Doxis Blog Innovation & Technology
Extraction de données IA : des documents aux données métier
Les factures, contrats, bons de commande, demandes clients ou dossiers RH contiennent les informations dont les équipes ont besoin pour exécuter leurs activités au quotidien.
Pourtant, lorsque ces données sont enfermées dans des PDF, des e-mails, des documents numérisés ou d'autres formats non structurés, les collaborateurs doivent encore les rechercher, les vérifier et les saisir manuellement dans les systèmes métier.
À mesure que les volumes documentaires augmentent, ces tâches deviennent difficiles à gérer à grande échelle. Les processus ralentissent, les erreurs se multiplient et des informations précieuses restent inexploitées pour les workflows, le reporting et la prise de décision.
Au fil du temps, cette situation contribue à l'accumulation de « dark data », dispersées dans l'ensemble de l'organisation mais rarement utilisées.
L'extraction de données par intelligence artificielle permet de transformer le contenu des documents en données structurées et exploitables. Les informations deviennent immédiatement disponibles pour les utilisateurs, les applications et les processus métier, ce qui accélère les opérations, améliore la qualité des données et facilite l'automatisation.
Dans cet article, vous découvrirez comment fonctionne l'extraction de données par IA, dans quels cas d'usage elle apporte le plus de valeur, en quoi elle diffère de l'OCR traditionnel et comment Doxis AI.dp automatise l'extraction, la validation et le traitement des données tout au long des processus métier.
Points clés
- L’extraction de données par IA transforme les informations contenues dans les documents en données structurées exploitables par les ERP, CRM et autres systèmes métiers.
- La saisie manuelle ralentit les processus, augmente le risque d’erreurs et laisse des informations précieuses dispersées dans les documents et les silos de données.
- Les solutions modernes d’extraction par IA vont au-delà de l’OCR traditionnel en comprenant le contexte des documents, en identifiant automatiquement les informations pertinentes et en validant les données extraites.
- L’extraction de données par IA peut être appliquée à de nombreux processus documentaires dans les domaines de la finance, des achats, des ressources humaines, du juridique, du service client et des ventes.
- La véritable valeur de l’extraction de données par IA apparaît lorsqu’elle est combinée à l’automatisation des workflows, permettant d’accélérer les processus de bout en bout, de réduire les tâches manuelles et d’améliorer la productivité.
Qu'est-ce que l'extraction de données par IA ?
L'extraction de données par IA consiste à identifier, extraire et structurer automatiquement les informations contenues dans des documents.
Au lieu de consulter manuellement des documents puis de saisir les données dans un ERP, un CRM ou une autre application métier, l'intelligence artificielle détecte les informations pertinentes et les convertit dans un format directement exploitable par les systèmes.
Les données extraites peuvent inclure des numéros de facture, des informations fournisseurs, des dates contractuelles, des coordonnées clients, des références de commande ou toute autre donnée essentielle à l'activité. Une fois extraites, elles peuvent être contrôlées, enrichies et transférées vers les applications métier concernées.
L'objectif n'est pas seulement de numériser un document, mais de rendre son contenu exploitable dans les processus de l'entreprise. Les données deviennent ainsi immédiatement disponibles pour les workflows, le reporting, les analyses et les prises de décision.
Grâce aux technologies d'IA, l'extraction ne se limite plus à la reconnaissance de caractères. Les systèmes modernes sont capables de comprendre le contexte d'un document, d'identifier les informations importantes et de les associer aux bons champs métier, même lorsque la structure du document varie d'un fournisseur, d'un client ou d'un format à l'autre.
Quel est le rôle des logiciels d’OCR dans l’extraction des données ?
La technologie OCR (Optical Character Recognition ou Reconnaissance Optique de Caractères) permet de capturer le texte des fichiers images. Elle fait partie intégrante de tout système de gestion électronique de documents (GED) de pointe. L’OCR joue un rôle central dans l’extraction des données, car elle permet de convertir le texte imprimé ou manuscrit des documents numérisés en un texte lisible par la machine.
