Peu de temps après avoir obtenu mon diplôme universitaire, à la fin des années 2010, j’ai occupé un poste d’analyste des données qui m’a marqué à vie. Il s’agissait de lire des centaines de documents, dont certains étaient écrits à la main, puis de saisir méticuleusement et laborieusement des données dans des feuilles de calcul. Qui parmi nous n’a pas été marqué par une expérience similaire ? Je me souviens avoir pensé, alors que je passais des heures abrutissantes à copier-coller des lignes de texte d’un écran à l’autre, qu’il devait y avoir une meilleure façon de procéder. Heureusement, c’est le cas.

Parlons de l’analyse des documents par IA.

Sommaire

Qu’est-ce que l’analyse de documents par IA ?

Comment fonctionne l’analyse des documents par IA ?

Exemples d’analyse de documents par IA : Comment les autres personnes l’utilisent-elles ?

Questions fréquemment posées sur l’analyse des documents par IA.

Premiers pas pour utiliser l’analyse des documents par IA.

L’analyse des documents par IA, également appelée traitement intelligent des documents (Intelligent Document Processing, IDP), est une technologie moderne d’automatisation qui permet d’extraire, de classer, de résumer et de générer des informations utiles sur les données stockées dans des documents de toutes sortes.

Pensez à tous les processus qui nécessitent l’extraction de nombreuses données à partir de documents semi-structurés ou non structurés : traitement des demandes d’indemnisation ou renouvellement des polices d’assurance, traitement des demandes de carte de crédit ou de prêt, facturation, accueil des patients dans les hôpitaux, contrats, traitement des commandes, etc. La liste est longue. Un outil IDP peut trier vos documents par catégories, en faisant la différence entre une facture, une demande de remboursement et un bon de commande. Il peut ensuite extraire toutes les données dont vous avez besoin et les afficher dans un format plus structuré, lequel peut être facilement analysé par un humain ou une machine et utilisé ultérieurement dans des workflows automatisés.

À quel point pourriez-vous accélérer votre rythme de travail si vous ne deviez plus vous soucier du traitement manuel des données ? Sur quels projets plus intéressants pourriez-vous vous concentrer ?

Et quelles fonctionnalités un bon outil IDP devrait-il proposer en 2024 ? Voici les étapes de base suivies par la plupart des outils modernes d’analyse des documents par IA, ainsi que les technologies impliquées dans ce processus :

L’IA doit d’abord lire le document. S’il s’agit d’un document manuscrit, d’une image ou du PDF scanné d’un document physique, l’IA utilisera la reconnaissance optique de caractères (ROC) pour le convertir en format lisible par une machine. La ROC est une technologie capable de reconnaître les caractères et de les convertir en texte numérique ; elle prend en charge un grand nombre de polices et de styles de caractères différents.

Une fois les données lisibles, l’outil d’IA documentaire les interprète en utilisant, vous l’avez deviné, le traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP), une technologie d’apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain. Pensez à la façon dont un agent conversationnel (ou « chatbot ») comprend les requêtes humaines et y répond de manière appropriée (la plupart du temps). Il s’agit d’une forme de NLP.

Maintenant que l’IA sait ce que contient le document, elle peut le classer selon son type. Elle peut classer les factures dans une pile virtuelle et les bons de commande dans une autre. Certains outils IDP proposent des types de documents préconfigurés, tandis que d’autres vous permettent de personnaliser vos catégories de documents en créant vos propres règles de classification.

Les modèles d’IA plus avancés iront au-delà des règles et vous permettront de les entraîner sur des documents correspondant aux catégories que vous souhaitez utiliser. Ils apprendront automatiquement les différences entre ces catégories et les classeront en conséquence, sans que vous ayez à déployer beaucoup d’efforts. ​​

L’entraînement d’un modèle d’IA peut toutefois s’avérer difficile si vous procédez de manière traditionnelle. Une plateforme low-code telle qu’Appian peut vous être d’une grande aide. La plateforme Appian dispose d’une fonctionnalité AI Skills préconfigurée, qui vous permet d’éviter le travail de développement complexe nécessaire à la formation, au provisionnement et à l’intégration de l’IA. Il s’agit de low-code, il vous suffit donc de pointer et de cliquer.

