Qu’est-ce que le traitement intelligent des documents et comment fonctionne-t-il ?

Bien qu’il paraisse totalement moderne (et il l’est), le traitement intelligent des documents (IDP) remonte au développement des premières solutions d’OCR (reconnaissance optique de caractères), qui faisaient déjà un peu plus que convertir les caractères sur les images en texte codé par une machine. Aujourd’hui, le traitement intelligent des documents est doté de fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle qui permettent de traiter tout type de données tirées de tout type de documents — structurés, semi-structurés et non structurés — pour à peu près n’importe quel processus dans n’importe quel secteur d’activité. Ce blog explore les questions que vous posez le plus fréquemment sur le traitement intelligent des documents, y compris sur son fonctionnement, avec des exemples d’utilisation, pour vous donner un aperçu de la façon dont vous pouvez tirer le meilleur de l’IDP pour transformer votre entreprise.

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Qu’est-ce que le traitement intelligent des documents (IDP) ?
Qu’est-ce que l’IDP n’est pas
L’évolution de l’IDP
Fonctionnement
Avantages
Exemples d’utilisation
Comment choisir le bon logiciel d’IDP
FAQ

Qu’est-ce que le traitement intelligent des documents (IDP) ?

Le traitement intelligent des documents (IDP) applique des techniques d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning pour traiter les documents structurés, semi-structurés et non structurés et permettre à la technologie de lire et de traiter le contenu de ces documents comme un humain.

Au fil des ans, la technologie a évolué pour y incorporer des fonctionnalités plus intelligentes, telles que le traitement du langage naturel (NLP). Cela a permis au traitement des documents d’aller au-delà de la simple reconnaissance de caractères et d’atteindre un certain niveau de compréhension du texte converti. Mais, malgré ces progrès, pendant des années l’IDP est resté comme une salle isolée ou un BPO, à l’écart des éléments critiques pour le chiffre d’affaires et des engagements avec les clients, les fournisseurs et les salariés.

Aujourd’hui, cette approche traditionnelle est en train de céder la place au traitement intelligent et moderne des documents. Tandis que les solutions précédentes se concentraient essentiellement sur l’extraction du texte et des champs de données, l’IDP englobe les processus pour lesquels le contenu fait partie intégrante de l’expérience client et salarié. Cela commence par le fait de repenser ces processus puis de cibler des « compétences » de traitement des documents, modernes et basées sur l’IA, pour rendre le contenu immédiatement disponible et exploitable, précisément où et quand cela est nécessaire.

En savoir plus sur la solution IDP d’ABBYY low-code / no-code

Ce que l’IDP n’est pas

Pour comprendre ce qu’est l’IDP et comment il profite aux entreprises, il est tout aussi important de comprendre ce qu’il n’est pas :

• L’IDP ne se limite pas à l’OCR ou à la capture de données. Bien que l’IDP intègre la technologie d’OCR et de capture des données, il ne s’agit que d’une partie d’un ensemble plus large de fonctionnalités qui ajoutent plus d’expertise et d’aide à la prise de décision pour traiter le contenu.
• L’IDP n’est pas la RPA (robotic process automation). La RPA consiste en une automatisation de base des tâches au sein de processus définis qui reposent sur les données. Le contenu étant une source de ces données, il est essentiel de contextualiser ce contenu avant d’en extraire les données pour différents processus en aval. La RPA ne peut le faire seule et il faut donc l’appui de l’IDP pour prendre des décisions pertinentes sur le contenu.
• L’IDP n’est pas la même chose que ChatGPT. De nombreuses personnes pensent que ChatGPT est la même chose que l’OCR (reconnaissance optique de caractères), mais ce n’est pas le cas ; en fait, il s’agit d’un modèle de traitement du langage naturel (NLP) qui utilise des algorithmes de deep learning pour générer, sous forme de texte ressemblant à du texte rédigé par un humain, des réponses aux demandes des utilisateurs. ABBYY Vantage, pour sa part, est une solution d’IDP qui utilise la technologie OCR pour extraire les données de différents types de documents, y compris les factures, les bons de commandes, les contrats, et plus encore.

  L’évolution de l’IDP

  

Comment fonctionne le traitement intelligent des documents ?

L’IDP utilise des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et de contextualisation des données dans le texte environnant pour l’extraction d’entités ; cela déterminera, avec un grand degré de précision, à quelles entités il fait référence. Par exemple, est-ce que le mot « jaguar » fait référence à un gros chat ou à une voiture ? Ou bien le mot « Rose » fait-il référence à une personne ou à une fleur ? Grâce au NLP, un niveau sans précédent de reconnaissance des données non structurées est atteint et les données sont extraites ; cela fonctionne comme un cerveau humain, s’adaptant rapidement à l’évolution des données entrantes et générant les meilleurs résultats possibles.

