Depuis les factures PDF aux factures manuscrites, en passant par les photocopies papier et les photos prises avec un iPhone, les documents arrivent aujourd'hui dans les entreprises sous une variété toujours plus grande de formats. De fait, toute une industrie a émergé pour automatiser la lecture, le tri et le traitement des documents.
La reconnaissance optique de caractères (OCR) traditionnelle reposait sur la capacité à reconnaître des motifs visuels dans les textes et les images imprimés pour les convertir en données lisibles par les machines. À l'époque, cela a révolutionné la gestion des documents par les entreprises, éliminant la ressaisie manuelle et permettant une numérisation à grande échelle.
Aujourd'hui, le concept a évolué. Ce que l'on appelle désormais « OCR avec IA » ou « OCR intelligent » va bien au-delà de la reconnaissance de texte. En intégrant l'IA, le machine learning et le traitement du langage naturel, cette technologie est en effet en mesure de comprendre le contexte, d'extraire des informations pertinentes de différents formats de documents et de déclencher des actions en aval. De fait, l'OCR IA est devenu synonyme de traitement intelligent des documents (IDP), une fonctionnalité fondamentale des flux de travail automatisés modernes.
Voyons comment fonctionne maintenant l'OCR intelligent et pourquoi il joue un rôle essentiel dans la rationalisation des opérations des entreprises.
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Comment fonctionne l'OCR avec IA ?
Comment l'OCR/ICR avec IA transforme l'OCR traditionnel
Comment l'OCR avec IA d'ABBYY révolutionne le travail de demain
Qu'est-ce que l'OCR avec IA ?
L'OCR avec IA est bien plus avancé que l'OCR traditionnel, qui lit et convertit les textes imprimés en formats structurés et lisibles par les machines. En effet, il s'appuie également sur l'IA, l'apprentissage automatique (ou machine learning, ML) et le traitement automatique du langage naturel (NLP) afin de comprendre la structure et le contexte des documents. Pour les contenus manuscrits, on utilise la reconnaissance intelligente de caractères (ICR), une extension de l'OCR basée sur l'IA. Cela permet d'interpréter avec précision l'écriture manuscrite et de toujours mieux l’apprendre au fil du temps. Perfectionnée avec ces technologies, l'OCR avec IA peut classer les documents, extraire et standardiser les données, ainsi que favoriser la prise de décisions éclairées.
Comment fonctionne l'OCR avec IA ?
Les systèmes OCR intelligents sont particulièrement performants dans les secteurs d’activité reposant beaucoup sur les documents, car ils en automatisent la lecture, la compréhension et le traitement. Ces systèmes suivent un processus structuré, optimisé par l'IA, qui commence par la saisie des documents et se termine par l’export de données structurées. Voici comment cela fonctionne, étape par étape.
1. Saisie des documents et amélioration des images t
Ce processus commence par la capture d'un document, qu'il s'agisse d'un formulaire numérisé, d'un PDF ou d'une photo prise avec un smartphone. Les documents peuvent être ingérés depuis des appareils mobiles, des e-mails, des dossiers partagés, des scanners en réseau ou des connexions directes aux systèmes d'entreprise via une API ou des connecteurs pré-intégrés.
La qualité des images peut varier considérablement d’un document à un autre, en raison de problèmes tels qu'un mauvais éclairage, des distorsions dues aux appareils photo mobiles, ou de multiples éléments auxiliaires tels que des arrière-plans à motifs. Des techniques d'amélioration des images, come le réglage du contraste, la netteté des contours et la suppression du bruit, sont appliquées pour améliorer la qualité du document.
2. Analyse de la mise en page s
Le système effectue une analyse de la mise en page pour y détecter les éléments structurels tels que les tableaux, les blocs de texte, les images, les codes-barres, les cases à cocher ou les signatures. Cette étape préserve la structure logique du document pendant le traitement.
3. Reconnaissance de texte
Le système utilise ensuite l'OCR et l'ICR pour numériser les textes imprimés et manuscrits, les préparant ainsi pour le traitement ultérieur. Ces technologies sont capables de reconnaître la structure logique de l'ensemble du document, permettant ainsi sa classification, l'extraction de données et un export de haute qualité vers des formats numériques.
4. Classification des documents
Les modèles d’IA pour la classification analysent tant les caractéristiques du texte que celles des images pour reconnaître et organiser les documents, en les classant par type. Ainsi, chaque document peut être acheminé vers le flux de traitement approprié.
5. Extraction et validation des données
Il est désormais possible d'extraire avec précision les données de documents structurés, semi-structurés et non structurés. Les données-clés, telles que les noms, les dates et les numéros de référence, sont extraites du document grâce à une IA de pointe et à un apprentissage automatique (machine learning) reproduisant la compréhension humaine. Les données extraites sont ensuite comparées aux règles métier ou aux systèmes de l'entreprise pour garantir que tout soit bien cohérent.
6. Compréhension du contexte
Le traitement automatique du langage naturel (NLP) permet d'interpréter le sens et le contexte des informations extraites. Par exemple, le système peut déterminer si le mot « Mercure » désigne un élément chimique, une planète ou une marque de voiture, et si « Bill » désigne le nom d'une personne ou le terme « facture » en anglais.
7. Intégration de l’IA générative
Une fois les données extraites du document de manière fiable, les éléments pertinents peuvent être transmis à un LLM pour effectuer des tâches spécifiques, par exemple classer le type de contrat et résumer ses principales obligations en langage clair pour une révision plus rapide.