Formation d’un modèle d’IA pour classer des documents avec Appian AI Skills

C’est ici que commence votre cauchemar de saisie de données et que l’analyse des documents par IA intervient pour vous soulager, enfin. Au lieu de devoir copier-coller les données de chaque document dans un format plus structuré et utilisable (comme une base de données ou une application d’entreprise), l’IA le fait pour vous. Le processus d’extraction des données est similaire au processus de classification. L’outil IDP peut fonctionner selon des règles lui indiquant ce qu’il doit rechercher. Autrement, vous pouvez former un modèle d’IA plus avancé à l’aide d’échantillons de documents contenant des données similaires à celles que vous souhaitez extraire.

C’est ici que les humains entrent en jeu. (Vous ne pensiez pas que nous étions complètement tirés d’affaire, n’est-ce pas ?) Une fois que l’IA a terminé son travail, vous pouvez configurer une tâche de « rapprochement » qui fera automatiquement intervenir un humain pour vérifier tout ou partie des données que l’IA a classées et extraites. Parfois, seuls les documents qui semblent inhabituels d’une manière ou d’une autre sont envoyés pour rapprochement. Par exemple, s’il manque des informations ou si elles ont été remplies de manière incorrecte.

De cette façon, vous gardez un humain dans la boucle pour traiter les cas exceptionnels et vous assurer que l’IA fonctionne comme prévu. L’IA n’est pas parfaite et la supervision humaine fera toujours partie du processus ; l’avenir de l’IA est celui d’une autonomie mixte. Les modèles d’IA peuvent cependant apprendre de la manière dont les humains gèrent ces rapprochements en utilisant l’apprentissage automatique pour améliorer leurs algorithmes, afin de pouvoir traiter des cas similaires de manière indépendante à l’avenir.

Avec les outils de traitement intelligent des documents les plus basiques, l’extraction des données est le point final du travail de l’IA. Mais les outils IDP dotés de capacités d’IA générative peuvent aller plus loin. Une IA générative alimentée par un vaste modèle linguistique sera en mesure de résumer vos documents pour vous, en vous donnant une vue d’ensemble des informations et des tendances clés. Et si vous travaillez sur une plateforme dotée d’un composant de chat par IA, vous pourrez poser des questions sur vos documents et obtenir instantanément de précieuses informations.

L’analyse des documents par IA est utilisée pour toutes sortes de processus, dans pratiquement tous les secteurs d’activité. Voici quelques exemples.

Sur quelles autres tâches pourriez-vous vous concentrer si vous n’aviez pas à traiter les factures manuellement ? Vous pouvez utiliser l’analyse de documents par IA pour classer les factures et en extraire des données, telles que les détails de facturation, les postes et les dates d’échéance. Personne ne devrait avoir à traiter manuellement des données de factures en 2024.

Automatisez l’onboarding des employés en utilisant l’analyse des documents par IA pour classer les documents d’onboarding et extraire des données à partir d’éléments tels que les CV, les formulaires fiscaux et les documents d’identification. En traitant ces documents avec l’IA, vous évitez aux travailleurs humains de passer des heures à saisir des données dans les systèmes RH et rendez votre processus d’onboarding plus cohérent et précis, garantissant ainsi la conformité aux exigences réglementaires.

Les documents juridiques ne sont pas vraiment connus pour leur langage percutant et lisible. Épargnez à vos équipes le jargon juridique en gérant automatiquement les contrats. Vous pouvez utiliser l’analyse de documents par IA pour extraire et organiser les informations clés des documents juridiques, comme les clauses, les obligations, les dates d’expiration et les parties concernées. Bien entendu, vous ne laisseriez pas des processus aussi cruciaux à la seule charge de l’IA. L’autonomie mixte est l’avenir, et la supervision humaine reste essentielle.

Pour les compagnies d’assurance, qui proposent des produits essentiels mais parfois difficiles à différencier, l’expérience client est particulièrement importante. Les outils d’analyse des documents par IA permettent de rationaliser le traitement des demandes d’indemnisation en extrayant et en validant automatiquement les données des formulaires de demande, des reçus et des rapports médicaux, afin d’accélérer l’approbation des demandes, réduire le risque d’erreurs et accélérer le processus de remboursement ou de règlement.