Grâce au FastML, nouveau mécanisme d’apprentissage côté client, des méthodes visuelles et textuelles d’extraction sont appliquées, ce qui permet d’atteindre une plus grande précision dans l’extraction des données. Les entreprises qui cherchent à garder un avantage concurrentiel peuvent le faire en laissant de côté la charge de travail fastidieuse, transactionnelle et avec beaucoup de contenu, au profit du traitement intelligent des documents et de solutions intelligentes d’automatisation. Cela dégage du temps pour les salariés qui peuvent alors se consacrer à des tâches plus gratifiantes et offrir une meilleure expérience client.

Quels sont les avantages du traitement intelligent des documents ?

Dans tous les secteurs d’activité, les entreprises subissent la pression de devoir faire plus – et plus vite – avec moins de ressources qualifiées. En même temps, davantage d’entreprises se concentrent sur l’amélioration de l’expérience pour les clients et pour les employés et y voient la clef de l’amélioration de leur chiffre d’affaires, de leurs marges et de la fidélisation.Le traitement intelligent des documents (IDP) présente des avantages importants sur les deux aspects. En utilisant des compétences de document qui s’approchent de la façon dont les humains comprennent et gèrent les contenus, l’IDP offre les avantages suivants :

• Efficacité opérationnelle :: l’extraction et la saisie manuelles des données peuvent s’avérer chronophages et coûteuses. L’IDP fait gagner du temps/de l’argent tout en limitant le risque d’erreurs coûteuses.
• Conformité : l’IDP réduit le risque d’erreur humaine, ce qui signifie que les entreprises sont davantage en conformité. Gérer les tâches de conformité devient plus facile car les « bots » d’IDP laissent une trace numérique et les journaux de bord peuvent être utilisés en cas d’audit.
• Expérience client : avec l’IDP, les employés sont libérés des tâches fastidieuses de lecture et de traitement manuel des documents, tandis que les clients profitent d’une meilleure efficacité des processus axés sur les documents et des décisions relatives à leur compte, à leurs demandes ou à leur dossier.
• Adaptabilité : l’IDP est ajustable et transverse : un logiciel d’IDP peut être formé pour traiter un type de document (par exemple : les factures) et traiter seulement 100 documents par jour, de même qu’il peut être formé pour traiter une centaine de types différents de documents (factures, demandes, relevés bancaires, inscriptions, reçus, etc.) et traiter des milliers de documents par minute. 

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Comment l’association du process mining & de l’IDP permet de dégager plus de valeur ?

Le contenu n’existe pas au milieu du vide : il fait partie intégrante des processus métier qui alimentent le travail quotidien des entreprises, tous secteurs d’activité confondus. Si l’on considère plus largement l’importance du contenu pour la prise de décision et l’expérience client, se contenter d’incorporer le traitement intelligent des documents aux processus existants produira, au mieux, des résultats limités, principalement parce que ces processus ne seront pas faits pour cela. Aussi, pour que l’IDP soit une réussite, il faut l’appliquer à des processus numériques optimisés, et c’est là que le process mining entre en jeu.

Le process mining aide les entreprises à « disséquer » leurs processus pour prendre des décisions intelligentes quant à où automatiser le traitement des documents. Il extrait les données d’horodatage des systèmes d’information et a recours à l’IA pour obtenir un modèle visuel du processus, du début à la fin, avec tous ses méandres. Les détenteurs de ces processus sont alors en mesure de voir clairement comment le contenu irrigue un processus et ils obtiennent les informations dont ils ont besoin pour identifier les inefficiences qui pourraient entraver la réussite de la mise en place de l’IDP et pour y remédier.

Servant de base à une automatisation réussie, le process mining fonctionne de concert avec l’IDP pour permettre aux entreprises de :

• Comprendre le processus et comment le contenu le rend possible ;
• Obtenir des informations sur la façon dont le contenu sert de base à une prise de décision éclairée au sein du processus ;
• Déterminer ce qu’elles doivent faire du contenu pour que le processus fonctionne mieux ; et
• Appliquer les compétences de document nécessaires pour optimiser le traitement du contenu.

Exemples d’utilisation de l’IDP : maîtrisez de façon numérique vos données et processus

La polyvalence de l’utilisation du traitement intelligent des documents signifie que des documents dans n’importe quelle langue, n’importe quel format et à tout moment peuvent être utilisés par des solutions d’automatisation intelligente. Nous allons passer en revue quatre exemples d’utilisation : dans l’assurance, pour l’onboarding client/KYC, dans la logistique et pour le traitement de prêts, ceci afin d’illustrer par des exemples comment l’IDP peut être employé au mieux.

