Comment les services d'IA documentaire transforment l'automatisation de la saisie des données en entreprise

Les logiciels de Traitement Intelligent de Documents (IDP) permettent aux organisations de collecter toutes sortes de données et de les interpréter de façon pertinente. Grâce aux apports de l’intelligence artificielle, ces logiciels peuvent atteindre des niveaux d’automatisation encore plus élevés. Voici comment les entreprises de tous types peuvent tirer parti de cette technologie pour réaliser d'importants gains de productivité.

Lorsque je repense à mon enfance, dans les années 80 et 90, avec les cassettes, les CD et DVD, et même la télévision avec télécommande filaire, je suis stupéfait de voir à quel point la technologie a changé en si peu de temps, surtout aujourd’hui, avec l’apprentissage multimodal et l'intelligence artificielle.

C’est en 2007 que les premiers Smartphones et appareils électroniques ont commencé à arriver sur le marché et que, à l’instar de nombreux autres parents et passionnés de technologie, je me suis précipité pour acheter un iPhone. Puis en 2010, avec le premier iPad, nous avons soudain pu tirer parti d’appareils intelligents capables de prendre des notes et de se synchroniser avec des services Cloud, ce qui a permis aux formulaires web de remplacer les formulaires papier signés à la main.

En l’espace d’une décennie, nous sommes passés des appareils intelligents à l’IA générative, qui peut apprendre, prédire, créer et accomplir des tâches qui étaient autrefois effectuées par des personnes. Avec l’IA générative, le rythme du changement s'est accéléré bien au-delà de la cadence déjà rapide à laquelle nous nous étions habitués.

L'IA a tout changé

En tant que spécialiste de l'automatisation des documents, je mets un point d’honneur à aider les entreprises à tirer parti de l'IA grâce à des logiciels de traitement intelligent de documents, édités par de grands acteurs tels que Microsoft, Google et Amazon. Et je suis surpris par le nombre de professionnels de l’IT qui ignorent que Microsoft, par exemple, propose des services d'IA documentaire.

Microsoft en est déjà à la version 3.1 de son système de traitement de données Azure AI Document Intelligence, auparavant divisé en deux groupes : les services cognitifs et l'IA appliquée. Récemment ajoutée par Microsoft, une expansion neuronale du langage appliquée à des centaines d’ensembles linguistiques permet de configurer automatiquement Azure dans la langue du document traité. 

En juillet 2023, Microsoft a ajouté la classification personnalisée de documents pour la classification contextuelle automatisée et la séparation des documents multi-pages, ainsi qu'une OCR haute performance et haute définition, permettant de reconnaître les petits caractères sur des dessins grand format. En matière d'IA, aucune entreprise ne devrait pouvoir suivre le rythme de Microsoft, Google ou Amazon en termes de capacités et de rapidité de mise sur le marché.

Aujourd'hui, tout éditeur de logiciels se limitant à une technologie OCR intégrée et obsolète aura du mal à rivaliser dans le domaine des solutions d’intelligence documentaire et d’automatisation.

Il n'y a pas si longtemps, la séparation des documents nécessitait toujours des codes-barres, des codes patch et des séparateurs de pages vierges. Désormais, grâce à l’IA, les types de documents les plus fréquents tels que les factures, les notes de frais et les documents fiscaux peuvent être séparés sans aucune préparation manuelle. 

Auparavant, des documents spécifiques à l’instar des demandes médicales devaient être séparés manuellement par lots, alors qu’il est à présent possible de capturer plusieurs types de documents différents et de les séparer automatiquement en vue de leur traitement. L’extraction de données était toujours “zonale”, c’est-à-dire que vous deviez indiquer au moteur d’OCR les pixels ou coordonnées x/y des données que vous souhaitiez extraire. 

L’extraction de données tabulaires, ou le traitement de tableaux s’étendant sur plusieurs pages (pour les factures, les détails de prestations EOB ou les connaissements maritimes BoL notamment), nécessitait une intervention manuelle importante ou le recours à des solutions IDP coûteuses telles que Paradatec ou Captiva Input Accel, rendant le traitement des faibles volumes de documents très cherx pour les clients. C’est ainsi que les trois géants technologiques ont pu démocratiser une solution autrefois coûteuse et difficile à acquérir pour la rendre accessible au plus grand nombre.