Ces données sont ensuite stockées dans le système accessible aux humains et aux machines, ce qui constitue la base du traitement de l’information. Les logiciels d’OCR améliorent donc l’efficacité de l’extraction des données en facilitant l’accès aux informations importantes à partir de différentes sources de documents et en allégeant la saisie manuelle.
Quel rôle joue l’intelligence artificielle (IA) dans le processus d’extraction des données ?
L’intelligence artificielle permetd’automatiser le processus d’extraction des données. La technologie IA intervient après la reconnaissance de texte par OCR et interprète les données non structurées. Elle identifie le type de document traité et stocke cette information dans un format structuré et dans le bon contexte.
Lorsque, par exmple, une facture est réceptionnée, l’IA détecte tous ses éléments importants, tels que son montant, le fournisseur ou son numéro. L’IA reconnaît en outre les processus pertinents pour les informations contenues dans la facture, et dicte ausystème de stocker ces informations dans un format correctement structuré.
Cela permet d’optimiser les flux de travail au niveau opérationnel et de garantir leur bonne identification et leur accessibilité. Elle améliore également la qualité des données.
Comment fonctionne l'extraction de données ?
Hey, Doxi, comment fonctionne l'extraction de données à partir de documents non structurés ?
Étape 1 : numérisation et capture des documents
Lors de la capture des documents, Doxis saisit les documents dans le système. Doxis peut récupérer des documents indépendamment par le biais d’interfaces ou ces documents peuvent lui être attribués automatiquement. Les documents papier, quant à eux, doivent au préalable être numérisés. Doxis fournit des connecteurs pour différents systèmes pour la numérisation en masse.
Idéalement, il faudrait que les fournisseurs, partenaires et clients vous envoient leurs documents comme les factures directement sous forme de fichiers numériques (fichiers PDF, fichiers images ou documents Word, par exemple). Demandez-leur d’envoyer des fichiers électroniques dans le cadre de votre transformation numérique, s’ils ne le font pas déjà.
Étape 2 : classification et utilisation de la technologie d’OCR
Le système n’étant pas capable de lire et de traiter le texte des fichiers images, c’est-à-dire des documents scannés, le contenu doit être préparé pour la machine. La technologie OCR exploite la reconnaissance des formes pour saisir le contenu textuel des fichiers images tels que les fichiers PDF et le stocker au format texte dans le document.
Doxis classe ensuite les documents en fonction de leur contenu textuel. Le système attribue une classe au document sur la base de quelques mots-clés. Les factures sont identifiées, à partir de leur numéro ou de leurs postes, par exemple. Si les documents courants sont faciles à classer, il peut s’avérer plus difficile d’identifier les documents réceptionnés pour la première fois ou rarement rencontrés. C’est là que l’IA et l’apprentissage automatique interviennent. L’IA peut rechercher des documents similaires et connus, puis proposer une classe de documents. Grâce à l’entraînement, le système de classification gagne en précision. La bonne classification des documents constitue le socle de l’étape suivante d’extraction des données.
Étape 3 : extraction de données et stockage structuré
En fonction de la classe de documents attribuée, la technologie IA de Doxis extrait toutes les informations pertinentes en un seul clic. Pour une facture, par exemple, ces informations comprennent le numéro de la facture, le fournisseur et les articles. Pour une demande client sont identifiées les données de base du client en question, de son numéro et de l’objet de sa demande.
L’IA détecte le type d’informations contenues dans le document et les stocke sous forme de métadonnées dans un format structuré. Pour cela, elle exploite des technologies telles que l’apprentissage automatique, les grands modèles de langage et les fonctions basées sur des règles. L’IA permet ainsi de s’affranchir de la saisie manuelle ou du transfert des données vers des formulaires d’interrogation désignés. Elle fait gagner un temps considérable, allège également la charge de travail des employés et résorbe les retards de traitement.
Il ne reste plus ensuite qu’à valider les données. La fonction d’extraction automatique des données de Doxis s’appelle Magic Extraction.
