Combinaison d'approches basées sur des règles et basées sur des modèles pour un traitement amélioré des documents

L'information est le pouvoir. Pour la plupart des entreprises, de nombreuses informations commerciales précieuses sont piégées dans des documents. Étant donné la variété de types, de tailles et de formats de documents que les entreprises gèrent souvent, le traitement efficace des documents pour obtenir des informations peut s'avérer difficile.

Chez UiPath, nous comprenons ce défi. Grâce à notre tout nouveau cadre de compréhension des documents, nos clients peuvent facilement automatiser l'extraction et le traitement des données pour un large éventail de documents, quels que soient leur type, leur format ou leur volume. Cela vous aide à aborder le traitement des documents avec flexibilité, en utilisant le processus qui convient le mieux à vos besoins uniques.

Pour un aperçu plus détaillé des avantages de la compréhension des documents, consultez notre livre blanc Accroître l'efficacité opérationnelle et atténuer les risques grâce à la compréhension des documents .

Dans cet article, nous allons :

• Passez en revue les types et les classifications de documents courants

• Examiner les méthodes d'extraction de données basées sur des règles et sur des modèles

• Examinez les défis courants auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles appliquent chacune de ces approches standard au traitement des documents

• Passez en revue les avantages que les entreprises peuvent obtenir si les deux approches de traitement de documents sont combinées en une méthode d'extraction de données multi-approches

Commençons.

Paysage du document

Selon leur structure et leur format, les documents peuvent être classés en trois types.

1. De nombreux documents, tels que les formulaires fiscaux, conservent un format fixe :ils sont appelés documents structurés. .

2. D'autres, tels que les contrats, n'ont pas de structure standard. Ils sont appelés documents non structurés. .

3. Enfin, les documents qui ont des qualités différentes, telles que des mises en page ou des conceptions différentes, mais qui incluent des types d'informations similaires sont appelés documents semi-structurés . Les reçus, les factures et les bons de commande sont des exemples courants de documents dans cette catégorie.

Sur la base de la classification des documents, il existe deux types courants de méthodologies d'extraction de données. L'extraction de données basée sur des règles cible les documents structurés, tandis que l'extraction de données basée sur un modèle est utilisée pour traiter des documents semi-structurés et non structurés.

Avantages et limites des méthodes d'extraction de données basées sur des règles

L'extraction de données basée sur des règles repose sur un ensemble de règles pour extraire les données d'un document. Par exemple, vous pouvez créer des modèles de document et appliquer des règles basées sur une position de données spécifique. Alternativement, sans avoir à créer de modèles, vous pouvez simplement appliquer des règles basées sur la fréquence d'utilisation de certains ensembles de données dans un document (modèles d'occurrence) ou sur la façon dont ces variables de données apparaissent généralement dans une séquence de caractères (expression régulière ou regex).

Le premier est utile lorsqu'il s'agit de formulaires pouvant être modélisés, et le second est utilisé s'il est possible et facile de créer de telles règles. Nous constatons que les méthodes basées sur des règles sont faciles à configurer et à comprendre, et qu'elles fonctionnent très efficacement dans le traitement des documents. Cependant, ils sont limités aux documents structurés et seulement dans quelques cas simples aux documents semi-structurés.

Ainsi, bien que les techniques d'extraction de données basées sur des règles soient bénéfiques dans de nombreux contextes, elles ont des limites d'application évidentes. Étant donné que l'extraction basée sur un modèle est étroitement liée à une mise en page de document fixe, toute modification de la mise en page peut enfreindre les règles et nécessiter une reconfiguration des règles.

De même, les techniques basées sur les expressions régulières peuvent être difficiles à mettre en œuvre, à dépanner et fastidieuses à mesure que les situations deviennent plus complexes. Cependant, il existe une approche alternative aux solutions d'extraction basées sur des règles :une approche basée sur un modèle.

