De Siri et Alexa au « chatbots » ou encore aux robots « traders » : l'Intelligence Artificielle (IA) a fondamentalement modifié de nombreux aspects de notre manière de travailler et la capture de données ne fait pas exception. Fermez les yeux et imaginez-vous déposer vos factures dans un scanner, partir et laisser votre ordinateur les archiver/trier, afin qu'il ne vous reste que les « exceptions » à traiter avant de payer les factures. Vous pensez qu'il s'agit d'un rêve encore loin de se réaliser ? Pas si sûr. Un logiciel de capture véritablement intelligent ne nécessite pas de modèles, de mots-clés, de définitions exactes, de classifications ou d'index pour faire du bon travail. En effet, il peut extraire la bonne information et donner du sens à une multitude de documents seuls, quelle que soit leur taille, leur format, leur langue ou symboles utilisés.
Trois façons dont l'Intelligence Artificielle modifie la capture de données
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Avec le logiciel de capture intelligent, le "moteur" basé sur l'IA peut apprendre - à l'image d'un nouvel employé - à effectuer une saisie de données. Il peut rapidement extraire des informations contextuelles et apprendre à interpréter les motifs et les caractéristiques de différents types de documents. De plus, il peut valider les données et offre ainsi une protection supplémentaire, que les employés ne peuvent pas réaliser sans de fastidieuses recherches manuelles. La capture de données intelligente a ainsi changé la donne pour trois tâches principalement : la classification, l'extraction et la validation.
1- La classification
Avec la classification, également appelée « tri des documents », le logiciel apprend à reconnaître différents types de documents (lorsque l'utilisateur lui « apprend » quelques variations et exemples). Le moteur d'apprentissage automatique réduit le nombre de règles à appliquer, ce qui confère un niveau de confiance élevé dans la classification des documents avec un minimum d'effort manuel.
2- L'extraction
L'intelligence artificielle a fait des merveilles pour l'extraction de données dans des documents semi-structurés et non structurés. Prenons, par exemple, l'identification du numéro de facture, qui implique généralement la création de modèles complexes, de mots-clés et de liens autour de domaines et d'étiquettes particuliers. Un nouvel employé peut consulter un document et localiser immédiatement les numéros de facture, quelle que soit la forme du formulaire. Maintenant, les logiciels peuvent le faire aussi sans avoir besoin de programmation.
3- La validation
La recherche pilotée par l'IA permet d'étendre les recherches avec différents outils. Ainsi, il peut utiliser différentes sources d'informations (comme un exemple, une quantité, un prix, une description ou un montant) pour lier un article à la base de données du système.
1- La classification
Avec la classification, également appelée « tri des documents », le logiciel apprend à reconnaître différents types de documents (lorsque l'utilisateur lui « apprend » quelques variations et exemples). Le moteur d'apprentissage automatique réduit le nombre de règles à appliquer, ce qui confère un niveau de confiance élevé dans la classification des documents avec un minimum d'effort manuel.
2- L'extraction
L'intelligence artificielle a fait des merveilles pour l'extraction de données dans des documents semi-structurés et non structurés. Prenons, par exemple, l'identification du numéro de facture, qui implique généralement la création de modèles complexes, de mots-clés et de liens autour de domaines et d'étiquettes particuliers. Un nouvel employé peut consulter un document et localiser immédiatement les numéros de facture, quelle que soit la forme du formulaire. Maintenant, les logiciels peuvent le faire aussi sans avoir besoin de programmation.
3- La validation
La recherche pilotée par l'IA permet d'étendre les recherches avec différents outils. Ainsi, il peut utiliser différentes sources d'informations (comme un exemple, une quantité, un prix, une description ou un montant) pour lier un article à la base de données du système.
Travailler en tandem : capture intelligente et automatisation des processus robotiques
Le marché du RPA (Robotic Process Automation) est en plein essor. Jusqu'à présent, il tient sa promesse d'automatiser des processus complexes, basés sur des règles. Forrester prévoit un marché global - dont la capture de documents n'est qu'une fraction - d'une valeur de 2,9 milliards de dollars en 2021, contre seulement 250 millions de dollars en 2016 (soit 10 fois plus de croissance en cinq ans). En d'autres termes, le système devient lui-même plus intelligent. Outre les avantages évidents en matière d'automatisation, l'utilisation d'un logiciel de capture de données intelligent élimine également les conjectures du côté de la configuration.
Il est important de noter que l'objectif de la capture de données basée sur l'IA ne consiste pas à remplacer les humains, mais à conduire autant d'automatisation que possible avec des machines capables d'effectuer intelligemment des tâches. En fin de compte, les employés sont libérés des tâches banales et peuvent assumer des tâches de grande valeur qui nécessitent un esprit humain pour bien faire les choses. Dans un monde où les informations et les documents changent continuellement, toute entreprise qui souhaite être performante, doit apprendre et s'adapter - idéalement, avec une technologie qui fait la même chose.
A propos de l'auteur : Güray Turan est business development manager chez Hyland OnBase, en charge de l'Europe et l'Afrique (région EMEA).
Il est important de noter que l'objectif de la capture de données basée sur l'IA ne consiste pas à remplacer les humains, mais à conduire autant d'automatisation que possible avec des machines capables d'effectuer intelligemment des tâches. En fin de compte, les employés sont libérés des tâches banales et peuvent assumer des tâches de grande valeur qui nécessitent un esprit humain pour bien faire les choses. Dans un monde où les informations et les documents changent continuellement, toute entreprise qui souhaite être performante, doit apprendre et s'adapter - idéalement, avec une technologie qui fait la même chose.
A propos de l'auteur : Güray Turan est business development manager chez Hyland OnBase, en charge de l'Europe et l'Afrique (région EMEA).
