Qu'est-ce que la compréhension de documents ? Comment fonctionne le traitement des documents par IA ?

Ce n'est pas demain la veille que vous entendrez quelqu'un s'extasier à l'idée de passer du temps à lire des informations sur un document papier ou un PDF pour les saisir dans une application comptable. C'est pourquoi la compréhension des documents basée sur l'IA est si utile : elle prend en charge les tâches fastidieuses que vos collaborateurs sont heureux de déléguer. De plus, elle peut accélérer le traitement des documents et aider à réduire les coûts tout en améliorant la précision. Vous trouverez souvent une technologie de compréhension des documents intégrée à vos workflows d'application SaaS et, plus récemment, elle a été chargée d'étiqueter le texte des données d'entraînement de l'IA et de fournir les informations dont les agents d'IA ont besoin pour effectuer leurs tâches en plusieurs étapes. De cette façon, les collaborateurs peuvent se consacrer de nouveau aux tâches de réflexion, de construction et de communication qu'ils apprécient.

Qu'est-ce que la compréhension de documents ?

La compréhension des documents est un processus automatisé qui extrait des informations d'un fichier texte, tel qu'un PDF ou une numérisation d'un document papier, et les transmet à une application métier. Elle permet de minimiser, voire d'éliminer, la saisie manuelle des données tout en améliorant la précision. La compréhension des documents est rendue possible par des algorithmes sophistiqués de machine learning (ML). Le machine learning est la clé de plusieurs étapes, à commencer par le traitement d'images, lorsque des informations pertinentes, telles que le prix, le nom et le numéro de facture ou de bon de commande, sont découvertes, extraites et stockées dans une base de données pour intégration dans les systèmes métier pertinents.

Par exemple, un industriel peut utiliser la compréhension des documents pour extraire les informations des commandes d'achat et les saisir automatiquement dans un livre comptable et un système de contrôle des stocks, ce qui augmente considérablement la vitesse et la précision d'un processus de vente. De même, une entreprise peut déployer un système de remboursement des frais pour extraire les informations pertinentes des images des justificatifs, puis créer automatiquement une note de frais pour un salarié.

La compréhension des documents a été un des premiers cas d'utilisation de l'IA et du ML. Elle est intégrée dans les applications métier pour automatiser les workflows, donnant du temps aux professionnels qui autrement transpireraient ces étapes manuelles de saisie de données et de traitement de documents. Associée au traitement du langage naturel et à la génération augmentée de récupération, la compréhension des documents peut faire partie intégrante d'un système qui aide à comprendre la signification sémantique des documents, ce qui facilite la classification des documents et la découverte d'informations.

Points à retenir

• La compréhension des documents est un processus basé sur l'IA qui extrait des données de divers fichiers texte pour aider à automatiser la saisie des données et le traitement des documents.
• Les champs structurés, tels que les prix, les dates, les noms, les signatures et les numéros de commande, peuvent être identifiés avec précision pour une intégration dans les workflows opérationnels.
• Les fonctionnalités de reconnaissance de documents sont souvent intégrées dans des applications métier populaires, notamment les systèmes ERP, CRM et spécifiques au secteur.
• Les utilisations de l'IA dans la compréhension des documents incluent l'automatisation de la collecte de données et de l'étiquetage des jeux de données d'entraînement et la fourniture d'informations dont les agents d'IA ont besoin pour effectuer des tâches complexes.

Ce qu'il faut savoir sur le traitement des documents

Le traitement des documents est un composant essentiel de la compréhension des documents. Il permet d'extraire les données de divers types de fichiers, de les placer dans un format structuré et de les classer dans une base de données où elles peuvent être utilisées pour remplir des champs dans des formulaires en ligne ou être intégrées à des fonctions métier telles que la gestion des factures, la paie, les ventes et la comptabilité des dépenses.

Pour ce faire, un système de traitement de documents a besoin de règles prédéfinies. Les algorithmes de machine learning peuvent ensuite identifier et extraire des données à partir de blocs de texte, de tableaux et de champs contenant les prix, les dates, les noms, les adresses, les notes pertinentes, les numéros de compte et d'autres données métier. En automatisant les processus de saisie manuelle des données, les entreprises peuvent considérablement accélérer les fonctions métier tout en réduisant les erreurs.

