Comment utiliser l'IA pour optimiser la compréhension des documents

Le traitement rapide et précis des données documentaires est essentiel pour rester compétitif à l'ère numérique en pleine mutation. Pour les entreprises d'aujourd'hui, le succès dépend de la capacité à localiser, accéder et comprendre facilement les données des documents. Le traitement de documents est un cas d'utilisation critique pour l'entreprise, qui a un impact sur la productivité de chaque entreprise, quels que soient sa taille, son secteur d'activité ou son objectif.

Dans ce blog, je passe en revue l'évolution du traitement des documents. Je commence par parler de numérisation et de reconnaissance optique de caractères (OCR). J'aborde ensuite la manière dont les entreprises peuvent étendre l'OCR à l'aide de la reconnaissance de documents basée sur l'intelligence artificielle (IA) pour générer de la valeur grâce à de meilleures capacités de compréhension des documents.

Allons-y.

Phase 1 :Transformer les données hors connexion en données en ligne avec l'OCR

Les pratiques traditionnelles de traitement de documents sont pénibles. De nombreuses entreprises sont encore confrontées à des problèmes tels que l'étiquetage incorrect et le temps perdu pour l'extraction manuelle des données qui surviennent lors du traitement de documents non numérisés.

Les entreprises se tournent vers la numérisation pour relever ces défis. Selon une enquête M-Files de 2019, 41 % des répondants prévoient de se concentrer sur le remplacement des formulaires papier par des formulaires électroniques; 70 % des personnes interrogées prévoient d'étendre le traitement des documents à davantage de documents numériques, contre seulement 39 % en 2018.

Les entreprises spécialisées dans le traitement de documents ont adopté la numérisation pour aider les entreprises à convertir des documents physiques au format numérique. L'OCR est au cœur de ces processus. La technologie OCR reconnaît le texte dans les documents physiques et les images. L'OCR transforme ensuite le texte en fichiers numériques comme les PDF.

Les solutions utilisant l'OCR sont essentielles pour aider à atténuer les problèmes de traitement des documents. Pourtant, la technologie OCR traditionnelle a ses limites.

Phase 2 :Passer des données en ligne à l'"OCR intelligent"

Supposons que vous preniez une photo d'un document ou numérisiez un document dans le système de votre choix. Désormais, la classification et l'extraction des données dépendent de la qualité de l'image que vous avez numérisée. Pourquoi est-ce important pour les solutions de traitement de documents utilisant l'OCR ?

L'efficacité des solutions OCR dépend de la qualité du document sous-jacent traité. Des problèmes surviennent lorsque le logiciel OCR ne peut pas faire la distinction entre les caractères, tels que « 3 » par rapport à « 8 », ou « O » par rapport à « D ». Les erreurs mêmes que vous souhaitez éviter en utilisant un logiciel OCR peuvent devenir de nouveaux maux de tête lorsque la technologie OCR est incapable d'analyser les nuances d'un document en fonction de sa qualité ou de sa forme originale.

C'est là qu'intervient la reconnaissance de documents basée sur l'IA.

À mesure que les capacités de l'IA progressent, les entreprises ont commencé à créer et à former des modèles d'apprentissage automatique (ML) à appliquer à l'OCR. Les moteurs OCR basés sur des modèles, ou ce que nous appelons l'OCR intelligent, apportent des améliorations significatives pour numériser des documents et du texte à grande échelle tout en réduisant les erreurs.

L'OCR intelligent aide les entreprises à numériser des documents et des images qui s'avéraient auparavant difficiles pour les anciens systèmes d'OCR, tels que les lettres manuscrites, les cases à cocher et les ratures.

Nous commençons seulement à découvrir ce qui est possible lorsque nous étendons l'OCR avec l'IA. Passons en revue certaines des possibilités et des résultats que vous pouvez réaliser lorsque vous commencez à utiliser des solutions basées sur des modèles pour la numérisation et le traitement des documents.

Phase 3 :Utiliser l'IA pour améliorer l'extraction des données et la classification des documents

L'obtention de documents dans un format numérique est la première des nombreuses étapes pour tirer de la valeur du document lui-même. Une fois numérisé, le logiciel OCR doit comprendre le type de document avec lequel il travaille et ce qui est pertinent.

Les entreprises utilisant un logiciel OCR traditionnel peuvent avoir du mal à faire évoluer les efforts de classification des documents. Les moteurs OCR traditionnels utilisent des approches simples, comme l'identification d'en-tête, pour classer les types de documents. Ce type d'approche peut limiter la capacité d'une entreprise à classer les documents à un niveau granulaire.

