L’OCR n’est que le début. L’IA le rend véritablement puissant.
- L’OCR traditionnel lit le texte
- L’OCR optimisé par l’IA comprend le contexte
- Libérez une extraction de données plus intelligente
Les avantages de l’OCR
L'OCR est une technologie essentielle pour chaque secteur d’activité où l’on traite beaucoup de documents, qu’il s’agisse du travail quotidien des employés avec des documents, de la numérisation d’archives, ou de la création de répertoires numériques accessibles, en traitant de grandes quantités de documents, par exemple des lots de documents de soins ou de logistique.
Les entreprises peuvent tirer avantage des outils OCR de nombreuses façons.
- Productivité et performance accrues. Allégez le travail manuel de saisie et de retranscription des données. Il faut environ 10 minutes à une personne pour copier manuellement un document-type, contenant environ 300 à 500 mots — alors que l’OCR peut effectuer cette tâche en environ 10 secondes, ce qui réduit de 75% le temps consacré à la paperasse.
- Taux de justesse élevé : jusqu’à 99,8%. C’est bien plus précis que ce que peuvent faire des humains, lesquels ont tendance à faire plus d’erreurs.
- Sécurité accrue et conformité améliorée. Les documents papier sont plus susceptibles d’être perdus, volés ou endommagés, et numériser les documents permet un stockage plus sûr. De plus, des documents numériques sous forme d’images (scans, PDF images) ne sont pas interrogeables sans l’OCR. Par conséquent, ces formats ne sont pas conformes aux exigences d’accessibilité.
- Économies. Les solutions OCR permettent une capture précise des données et une numérisation efficace ; elles font baisser le risque d’erreurs humaines coûteuses, pouvant faire dérailler des processus et entraîner de coûteuses pénalités financières.
Parmi les exemples habituels d’utilisation de l’OCR, il y a l’usage qu’en font des entreprises pour faciliter leur conformité au droit civil et au droit du travail, en convertissant de grandes quantités de documents papier et numériques en formats accessibles et interrogeables ; les cabinets juridiques qui convertissent des contrats papier en formats numériques, modifiables et interrogeables pour l’eDiscovery (investigations en ligne) ainsi que pour l’analyse de données ; les entreprises de santé qui transfèrent les dossiers des patients dans leurs systèmes informatiques pour être en conformité avec la norme HIPAA ; les bibliothèques et les archives qui conservent des documents historiques en format numérique. Tout cela permet aux employés d’une structure donnée d’effectuer leurs différentes tâches quotidiennes liées à des documents de façon efficace, aux développeurs de logiciels de créer des services de contenu, des archives numériques, des systèmes de gestion des documents (DMS), des solutions ECM (pour la gestion des contenus dans l’entreprise), et bien d’autres.
Qu’est-ce que l’IDP ?
Le traitement intelligent des documents (IDP) permet de traiter directement les documents en capturant, extrayant et traitant automatiquement les données contenues dans les documents de l’entreprise, et ce pour quasiment n’importe quel processus, dans n’importe quel secteur d’activité.
Comment cela fonctionne-t-il
L’IDP utilise la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour convertir du texte imprimé ou manuscrit en texte dactylographié/lisible par des machines. L’IDP utilise également des techniques d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) pour lire, comprendre et traiter les données structurées, semi-structurées ou non structurées contenues dans des documents, comme le ferait un humain.
L’IDP utilise des modèles de machine learning pour classer les documents en différentes catégories, en fonction de leur contenu, de leur mise en page, ou d’autres caractéristiques. Par exemple, les factures peuvent être classées comme « factures », les contrats comme « contrats », etc.. Les documents ainsi classés sont ensuite envoyés à des modèles d’extraction déjà entraînés qui analysent et comprennent les données au sein d’un document à la façon d’un humain, et qui sont capables d’en extraire les informations essentielles pour l’activité de l’entreprise. Ces données peuvent être validées en fonction de règles spécifiques ou, par exemple, en les comparant à la base de données client de l’entreprise. Si un problème survient, il peut être signalé pour intervention humaine. Ce feedback dit « HITL » (avec un humain dans la boucle) améliore les modèles d’extraction, lesquels apprennent et s’améliorent en permanence grâce à ces corrections manuelles.
Grâce au recours au traitement du langage naturel (NLP), cette technologie est également capable d’interpréter le contexte des informations qu’elle lit. 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 identifiées et extraites ; cela fonctionne comme un cerveau humain, s’adaptant rapidement à l’évolution des données entrantes et générant les meilleurs résultats possibles. Ce niveau de pointe de la technologie est appelé automatisation intelligente ou hyper automatisation.
Cette plateforme IDP peut être facilement intégrée à toute une série de différents systèmes de gestion comme ERP ou CRM. Grâce aux nouvelles plateformes low-code / no-code, les « citizen developers » peuvent déployer la technologie IDP en quelques jours, sans avoir besoin d’une importante assistance, ni d’une importante maintenance informatique côté client.
