Les 5 principales tendances en matière de traitement intelligent des documents (IDP)

Le traitement intelligent des documents soulage les organisations d'un problème qui les touche toutes. Les soins de santé, le commerce de détail, les banques, les gouvernements - presque tous les secteurs sont confrontés à ce problème. The Hill l'a même trouvé à la Maison Blanche, où la publication ose dire que les documents classifiés ne sont pas le problème. Mais le vrai problème, c'est qu'ils sont beaucoup trop nombreux. Et c'est un problème auquel la plupart des organisations sont confrontées tous les jours.

Selon Accenture, 80 % du contenu d'une organisation n'est pas structuré. Il s'agit de courriels, de CV, de documents textuels, d'accords, de notes manuscrites, de rapports juridiques - pratiquement tout ce qui échappe au format normatif d'une feuille de calcul ou d'un reçu. Trop de documents non structurés avec trop peu de stratégies de gestion conduisent à une surcharge de données qui échappe à tout contrôle.

Voici les cinq tendances que les organisations envisagent en 2023 pour améliorer le traitement automatisé des documents.

L'IA dans l'automatisation des documents

L'IA est devenue le moteur des technologies de traitement des documents. Elle emprunte des technologies que vous utilisez tous les jours, comme la reconnaissance optique de caractères (OCR).

De nombreux centres commerciaux et stades se sont dotés de structures de stationnement intelligentes. Combien de fois êtes-vous retourné au parking pour oublier complètement où vous aviez garé votre voiture ? Rendez-vous à une cabine spéciale et tapez votre plaque d'immatriculation - l'OCR scanne toutes les plaques d'immatriculation pour localiser la vôtre.

De même, aux États-Unis, vous pouvez vous inscrire auprès du service postal pour bénéficier de la livraison informée. Il s'agit d'un autre tour de magie de l'OCR. Des caméras lisent l'adresse sur les enveloppes et les colis et transmettent les informations aux systèmes de tri. Non seulement les données extraites permettent de diriger le courrier avec plus de précision, mais vous pouvez également recevoir un résumé photographique de toutes les lettres en cours d'acheminement vers votre domicile ou votre entreprise.

L'OCR fait de l'IDP un méga-scanner, capable d'ingérer et de traiter tous les documents qui soutiennent vos opérations. Les demandes, les formulaires et les contrats n'en sont que quelques exemples.

Les technologies de vision par ordinateur telles que l'OCR, et sa compagne légèrement plus avancée, la reconnaissance intelligente de caractères (ICR), sont deux technologies à la base de l'automatisation des documents. L'OCR traite les éléments de base : images ou scans de textes dactylographiés sur des documents normalisés tels que des factures, des reçus ou des enveloppes. La RIC s'attaque aux exceptions : les polices de caractères bizarres, les notes prises à la main ou l'écriture bâclée d'un médecin sont autant de domaines où la RIC se distingue.

IDP dans le domaine de l'automatisation des processus d'affaires

Mais l'IA ne s'arrête pas à l'ingestion des documents. Elle joue également un rôle essentiel dans l'acheminement des documents. L'intelligence artificielle se dote d'une paire d'yeux pour lire les documents numériques. Par exemple, elle apprend à faire la différence entre un formulaire W-4 de l'IRS et un bon de commande.

Il peut ensuite le regrouper avec des documents similaires ou l'envoyer au responsable concerné pour qu'il l'examine. L'IDP chargé d'IA rend les informations contenues dans vos documents disponibles pour être utilisées dans vos processus.

Grâce aux processus d'entreprise, l'IDP peut faire appel à d'autres technologies intelligentes d'extraction de documents, comme l'automatisation robotisée des processus (RPA). Lorsqu'il s'agit de reproduire une recette stricte de clics et de frappes de touches, la RPA est un as.

Enrôler un escadron de robots pour effectuer diverses tâches basées sur des documents, comme remplir une feuille de calcul. Dans cet exemple simple, la RPA peut extraire tous les noms et numéros de téléphone des candidats à partir de centaines de candidatures et les déposer dans une feuille Excel. Dans un exemple plus complexe, la RPA peut se connecter à une base de données sur les fraudes, interroger chacun des noms et transmettre les signaux d'alerte à un décideur. Si le processus implique une série d'instructions claires et trop répétitives, la RPA peut l'exécuter sans problème.

La PDI met l'homme dans le coup

L'intelligence artificielle peut être une énigme mystérieuse. Parfois, on a l'impression qu'elle tire ses réponses comme un lapin d'un chapeau, laissant les humains démêler son processus de décision.

Il arrive que l'IA établisse ses propres règles. Nous lui demandons de "rester en vie le plus longtemps possible dans un jeu vidéo". Elle met le jeu en pause infinie, repoussant toujours la mort.