L’IDP dans l’assurance

Le traitement intelligent des documents dans l’assurance peut être utilisé de nombreuses façons. Par exemple, pour automatiser les décisions comme les règlements de sinistre en « mains libres » ; pour offrir des options intelligentes et numériques en self-service pouvant répondre aux questions habituellement traitées par des call centres ; et pour automatiser les processus numériques, ce qui libérera les employés des tâches routinières et leur permettra de se concentrer sur l’empathie et sur une meilleure expérience client.

En utilisant au mieux la solution ABBYY de traitement intelligent des documents, Ecclesia Group, courtier international en assurance, a numérisé et rationalisé la gestion de sa correspondance, offrant ainsi une meilleure expérience client. L’IDP d’ABBYY extrait les données essentielles des documents d’assurance scannés, y compris les numéros de dossier et les plaques d’immatriculation ; il rapproche correctement les documents des données en lien avec le dossier dans la base de données client ; et il achemine automatiquement le document au gestionnaire approprié, pour traitement.

L’IDP dans le traitement des prêts des clients

Les demandes de prêts hypothécaires sont un excellent exemple de la surcharge de documents puisqu’un dossier de prêt typique compte 100-200 pages. Parmi les pièces nécessaires, il peut y avoir permis de conduire, certificat de naissance, justificatif de domicile, facture de services publics, relevés bancaires, ou fiches de paie. Le traitement intelligent des documents peut optimiser tout le processus en capturant, lisant, comprenant et validant automatiquement les informations contenues dans chaque document, pour vérifier que les données soient justes et authentiques afin que le prêt soit approuvé plus rapidement. L’ensemble du processus peut se faire en ligne et sur mobile pour une expérience client améliorée et plus ergonomique.

Mieux encore : la capacité de l’IDP à s’adapter au surplus de demandes de prêt qui surgissent souvent en période de récession économique. Pendant la pandémie, les banques espagnoles ont eu besoin de traiter le chiffre stupéfiant de 20 millions de pages de documents de la part de clients qui demandaient un prêt – avec des pics atteignant plus de 100 000 pages par jour. Grâce à la technologie ABBYY de traitement intelligent des documents, cela a été fait en moins de 6 semaines pendant le confinement. Serimag, société leader de l’automatisation des processus dans le secteur bancaire en Espagne, a su exploiter au mieux la plateforme IDP d’ABBYY, lui permettant d’extraire rapidement et précisément le texte de millions de demandes de prêts. Résultat : une automatisation de 75% de l’ensemble du processus et un soutien aux efforts de Serimag pour garantir la justesse des SLA dans 99% des cas.

L’IDP pour l’onboarding client / le KYC

Lorsque l’IDP est utilisé pour l’onboarding client et la conformité KYC (devoir de connaissance des clients), lesservices financiers peuvent améliorer l’expérience client, gagner en efficacité, faire croître le chiffre d’affaires et faire baisser les coûts.

Serimag a intégré la technologie IDP d’ABBYY, leader dans ce secteur, à son service de traitement intelligent des documents (IDP) pour les banques en Espagne afin de gérer les documents complexes venant étayer les processus de demande de prêt et d’atténuer l’impact du COVID-19. Les fonctionnalités IDP d’ABBYY ont donné les résultats attendus pour ce projet capital en des temps troublés, avec une automatisation de plus de 75% de l’ensemble du processus.

L’IDP dans la logistique

Des erreurs de paperasserie peuvent stopper des cargaisons en pleine route et entraîner d’importants retards dans la livraison de biens essentiels. Le traitement intelligent des documents apporte dans son sillage précision et efficacité opérationnelle, en gérant de façon automatique toute une série de documents d’expédition tels que les formulaires de déclaration en douane, les bons de livraison, les connaissements ou les cartes chauffeur.

L’entreprise allemande internationale de logistique, Deutsche Post DHL, livre des colis et du courrier express par-delà les frontières, dans le monde entier, et a obtenu des résultats remarquables en automatisant son département Finances.

Cette entreprise, qui a généré 100 milliards USD en 2022, avait précédemment un système de comptabilité très manuel pour traiter des centaines de milliers de factures chaque année. En mettant en place le traitement intelligent des documents ABBYY, elle a pu traiter automatiquement les factures de 124 fournisseurs, dans différentes langues — réduisant ainsi les erreurs et gagnant en productivité. Le groupe a ensuite étendu ce projet d’automatisation via l’IDP à d’autres départements pour profiter d’une augmentation incroyable de 70% de son efficience.

Comment choisir le bon logiciel de traitement intelligent des documents

Avec tellement de bruit autour de l’intelligence artificielle et un paysage technologique en constante évolution, choisir le bon logiciel de traitement intelligent des documents est une décision capitale pour vous assurer d’être sur les bons rails, pour une transformation numérique optimale de vos processus métier. Voici quelques points essentiels à prendre en compte.