Avantages et limites des méthodes d'extraction de données basées sur un modèle

Les méthodologies d'extraction de données basées sur des modèles sont basées sur l'apprentissage automatique (ML). Ces méthodes sont puissantes en raison de leur capacité à apprendre à partir d'un ensemble diversifié de documents. Nous utilisons ces méthodes en employant des techniques sophistiquées telles que le traitement du langage naturel (TAL) et l'apprentissage statistique.

La station de validation UiPath offre aux utilisateurs une capacité humaine dans la boucle afin que les modèles puissent apprendre à la volée et s'adapter aux modifications des données. La technologie basée sur l'intelligence artificielle (IA) est généralement utilisée pour l'extraction de données à partir de documents semi-structurés et non structurés. Nous avons, par exemple, créé des modèles de ML à utiliser dans notre cadre de compréhension des documents pour traiter des scénarios tels que le traitement des reçus et des factures.

En savoir plus  :Utilisation de l'IA pour automatiser le traitement des factures et des reçus

Le défi de l'utilisation de techniques d'extraction basées sur des modèles est le temps et l'expertise qu'elles peuvent prendre pour créer et mettre en œuvre des modèles ML. Dans de nombreux scénarios, cependant, les techniques basées sur des modèles sont supérieures dans leur capacité à apprendre et à s'adapter à différentes structures et inclusions de documents.

Adopter l'extraction de données multi-approches

Il n'y a pas de solution miracle pour répondre à tous les besoins de traitement de documents. Les approches basées sur des règles et basées sur des modèles pour l'extraction de données sont des outils puissants mais limités dans leurs capacités à traiter de manière optimale la gamme de documents gérés par les entreprises.

Certains documents structurés peuvent nécessiter bien plus que de simples méthodologies basées sur des règles, car certaines données ne peuvent pas être extraites à l'aide de règles ou de modèles. De même, les méthodes uniquement basées sur des modèles ne fonctionnent pas pour tous les documents non structurés et semi-structurés.

Nous voulons que les utilisateurs puissent facilement combiner différentes approches pour extraire des informations d'un seul document. Nous avons donc conçu notre cadre de compréhension des documents pour vous donner le pouvoir de surmonter les limites imposées par toute approche individuelle. Nous vous recommandons vivement d'utiliser l'extraction de données multi-approches lorsque vous traitez des documents complexes et que vous souhaitez atteindre les niveaux de précision les plus élevés lors du processus d'extraction des données.

Extraction de données multi-approche rapide et précise

Grâce à notre cadre flexible, vous pouvez mélanger et assortir les approches de traitement de documents en déposant simplement plusieurs techniques d'extraction de données directement dans votre flux de travail dans UiPath Studio.

Vous pouvez facilement configurer des extracteurs pour le traitement des données, définir un ordre de préférence pour l'exécution de l'extraction et définir une valeur comme seuil pour que certains résultats d'extracteur soient acceptés comme valides. De cette façon, ni la structure variable des documents ni les règles compliquées d'extraction de données ne poseront plus de problème. Dans le même temps, dans le cadre d'une automatisation de bout en bout, vous bénéficiez d'un traitement des documents plus rapide et beaucoup plus précis grâce à la dernière technologie d'IA.

Intéressé ?

Il est crucial de disposer de capacités d'extraction et de traitement de documents efficaces et précises. En mettant l'accent sur l'extraction de données multi-approches, nous souhaitons rendre le traitement et l'analyse des documents aussi simples que possible pour les clients UiPath.

Actuellement, les capacités et fonctionnalités étendues de compréhension des documents sont disponibles en tant que logiciel en tant que service (SaaS) dans une version bêta pour les utilisateurs impliqués dans les pilotes précédents. Vous pouvez vous attendre à ce que ces fonctionnalités et d'autres outils avancés de compréhension de documents soient bientôt disponibles. En attendant, nous vous encourageons à vous inscrire à l'essai d'entreprise UiPath pour accéder à la solution UiPath Document Understanding.