En quoi consistent les applications de traitement de documents ?
Applications de traitement de documents utilisent le Machine Learning et l’intelligence artificielle (IA) pour extraire des données de documents et de formulaires. Ils prennent des données, telles que des informations sur les factures, les reçus et les bons de livraison dans les e-mails ou papier, les numérisent et les stockent dans un format de base de données structuré. Ces données sont ensuite importées dans un système cible, tel qu’une solution de planification des ressources de l’entreprise (ERP) ou de gestion des relations client (CRM). L’efficacité des applications de traitement de documents peut avoir un impact majeur sur la façon dont les entreprises économisent de l’argent, augmentent la productivité et libèrent les employés des tâches répétitives à faible valeur ajoutée et sujettes aux erreurs.
Trouver une solution pour numériser des volumes de documents papier est un défi auquel de nombreuses entreprises seront confrontées à un moment donné. Les applications de traitement de documents offrent une grande efficacité dans ce domaine, non seulement en éliminant la tâche fastidieuse de saisie manuelle des données, mais également en fournissant aux entreprises des informations sur la manière de tirer le meilleur parti de leurs données.
Comment fonctionne le travail de traitement de documents ?
Le traitement de documents repose sur la reconnaissance optique de caractères (OCR), le Machine Learning et automatisation robotisée des processus (RPA). Ces trois éléments sont essentiellement capables d’interpréter et de comprendre des informations similaires à la façon dont les humains le feraient.
- OCR reconnaît le texte imprimé, écrit ou dactylographié à partir de documents ou d’images numérisés. Il identifie les zones claires et sombres dans le contenu numérisé et recherche des lettres ou des chiffres, qui sont ensuite classés en fonction de modèles ou de caractéristiques.
- Machine Learning crée des algorithmes qui apprennent des modèles et du contexte des documents. À mesure qu’il traite des informations de plus en plus nombreuses, le Machine Learning apprend de tous les cas d’utilisation qu’il rencontre, devenant ainsi plus intelligent et plus efficace dans sa prise de décision.
- RPA utilise des bots qui s’exécutent selon les règles et les instructions qu’ils reçoivent pour automatiser les tâches répétitives. Grâce aux fonctionnalités avancées de reconnaissance de texte, RPA peut traiter rapidement des données provenant de plusieurs sources.
Avec OCR, le Machine Learning et RPA combinés, le traitement de documents procède généralement comme suit :
Collection
Les données provenant de sources telles que les documents papier, les fichiers PDF, les e-mails et les formulaires électroniques sont numérisées.
Prétraitement
La qualité et la précision des données numérisées sont améliorées par des éléments tels que la correction des angles asymétriques, la réduction du bruit en éliminant les taches ou les marques en arrière-plan et le recadrage des zones extérieures indésirables des images.
Classification
Les documents sont séparés en différentes catégories en fonction de leur format, de leur contenu et de leur type, ce qui permet d’améliorer l’extraction et l’archivage des données.
Extraction
Une étape cruciale dans le processus est l’extraction des données des documents par OCR et la définition types à traduire (par exemple, les noms, les nombres, les dates, le texte manuscrit).
Validation
RPA contrôle et vérifie toutes les données avant de les transférer aux systèmes, bases de données et flux de travail pertinents. Toute inexactitude est signalée pendant cette phase pour déclencher un examen manuel et une correction.
Intégration
Une fois tous les autres processus exécutés, les données sont envoyées aux bases de données et aux référentiels pertinents via des interfaces de programmation d’application.
Qu’est-ce que l’analyse de documents Deep Learning ?
La documentation Deep Learning s’intègre au traitement de documents en s’appuyant sur les capacités des réseaux neuronaux pour reconnaître les modèles dans les données, en particulier pour l’analyse des documents et de la disposition, l’identification des textes et la récupération des documents. Tout comme la façon dont un cerveau humain apprend, les réseaux neuronaux collectent des informations sur de nombreuses couches en acquérant de plus en plus d’informations et de connaissances, devenant de plus en plus intelligents au fur et à mesure.
L’analyse de documents Deep Learning utilise sa capacité à alimenter une IA de type humain grâce à différents algorithmes de réseaux neuronaux, principalement convolutifs et récurrents. Les réseaux neuronaux convolutifs analysent les images pour détecter chaque élément qu’elles contiennent, tandis que les réseaux neuronaux récurrents sont capables de se souvenir des points de données, ce qui façonne leur capacité à prédire les résultats futurs.