Avantages de l’IDP
Dans tous les secteurs d’activité, les entreprises subissent la pression de devoir faire plus – et plus vite – avec moins de ressources qualifiées. Elles 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 permettant aux entreprises de réussir leur transformation numérique.
La technologie IDP reflète fidèlement la façon dont les humains comprennent et gèrent les documents, faisant gagner du temps et de l’argent tout en réduisant les risques d’erreurs coûteuses.
Les principaux avantages de l’IDP comprennent :
- Gain de temps et meilleure efficacité. En particulier pour les secteurs d’activité qui gèrent de grandes quantités de paperasse comme les services financiers, la santé, la logistique ou le juridique. Avec l’IDP, le temps de traitement des factures peut être réduit de 90%, ce qui équivaut à une augmentation de 400% de la productivité des employés. Cela a été le cas pour Metro AG qui utilise le traitement intelligent des documents ABBYY afin de faire baisser le temps de traitement des factures d’un à deux jours en moyenne à juste une heure.
- Justesse améliorée. . Les machines ne sont pas distraites ou fatiguées et ne font pas d’erreurs coûteuses comme les humains. Avec l’IDP, ce sont moins d’erreurs et plus de rapidité dans les opérations.
- Meilleur service client. . Des délais de traitement plus rapides, une gestion plus précise des données et des réponses plus rapides aux demandes des clients contribuent à une expérience client améliorée dans son ensemble, ce qui peut se traduire par une meilleure satisfaction et une plus grande fidélité des clients.
- Prise de décision plus rapide. En extrayant et en traitant rapidement les informations contenues dans les documents, l’IDP permet une prise de décision plus rapide. Cela profite en particulier aux secteurs où des décisions rapides ont un impact significatif, comme la finance ou le service client.
- Sécurité et conformité améliorées. • Sécurité et conformité améliorées.
- Adaptabilité. • Adaptabilité
- Intégration facile aux flux de travail de l’entreprise. L’IDP peut être intégré aux autres systèmes numériques et workflows (flux de travail) pour permettre une numérisation fluide et efficace des processus métier dans tous les départements de toute l’entreprise.
Quelle est la différence entre l’OCR et l’IDP ?
L’OCR existe depuis longtemps et est connue en tant que technologie liée à la capture de données. L’OCR existe depuis longtemps et est connue en tant que technologie liée à la capture de données.
Cette technologie est habituellement utilisée pour numériser les documents imprimés et les rendre accessibles électroniquement ; par exemple, une lettre scannée qui peut être uploadée pour modifier le nom et l’adresse du destinataire. Cependant, l’OCR ne comprend pas la signification du texte. L’OCR ne fait que se concentrer sur la reconnaissance de caractères.
L'IDP, au contraire, intègre plus de fonctionnalités et de technologies, ce qui le rend plus intelligent. Non seulement l’IDP utilise l’OCR pour reconnaître les caractères, mais il intègre aussi l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning pour lire le texte et le comprendre Non seulement l’IDP utilise l’OCR pour reconnaître les caractères, mais il intègre aussi l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning pour lire le texte et le comprendre
Par exemple, il peut lire une facture, en extraire le contenu pour le comparer au bon de commande correspondant, comparer les montants pour en vérifier la justesse, puis la transmettre au directeur financier pour paiement. L’IDP peut gérer des documents complexes et traiter des données structurées, semi-structurées ou non structurées, comme le ferait un humain. Il apprend également de ses erreurs via le machine learning.
| OCR | IDP | |
| Que fait-il | « Lit » les scans et photos de documents et les convertit en documents et/ou textes lisibles par les machines et interrogeables. | Extrait les données importantes des documents structurés (formulaires), semi-structurés et non structurés, pour alimenter l’automatisation intelligente. |
| Comment cela fonctionne-t-il | Applique des algorithmes d’IA pour transformer des documents papier analogues en texte numérique, y compris la structure et la segmentation du document (texte, images, tableaux, codes-barres, cases à cocher, signatures, lignes, caractères, polices, taille de police, langue, etc.). | Utilise l’intégralité du texte fourni par l’OCR comme base et y applique l’IA, le NLP, le ML, des expressions habituelles et des règles pour comprendre les informations du document et en extraire les données étiquetées significatives qui peuvent être transmises aux applications de l’entreprise en aval pour une prise de décision éclairée. |
| Technologie | Amélioration de l’image, Détection des objets, OCR / ICR |
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| Exemples-types d’utilisation | Met à disposition un texte lisible par les machines comme base pour : la conversion en PDF et l’archivage numérique / la recherche eDiscovery et la recherche de pointe / les techniques scientifiques numériques et l’analyse de données avec le traitement intelligent des documents (IDP) | Automatisation de tout processus métier centré sur les documents : automatisation de la comptabilité fournisseur, onboarding client / KYC, traitement des prêts, automatisation des documents de transport et de logistique, traitement des sinistres dans l’assurance |