Une équipe de scientifiques a voulu entraîner une IA à trier les kystes bénins des tumeurs malignes, mais celle-ci est devenue experte dans le repérage des règles. Pourquoi ? Chaque image de l'ensemble de formation comprenait une petite règle médicale mesurant la taille de l'excroissance. L'IA a décidé que c'était le point fort de l'image.

Bien que ces exemples fassent rire, l'IA non surveillée peut être à l'origine de problèmes moins comiques. Il incombe aux humains d'établir quelques garde-fous et de s'assurer que les IA sont sur la même longueur d'onde. C'est pourquoi les meilleurs fournisseurs d'IDP incluent une couche d'observation humaine dans la boucle.

• Les humains fournissent un ensemble d'entraînement jusqu'à ce que les humains et l'IA soient satisfaits de la précision.

• Une poignée de résultats est transmise par intermittence à des humains pour un examen manuel.
• Les humains fixent un seuil de précision. Si l'IA n'a pas confiance en son opinion, elle la renvoie à un humain pour qu'il la revérifie.

Dans tous ces cas, l'IA reçoit une formation continue. Elle absorbe les commentaires humains pour améliorer ses performances et fournir de meilleurs résultats la prochaine fois.

L'informatique dématérialisée

Les solutions IDP basées sur le cloud présentent des avantages majeurs pour vos capacités de traitement des documents :

• Évolutivité : Exploitez la puissance de calcul au-delà de votre infrastructure informatique interne. Les grandes entreprises peuvent traiter des millions de documents par semaine et l'IDP dans le nuage est ce qui rend cette opération rapide, fiable et surtout possible. Gérez les périodes de pointe, adaptez-vous à la croissance de l'entreprise et traitez les demandes de traitement de documents plus efficacement.
• Accessibilité : À l'ère du travail à distance et hybride, les employés doivent pouvoir accéder aux documents essentiels où qu'ils se trouvent dans le monde. Les membres de l'équipe peuvent trouver des informations et des données n'importe où, n'importe quand, à condition qu'il y ait une connexion internet. Ce haut niveau d'accessibilité permet de prendre en charge des équipes et des bureaux géographiquement diversifiés. Plusieurs utilisateurs peuvent travailler simultanément sur des documents, ce qui améliore la productivité et la collaboration.
• Sécurité et conformité : Les fournisseurs de services en nuage déploient des mesures de sécurité robustes pour protéger vos données. Les partenaires IDP certifiés ISO 27001 défendent vos données grâce à un cryptage de premier ordre, des contrôles d'accès et des mises à jour de sécurité régulières.

L'informatique en nuage a ouvert la voie à de nombreux secteurs, et l'IDP ne fait pas exception à la règle.

Analyse avancée

L'IDP s'oriente vers l'analyse prédictive et prescriptive. Ces deux tendances bouleversent les rapports traditionnels. En utilisant les méthodes conventionnelles, une entreprise peut découvrir une opportunité - ou un écueil dangereux - après des mois de dépouillement des données. L'analyse avancée permet de se tourner vers l'avenir, transformant votre référentiel de données en une sorte de boule de cristal.

• Analyse prédictive : Va au-delà des rapports sur les données historiques et vise à faire des prédictions sur l'avenir. L'analyse prédictive s'appuie sur des algorithmes d'apprentissage automatique et sur l'IA pour identifier des modèles, des tendances et des relations au sein de votre écosystème de données. Les systèmes IDP utilisent ces informations pour mieux classer les documents, améliorer la précision et s'alerter des anomalies potentielles.
• Analyse prescriptive : L'analyse prédictive va plus loin. L'analyse prescriptive suggère des actions basées sur les connaissances acquises à partir des données. Les algorithmes de ML optimisent les flux de travail ou informent mieux votre processus de prise de décision. Par exemple, un PDI alimenté par des analyses avancées peut recommander un flux de travail plus efficace pour le traitement d'un type de document spécifique.

Grâce à des analyses avancées, l'IDP peut donner un sens plus précieux à vos données. Les entreprises l'utilisent pour identifier les sentiments des clients, analyser les données des factures ou détecter les activités frauduleuses dans les documents financiers.

Si ces cinq tendances sont en tête, des dizaines d'autres bouillonnent à la surface. L'Internet des objets (IoT) génère plus d'informations que jamais, en tirant des points de données des montres intelligentes et des réfrigérateurs, et même des boîtes à œufs high-tech. Les grands modèles de langage, comme ChatGPT ou Google Bard, aident les fournisseurs à créer de nouveaux outils conversationnels. La possibilité de dialoguer avec votre écosystème de documents est en plein essor. Demandez des documents contenant des termes spécifiques ou un point de données particulier.

Si une entreprise de taille moyenne ignore cette question pendant seulement deux ans, toute la paperasserie non remplie s'empilera plus haut que la trajectoire de vol d'un avion. Réfléchissez donc aux tendances que votre organisation peut mettre en œuvre pour prendre de l'avance.