Qu’est-ce que le traitement des documents ?

Avec les avancées de l’intelligence artificielle (IA), les entreprises ont pu automatiser encore davantage le traitement des documents. Le traitement intelligent des documents (IDP) fait appel à l’automatisation alimentée par l’IA et au machine learning pour classer les documents, extraire les informations et valider les données. Il permet d’automatiser et d’accélérer le traitement des documents grâce à l’automatisation et à la structuration des données non structurées.  

L’IDP peut également intégrer des outils d’automatisation robotisée des processus (RPA) et de traitement automatique du langage naturel (NLP) afin de rendre la transition de l’analogique au numérique plus rapide et moins sujette aux erreurs. Plus particulièrement, la RPA permet d’automatiser les opérations pointer-cliquer manuelles, réduisant ainsi l’interaction humaine nécessaire au processus.

Le traitement des documents peut être effectué à l’aide d’algorithmes de vision par ordinateur, de réseaux neuronaux ou même manuellement. Le processus de numérisation des données analogiques se déroule généralement comme suit :

1. Catégorisation et extraction de la mise en page et de la structure : les solutions de traitement de documents sont basées sur des règles. Les programmeurs créent ces règles d’extraction prédéfinies avant le début de la procédure. Ces règles comprennent la définition de la catégorie et du format des documents. Une fois ces éléments définis, l’équipe peut extraire la mise en page et la structure.
2. Extraction des informations du document : les équipes peuvent employer différentes méthodes pour automatiser la transcription du texte. La reconnaissance optique de caractères (OCR) scanne le document à la recherche de texte dactylographié à partir de documents manuels et le convertit en données. La reconnaissance intelligente des caractères, un type de reconnaissance de l’écriture manuscrite (HTR), peut détecter du texte standard ainsi que diverses polices et styles d’écriture.
3. Détection et correction des erreurs dans les documents : la technologie OCR peut être sujette à des erreurs, ce qui signifie que les données extraites exigent parfois une vérification manuelle. Lorsqu’un format de document ne peut pas être traité ou que des erreurs sont identifiées, le document est signalé afin d’être examiné par une personne et corrigé par saisie manuelle.
4. Stockage du document et des données : le document final est stocké dans un format qui lui permet de s’intégrer aux applications actuelles.   

Si vous utilisez le traitement intelligent des documents, il améliore le traitement traditionnel des documents en effectuant les opérations suivantes :

• Traitement plus rapide des données : l’automatisation avancée est un moyen plus rapide et plus précis d’extraire des informations pertinentes à partir de données non structurées et analogiques. Elle raccourcit les workflows en éliminant les processus manuels et en réduisant les erreurs.
• Traitement des documents non structurés : contrairement au traitement traditionnel des documents, l’IDP peut transformer les informations structurées, non structurées et semi-structurées et appliquer les données aux applications et aux workflows métier.
• Précision accrue des données : le machine learning améliore la classification des documents, l’extraction d’informations et la validation des données afin d’améliorer la qualité et la fiabilité du traitement. L’utilisation d’une formation low-code supervisée au sein du workflow vise à améliorer la précision au fil du temps sans avoir à reprogrammer les règles d’extraction.
• Sécurité renforcée : l’IDP stocke les documents et les informations personnelles dans un emplacement (numérique) sécurisé. Cette fonction est particulièrement importante dans des secteurs tels que les soins de santé et les services financiers, qui sont soumis à des réglementations strictes en matière de sécurité et à des politiques de conformité.
• Réduction des coûts : les aspects manuels du traitement traditionnel des documents font perdre du temps aux experts et les empêchent d’effectuer d’autres tâches. L’automatisation réduit le temps de traitement, ce qui diminue les coûts opérationnels et permet une meilleure gestion du personnel.

Que votre organisation numérise des dossiers médicaux ou cherche à rationaliser le traitement des factures, un travail préparatoire et le respect des bonnes pratiques sont essentiels pour éviter des problèmes coûteux et chronophages dès le début du processus. Cela inclut notamment :

• Catégorisation des documents : rédigez et organisez les documents en fonction de leur rôle, ce qui permet de clarifier les informations relatives et d’extraire des données de manière concise.
• Conversion des données : convertissez les données non structurées et semi-structurées en données structurées qui fournissent des informations exploitables pour l’amélioration de l’automatisation.
• Intégration et API : une fois les données converties en format numérique, comment seront-elles employées au sein de l’organisation ? Seront-elles compatibles et facilement accessibles à toutes les personnes qui en ont besoin ? Discutez des besoins métier avec les parties prenantes pour vous assurer qu’elles sont bien intégrées dans votre organisation.
• Consultation d’experts : parlez aux personnes qui se servent des informations que vous numérisez afin de mieux comprendre leur valeur pour l’entreprise et la manière dont elles doivent être interprétées. Ainsi, la personne qui traite les erreurs comprendra la nature des données et s’assurera que le processus est correctement exécuté.

Le traitement traditionnel des documents présente quelques difficultés qui doivent être prises en compte avant le lancement d’un projet de transformation numérique afin d’éviter les retards :

• Un format de traitement unique : le traitement des documents repose sur des règles d’extraction prédéfinies qui transforment les informations pertinentes en format numérique. Ce type de saisie de données fonctionne très bien pour les données structurées où l’information est cohérente. Cependant, si vous avez de gros volumes de données non structurées ou des documents complexes où les informations fournies ne sont pas cohérentes, le processus peut entraîner des erreurs chronophages. 
• Dépendance à l’égard des experts en traitement : lorsque des problèmes et des erreurs surviennent, ils sont souvent signalés en vue d’un examen manuel par des experts en traitement. Cela peut prendre du temps et exiger des ressources humaines importantes.
• Difficulté d’amélioration continue : les systèmes de traitement des documents manquent de visibilité opérationnelle sur le fonctionnement du traitement des documents et sur les erreurs qui ralentissent généralement le processus.

Voici quelques-unes des situations les plus courantes dans lesquelles vous pourriez avoir recours au traitement des documents :

• Facture/paie : les transformations numériques exigent que les systèmes manuels de facturation et de paie soient numérisés et automatisés. À l’aide d’un outil comme Automation Document Processing d’IBM, vous pouvez configurer et utiliser un modèle d’apprentissage profond prédéfini pour l’extraction de données dans le cadre du processus de facturation.
• Assurance : le traitement des documents vous permet d’extraire des données des formulaires et de vérifier rapidement la couverture et l’éligibilité. Il permet également de conserver des documents conformes aux normes et protocoles du secteur et de protéger la documentation sensible et les informations personnelles.
• Ressources humaines : le traitement des documents permet de convertir les données relatives aux employés et aux candidats en informations précieuses qui optimisent la gestion du personnel et les décisions d’embauche.
• Détection des fraudes : le traitement des documents est devenu un outil précieux pour les services financiers, autorisant les signatures de chèques et vérifiant l’authenticité des transactions à haut volume afin d’éliminer les écarts bancaires.
• Hypothèques : le traitement des hypothèques exige des prêteurs qu’ils traitent des millions de documents papier chaque année. Le traitement des documents garantit une récupération rapide et simple des documents et augmente la vitesse et l’ampleur du classement des hypothèques.

IBM Cloud Pak for Business Automation, l’offre phare d’IBM pour le traitement des documents, pousse votre automatisation un peu plus loin en y intégrant l’intelligence artificielle (IA). Ses fonctionnalités sont conçues pour améliorer à la fois vos processus internes et l’expérience de vos clients.