Étape 4 : validation des données
Avant que les informations ne soient transmises à un flux de travail, les données doivent être vérifiées pour s’assurer qu’il s’agit du bon contexte. Il est important ici de faire la distinction entre les méthodes de validation humaines et automatisées.
Dans le cas de la validation humaine, un employé vérifie les données extraites. Par exemple, une mauvaise qualité de numérisation peut entraîner des erreurs qui empêchent de transférer l’intégralité des données. L’IA peut aussi classer incorrectement les nouvelles informations. Pour garantir la qualité des données, un employé peut effectuer une validation rapide en comparant les données extraites avec les informations du document.
Doxis effectue également une validation automatisée, au cours de laquelle le logiciel vérifie les informations extraites par rapport aux documents associés. Par exemple, Doxis vérifie les postes de la facture par rapport à la confirmation d’exécution et au récépissé de livraison. Si les informations ne correspondent pas, Doxis signale les postes correspondants par une alerte. Ce contrôle automatique permet d’identifier les erreurs dans les documents à un stade précoce.
Étape 5 : traitement de gestion de bout en bout
Une fois que le système a extrait toutes les informations, Doxis enregistre automatiquement le document dans le bon dossier électronique. Par exemple, s’il s’agit d’un contrat de travail signé, l’IA l’enregistre dans le dossier du salarié concerné et en informe un membre du service des ressources humaines.
Si un document nécessite une action, Doxis déclenche le traitement adéquat et transfère toutes les informations correspondantes. Par exemple, s’il s’agit d’une facture, son traitement est lancé. Doxis l’enregistre dans le registre des factures entrantes et en informe le comptable. Le traitement intelligent des documents n’est que le début d’un traitement de gestion de bout en bout.
Autre atout pour le service clientèle : l’IA peut identifier le ton du contenu. Par exemple, l’IA peut traiter en priorité le message d’un client identifié comme étant en colère.
Extraction de données par IA vs OCR traditionnel
L’OCR et l’extraction de données par IA sont souvent utilisés ensemble, mais ils répondent à des objectifs différents.
| OCR traditionnel | Extraction de données par IA |
|---|---|
| Convertit les images en texte | Comprend le contenu des documents |
| Capture les caractères et les mots | Identifie les informations pertinentes |
| Fonctionne principalement avec des documents structurés | Traite les documents structurés et non structurés |
| Repose sur des modèles et des règles prédéfinis | S’adapte à différents formats et mises en page |
| Nécessite davantage de traitements manuels | Favorise l’automatisation et l’orchestration des processus |
Les technologies au cœur de l’extraction de données par IA
Plusieurs technologies travaillent ensemble pour automatiser l’extraction de données à partir des documents.
OCR
L’OCR (reconnaissance optique de caractères) convertit le texte présent dans les documents numérisés, les PDF et les images en texte exploitable par les systèmes informatiques.
Machine learning
Le machine learning identifie des modèles récurrents dans les documents et améliore progressivement la précision de l’extraction grâce à l’apprentissage continu.
Traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux systèmes de comprendre le sens, le contexte et les relations entre les informations contenues dans les documents.
Grands modèles de langage (LLM)
Les grands modèles de langage (LLM) peuvent interpréter des documents complexes et extraire des informations à partir de contenus non structurés.
Moteurs de validation
Les moteurs de validation vérifient les données extraites en les comparant à des règles métier, à des documents associés ou à des systèmes externes afin de garantir leur qualité et leur fiabilité.
Cas d’usage courants de l’extraction de données par IA
Finance
Les équipes financières traitent quotidiennement de grands volumes de factures, de reçus et de documents de paiement. L’extraction de données par IA permet de capturer automatiquement les informations clés, de réduire les tâches manuelles et d’accélérer les processus de validation.
Associées à Doxis Invoice, les données extraites peuvent être validées puis transférées directement dans les workflows de traitement des factures.
