Le traitement intelligent des documents utilise l’IA et d’autres outils pour transformer les informations non structurées et semi-structurées en données exploitables.
Avec l’arrivée du tout digital, les entreprises de tous les secteurs se sont attelées à la tâche, souvent ardue, de digitaliser les fichiers, enregistrements et documents analogiques et papier. Au début, ce processus était confié à des experts en digitalisation, qui devaient transférer manuellement des informations depuis des référentiels analogiques vers des référentiels digitaux. Puis, les avancées technologiques en matière de reconnaissance optique des caractères (OCR) et de reconnaissance intelligente des caractères (ICR) ont permis une approche plus rationalisée. Mais ces outils restaient limités, car ils ne faisaient que transformer des images scannées en texte digital. Ils ne pouvaient pas catégoriser, analyser ou valider les données contenues dans les documents analogiques.
Le traitement intelligent des documents (IdP) a révolutionné tout cela, permettant aux entreprises de transformer et classer automatiquement les informations contenues dans les documents non structurés, dans des formats digitaux prédéfinis, et d’extraire des informations précieuses et exploitables au cours de ce processus.
Le traitement intelligent des documents (IdP) fait référence à un ensemble de solutions et d’outils qui s’appuient sur des technologies telles que l’apprentissage machine (ML), la vision par ordinateur, l’automatisation cognitive, l’automatisation des processus robotisés (RPA) et le traitement du langage naturel (NLP) pour automatiser et accélérer le traitement des documents. L’IdP va au-delà du simple traitement des données. Il utilise des outils automatisés pour comprendre le sujet du document et la pertinence des données qu’il contient.
Le processus d’IdP d’entreprise se compose de cinq phases :
- Collecte
La première étape de l’IdP consiste à rassembler des documents papier et digitaux provenant de diverses sources de contenu. Les intégrations matérielles et logicielles permettent aux outils IdP d’effectuer cette collecte à grande échelle. - Prétraitement
Pour que les documents puissent être entièrement analysés, ils doivent répondre à certaines normes de qualité. Le prétraitement applique automatiquement toute une série de techniques permettant d’améliorer la qualité des documents : recadrage, binarisation, désinclinaison, réduction du bruit, etc. - Classification
Ensuite, l’outil IdP examine le document digitalisé, détecte son début et sa fin et divise ses informations en différentes catégories en fonction du type, du contenu, de la structure et/ou du format. Lors de cette étape, il est possible d’appliquer des algorithmes de vision par ordinateur pour reconnaître les modèles visuels et les techniques de NLP, afin de regrouper les informations en fonction du sujet. - Extraction
Une fois les informations du document correctement classées, les données textuelles doivent être extraites et digitalisées à l’aide des technologies OCR et ICR, combinées aux capacités ML, pour garantir la cohérence et la précision. - Validation
Enfin, les données extraites sont authentifiées à l’aide d’une série de règles de validation et de techniques améliorées par l’IA et optimisées par les technologies RPA. Cela permet de s’assurer que les données extraites sont exactes et fiables. Certaines entreprises préfèrent inclure un authentificateur humain dans cette étape pour aider l’IA à s’améliorer et à apprendre plus rapidement.
Il arrive souvent que les entreprises qui s’intéressent au traitement intelligent des documents confondent ce processus avec d’autres technologies connexes, telles que la capture de documents ou l’automatisation des processus robotisés.
Les technologies de capture de documents, notamment l’OCR et l’ICR, sont conçues pour convertir des documents physiques au format digital. Elles sont essentielles pour garantir l’efficacité des solutions IdP, mais elles ne peuvent pas exécuter elles-mêmes les fonctions les plus analytiques du traitement intelligent des documents.
L’automatisation des processus robotisés peut également être utilisée dans le traitement intelligent des documents. Cependant, alors que l’IdP est doté de l’IA et capable d’apprendre de son expérience, la RPA est basée sur des règles et généralement utilisée pour automatiser des tâches simples et répétitives qui devraient sinon être effectuées par un employé. La RPA prend en charge les solutions IdP, mais ne peut pas comprendre le contenu dans le contexte du document.
