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Capture
Blog

En Quoi la Dématérialisation Cognitive des Documents Est-Elle Intelligente?

Bienvenue dans le deuxième billet de blog de notre série en six parties consacrée aux nouveautés en matière de capture multicanale des documents et de technologie de reconnaissance optique des caractères (Optical Character Recognition, OCR) intelligente. Nous étudions comment l’intelligence artificielle (IA) a transformé le champ des possibles en mettant les documents et les données à votre service alors qu’ils étaient auparavant perçus comme une charge.

Dans la première partie, nous avons expliqué comment l’automatisation robotisée des processus (Robotic Process Automation, RPA) a marqué un véritable tournant en offrant aux entreprises les moyens de résoudre les problèmes liés aux tâches manuelles centrées sur les données. Mais qu’en est-il des documents ? La RPA n’est jamais parvenue à automatiser le traitement des documents de façon efficace.

C’est ici que la dématérialisation cognitive des documents (Cognitive Document Automation, CDA) entre en jeu. La CDA prend en charge les « tâches intellectuelles » visant à comprendre le sujet abordé, les renseignements fournis et les actions requises. La RPA et la CDA opèrent en synergie pour automatiser le traitement des documents et des tâches centrées sur les données, qui sont à la base de nombreux processus métier. La CDA inclut trois étapes de traitement visant à rationaliser les opérations métier : acquisition, compréhension et intégration. Dans la deuxième partie de notre série, nous étudierons de plus près ces étapes.

Acquisition

Les systèmes alliant la RPA et la CDA peuvent capturer les documents (CDA), tout en bénéficiant de l’accès aux données électroniques (RPA). Dans le cadre du processus de CDA, les documents peuvent revêtir différents formats : e-mails, fax, dossiers, fichiers PDF et MS Office, chargements sur site Web, imprimantes multifonctions, scanners et (surtout) terminaux mobiles. 

La flexibilité est capitale : vos clients n’auront certainement pas la patience de s’adapter aux différentes instructions, de renvoyer les informations, ou, pire encore, de recommencer l’opération. C’est pourquoi votre processus d’envoi des documents doit être assez « intelligent » pour leur permettre de naviguer entre les canaux au cours d’un même processus. 

Les fonctions embarquées de capture documentaire sont également importantes pour les applications mobiles et les sites Web compatibles. Elles permettent aux utilisateurs de capturer et d’afficher les données en temps réel, puis de corriger les éventuelles erreurs avant de les envoyer. 

Compréhension

Le document a été capturé. Qu’advient-il ensuite? 

La CDA répond aux questions suivantes :

  • Quel est le sujet abordé ?
  • Quelles informations renferme-t-il ?
  • Que faut-il faire du document et de son contenu ?

La transformation cognitive permet de structurer le document afin d’en comprendre le sens, de saisir les informations qu’il contient et de les rendre exploitables pour les processus, systèmes et applications métier telles que BPM, CRM, ECM, ERP. 

 La dématérialisation cognitive des documents exploite différentes fonctionnalités d’intelligence artificielle, comme le traitement du langage naturel et le machine learning (apprentissage automatique) pour appliquer la reconnaissance optique des caractères, regrouper, classer, séparer, extraire et comprendre (langage humain) les informations issues de tout type de document. Le machine learning joue un rôle essentiel dans le processus de CDA en facilitant la configuration et la maintenance des systèmes CDA. Quelques échantillons des différents types de document suffisent pour que la CDA sache automatiquement comment classer et extraire les données. Vous n’avez pas besoin de définir de règles ni de créer de modèles rigides basés sur une mise en page. Si les documents évoluent au fil du temps, le machine learning s’adapte aux changements, sans qu’aucune intervention humaine ne soit requise. Sans machine learning, les systèmes traditionnels de capture documentaire deviennent obsolètes dès le premier jour de production. Et comme les documents changent inévitablement, des tâches de configuration manuelles sont systématiquement requises pour faire face.

La CDA utilise le traitement du langage naturel pour comprendre les documents complexes, comme les contrats, la correspondance, les dossiers de prêt et les documents de fusion-acquisition, c’est-à-dire les documents que les systèmes de capture traditionnels sont incapables de traiter. Plutôt que de recruter du personnel pour lui confier des tâches à faible valeur ajoutée (comme la recherche d’informations clés enfouies dans des milliers de documents), vous pouvez vous appuyer sur le traitement du langage naturel pour l’extraction automatique et rapide de certaines données comme les dates de contrat, les montants, les parties, les adresses ou toute autre information pertinente.

 En d’autres termes, la CDA utilise l’IA pour comprendre et apprendre automatiquement les documents, dans le but d’éviter ces tâches au personnel. 

En règle générale, le processus d’assimilation de la CDA se déroule comme suit : 

  1. Machine learning
  2. Perfectionnement d’image
  3. Classification des documents
  4. Séparation des documents
  5. Extraction des informations
  6. Évaluation des résultats
  7. Gestion des exceptions


Intégration

Lors de la dernière étape, une fois l’information « comprise », la solution CDA s’intègre avec les processus ou systèmes d’enregistrement en aval au moyen de connecteurs spécifiques préconfigurés, d’API ou de connecteurs normalisés. Elle peut également exploiter les agents/robots logiciels RPA en l’absence de connecteur disponible. Dans ce cas, la solution RPA utilise des fonctionnalités d’intégration intrinsèques qui mettent facilement en correspondance les données entre la source et le système de destination. Pas besoin d’API exposées, de services Web ou de code d’intégration.

Au-delà de la CDA et de la RPA

Même si les avantages et le retour sur investissement de la RPA et de la CDA sont déjà considérables, les entreprises peuvent encore accroître leurs niveaux d’efficacité en jetant les bases de l’automatisation intelligente à l’échelle de l’entreprise, c’est-à-dire en adoptant la RPA avec des fonctionnalités d’automatisation « intelligentes » intégrées, parmi lesquelles la capture cognitive et la prise en charge des opérations d’analyse et d’orchestration des processus. L’automatisation intelligente allie technologies d’intelligence artificielle et RPA pour gérer la main-d’œuvre « globale » (ressources numériques et humaines) la plus puissante du monde et aider votre entreprise à entrer dès maintenant de plain-pied dans le futur du travail.