L'avenir du traitement intelligent des documents (IDP)
Combien de temps vous faut-il pour évaluer les données de votre organisation ? Voyons les choses sous cet angle : supposons que vous ayez 500 feuilles de documents non traités sur votre bureau. Il s'agit d'une ramette de papier standard. Avec tout ce qui encombre votre liste de tâches, le traitement de ces documents est de plus en plus relégué à l'arrière-plan. Si rien n'est fait, la pile atteindra en deux ans 43 pieds de long, soit la longueur d'un bus scolaire jaune.soit la longueur d'un bus scolaire jaune.
C'est sans compter le nombre de factures, de demandes, de contrats et d'autres documents qui stagnent sur les disques partagés de l'entreprise, les systèmes de gestion des documents et les dossiers oubliés sur le bureau. Il n'est pas surprenant que des applications et des outils comme le Traitement intelligent des documents (IDP) qui rendent le traitement des documents plus rapide, plus facile et plus rentable figurent en tête de la liste des technologies indispensables. Mais comme les données non structurées continuent de monter en flèche, les innovations en matière de traitement intelligent des documents le sont aussi.
Dans cet article, nous aborderons les points suivants :
- Comment l'IDP a gagné en popularité
- La trajectoire future des PDI
- Nouveaux développements à attendre dans l'IDP
Comment le traitement intelligent des documents est devenu populaire
Malgré sa récente célébrité dans le secteur technologique, les technologies qui sous-tendent le traitement intelligent des documents ne sont pas entièrement nouvelles. Il y a plus de cent ans, un inventeur a utilisé la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour convertir des notes manuscrites en tirets et en points utilisés par les télégraphistes.
Quelques générations plus tard, cette technologie est omniprésente : grâce à votre smartphone, Amazon peut lire le code de vérification des cartes-cadeaux laissées par le Père Noël, et les policiers peuvent saisir les plaques d'immatriculation sur les vidéos de véhicules s'enfuyant à toute allure lors d'un braquage de banque. Dans votre back-office, l'OCR extrait les numéros des factures pour alimenter les systèmes de comptabilité ou introduit les numéros de série des réclamations au titre de la garantie dans un gestionnaire d'inventaire.
L'IDP se développe sainement dans tous les secteurs d'activité. Les organisations utilisent des logiciels de niche pour traiter les factures et extraire des passages sacrés de livres jaunis pour les archiver. Les grands mastodontes intègrent en toute transparence des logiciels de traitement intelligent de documents dans des offres logicielles plus larges telles que l'hyperautomatisation et l'automatisation des processus d'entreprise (BPA). Avec autant de cas d'utilisation de l'IDP, les avantages du traitement intelligent des documents ne manquent pas. Alors, où va l'IDP à l'avenir ?
L'avenir des solutions de traitement intelligent des documents (IDP)
L'avenir du traitement intelligent des documents est un domaine technologique passionnant aux possibilités infinies. Au cours des prochaines années, nous pouvons nous attendre à des progrès considérables dans la façon dont nous interagissons avec, analysons et traitons les grands volumes d'informations contenus dans les documents. Voici cinq tendances qui guideront l'avenir de l'innovation en matière de traitement intelligent des documents.
1. Les documents s'intègrent mieux dans les flux de travail
L'IDP peut analyser les détails d'une pile de foin à partir de documents entrants et les insérer dans un flux de travail. Par exemple, une banque peut extraire des identifiants personnels tels que le nom et la date de naissance d'un passeport et insérer les résultats dans les listes de sanctions de l'OFAC ou d'autres organismes qui vérifient les antécédents néfastes.
L'objectif ultime de toute organisation qui explore l'automatisation devrait être l'orchestration des processus. Comme son nom l'indique, l'orchestration des processus peut être comparée à l'expérience magnifique d'un orchestre coordonné. Au lieu d'un tas de tâches qui martèlent des notes désordonnées, chaque tâche joue les bonnes notes, dans le bon ordre, pour se fondre dans une harmonie heureuse.
Du point de vue de la PDI, l'orchestration des processus permettra d'intégrer davantage les données et les documents dans des flux de travail finement réglés. Au lieu de simplement classer une demande ou de l'envoyer à l'échelon supérieur pour approbation, l'information s'intègre dans les processus en tant que point de données vivant. Les dates des contrats, les lieux d'implantation des entreprises et même l'enthousiasme exprimé dans un témoignage de client peuvent devenir des informations exploitables qui déclenchent des tâches de flux de travail.
