul besoin de réinventer la roue : des modèles d'IA existants et entraînés peuvent être utilisés. Ces modèles entraînés existent en ligne sous forme d’API intelligentes, notamment pour les factures. Même si tout n’est pas encore possible (certaines API sont limitées à des champs d'en-tête ou liées à certaines langues), les choses évoluent rapidement dans le domaine de l’IA. L’amélioration de la précision des modèles, la reconnaissance d’un nombre bien plus important de types de documents, ainsi que l’augmentation de la couverture linguistique et géographique font l’objet de nombreux travaux. Ces travaux portent généralement sur les factures. Il n’existe pas encore de solution pour tous les documents.

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Pour traiter vos données, entraînez votre IA

La technologie nous surprendra toujours. Si vous souhaitez déchiffrer un type de document très particulier, vous pouvez utiliser le service Azure Form Recognizer pour l’entraînement. Le fonctionnement est un peu différent de celui des modèles préentraînés, mais il s'en rapproche beaucoup. Et ce n'est pas tout : cette fonctionnalité sera bientôt intégrée dans O365 avec le nouveau service Cortex. Bref, vous avez donc la possibilité d’entraîner et d’utiliser vos propres modèles d'IA dans le cadre de votre stratégie d'automatisation. L’avenir est plus proche qu’il n’y paraît.

Une fois les données extraites, l’IA n’en a pas fini. En effet, durant la phase suivante, l'IA traite les données massives, le big data. Elle peut ainsi détecter des modèles de données malveillants ou faire des suggestions de saisie automatique de données sur la base d’activités précédentes et ainsi aider les utilisateurs finaux à effectuer leurs tâches de façon plus efficace.

Raccourcir la boucle de rétroaction

Des possibilités infinies ? Peut-être, mais nous n'y sommes pas encore. Bien que l'IA apporte de toute évidence une valeur ajoutée, elle n'est pas la solution universelle et comporte aussi des inconvénients. Si un champ ou un élément de tableau n'est pas reconnu ou pas correctement reconnu, l'IA n'est pas en mesure de corriger cette erreur sur-le-champ pour ne pas la refaire ultérieurement avec un document à la mise en page identique.

Résultat : un traitement automatique et optimisé des documents, autrement dit, encore moins de travail administratif.

Si l'IA n'apporte pas de corrections, c'est parce qu'un nouvel entraînement est nécessaire et que celui-ci pourrait ne jamais aboutir s'il s'agit d'une mise en page spécifique, trop différente du modèle « générique » entraîné. Traduction : la boucle de rétroaction de l'utilisateur final au modèle entraîné est longue et l'utilisateur devra écraser la même erreur de nombreuses fois et manuellement.

Ne désespérez pas : il existe une solution de rechange à cette longue boucle de correction de l'IA. Combinez le réseau neuronal avec notre système d'apprentissage Point & Click, basé sur les mises en page, et vous obtiendrez la solution parfaite. Vous pourrez alors extraire des données générales de documents connus et récurrents, ainsi que de documents dont les mises en page ne sont pas connues. Résultat : un traitement automatique et optimisé des documents, autrement dit, encore moins de travail administratif.

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