• 1. Évaluez les besoins précis de votre entreprise.
  Il n’existe pas d’approche unique qui conviendrait à tout le monde. Vous devez donc bien réfléchir à vos besoins spécifiques. Quels résultats voulez-vous précisément obtenir ? Une meilleure expérience client, une amélioration de la productivité, un traitement direct et sans contact, une baisse des burnouts chez les salariés ? Les objectifs de votre investissement dans l’IDP doivent être précisés dès le départ pour être sûr que vous choisirez la bonne plateforme, au bon prix, et obtiendrez un bon retour sur investissement (ROI). Dressez une liste détaillée de questions à votre potentiel fournisseur en termes de résultats attendus, d’accroissement de la productivité, de facilité d’intégration, de prise en main par l’utilisateur, d’adaptabilité, de formation du personnel, ainsi que de sécurité et de conformité, en particulier alors que sont introduites de nouvelles lois sur l’éthique de l’IA.
• 2. Déterminez les données que vous avez besoin de traiter.
  Selon votre secteur d’activité, le type de données et de documents que vous aurez à traiter sera différent. Il peut s’agir de la gestion de sinistres dans le secteur de l’assurance, de documents juridiques dans les cabinets juridiques, de demandes de prêts pour les banques ou de gestion de contrats pour les agents immobiliers. Le traitement intelligent des documents peut être personnalisé et formé pour gérer différents types de documents. Les données nécessaires peuvent être structurées, comme des informations sur des formulaires standard et des tableaux ou des champs correspondants dans la base de données de l’entreprise ou sa plateforme de logiciels. Mais vous pouvez aussi être amenés à traiter des données non structurées comme celles tirées d’emails, de textos ou de graphiques. Certaines peuvent être hautement confidentielles. Il est donc fondamental de savoir où sont les données avec lesquelles vous travaillez et le type de données dont il s’agit avant de choisir votre plateforme IDP.
• 3.  Cherchez une solution répondant à vos exigences.
  Une fois que vous aurez défini vos besoins spécifiques, il sera plus facile de trouver une solution répondant à vos contraintes. Par exemple, il se peut que vous ayez des données dans différentes langues, ayant besoin d’être traduites avant d’être analysées ou transmises à un autre système. Il peut y avoir des consignes strictes pour le respect de la vie privée dans l’utilisation des données ; dans ce cas, les fonctionnalités d’authentification et de validation de votre plateforme d’IDP seront une priorité. La classification et l’intégration des données sont aussi un élément important pour le transfert automatique vers les workflows existants. L’IDP peut classer les documents en catégories prédéfinies pour organiser et prioriser la charge de travail. Par exemple, il peut trier les demandes par date ou classer les emails dans différents dossiers en fonction de leur contenu.

L’avenir du traitement des documents

Le traitement intelligent des documents offre aux entreprises un grand nombre d’avantages financiers — s’il est mis en place de façon stratégique, en tant que contributeur essentiel à l’expérience client, et si les processus sont construits en fonction de lui. En commençant par exploiter au mieux le process mining et en posant des bases solides pour sa mise en œuvre, les entreprises peuvent engranger tous les bénéfices de l’IDP, y compris des coûts réduits, une amélioration de l’efficacité, de la conformité réglementaire, ainsi que de l’expérience client et salarié.

Les technologies d’ABBYY, leaders sur le marché, fournies avec une approche low-code / no-code, alimentent ABBYY Vantage, la nouvelle plateforme de traitement intelligent des documents pour la force de travail numérique.

Au fil des ans, nous, chez ABBYY, avons appris que les clients aimeraient vraiment profiter de compétences déjà formées, prêtes à l’emploi et immédiatement exploitables. C’est pourquoi nous avons lancé ABBYY Marketplace, communauté numérique en ligne au sein de laquelle les clients peuvent télécharger des compétences et d’autres ressources technologiques qui ajoutent encore plus de valeur à la plateforme ABBYY de traitement intelligent des documents.

Avec Vantage, il est possible de créer et former vos propres modèles de compétences de document, sans avoir besoin d’être un expert en OCR, ni en machine learning. L’intervention humaine au moment de la vérification alimente l’apprentissage en ligne, ce qui permet d’améliorer vos modèles. Or, la clé de l’adaptabilité de cette solution et de l’application de cette technologie à de nombreux secteurs d’activité différents est cette capacité à s’adapter à différents types et variations de documents.

Prêts à accélérer votre transformation numérique et à changer la façon dont vous automatisez le traitement de vos documents ?

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Note éditoriale : le post de ce blog a été initialement publié le 8 décembre 2021, puis mis à jour le 28 août 2023, afin de clarifier la définition de ce qu’est le traitement intelligent des documents et de ses différences avec les modèles d’IA générative tels que ChatGPT. Quatre exemples récents d’utilisation de l’IDP montrent le parcours de transformation numérique de notre clientèle.