Achats
Les bons de commande, confirmations fournisseurs et documents de livraison contiennent souvent des informations qui doivent être intégrées dans les systèmes métier. L’IA extrait automatiquement ces données et améliore la visibilité sur l’ensemble des processus achats.
Ressources humaines
Les équipes RH gèrent des contrats, des documents d’intégration, des dossiers du personnel et de nombreux formulaires tout au long du cycle de vie des collaborateurs. L’extraction de données par IA permet de rendre les informations disponibles plus rapidement et de réduire la charge administrative.
Juridique
Les contrats et accords contiennent des échéances, des obligations et des clauses importantes qui nécessitent souvent un suivi manuel. L’IA identifie et structure ces informations afin de faciliter leur gestion, leur recherche et leur exploitation.
Service client et ventes
Les demandes clients, e-mails, formulaires et commandes contiennent fréquemment des informations qui doivent être saisies dans les systèmes métier avant d’être traitées. L’IA capture automatiquement ces données, permettant des temps de réponse plus courts et un traitement plus efficace.
Raffinerie Heide : Flexibilité des processus et sécurisation de la documentation
Comment la raffinerie Heide utilise Doxis pour gérer l’information et les processus, prouver qu’elle respecte ses obligations de conformité et améliorer l’efficacité de ses processus métier
Lire maintenantLes avantages de l’extraction de données grâce à l’IA
L’extraction de données à l’aide de l’IA offre de nombreux avantages. En général, l’intelligence artificielle permet d’automatiser ces processus. Elle interprète les données non structurées, les replace dans leur contexte et les stocke correctement dans un format structuré, améliorant considérablement l’efficacité des flux de travail.
Voici un aperçu des avantages de l’extraction de données grâce à l’IA :
- Évolutivité : l’IA peut facilement traiter de grands volumes de documents.
- Précision : l’extraction de données assistée par IA peut réduire le nombre d’erreurs manuelles et améliorer la précision des informations extraites.
- Cohérence : l’IA extrait les données de manière fiable et cohérente.
- Flexibilité et adaptabilité : l’IA comprend les documents de manière intuitive et apprend à chaque traitement.
- Confidentialité et sécurité des données : des journaux détaillés, des processus transparents et des fonctions de sécurité garantissent le respect de toutes les obligations légales.
- Contrôle : des mécanismes de contrôle et des processus de validation garantissent que toutes les données sont disponibles sans erreur.
- Gains de temps et économies : l’automatisation de l’extraction de données permet de gagner du temps tout en réalisant des économies. Traitez vos documents plus rapidement afin de pouvoir vous consacrer à des activités plus importantes.
Comment Doxis AI.dp automatise l’extraction de données
Doxis AI.dp est une plateforme de traitement intelligent des documents qui automatise l’extraction, la validation et le traitement des données documentaires. En combinant l’OCR, le machine learning, et l’automatisation des workflows, elle transforme les documents non structurés en données structurées directement exploitables par les systèmes métier.
Avec Doxis AI.dp, votre organisation peut :
- Capturer les documents depuis les e-mails, les téléchargements, les scanners, les API et les applications métier.
- Classifier automatiquement les documents et identifier les informations pertinentes pour chaque processus.
- Extraire et structurer les données issues des factures, contrats, formulaires, commandes et autres documents métier.
- Valider les informations extraites grâce à des règles métier et des contrôles automatisés.
- Transférer directement les données vers les workflows et les applications métier.
- Réduire les tâches manuelles tout en améliorant la qualité des données et la visibilité sur les processus.
Les organisations utilisant Doxis obtiennent des gains de productivité significatifs grâce à l’automatisation documentaire, à l’orchestration des workflows et au traitement intelligent des données.
Vous souhaitez découvrir l’extraction de données par IA en situation réelle ? Demandez une démonstration de Doxis et découvrez comment le traitement intelligent des documents peut éliminer la saisie manuelle des données dans l’ensemble de votre organisation.
Automatisez le travail. Accélérez votre activité.
Réunissez l’IA, l’ECM et l’automatisation des workflows au sein d’une plateforme puissante.