Il existe peu de choses plus importantes et précieuses pour la réussite des entreprises modernes que des données fiables et exploitables. Malheureusement, on estime que la majorité des données métiers disponibles sont contenues dans des formats non structurés, notamment des documents papier, des images, des e-mails et des PDF. Sans une mise en forme et une analyse correctes de ces données, les entreprises, quel que soit leur secteur, peuvent passer à côté d’aperçus essentiels.
L’IdP permet aux entreprises de transformer des données non structurées en données structurées, sans y engloutir le temps et les coûts considérables qui accompagnent habituellement le transfert manuel des données. En intégrant des solutions d’IA avancées, ces entreprises peuvent également automatiser la classification et l’analyse de ces données, et transformer les informations brutes pour mieux comprendre le business, le secteur et ses clients.
Les principaux avantages du traitement intelligent des données sont les suivants :
En théorie, 80 % des données d’entreprise se trouvent actuellement dans des formats non structurés. Cela représente d’énormes volumes d’informations. Le reformatage manuel de ces données par un employé seul, ou même une équipe nombreuse, prendrait beaucoup de temps.
En revanche, l’IdP permet de digitaliser, classer, extraire et analyser de grandes quantités de données en quelques microsecondes, sans se fatiguer. Cela permet aux entreprises de transférer plus rapidement les données non structurées dans des formats plus utilisables, et aux employés les plus précieux d’effectuer des tâches plus stratégiques.
Les documents étant plus rapidement traités, l’IdP génère des économies qui constituent également un avantage majeur pour les entreprises. Le temps de traitement est réduit, les entreprises peuvent donc mettre en œuvre les données nouvellement structurées presque immédiatement, pour prendre des décisions éclairées et améliorer les rendements. Parallèlement, les outils IdP aident les entreprises à réduire les coûts liés aux processus opérationnels et à réaliser davantage de travail sans embaucher de personnel supplémentaire. Avec tous ces avantages cumulés, l’IdP fournit un meilleur retour sur investissement que les autres solutions de traitement de documents.
Les spécialistes de la digitalisation des données ne sont pas seulement limités en termes de temps. Ils sont également freinés par les possibilités d’erreur humaine. Une simple erreur de touche peut rendre totalement inutilisables, voire trompeuses, des données qui auraient autrement été précieuses.
L’IdP évite le recours à la saisie manuelle des données. Ainsi, les erreurs dans les données sont pratiquement éliminées et une révision humaine n’est nécessaire que lorsque des problèmes ou des anomalies se présentent. L’IdP améliore la qualité des données, ce qui permet aux entreprises d’agir en toute confiance en se basant sur leurs aperçus.
La sécurité des données est une préoccupation majeure, non seulement pour les entreprises modernes et leurs clients, mais également pour les organismes de réglementation chargés de veiller au respect des bonnes pratiques en matière de sécurité des données. L’IdP simplifie la sécurité et la conformité en appliquant l’automatisation pour garantir que les réglementations en matière de protection des données sont toujours correctement mises en œuvre.
En outre, les enregistrements digitaux associés aux processus IdP permettent de simplifier l’audit de conformité, en fournissant une piste claire que les auditeurs peuvent suivre pour vérifier que le système digital et les données qu’il contient sont suffisamment sécurisés pour répondre aux normes réglementaires.
Les outils et solutions IdP les plus efficaces sont conçus pour s’intégrer facilement aux programmes et au matériel existants. Plutôt que de devoir effectuer des ajustements coûteux et chronophages sur la pile technologique existante, les entreprises peuvent souvent utiliser l’IdP directement, en connectant la solution de manière transparente aux systèmes déjà utilisés.
L’intégration transparente permet d’éliminer un obstacle majeur à l’adoption de l’IdP et de profiter plus facilement que jamais des avantages de la digitalisation et du traitement intelligent des documents.