8. Intervention humaine
Si un élément semble anormal ou manquant, le système le transmet à un humain pour révision – un processus appelé vérification par intervention humaine (HITL). À chaque correction, les modèles d'IA s'améliorent grâce à l'apprentissage continu et gagnent en précision. Cette étape est cruciale lorsqu'une précision de 100 % est requise ou lorsqu'un document ne respecte pas les règles de validation spécifiques établies pour chaque modèle d'IA.
9. Export et intégration des données
Enfin, les données épurées et structurées peuvent être exportées vers le fichier adapté aux besoins de l'entreprise, qu'il s'agisse de JSON, CSV, XML ou autre. Elles sont ensuite envoyées vers des systèmes de planification des ressources (ERP), des logiciels de gestion de la relation client (CRM), des plateformes d'automatisation des flux de travail ou d'autres applications métier via une API REST ou des connecteurs pré-intégrés. Une fois les données en place, on peut automatiquement passer à l'étape suivante du processus.
Avantages de l'OCR avec IA
Dans de nombreux secteurs d’activité, les entreprises adoptent l'OCR avec IA pour accélérer leur travail et réduire les erreurs, ainsi que pour profiter de ses nombreux autres avantages. Voici les avantages de l'OCR intelligent :
- Efficacité : L'OCR avec IA réduit la saisie manuelle des données et le temps de traitement. Dans certains cas, cette technologie peut réduire les délais d'exécution jusqu'à 90 %.
- Précision améliorée : Grâce à l'OCR et à l'ICR optimisés par l'IA, les entreprises obtiennent une extraction de données plus précise, même à partir de mises en page complexes ou de documents manuscrits. Cela améliore la cohérence et contribue à réduire les erreurs coûteuses.
- Meilleur service client : Un traitement plus rapide des documents et des données plus précises permettent de répondre plus rapidement et plus facilement aux besoins des clients.
- Prise de décision plus rapide : Grâce aux informations clés extraites par les technologies OCR et ICR et interprétées par un traitement intelligent des documents basé sur l'IA, les équipes peuvent agir plus rapidement et prendre des décisions plus éclairées.
- Sécurité et conformité renforcées : Intégrées à une solution IDP, les exports de données OCR et ICR peuvent être validés par rapport aux règles internes et aux normes externes, conformément aux réglementations telles que le RGPD ou la loi HIPAA.
- Évolutivité : Les solutions OCR intelligentes – ou plateformes IDP – peuvent gérer des volumes de documents plus importants, sans ajout de personnel ni de ressources.
- Intégration facile : Les plateformes d'IA documentaire les plus avancées offrent diverses options de déploiement. De plus, elles peuvent être intégrées aux systèmes existants tels que les ERP, les CRM et les plateformes de workflow, avec un minimum de perturbations.
Comment l'OCR/ICR avec IA transforme l'OCR traditionnel
L'OCR avec IA transforme le rôle de l'OCR traditionnel, passant d'une simple numérisation à un outil essentiel d'automatisation complète des documents parmi les solutions de traitement intelligent des documents. Comparons-le à l'OCR traditionnel :
| OCR IA | OCR traditionnel | |
|---|---|---|
| Fonctionnalités principales | Classification des documents, extraction de données structurées à partir de documents non structurés et validation de ces données par rapport aux règles métier pour alimenter les systèmes métier en aval | Conversion de texte imprimé en format lisible par les machines |
| Technologies utilisées | OCR, ICR, IA, ML et NLP | OCR, ICR |
| Classification des documents | Les documents sont automatiquement classés par type | Aucune fonctionnalité de classification |
| Gestion des erreurs | Apprentissage par validation humaine pour une précision accrue au fil du temps | Peut signaler des caractères incertains, mais la correction manuelle ne s'améliore pas au fil du temps |
| Conscience du contexte | Compréhension du sens et des relations entre les données grâce au NLP | Reconnaissance des caractères uniquement ; aucune compréhension du sens |
En savoir plus sur l’ICR et l’OCR
Comment l'OCR avec IA d'ABBYY révolutionne le travail de demain
Dans tous les secteurs d’activité, les entreprises délaissent la saisie manuelle des données au profit de solutions plus intelligentes qui lisent, comprennent et acheminent automatiquement les informations.
Grâce à l'OCR intelligent d'ABBYY, cette bascule est facilitée. Optimisée par une combinaison d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique (machine learning), de reconnaissance optique des caractères, de reconnaissance intelligente des caractères et de traitement du langage naturel, la technologie ABBYY extrait les données avec précision et préserve la structure logique des documents. Ces fonctionnalités s'intègrent à la plateforme ABBYY d’IA documentaire, plus vaste et qui offre une automatisation de haute qualité centrée sur les documents pour tous les flux de travail de l'entreprise.
La configuration de l’IA documentaire ABBYY Document AI est simple, la plateforme étant conçue pour être prête à l'emploi et permettre aux entreprises un déploiement dans le cloud, sur site ou via une API. En combinant la précision éprouvée de l'OCR à des fonctionnalités d'IA de pointe, ABBYY vous permet d'extraire les données critiques de n'importe quel document et de les exploiter pour accélérer la prise de décision et optimiser l'efficacité opérationnelle.
Pour découvrir par vous-même le fonctionnement de l'OCR avec IA d'ABBYY et ses avantages pour votre entreprise, contactez l'un de nos experts pour une démonstration pratique.