Fonctionnement de la compréhension de documents

Les logiciels de compréhension des documents et les services cloud utilisent le machine learning et l'IA avancés pour extraire des données de différents types de documents, tels que les factures et les reçus, et les fournir aux applications et aux workflows qui éclairent les processus métier. Cette automatisation apporte une nouvelle efficacité et précision à des tâches telles que la classification des documents et la saisie des données.

Un processus de compréhension des documents peut identifier et extraire du texte, des tableaux et des signatures à partir de différents formats, notamment des PDF, des scans et des fichiers JPEG. Les données extraites sont ensuite renvoyées dans un format structuré, tel qu'un fichier JSON, qui inclut le type et la valeur de champ, ce qui facilite leur intégration dans les applications et les workflows. La compréhension des documents est devenue importante dans les services d'IA générative et pour les agents d'IA, car elle transforme les documents en texte lisible par machine et modifiable que ces systèmes d'IA peuvent utiliser pour leurs résultats.

Les agents d'IA sont des entités logicielles qui peuvent être affectées à des tâches, examiner leur environnement, entreprendre les actions prescrites par leurs rôles et s'adapter en fonction de leurs expériences. Ces tâches peuvent être complexes, avec plusieurs étapes, et dépendent souvent de l'accès aux données textuelles. Un agent de gestion de la supply chain, par exemple, peut être chargé d'optimiser la logistique en analysant les bons de commande provenant de diverses sources et dans plusieurs formats, y compris les formulaires papier numérisés.

Les services de compréhension des documents peuvent également alimenter un outil d'étiquetage des données, qui permet aux utilisateurs de mettre en évidence et d'étiqueter visuellement des champs spécifiques directement sur des échantillons de documents. Il s'agit d'une étape essentielle pour créer un jeu de données d'entraînement qui peut être utilisé pour affiner les grands modèles de langage (LLM) personnalisés. Il s'agit d'un cercle vertueux qui améliore la capacité du modèle à comprendre et à extraire des informations de documents similaires à l'avenir.

La compréhension des documents est généralement accessible via une application d'ERP, de supply chain, de CRM ou autre, en particulier avec des systèmes SaaS, et constitue un moyen clé de gagner en efficacité pour les utilisateurs. Les concepteurs d’applications peuvent accéder aux services cloud de compréhension des documents via des API (API d’extraction de texte, d’identification de tableaux, de classification de documents), ce qui leur permet d’automatiser les tâches de traitement de documents dans les applications qu’ils créent.

Avantages de la compréhension des documents pour les entreprises

Les entreprises mettent en œuvre la compréhension des documents pour réduire les coûts et limiter le risque d'erreur humaine tout en accélérant le traitement. Voici un aperçu concret de ces avantages.