Une fois les documents classés à l'aide d'une solution OCR traditionnelle, les entreprises sont souvent confinées à des modèles de documents ou à des « recettes » prédéfinies pour un texte numérisé utilisé pour spécifier les champs pertinents à extraire, et des « règles » pour trouver ce champ dans le document. Vous pouvez créer des règles basées sur des modèles récurrents dans les données, une position dans un document ou une position relative à quelque chose d'autre qui est facile à trouver dans le document, tel qu'un logo. Bien que les modèles soient un point de départ naturel, ils sont statiques.

Au fur et à mesure que les efforts de traitement des documents s'intensifient, les entreprises finissent par investir dans la gestion des modèles et la création de nouveaux modèles pour gérer les variantes de documents non pertinentes lors de la mise en œuvre initiale.

L'utilisation de l'IA dans la classification des documents et l'extraction des données modifie cette dynamique pour faciliter les processus.

Une fois que vous disposez de vos données au format numérique, vous pouvez utiliser des modèles formés pour approfondir les documents afin de classer les types de documents et d'extraire les informations pertinentes de manière structurée.

Les solutions OCR basées sur un modèle peuvent identifier un type de document et le comparer à un type de document connu utilisé par votre entreprise. Ils peuvent également analyser et comprendre des blocs de texte dans des documents non structurés. Une fois que la solution en sait plus sur le document lui-même, elle peut commencer à extraire les informations pertinentes en fonction de l'intention et de la signification. De plus, il peut gérer les modifications et les variantes de vos documents.

Plutôt que de créer des modèles, vous pouvez définir les champs souhaités (la taxonomie du document), puis apprendre au modèle ML comment trouver ces champs. Le modèle est alors capable de s'ajuster en fonction des documents entrants et d'apprendre des validations humaines des documents traités.

Le fait de disposer de ces fonctionnalités augmente la flexibilité et l'évolutivité de votre solution de traitement de documents. Les sorties ouvrent également de nouvelles portes sur ce que vous pouvez faire avec les données elles-mêmes.

Phase 4 :autoriser de nouvelles informations et actions grâce à l'IA

L'utilisation de l'IA pour la classification des documents et l'extraction des données est une étape importante dans le parcours pour doter votre organisation de capacités de traitement de documents automatisées et précises. À plus long terme, vous pouvez commencer à élaborer une feuille de route pour tirer parti des capacités de l'IA et en faire plus avec le texte que vous extrayez.

Avec l'IA, vous pouvez valider les erreurs en référençant les données de plusieurs documents ou de divers systèmes backend. Par exemple, supposons qu'un montant de facture soit incorrect, mais qu'il ne s'agisse pas d'une erreur dans le processus d'OCR. Pour trouver la racine du problème, vous pouvez utiliser une combinaison de robots pour extraire des données sur de nombreux types de documents et systèmes. Cela permet de recouper les données et de signaler les exceptions et les erreurs généralement en dehors du domaine du processus OCR lui-même.

Vous pouvez également commencer à appliquer les capacités de l'IA aux ensembles de données au fil du temps et avec un contexte historique pour faire des prédictions et identifier les anomalies potentielles pouvant indiquer une fraude. Passons en revue un exemple de traitement des réclamations d'assurance. La première étape consiste à numériser une réclamation entrante. Vous extrayez ensuite les informations pertinentes (telles que la date, la nature et le montant de la réclamation) de la réclamation. Ensuite, vous pouvez examiner ces points de données et utiliser un modèle de ML pour identifier des réclamations spécifiques qui peuvent être frauduleuses en fonction de variables telles que les récurrences et les montants suspects.

L'IA rend possible l'exécution de ces types de tâches.

Passer à l'étape suivante vers le bonheur du traitement des documents

Le traitement des documents n'a pas besoin d'être douloureux. Commencer par l'OCR et étendre l'OCR avec l'IA peut faire du traitement des documents une partie plus précieuse et moins fastidieuse de votre processus.

Nous avons à cœur d'aider nos clients à utiliser l'IA pour simplifier les processus et leur faciliter la vie.

Voulez-vous en savoir plus sur la manière dont nous pouvons aider votre entreprise à simplifier et à améliorer ses pratiques de traitement de documents et à optimiser la compréhension des documents grâce à l'IA ?

Demandez votre exemplaire gratuit de notre livre blanc Augmenter l'efficacité opérationnelle et atténuer les risques grâce à la compréhension des documents.

Vous voulez voir ces fonctionnalités en action ? Commencez votre essai gratuit d'Automation Cloud™ pour les entreprises.