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En quoi consistent les applications de traitement des documents ?

Un homme âgé travaillant sur un ordinateur portable

Les applications de traitement des documents utilisent l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) pour extraire des données de documents et de formulaires. Ils prennent des données, telles que des informations provenant de factures, de reçus et de bons de livraison sous forme d'e-mails ou de documents 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 d'entreprise (ERP) ou de gestion de la relation client (CRM). Les gains d'efficacité que les applications de traitement des documents offrent peuvent avoir un impact majeur sur la manière dont les entreprises économisent de l'argent, augmentent leur productivité et libèrent les collaborateurs 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 des documents offrent d'importantes économies dans ce domaine en éliminant non seulement la tâche laborieuse de la saisie manuelle des données, mais aussi en fournissant aux entreprises des informations sur la manière d'exploiter au mieux leurs données.

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Comment fonctionne le travail de traitement des documents ?

 

Le traitement des documents repose sur les fondements de la reconnaissance optique de caractères (OCR), de l'apprentissage automatique et de l'automatisation robotisée des processus (RPA). Ces trois éléments sont essentiellement capables d'interpréter et de comprendre des informations de manière similaire à celle des humains.

 

  • Lareconnaissance optique de caractères (OCR) reconnaît le texte imprimé, écrit ou tapé 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 motifs ou de caractéristiques.
  • L'apprentissage automatique crée des algorithmes qui apprennent à partir de motifs et de contextes dans les 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.
  • La RPA utilise des bots qui exécutent des règles et des instructions qu'ils reçoivent pour automatiser des tâches répétitives. En utilisant des capacités avancées de reconnaissance de texte, la RPA peut rapidement traiter des données provenant de plusieurs sources.

 

Avec OCR, le Machine Learning et RPA combinés, le traitement des 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

 

La RPA vérifie et valide toutes les données avant de les transférer dans les systèmes, bases de données et flux de travail pertinents. Toute inexactitude est signalée à ce stade pour une révision et une correction manuelles.

 

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 sur le Deep Learning s'intègre au traitement des documents en s'appuyant sur les capacités des réseaux neuronaux pour reconnaître des motifs dans les données, en particulier pour l'analyse de documents et de mises en page, l'identification de texte et la récupération de documents. Tout comme le cerveau humain apprend, les réseaux neuronaux rassemblent 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 par Deep Learning utilise sa capacité à alimenter une IA semblable à celle des humains à travers différents algorithmes de réseaux neuronaux, principalement convolutionnels et récurrents. Les réseaux neuronaux convolutionnels filtrent les images pour détecter chaque élément qui s'y trouve, tandis que les réseaux neuronaux récurrents sont capables de se souvenir des points de données, ce qui façonne leur capacité à prédire des résultats futurs.

Avantages du traitement automatisé des documents

 

Le traitement automatisé des documents améliore les processus d'affaires et augmente l'efficacité des équipes en offrant rapidité, précision et évolutivité. Cela peut avoir un impact considérable sur la manière dont des secteurs tels que le juridique, l'immobilier, la santé et la banque améliorent leurs processus et leurs résultats.

 

Les principaux avantages du traitement automatisé des 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 des documents

 

Le choix d'une solution de traitement des documents dépend de facteurs spécifiques à vos besoins. Une des décisions les plus importantes à considérer est de savoir si vous souhaitez que votre solution soit exécutée dans le cloud ou sur site. Les systèmes informatiques sont hébergés par un fournisseur moyennant des frais et sauvegardent 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 gérerez vos propres sauvegardes.

 

D’autres considérations importantes pour la sélection d’une solution de traitement des documents incluent :

 

Recherche :

 

Il est bon d'avoir une large variété d'options de recherche, y compris le nom et le type de fichier, le contenu et les dates de modification. Il est également bon de pouvoir attribuer des métadonnées et des étiquettes pour 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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Foire aux questions

  • Les applications de traitement des documents fournissent une solution automatisée pour numériser de grandes quantités de documents papier.
  • 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.
  • L'analyse de documentation par Deep Learning s'appuie sur les capacités des réseaux neuronaux, qui apprennent et acquièrent des connaissances de manière similaire à celle des cerveaux humains. Plus ces réseaux acquièrent et apprennent d'informations, plus ils deviennent intelligents en traitant davantage d'informations.
  • Une productivité accrue, un risque réduit d’erreur humaine et une évolutivité améliorée sont quelques-uns des nombreux avantages du traitement automatisé de documents.
  • Commencez par évaluer votre flux de travail actuel en matière de documents et déterminez ce que vous souhaitez améliorer. Certaines des principales fonctionnalités que vous souhaiterez d'une solution de traitement des documents incluent des capacités de numérisation, un espace de stockage en ligne, une fonctionnalité de recherche, un contrôle des versions de documents et la possibilité de gérer les autorisations.

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