Libérez le véritable potentiel de vos données non structurées grâce à l'IA

Ce n'est un secret pour personne : les entreprises disposent de plus de données que jamais. Ces données sont d'une grande valeur et peuvent permettre de réaliser des économies, de redéfinir les processus et d'acquérir un avantage concurrentiel. Le plus grand obstacle ? Une grande partie de cette valeur est piégée et difficilement accessible.

Les entreprises sont toujours à la recherche d'informations sur les quantités croissantes de données non structurées contenues dans les documents, les images, les courriels, etc. Cette mer de données n'a aucun sens si elle n'est pas transformée en valeur commerciale.

Dans cet article, nous aborderons les sujets suivants

• L'IA pour les données non structurées
• Qualité et accessibilité des documents
• Extraction des valeurs fondamentales et des points de données
• Automatisation des tâches répétitives
• Traitement intelligent des documents (IDP)
• Respect de la législation
• Prochaines étapes

Valeur des données non structurées

Pendant longtemps, il a été difficile d'obtenir de la valeur à partir de données non structurées. Les entreprises ne pouvaient pas traiter et analyser manuellement le volume considérable de faits, de chiffres et de documents. Cela prenait du temps, était source d'erreurs et coûtait cher.

Cependant, les progrès récents des technologies innovantes ont rendu possible l'automatisation du traitement de vastes quantités de données, permettant aux entreprises d'exploiter tout le potentiel de leur contenu de manière rentable.

En appliquant des technologies intelligentes pour la gestion des données non structurées, les entreprises peuvent bénéficier de quatre avantages significatifs :

• Améliorer la qualité et la facilité de recherche des documents
• Extraire les valeurs critiques et les points de données pour structurer l'information et rationaliser les processus d'entreprise
• Automatiser les tâches manuelles et chronophages qui dépassent les capacités des offres d'automatisation des processus robotiques (RPA).
• Assurer la conformité avec la législation telle que le GDPR

Examinons chacun de ces avantages plus en détail.

Améliorer la qualité et la lisibilité des documents.

Quelle que soit la valeur ou l'utilité de vos données, elles sont inutiles si personne ne peut les retrouver en cas de besoin. L'objectif est de passer de la recréation d'informations à leur réutilisation répétée.

Cependant, pour de nombreuses organisations, la facilité de trouver l'information reste un défi de taille. En moyenne, une entreprise de 1000 employés gaspille entre 2,2 et 3,1 millions d'euros par an en recherchant des informations inexistantes, en ne parvenant pas à trouver des données existantes ou en recréant des informations introuvables (Source : IDC).

Certaines entreprises ont déjà transformé leurs documents papier en texte numérisé lisible par machine afin d'améliorer la facilité de recherche de l'information. Il est plus facile de trouver la bonne information dans un espace numérique que de parcourir physiquement chaque dossier papier.

La numérisation des documents papier est une première étape essentielle mais souvent sous-estimée. Si vous ne le faites pas correctement, tous les fichiers seront numérisés mais toujours difficiles à trouver.

Pourquoi ? Commençons par le tout début.

Une fois le papier numérisé, vous créez un document numérique. En général, il n'existe que dans un format non textuel. Vous pouvez donc le lire à l'écran, mais l'ordinateur ne reconnaît aucun mot. Les technologies de reconnaissance optique de caractères (ROC) doivent être appliquées pour convertir les documents numérisés en fichiers texte consultables et modifiables. La ROC ajoute une couche de texte au document numérisé, ce qui le rend lisible par une machine. Dans ce cas, ils sont facilement récupérés, édités et recherchés.

Mais il y a un hic.

Même les technologies d'OCR les plus sophistiquées font des erreurs et interprètent mal les caractères. Par conséquent, les informations que vous stockez sous forme numérique peuvent être incorrectes ; il peut donc être difficile de les retrouver.

Extraire les valeurs clés et les points de données pour structurer l'information et rationaliser les processus d'entreprise.

Les données non structurées sont difficiles à traiter et à organiser car elles n'ont pas de format prédéfini. Pensez aux différents types de documents tels que les contrats des employés, les accords avec les fournisseurs, les documents d'accueil, etc. Ils ont tous des formats différents.

Pour apporter une structure à ces documents non structurés et améliorer l'utilisation des informations, les employés doivent créer des métadonnées. Il s'agit d'une description de base du document qui peut inclure le numéro du contrat, les détails de l'opération ou le nom des parties concernées.