• Activation de l'automatisation des processus : grâce aux bonnes stratégies et outils, notamment la compréhension des documents, les équipes sont habilitées à créer, déployer et gérer des workflows automatisés. Un accès facile aux données est l'une des clés de la création d'un environnement dans lequel l'automatisation peut être appliquée à l'ensemble de l'entreprise.
• Amélioration de l’efficacité et réduction du travail manuel : l'extraction et le classement automatiques des données à partir d’une gamme de documents, tels que des factures, des contrats et des formulaires, réduisent le besoin de saisie manuelle des données et libèrent les collaborateurs pour qu’ils puissent se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
• Amélioration de la précision et de la fiabilité des données : en automatisant le processus fastidieux et sujet aux erreurs d'extraction et de classification des données, la compréhension des documents permet d'accélérer les opérations et peut conduire à des données plus cohérentes et fiables. Lorsqu’un système automatisé de compréhension des documents s’est avéré capable de traiter le texte avec un degré élevé de précision, les dirigeants sont plus enclins à l’utiliser pour la prise de décision.
• Délais de traitement plus rapides : l'un des principaux avantages d'un système de documents automatisé est qu'il gère les documents beaucoup plus rapidement que les collaborateurs humains, ce qui accélère de nombreux processus métier, tels que la saisie des factures, les dépenses et le traitement des réclamations.
• Économies de coûts grâce à l'automatisation : les principales économies réalisées grâce à l'automatisation proviennent de l'efficacité, bien que la réduction des erreurs contribue également à économiser de l'argent. La gestion automatisée des documents permet aux collaborateurs d'éviter la saisie et le traitement manuels des données, ce qui réduit les coûts de main-d'œuvre. L'automatisation permet d'effectuer des opérations plus fluides, plus rapides, plus efficaces et plus précises, ce qui peut améliorer la rentabilité.
• Meilleure conformité et meilleure gestion des risques : la compréhension des documents peut améliorer la précision des documents traités, minimisant les risques juridiques et financiers potentiels et le risque de ne pas respecter les exigences réglementaires.
• Intégration système : la compréhension des documents est le plus souvent utilisée dans une application métier pour améliorer les workflows de documents. En s'intégrant aux systèmes ERP, aux plateformes CRM et à d'autres outils métier, les solutions de compréhension des documents aident à faire fonctionner différents systèmes à partir des mêmes données précises et à jour. Cette intégration d'application, que les développeurs peuvent appliquer via des API à un service cloud existant, permet de garantir que les informations extraites et traitées sont immédiatement disponibles dans l'infrastructure existante de l'entreprise.
• Déploiement flexible : la compréhension des documents peut être implémentée dans des configurations cloud, on-premises ou hybrides pour répondre à différents besoins de l'entreprise. Les déploiements cloud offrent une évolutivité et une large accessibilité, tandis que les configurations on-premises offrent un meilleur contrôle et moins de problèmes de sécurité pour les secteurs avec des réglementations strictes en matière de confidentialité des données. Les modèles hybrides permettent aux entreprises de tirer parti de l'évolutivité du cloud tout en gardant le contrôle sur les données sensibles.
• Traitement en temps réel : en configurant la compréhension des documents dans le cadre d’un processus en temps réel, les entreprises peuvent accéder immédiatement aux informations extraites et agir en conséquence, ce qui contribue à réduire les retards et à améliorer la réactivité. Cela peut être précieux dans des environnements où le temps est de l'argent, tels que la logistique, la fabrication et la finance.

Technologies clés impliquées

L'IA générative a fait progresser la compréhension des documents, de manière significative, en complétant les méthodes traditionnelles, telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) et les systèmes basés sur des règles. Mais ce n'est pas la seule nouvelle technologie à faire des vagues.

• IA générative : l'IA générative aide la compréhension des documents à aller au-delà de l'extraction de texte de champs pour alimenter une base de données. Elle permet de créer de nouveaux contenus contextuellement pertinents basés sur les données extraites et peut générer des résumés, des rapports et même des documents entièrement nouveaux. Cette capacité accrue à automatiser la création de contenus dérivés trouve des applications dans de nombreux domaines. En outre, la RAG permet d'extraire des informations pertinentes d'une collection de documents en fonction d'une requête, plutôt que de les extraire d'un champ particulier pour les rattacher à un processus défini. La RAG permet à un LLM d'aller au-delà de l'extraction de mots-clés simples pour fournir un contexte plus riche et une compréhension sémantique du texte dans un document ou une collection de documents.
• Traitement du langage naturel pour l'analyse de texte : le NLP permet au système de comprendre et d'interpréter le contenu des documents d'une manière qui reflète la compréhension humaine. Les techniques de NLP peuvent identifier les informations clés, extraire des données telles que les nombres, les dates et les noms, et même comprendre le contexte et le sentiment du texte. Cela permet au système de classer les documents pour le stockage et l'extraction, d'extraire les données pertinentes et de résumer le contenu.
• Machine learning pour l'extraction des données : le ML permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer au fil du temps. Les algorithmes de machine learning peuvent être entraînés à reconnaître des modèles et à extraire des types spécifiques d'informations à partir de documents avec une grande précision, même lorsque le format et le contenu varient considérablement. Cette étonnante capacité d'extraction de données, une compétence de base de la compréhension des documents, peut réduire le besoin d'intervention manuelle au fil du temps, accélérant le traitement tout en présentant des données extraites fiables et cohérentes.
• Reconnaissance optique de caractères pour la conversion de texte : l'OCR est une autre technologie de base dans la compréhension des documents. Il a longtemps été utilisé pour convertir des images numérisées de texte en texte lisible par machine. Par exemple, il peut prendre un document physique qui a été numérisé et rendre le texte qu'il contient consultable et modifiable. L'OCR a permis à de nombreuses entreprises de passer à des workflows numériques et d'intégrer le texte extrait dans une grande variété d'autres processus automatisés. Les avancées de l'OCR basées sur l'IA incluent une meilleure reconnaissance de l'écriture manuscrite, un traitement plus rapide et une prise en charge multilingue.