Levez la main si vous aimez vous faire auditer. C’est bien ce que je pensais. Ce n’est peut-être pas ce que vous préférez, mais l’analyse des documents par IA peut au moins accélérer la préparation des audits. Elle peut être utilisée pour extraire et analyser automatiquement les informations contenues dans les politiques et les documents de procédure, les dossiers financiers et même les e-mails. L’automatisation du traitement des documents dans le cadre des audits de conformité rend l’ensemble de l’opération plus rapide et plus précis, et vous aide à mieux vous préparer, réduisant ainsi les risques de non-conformité.

[ Comment la réduction des processus manuels sur papier peut-elle aider votre organisation ? Lisez l’eBook Six avantages de l’élimination du traitement manuel des documents pour le découvrir. ]

La réponse courte est non. La plupart des outils d’analyse des documents par IA ne nécessitent aucune compétence en matière d’IA ou de codage. L’IDP étant une technologie « low-code » ou « no-code », toute l’infrastructure d’IA, d’apprentissage automatique et de « high-code » est préconfigurée et se déroule en coulisses. Néanmoins, comme les développeurs professionnels utilisent constamment l’IDP pour accélérer leur travail, ils peuvent généralement ajouter des personnalisations codées à la main pour adapter l’outil à des cas d’utilisation très spécifiques.

Pas si vous choisissez un fournisseur qui propose l’IA privée. Mais ce n’est pas le cas de tous les fournisseurs. De nombreux fournisseurs d’IA prennent toutes les données que vous leur fournissez, et les utilisent pour former et améliorer leurs modèles... ce qui signifie que toutes vos données sont utilisées pour alimenter les mêmes modèles d’IA que vos concurrents utilisent potentiellement. Les produits des plus grands fournisseurs d’IA fonctionnent de cette manière, alors soyez prudent(e). Lisez les petits caractères. Une approche véritablement privée de l’IA signifie que vos données ne sont utilisées que pour former vos propres modèles d’IA. Cela présente le double avantage de préserver la sécurité de vos données et de rendre les informations fournies par les modèles encore plus adaptées à votre organisation.

Ce n’est pas nécessaire, mais la combinaison de l’IDP avec d’autres outils comme l’automatisation des processus robotisés (RPA) vous facilitera certainement la vie. De nombreux outils IDP sont vendus dans le cadre d’une plateforme intégrant d’autres capacités d’automatisation.

Si votre objectif est la rapidité, l’utilisation de l’IDP dans le cadre d’une plateforme d’automatisation des processus de grande envergure est probablement votre meilleure option. Lorsque les capacités de l’analyse des documents par IA sont intégrées à une plateforme d’automatisation des processus low-code, les utilisateurs peuvent travailler dans un environnement visuel de type « glisser-déposer ». Ils peuvent pointer et cliquer pour ajouter le traitement des documents par IA, la RPA, les règles métier et d’autres objets de conception aux modèles de processus qui orchestrent leurs workflows. C’est le moyen le plus rapide d’intégrer l’IDP dans vos processus organisationnels, plutôt que d’essayer de l’utiliser de manière isolée pour des tâches individuelles.

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Si vous pouvez répondre oui à au moins deux de ces questions, vous devriez envisager de consulter le guide ci-dessous pour vous aider à vous lancer dans l’analyse des documents par IA.

1. Un ou plusieurs de vos processus organisationnels impliquent-ils le traitement d’un volume important de documents non structurés ?
2. Est-ce que vous ou votre équipe passez une partie de votre temps chaque semaine à classer manuellement ou à extraire des données de documents ?
3. L’un de vos objectifs est-il d’accroître la rapidité de vos processus organisationnels ?
4. Êtes-vous intéressé(e) par l’utilisation de l’IA dans votre organisation, mais préoccupé(e) par la confidentialité des données ?

Si au moins deux de ces questions vous interpellent, consultez le guide pratique de la mise en œuvre de l’IA privée, qui explique comment l’analyse des documents par IA s’inscrit dans une stratégie plus large d’adoption de l’IA.