Bien que les métadonnées soient essentielles pour la recherche, la conformité des informations, les politiques de conservation et les flux de travail, elles sont généralement mal gérées. Très peu d'employés se donnent la peine de le faire ; s'ils le font, c'est souvent de manière incohérente au sein de l'organisation.

La création manuelle de métadonnées est un processus lent, pénible et source d'erreurs. En conséquence, les entreprises classent généralement mal jusqu'à 20 % de leurs documents, les perdant ainsi à jamais (source : ARMA International).

Heureusement, les solutions d'IA peuvent automatiser l'extraction des métadonnées et éliminer les erreurs humaines. Elles peuvent "lire" et "comprendre" le contenu des documents et en extraire des valeurs clés telles que le nom de l'entreprise, les dates d'échéance des contrats, les lieux, etc. Cette technologie réduit considérablement le temps consacré au traitement des documents et permet aux employés de se concentrer sur d'autres tâches qui apportent davantage de valeur à l'organisation.

Automatiser les tâches manuelles et chronophages qui dépassent les capacités des offres d'automatisation des processus robotiques (RPA).

L'automatisation des processus robotiques (RPA) s'est avérée être une solution idéale pour améliorer l'efficacité des entreprises en automatisant des tâches simples et répétitives. Cependant, les données non structurées constituent toujours un défi important pour la RPA.

La RPA ne peut que reproduire des actions préétablies. Elle doit être explicitement programmée pour extraire des métadonnées pour chaque type de document. En outre, dans le cas de documents non structurés, il est pratiquement impossible d'apprendre au robot à extraire les informations pertinentes. D'où la nécessité d'une automatisation intelligente. Les solutions d'IA peuvent analyser les documents de manière intelligente, comme le ferait un être humain.

Heureusement, certaines technologies permettent de faire passer les données non structurées du statut de nuisance à celui d'absence de problème. L'automatisation des processus robotiques (RPA) semblait autrefois être la réponse à tous les problèmes, mais c'était avant l'apparition du traitement intelligent des documents (IDP). Au lieu de se limiter aux données structurées, le traitement intelligent des documents passe au niveau supérieur.

En outre, contrairement à la RPA, les solutions d'IA tirent continuellement des enseignements de l'expérience et améliorent automatiquement les performances au fil du temps. Elles peuvent fonctionner avec peu ou pas d'intervention humaine.

Par exemple, avec ProcessMaker IDP, nous visons à créer une collaboration entre les humains et l'intelligence artificielle. Nous donnons aux ordinateurs les outils nécessaires pour apprendre des experts en connaissances afin de prendre des décisions. Lorsque la machine a des doutes, elle demande à des employés de valider les résultats. Et en cas d'erreur, l'algorithme est réentraîné. Ce processus permet à ProcessMaker IDP d'apprendre en permanence avec l'expert humain dans la boucle.

Assurer la conformité avec la législation telle que le GDPR

Le dernier avantage majeur des solutions de gestion intelligente du contenu est l'amélioration de la conformité.

Comme nous l'avons mentionné précédemment, les données ont une valeur cachée. Mais en même temps, elles peuvent contenir des risques cachés. Le non-respect de la réglementation GDPR peut entraîner des amendes allant jusqu'à 20 millions d'euros ou 4 % du chiffre d'affaires annuel mondial de votre entreprise. Prendre soin de ses données et assurer la conformité est une priorité absolue pour toutes les organisations.

Les solutions d'IA, par exemple, peuvent détecter des informations sensibles dans les documents et les signaler pour un traitement spécial. La classification et le traitement automatiques peuvent garantir que les documents seront conservés conformément aux exigences juridiques et législatives. Les solutions intelligentes peuvent déterminer les périodes de conservation requises en fonction du type de document et déclencher un flux de travail pour examiner le document si nécessaire.

Comment l'IA favorise-t-elle l'hyperproductivité ?

L'intelligence artificielle peut changer la donne pour votre organisation à plus d'un titre. L'une des façons les plus significatives de transformer votre flux de travail est de stimuler l'hyperproductivité. Au lieu d'être simplement productive, votre équipe peut devenir hyperproductive, en accomplissant son travail plus rapidement et plus efficacement que jamais.

Vous essayez de conserver l'avantage concurrentiel de votre entreprise ? Discutez avec notre équipe de la manière dont vous pouvez tirer parti de l'IA pour transformer vos processus métier.