Avantages du traitement automatisé de documents
Traitement automatisé de documents améliore les processus métier et augmente l’efficacité de l’équipe en offrant rapidité, précision et évolutivité. Cela peut avoir un impact considérable sur la façon dont des secteurs tels que le droit, l’immobilier, la santé et la banque améliorent leurs processus et leurs résultats.
Les principaux avantages du traitement automatisé de documents incluent :
Récupération rapide :
Une fois les documents numérisés, ils sont accessibles pratiquement à tout moment et n’importe où pour toute personne autorisée à les consulter.
Sécurité et confidentialité améliorées
Les entreprises peuvent chiffrer leurs fichiers et attribuer des niveaux de sécurité pour protéger leurs données contre les utilisateurs indésirables.
Gain de temps et d’argent :
En éliminant le processus long et coûteux de gestion des dossiers papier, les employés ont plus de temps à consacrer aux objectifs stratégiques de l’entreprise et sont plus productifs.
Réduction du risque d’erreur humaine :
Sans la nécessité d’une saisie manuelle des données, l’automatisation des documents améliore considérablement l’exactitude et la qualité des documents.
Collaboration accrue :
Les employés de différentes équipes de différents services peuvent partager et collaborer sur des documents, en restant informés du statut en temps réel.
Modèles normalisés :
L’automatisation des documents permet la normalisation des modèles et des structures qui peuvent être appliqués aux workflows en continu.
Choix d’une solution logicielle de traitement de documents
Le choix d’une solution de traitement de documents dépend de facteurs propres à vos besoins. L’une des décisions les plus importantes à prendre consiste à décider que votre solution soit exécutée dans le cloud ou localement à votre emplacement. Les systèmes basés sur le cloud sont hébergés par un fournisseur moyennant des frais et enregistrent automatiquement toutes vos données, rendant tout accessible en ligne. Une solution locale signifie que vous utiliserez vos propres serveurs et stockage, effectuerez votre propre maintenance et exécuterez vos propres sauvegardes.
D’autres considérations importantes pour la sélection d’une solution de traitement de documents incluent :
Recherche :
Avoir une grande variété d’options de recherche, y compris le nom et le type de fichier, le contenu et les dates de modification est très utile. Il est également bon de pouvoir attribuer des métadonnées et des balises permettant d’organiser tous vos fichiers.
Structure de fichier simple :
Il est important que la structure des fichiers soit facile à utiliser et logique pour tous les utilisateurs.
Sécurité :
Le système doit vous permettre de restreindre l’accès aux documents sensibles et de définir des autorisations selon les utilisateurs.
Simplicité :
Tous les employés doivent pouvoir utiliser facilement le système sans confusion et sans perturber leurs tâches quotidiennes.
Intégration :
Assurez-vous que le système est adapté aux programmes que vous utilisez déjà, comme votre client de messagerie et votre logiciel de relation client.
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Forum aux questions
En quoi consistent les applications de traitement de documents ?
Les applications de traitement de documents fournissent une solution automatisée pour numériser de grandes quantités de documents papier.
Comment fonctionne le travail de traitement de documents ?
Le traitement des documents est basé sur le Machine Learning et l’intelligence artificielle, qui extraient les données des documents et les stockent dans une base de données.
Qu’est-ce que l’analyse de documents Deep Learning ?
L’analyse de la documentation Deep Learning repose sur les capacités des réseaux neuronaux, qui apprennent et acquièrent des connaissances de la même manière que le cerveau humain. Plus ces réseaux acquièrent d’informations et en tirent des enseignements, plus ils deviennent intelligents à mesure qu’ils traitent davantage d’informations.
Quels sont les avantages du traitement automatisé de documents ?
Une productivité accrue, un risque réduit d’erreur humaine et une évolutivité améliorée sont quelques-uns des nombreux avantages du traitement automatisé de documents.
Comment choisir une solution logicielle de traitement de documents ?
Commencez par évaluer votre workflow de documents actuel et déterminez ce que vous souhaitez améliorer. Parmi les éléments clés que vous attendez d’une solution de traitement de documents, citons les capacités de numérisation, le stockage cloud, la fonctionnalité de recherche, le contrôle de la version des documents et la possibilité de gérer les autorisations.