Qu’est-ce que l’IA documentaire ?

L’IA documentaire traite les données structurées (feuilles de calcul), les données non structurées (e-mails, contrats), ainsi que les documents semi-structurés (formulaires, factures, rapports financiers). Ces documents contiennent des informations précieuses, mais leur format nécessite souvent des techniques avancées de machine learning pour en extraire efficacement les informations utiles.

Lorsque les humains extraient manuellement des informations à partir de grands volumes de documents, ce processus prend beaucoup de temps et entraîne inévitablement des inexactitudes. En revanche, les systèmes d’IA documentaire « lisent » les documents d’une manière similaire à celle des humains et comprennent le contenu en contexte. Ils peuvent donc interpréter le sens et les relations de la même manière que nous, mais à un rythme plus rapide, à plus grande échelle et sans erreur humaine.

L’IA documentaire simule la lecture humaine en utilisant une combinaison de technologies pour ingérer, traiter et interpréter de nombreux types de documents avec un niveau de compréhension élevé.

Au cœur de l’IA documentaire, on trouve la reconnaissance optique de caractères (OCR), qui convertit le texte numérisé ou manuscrit en texte lisible par les machines. Ce processus permet à l’IA documentaire de « lire » divers formats, notamment les PDF, les documents personnalisés, les images et les formulaires, que le texte soit tapé ou écrit. Une fois numérisé, le texte devient interrogeable et modifiable, ce qui facilite son analyse ou son utilisation dans divers processus métier.

L’OCR traite uniquement la reconnaissance des caractères, elle n’interprète pas le sens du texte. C’est là que le traitement automatique du langage naturel (TALN) joue un rôle clé. Cette technologie permet à l’IA documentaire d’interpréter le sens du texte et son contexte, à l’instar des lecteurs humains. En appliquant des modèles linguistiques, l’IA documentaire parvient à identifier les relations entre les différentes parties d’un document afin de reconnaître les noms, les dates et les adresses, même en l’absence d’étiquettes explicites.

Les modèles de machine learning, en particulier l’apprentissage profond, améliorent la précision de l’IA appliquée aux documents. Ces modèles sont entraînés sur de vastes jeux de données, à l’aide de techniques de science des données qui leur permettent de reconnaître des schémas complexes dans les documents. À l’instar du cerveau humain qui traite les informations, les réseaux neuronaux de l’IA appliquée aux documents analysent la mise en page, les polices et les langues des documents, s’adaptant ainsi en permanence aux différents formats. Cette flexibilité permet à l’IA appliquée aux documents de gérer de multiples scénarios concrets, qu’il s’agisse de simples factures ou de contrats juridiques complexes, et d’améliorer ses capacités grâce à l’apprentissage continu.

Les métadonnées jouent également un rôle majeur en fournissant des informations supplémentaires, souvent cachées, sur un document. Les métadonnées comprennent des éléments tels que la date de création du document, son auteur, son format de fichier ou encore des mots-clés qui décrivent plus précisément son contenu. Grâce à ces métadonnées, l’IA documentaire permet de mieux organiser, gérer et récupérer les documents, améliorant ainsi l’efficacité des workflows.

Les interfaces de programmation d’application (API) sont essentielles pour connecter les modèles d’IA appliquée aux documents à d’autres systèmes. Les API d’IA appliquée aux documents facilitent l’intégration transparente de l’IA appliquée aux documents avec les plateformes d’entreprise, automatisant les flux de travail liés aux documents et facilitant l’extraction et l’analyse des données en temps réel. Ces API aident à documenter l’IA pour la dimensionner, la rendant adaptable à un large éventail de tâches métier tout en s’intégrant à des infrastructures informatiques plus larges.

Les plateformes d’IA documentaire utilisent également des processeurs comme intermédiaires entre les fichiers de documents et les modèles de machine learning. Ces processeurs sont chargés de réaliser des actions spécifiques telles que la classification, la division, l’analyse syntaxique et l’analyse des documents, contribuant ainsi à garantir que le système traite et comprend correctement chaque document.

L’analyseur syntaxique analyse et interprète la structure des données. Il décompose les documents en leurs composants fondamentaux, comprend les relations entre ces éléments et convertit les données non structurées ou semi-structurées en formats que le système d’IA peut traiter.