Contrairement aux équipes humaines qui doivent se développer et embaucher de nouveaux talents pour répondre à l’augmentation du volume de travail, l’IdP peut fonctionner à grande échelle sans augmentation considérable des coûts. En appliquant l’automatisation aux processus essentiels à l’échelle de l’entreprise, il est possible d’étendre l’IdP pour répondre aux besoins de l’entreprise et continuer à générer de la valeur, quelle que soit la quantité de données traitées.
Le traitement intelligent des documents aide toutes les entreprises qui travaillent régulièrement avec des données non structurées. En bref, la plupart des entreprises, dans la plupart des secteurs, obtiendront de nombreux avantages en investissant dans des solutions IdP. Voici quelques exemples des secteurs qui se prêtent le mieux à l’utilisation du traitement intelligent des documents :
- Organismes gouvernementaux
Dans le monde entier, de nombreux organismes gouvernementaux s’appuient sur des systèmes hérités et des processus de documentation manuels. L’IdP peut les aider à réaliser leur transformation digitale, en leur permettant d’extraire facilement les données importantes des enregistrements analogiques et en les classant pour une utilisation et une révision ultérieures. - Secteur de la santé
La tenue à jour et précise des dossiers des patients est une préoccupation majeure pour le secteur de la santé. Grâce à la technologie IdP, les hôpitaux et autres établissements de santé peuvent automatiquement capturer les dossiers des patients à partir de sources non structurées et exporter les données pertinentes vers d’autres systèmes. - Services financiers
S’agissant d’argent, la marge d’erreur est mince. Les services financiers tels que les banques et les établissements de prêt hypothécaire s’appuient fortement sur la documentation pour s’assurer que tout est traité de manière appropriée. L’IdP peut vous aider à traiter le nombre considérable de documents associés au prétraitement des prêts hypothécaires, à l’ouverture et à la gestion des comptes, et bien plus encore. - Assurance
Les demandes d’indemnisation et les versements d’assurance dépendent d’innombrables pages de formulaires, de documents justificatifs et de données non structurées dans divers formats. De même, l’inscription et la souscription des assurances s’effectuent généralement via le traitement et la classification manuels des données. Dans tous les cas, les solutions IdP offrent des moyens plus rapides et plus précis de rationaliser le processus de transformation de ces données non structurées pour qu’elles soient plus faciles à consulter et à analyser. - Transport et logistique
Lorsque les marchandises se déplacent d’un site à un autre, elles génèrent d’énormes quantités de documents non structurés, souvent dans des formats incohérents. Les entreprises de transport et de logistique peuvent améliorer leur agilité opérationnelle et réduire leurs coûts en appliquant des solutions IdP pour rationaliser et standardiser automatiquement cette documentation.
Les entreprises modernes dépendent de plus en plus des aperçus essentiels qu’elles tirent des données, et les données non structurées représentent un angle mort majeur pour de nombreuses entreprises. L’IdP permet aux entreprises de tous les secteurs de convertir ces ressources de données non exploitées en informations exploitables. Pour ce faire, elles ont besoin d’un outil IdP fiable, capable d’extraire intelligemment les données et d’appliquer des solutions d’automatisation à divers formats de documents, sans que les utilisateurs n’aient besoin de savoir coder. ServiceNow a la solution.
ServiceNow Document Intelligence est un outil puissant qui permet d’accélérer le traitement de divers documents dans toutes les organisations, quel que soit leur secteur et avec n’importe quel workflow ServiceNow. Accélérez l’IdP comme jamais auparavant et extrayez et catégorisez les données à partir de sources non structurées de divers textes, formats et modèles. Grâce à sa conception axée sur l’IA, Document Intelligence réduit le temps de traitement, minimise les erreurs de saisie de données et résiste aux modifications de documents au fil du temps. Et comme Document Intelligence est basé sur la Now Platform® primée, les utilisateurs, quelles que soient leurs compétences de codage, peuvent facilement utiliser l’application pour traiter efficacement des documents et intégrer les tâches de traitement dans des workflows automatisés.
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