Tirer le meilleur parti de l’IA aujourd'hui

L'IA documentaire permet aux entreprises d’en faire plus avec moins, leur facilitant la vie tout en améliorant l’efficacité des prestations de services apportées aux clients. L’IA n’en est qu’à ses débuts, mais la technologie apporte déjà des améliorations significatives aux organisations en matière d’automatisation de la saisie, de la validation et de la cohérence des données, et de gestion des exceptions.

Entre autres, certaines administrations gouvernementales utilisent Microsoft Azure ou Google dans le cadre de la vérification d’identité afin de scanner, d’identifier et d’extraire des pièces d’identité nationales et internationales, puis de valider ces documents grâce à des services web tels que IDnow. Réduire le coût le plus élevé, celui de la main-d’œuvre humaine, n’est que le début de la révolution de l’automatisation. Par exemple, lorsque vous entrez dans un McDonald’s aujourd’hui, vous passez commande directement sur une borne avec affichage numérique du menu complet, réduisant le temps d’attente pour les clients et offrant plus de clarté pour les équipes. ICes postes font l’objet d’un turn-over important, entraînant des coûts de formation élevés. Les bornes automatiques effectuent ainsi ce travail à moindre coût, garantissant une disponibilité H24.

Certains peuvent estimer que la technologie occupe des emplois destinés à des humains, ce qui est effectivement un problème. Néanmoins, ce type d’emploi présente de nombreux freins (pénibilité, faible valeur ajoutée, etc.), et la technologie vient simplement combler les lacunes auxquelles les entreprises sont confrontées.

Pour reprendre l’exemple de McDonald’s, les bornes numériques apportent plusieurs avantages : 

• L’absence de manipulation d’argent liquide réduit les erreurs et les risques : en plus d’éliminer les erreurs de rendu de monnaie et de réduire les vols, l’automatisation de la transaction accélère le processus sans risque d’erreur.
• La réaffectation de la main d’œuvre sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, la réduction de la pénibilité et du turn-over.
• La possibilité de suivre les données d’achat des consommateurs permet aux algorithmes d’IA de proposer de nouvelles options de repas ou de mieux récompenser la fidélité et d’envoyer des notifications directement aux utilisateurs.

L'exemple de McDonald's s'éloigne du thème de l'IA documentaire, mais il rappelle que le comportement des consommateurs s’aligne souvent sur celui des utilisateurs professionnels. Les entreprises qui traitent des factures papier automatisent ce processus depuis des années car il implique un volume élevé de documents physiques et d'images électroniques aux mises en page variées. Il s’agit également d’un processus courant dans le monde entier et il n’existe pas de norme de données comme dans le secteur de la santé. De plus, ce processus nécessite beaucoup de tâches manuelles, ce qui implique une forte probabilité d’erreurs. 

En 2001, le concept de l'IDP était nouveau et largement inexploité. Les technologies étaient coûteuses, difficiles à mettre en œuvre et, dans certains cas, n’offraient pas des niveaux d’automatisation suffisants pour justifier de telles dépenses. L'extraction d'éléments en ligne posait problème ; elle était inexacte et nécessitait plus de temps de validation que la saisie manuelle des données. La transmission des données via Internet était limitée par la vitesse des lignes T1 (vous souvenez-vous qu’un débit de 1,5 Mo/s était alors considéré comme rapide ?). De plus, il n'y avait pas de séparation automatique, nécessitant de séparer manuellement les factures multipages avec des feuilles de séparation, la technologie n’étant finalement pas assez mûre pour avoir l’impact qu’elle a aujourd’hui. 

C'était la même chose lorsque les écrans TV plasma sont sortis : ils étaient très chers et la technologie était sujette à des problèmes de décoloration et de surexposition des images. Il a fallu plusieurs années pour que les modèles LED et OLED résolvent les problèmes du passé et rendent possible l’achat d’un écran plat de 70 pouces à 350 euros.

Tout au long de l’histoire, les grands changements technologiques ont été le moteur de l’efficacité et du progrès des entreprises. À 10 ans, je n’aurais jamais cru que des choses comme l’IA générative puissent être possibles, et encore moins qu’elles se démocratiseraient. Mais le fait est que l’apprentissage automatique est désormais à portée de main et accessible au plus grand nombre. En tant qu’expert des technologies et concepteur de solutions, je suis ravi des outils dont nous disposons pour répondre aux enjeux actuels des entreprises. Les obstacles à l’automatisation appartiennent au passé, ouvrant un large champ des possibles. La seule limite est notre imagination. Tout a changé.

Cet article a été publié par Workflow Magazine, en partenariat avec Kodak Alaris.