En plus de comprendre du texte, l’IA appliquée aux documents peut analyser la structure et la mise en page des documents. Il reconnaît des éléments tels que les titres, les paragraphes, les tableaux et les listes, ce qui aide l’IA à comprendre la hiérarchie et le contexte du document. Cette analyse structurée est utile pour identifier les paires clé-valeur, comme dans les factures où l’IA des documents extrait les montants dus et les dates de paiement pour réduire le besoin de saisie.

La plupart des modèles d’IA documentaires standard sont pré-entraînés sur de nombreux types de documents, mais les entreprises utilisent souvent des documents spécialisés avec des formats, une terminologie ou des mises en page uniques spécifiques à leur domaine. Le réglage fin des modèles d’IA documentaire permet de les adapter à des besoins spécifiques. Par exemple, un cabinet d’avocats peut affiner un modèle afin de mieux comprendre le jargon juridique, les clauses contractuelles et les particularités de mise en forme, rendant ainsi l’IA plus précise.

Les systèmes d’IA documentaires avancés vont au-delà de la simple extraction de données pour fournir des résumés de documents volumineux. En mettant en évidence les points clés du document, ces systèmes permettent aux utilisateurs de saisir rapidement les informations essentielles sans avoir à en lire l’intégralité.

L’IA documentaire est souvent intégrée au stockage cloud et aux systèmes d’entreprise afin de rationaliser la gestion et l’analyse des documents dans toute l’entreprise, permettant ainsi aux utilisateurs appropriés d’accéder aux documents et aux informations dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

Les solutions traditionnelles d’IA documentaire s’appuient fortement sur l’OCR, les systèmes basés sur des règles et les modèles de machine learning pour l’extraction, la classification et le traitement des données. De nombreuses plateformes d’IA documentaire n’utilisent pas intrinsèquement l’IA générative ou les grands modèles de langage (LLM), en particulier lorsque les tâches sont axées sur l’extraction et la classification simples de données à partir de documents.

Cependant, l’IA générative s’est avérée efficace pour améliorer l’IA documentaire. En l’intégrant à l’IA générative, un système d’IA documentaire peut être chargé de rédiger de nouveaux documents à partir de modèles de données extraites. Par exemple, dans le traitement des déclarations de sinistre, une fois les données extraites des formulaires, un modèle d’IA générative intégré à la plateforme d’IA documentaire peut aider un agent à rédiger un suivi, un rapport sur le sinistre ou des recommandations basées sur les données saisies.

Si les systèmes traditionnels d’IA documentaire permettent dans la plupart des cas d’extraire des données facilement, ils peuvent toutefois présenter des lacunes lorsqu’il s’agit d’interpréter un langage ambigu, d’effectuer un raisonnement en plusieurs étapes ou de reconnaître des caractères dans des images de mauvaise qualité et bruitées. Les modèles génératifs contribuent à combler ces lacunes en corrigeant les erreurs, en fournissant une interprétation contextuelle plus approfondie et en améliorant la capacité du système à traiter des documents juridiques, médicaux ou techniques qui exigent une compréhension nuancée.

IBM Automation Document Processing est une solution low-code qui utilise l’IA et l’apprentissage profond dans le but de classer et d’extraire des informations à partir de documents structurés et non structurés. Son interface low-code permet aux utilisateurs d’automatiser les workflows liés aux documents avec un minimum d’efforts de programmation, améliorant ainsi la productivité et l’efficacité.

Google Cloud Document IA est une plateforme d’entreprise qui offre une suite complète d’outils pour automatiser le traitement des documents. Il utilise l’IA générative pour extraire des données et classer les documents sans nécessiter d’entraînement préalable du modèle, le rendant accessible pour une mise en œuvre et un déploiement rapides. Les utilisateurs peuvent gérer et surveiller leurs modèles de documents IA via la Google Cloud Console qui offre une interface facile à utiliser.

BigQuery de Google Cloud est un entrepôt de données entièrement géré, évolutif et sans serveur. Il prend en charge l’analyse rapide de grands jeux de données à l’aide du langage de requête structuré (SQL). BigQuery est particulièrement adapté au traitement du big data, que les bases de données traditionnelles ont du mal à traiter efficacement.