2. Les modèles de formation sont le nouvel étalon-or
Le développement de votre entreprise et la signature de nouveaux clients entraînent tous une explosion des documents entrants. L'accent étant mis de plus en plus sur la transformation numérique, la demande d'outils capables de traiter de gros volumes de documents de manière efficace et précise va augmenter.
C'est une bonne chose pour les organisations qui utilisent le PDN : plus il y a d'informations disponibles, meilleur est l'ensemble de formation. L'afflux de documents, combiné à l'apport humain, continuera à affiner la précision des modèles d'apprentissage automatique. L'accès à de grandes quantités d'échantillons deviendra le nouvel étalon-or, un atout précieux que les fournisseurs de PDN peuvent utiliser pour attirer de nouveaux clients.
3. Les modèles d'apprentissage automatique s'attaquent aux nouvelles formes de médias
Les documents sont tous par nature sur papier, mais en tant que société, nous accumulons des données non structurées plus que jamais. Ce type de données comprend tout ce qui ne suit pas un modèle rigide : pensez aux contraintes d'un damier par rapport à un jeu vidéo en monde ouvert.
La technologie d'arrière-plan qui évalue la langue écrite et parlée est appelée traitement du langage naturel (NLP). Le NLP est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui vise à aider les machines à comprendre et à traiter les bizarreries du langage humain. Le NLP est capable de repérer les expressions idiomatiques, de faire la distinction entre les adjectifs et les noms, et d'extraire des entités spécifiques, comme le prénom d'un client, d'un bloc de texte plus important. Les ninjas de la PNL perfectionnent également leurs compétences en matière de communication : la technologie est capable de parcourir un témoignage ou un tweet et d'en évaluer le degré de positivité ou de négativité.
Avec l'essor du traitement automatique des langues, on peut s'attendre à voir apparaître des outils de traitement de documents plus sophistiqués, capables de comprendre le sens du texte qu'ils traitent, et non plus seulement la structure du document. Cela permettra de nouvelles applications telles que le résumé automatique, la traduction et la réponse aux questions.
4. Amélioration de la précision
Les grands modèles de langage (comme le chouchou des médias ChatGPT) permettent aux ordinateurs d'élargir leur connaissance de la situation. Les ordinateurs peuvent désormais comprendre le contexte : ils vous écriront une lettre d'amour ou vous donneront des informations sur la physique quantique. C'est de la PNL sous stéroïdes, qui vaut bien plus que des histoires de clients déçus utilisant des scripts LLM pour négocier des remboursements.
Les LLM aideront les systèmes IDP à mieux contextualiser les documents qu'ils ingèrent et peuvent améliorer la précision et permettre de nouvelles fonctions d'IA générative, comme la génération de texte ou d'images. Vous pourriez lui demander de rédiger un nouveau contrat de vente sur la base des clauses de vos accords préexistants. Demandez-lui quelles clauses contractuelles ont été omises par inadvertance d'un projet à l'expiration d'un accord client particulier, ou quels clients partagent une condition SLA particulière. À l'avenir, vous serez en mesure de converser avec vos documents et de découvrir une foule d'informations que les barres de recherche actuelles n'auraient jamais pu imaginer.
L'avenir du traitement intelligent des documents est plein de possibilités passionnantes et offre un grand potentiel aux organisations qui cherchent à rationaliser leurs processus, à réduire leurs coûts et à améliorer leur capacité à prendre des décisions éclairées. Que ce soit par le biais de l'apprentissage automatique, du NLP ou de l'amélioration de l'expérience utilisateur, nous pouvons être sûrs que les prochaines années verront des avancées significatives dans ce domaine, rendant plus facile et plus efficace que jamais le traitement et l'analyse de grands volumes d'informations contenues dans les documents.
L'IDP révolutionne la façon dont nous travaillons avec les documents, ce qui permet aux organisations de gagner en efficacité et en précision grâce aux capacités d'automatisation de l'IDP. L'adoption de l'IDP permet d'amplifier la prise de décision grâce à des informations précieuses. En tant que futur du traitement des documents, il est temps pour les organisations d'explorer les nombreux avantages de l'IDP et d'adopter son pouvoir de transformation. Notre équipe est prête à aider les organisations à tirer parti de l'IDP pour des processus de travail plus intelligents et plus efficaces.
