Exploiter l'IA pour révolutionner la compréhension documentaire : accélérer vitesse et précision

Traiter les données documentaires rapidement et avec précision est vital pour concurrencer dans un monde numérique en mutation. Pour les entreprises d'aujourd'hui, le succès dépend de la capacité à localiser, accéder et comprendre facilement les données documentaires. Le traitement documentaire est un cas d'usage critique impactant la productivité de chaque entreprise, quelle que soit sa taille, son industrie ou son focus.

Dans ce blog, je parcours l'évolution du traitement documentaire. Je commence par discuter de la numérisation et de la reconnaissance optique de caractères (OCR). Je discute ensuite de la façon dont les entreprises peuvent étendre l'OCR en utilisant la reconnaissance documentaire propulsée par l'intelligence artificielle (IA) pour générer de la valeur grâce à de meilleures capacités de compréhension documentaire.

Plongeons-y.

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

Les pratiques traditionnelles de traitement documentaire sont pénibles. De nombreuses entreprises font encore face à des défis comme l'étiquetage incorrect et le temps perdu dans l'extraction manuelle de données qui surviennent par le traitement documentaire non numérisé.

Les entreprises se tournent vers la numérisation pour combattre de tels 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 répondants prévoient d'étendre le traitement documentaire à plus de documents nativement numériques — contre seulement 39 % en 2018.

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

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

Phase 2 : Aller au-delà des données en ligne vers l'« OCR intelligent »

Disons que vous prenez une photo d'un document ou numérisez un document dans votre système de choix. Maintenant, la classification et l'extraction de données dépendent de la qualité de l'image que vous avez numérisée. Pourquoi cela importe-t-il pour les solutions de traitement documentaire utilisant l'OCR ?

Les solutions OCR ne sont efficaces que dans la mesure de la qualité du document sous-jacent traité. Des défis surviennent quand le logiciel OCR ne peut pas distinguer entre des caractères, comme un « 3 » versus un « 8 », ou un « O » versus un « D ». Les erreurs mêmes que vous voulez éviter en utilisant un logiciel OCR peuvent devenir de nouveaux maux de tête quand la technologie OCR est incapable d'analyser les nuances d'un document basées sur sa qualité ou sa forme originale.

C'est là que la reconnaissance documentaire propulsée par l'IA entre en jeu.

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

L'OCR intelligent aide les entreprises à numériser des documents et images qui posaient auparavant un défi pour les systèmes OCR hérités, comme les lettres manuscrites, cases à cocher et ratures.

Nous ne faisons que commencer à découvrir ce qui est possible quand nous étendons l'OCR avec l'IA. Parcourons quelques-unes des possibilités et résultats que vous pouvez réaliser en commençant à utiliser des solutions basées sur modèles pour la numérisation et le traitement documentaire.

Phase 3 : Utiliser l'IA pour une meilleure extraction de données et classification documentaire

Mettre les documents dans un format numérique est la première de nombreuses étapes pour tirer de la valeur du document lui-même. Une fois numérisés, les logiciels OCR doivent comprendre le type de document sur lequel ils travaillent et ce qui est pertinent.

Les entreprises utilisant des logiciels OCR traditionnels peuvent peiner à faire évoluer les efforts de classification documentaire. Les moteurs OCR traditionnels utilisent des approches simples, comme l'identification d'en-têtes, pour classifier les types de documents. Ce type d'approche peut limiter la capacité d'une entreprise à classifier les documents à un niveau granulaire.

Une fois les documents classifiés en utilisant une solution OCR traditionnelle, les entreprises sont souvent confinées à des modèles de documents, ou « recettes » prédéfinies pour un texte numérisé utilisées pour spécifier les champs pertinents à extraire, et « règles » pour trouver ce champ dans le document. Vous pouvez créer des règles basées sur des motifs 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, comme un logo. Bien que les modèles soient un point de départ naturel, ils sont statiques.

À mesure que les efforts de traitement documentaire s'intensifient, les entreprises finissent par investir dans la gestion de modèles et la création de nouveaux modèles pour gérer les variantes de documents non pertinentes dans l'implémentation initiale.

Tirer parti de l'IA dans la classification documentaire et l'extraction de données change cette dynamique pour rendre les processus plus faciles.

Une fois que vous avez vos données en format numérique, vous pouvez utiliser des modèles entraînés pour regarder plus profondément dans les documents pour classifier les types de documents et extraire l'information pertinente de manière structurée.

Les solutions OCR basées sur modèles peuvent identifier un type de document et le faire correspondre à un type de document connu utilisé par votre entreprise. Elles peuvent aussi 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 l'information pertinente basée sur l'intention et le sens. Et, elle peut gérer les changements et variantes dans vos documents.

Au lieu de créer des modèles, vous pouvez définir les champs que vous voulez — la taxonomie du document — et puis enseigner 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.

Avoir ces capacités crée une plus grande flexibilité et évolutivité dans votre solution de traitement documentaire. Les sorties ouvrent aussi de nouvelles portes pour ce que vous pouvez faire avec les données elles-mêmes.

Phase 4 : Permettre de nouveaux insights et actions en utilisant l'IA

Utiliser l'IA pour la classification documentaire et l'extraction de données est une étape massive le long du voyage pour doter votre organisation de capacités de traitement documentaire automatisées et précises. En regardant plus long terme, vous pouvez commencer à construire une feuille de route pour tirer parti des capacités de l'IA et faire plus avec le texte que vous extrayez.

Avec l'IA, vous pouvez valider les erreurs en référençant des données à travers de multiples documents ou depuis divers systèmes backend. Par exemple, disons qu'un montant de facture est incorrect, mais que ce n'était pas une erreur dans le processus OCR. Pour trouver la racine du problème, vous pouvez utiliser une combinaison de robots pour extraire des données à travers de nombreux types de documents et systèmes. Cela aide à croiser les données et faire émerger des exceptions et erreurs généralement en dehors du domaine du processus OCR lui-même.

Vous pouvez aussi commencer à appliquer des capacités d'IA à des ensembles de données au fil du temps et avec un contexte historique pour faire des prédictions et identifier des anomalies potentielles qui pourraient indiquer de la fraude. Parcourons un exemple de traitement de sinistres d'assurance. La première étape est de numériser un sinistre entrant. Vous extrayez ensuite l'information pertinente (comme la date du sinistre, sa nature et son montant) du sinistre. Ensuite, vous pouvez examiner ces points de données et utiliser un modèle ML pour identifier des sinistres spécifiques qui pourraient être frauduleux compte tenu de variables comme les récurrences et les montants suspects.

L'IA rend l'exécution de ce type de tâches possible.

Passer aux prochaines étapes vers le bonheur du traitement documentaire

Le traitement documentaire n'a pas besoin d'être pénible. En commençant par l'OCR et en l'étendant avec l'IA, le traitement documentaire peut devenir une partie plus précieuse — et moins fastidieuse — de votre processus.

Nous sommes passionnés par l'aide aux clients pour utiliser l'IA afin de simplifier les processus et rendre la vie plus facile.

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