Vertex AI est une plateforme unifiée conçue pour rationaliser l’ensemble du cycle de vie du machine learning, de la préparation des données au déploiement et à la surveillance des modèles. En proposant des outils pour AutoML et le développement de modèles personnalisés, Vertex AI s’adapte aux utilisateurs ayant différents niveaux d’expertise, des débutants aux data scientists expérimentés, ce qui en fait une solution polyvalente pour la création et le déploiement de modèles de machine learning.

L’IA documentaire offre de nombreux avantages dans un éventail de cas d’utilisation dans divers secteurs en automatisant la saisie des données et en améliorant les processus métier. Sa capacité à extraire des données de divers documents s’avère particulièrement utile dans les services courrier, les chantiers navals, les services de traitement des prêts immobiliers et les services des achats, où de grandes quantités de documents papier doivent être traitées efficacement.

Dans le secteur des assurances, l’IA documentaire facilite le traitement des déclarations de sinistre et des demandes de souscription en extrayant les données importantes, ce qui réduit les délais de traitement et améliore l’efficacité opérationnelle.

Dans le domaine de l’édition, l’IA documentaire permet de numériser les publications physiques et de les convertir en formats compatibles avec les liseuses électroniques, ce qui rend le contenu plus accessible, plus facile à interroger et plus simple à gérer.

Dans le secteur de la santé, l’IA documentaire rationalise le traitement des formulaires d’admission dans les cabinets médicaux, réduisant ainsi la charge administrative et contribuant à garantir la saisie précise des données des patients. Dans le cadre des essais cliniques, l’IA documentaire améliore la supervision en extrayant avec précision les données des documents d’essai, garantissant ainsi la conformité réglementaire et accélérant le processus de reporting.

Dans le domaine de la finance et de la comptabilité, l’IA documentaire analyse efficacement les reçus et les factures, ce qui permet de valider rapidement les notes de frais, de gagner du temps et d’améliorer la précision. De plus, elle peut analyser les cartes d’identité et autres documents officiels pour faciliter l’authentification de l’identité et ainsi confirmer que la vérification est sécurisée. Elle peut également extraire les informations relatives aux revenus des formulaires fiscaux, ce qui simplifie les processus d’approbation des prêts et les évaluations financières. En comptabilité, l’IA documentaire automatise le traitement des factures, améliore la précision et accélère les workflows pour une gestion financière plus efficace.

La technologie peut également analyser les documents financiers pour détecter la contrefaçon et les chèques frauduleux, ce qui renforce les mesures de sécurité au sein des institutions financières. L’IA appliquée aux documents améliore l’efficacité opérationnelle en extrayant les données essentielles des e-mails et des SMS des clients, accélérant ainsi les temps de réponse. Il améliore la détection des fraudes en automatisant l’analyse des documents, permettant ainsi aux entreprises d’identifier rapidement les activités suspectes.

En ce qui concerne les documents juridiques et professionnels, l’IA documentaire aide les entreprises à analyser les contrats, à identifier les conditions et clauses clés, à accélérer le processus d’examen et à confirmer la conformité des accords. Elle peut également détecter les irrégularités dans les factures, en signalant les erreurs ou fraudes potentielles. L’IA documentaire automatise également l’examen des documents juridiques, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires à l’évaluation des contrats et des accords, tout en améliorant la précision et l’évolutivité.

Dans les secteurs de la conformité et de la réglementation, l’IA documentaire facilite l’automatisation de l’évaluation des changements réglementaires et de leur impact sur les contrats, simplifiant ainsi la gestion de la conformité.

Dans le secteur des prêts immobiliers, l’IA documentaire accélère les workflows en extrayant et en traitant rapidement les informations essentielles des demandes de prêt. Elle automatise également le suivi des portefeuilles de prêts, ce qui contribue à une gestion plus efficace du risque de crédit et à l’identification rapide des problèmes potentiels. Dans le domaine de l’immobilier, elle standardise la classification des documents et automatise l’extraction des informations critiques des contrats, des baux et d’autres documents connexes.

Un autre avantage clé est sa capacité à extraire des données précieuses à partir de documents cloisonnés, libérant ainsi des informations auparavant inaccessibles qui contribuent à de meilleures décisions. Pour les entreprises opérant à l’échelle mondiale, l’IA documentaire simplifie le traitement des reçus dans différents pays, réduisant ainsi la complexité associée aux transactions internationales. Elle transforme également les documents PDF statiques en workflows exploitables en automatisant des tâches telles que la fixation des dates d’échéance, la gestion des approbations et l’attribution des responsabilités.