Principales utilisations de la compréhension de documents

Alors que l'IA générative et le traitement du langage naturel rendent les systèmes de compréhension des documents plus performants, prenant en charge les images dans les documents, comprenant les mises en page complexes, extrayant les informations avec une bonne précision, même à partir de données non structurées, cette compréhension plus humaine élargit considérablement la gamme des cas d'utilisation. Voici quelques domaines dans lesquels nous voyons une plus grande utilisation des systèmes de compréhension des documents.

• Classification des documents : le classement des documents en classes ou catégories prédéfinies permet de gérer efficacement d'importants volumes de documents. En identifiant et en triant automatiquement les documents, une organisation peut rapidement les transmettre à la personne, au service ou au processus métier approprié, ce qui permet d'économiser du temps et des efforts sur le tri manuel et d'améliorer le flux de travail global.
• Extraction d'informations : permet à un processus de compréhension des documents d'identifier et d'extraire des points de données spécifiques de documents, en extrayant des informations importantes, telles que les noms, les dates, les adresses, les prix et d'autres détails pertinents, et en les associant aux processus métier appropriés. Cela permet de réduire les risques d'erreurs, d'accélérer le traitement des données et de transmettre des informations précises et fiables.
• Analyse sémantique : il s'agit d'une application plus sophistiquée de la compréhension des documents. Elle implique d'interpréter le sens et le contexte du texte dans les documents et implique des étapes supplémentaires, telles que la RAG, et l'utilisation de LLM plus sophistiqués pour aller au-delà de la simple reconnaissance de mots-clés pour comprendre les nuances et les implications du contenu. Cette approche s'avère utile lorsque, par exemple, une organisation veut déterminer le ton émotionnel d'un document ou identifier des relations et des modèles complexes pour arriver à une interprétation plus précise du contenu d'un document.

Cas d'utilisation courants et applications de la compréhension de documents

Quel que soit le secteur d'activité, lorsqu'une entreprise peut traiter et comprendre avec précision le contenu des documents, cela améliore les fonctions de l'entreprise grâce à une prise de décision plus éclairée, des workflows efficaces, un service client amélioré et la possibilité de faire émerger les informations importantes cachées dans les données textuelles. En fin de compte, une compréhension efficace des documents se traduit par des économies de temps et de coûts, une réduction des erreurs et une organisation plus compétitive et axée sur les données.

• Automatisation du traitement des factures et du reporting pour la finance
  La compréhension des documents permet d'automatiser l'extraction et la validation des données des relevés, des factures et d'autres documents financiers afin de réduire le temps et les erreurs associés à la saisie manuelle des données. Elle peut accélérer les processus d'approbation et de paiement et aider à maintenir les rapports financiers exacts et à jour. En s'intégrant aux systèmes financiers existants, la compréhension des documents peut améliorer la conformité et fournir des informations en temps réel sur les performances financières.
• Rationalisation des dossiers des patients et de la facturation dans le secteur de la santé
  Un processus automatisé de compréhension des documents aide les hôpitaux et les cliniques à gérer et à traiter les dossiers des patients, les formulaires médicaux et les documents de facturation. Pour ce faire, il extrait et organise les données des patients afin qu'elles soient enregistrées avec précision et facilement accessibles pour l'équipe de soignants d'un patient, ce qui conduit finalement à une prestation plus efficace.
• Gestion des contrats et des documents réglementaires
  Un processus de compréhension des documents peut aider les cabinets d'avocats et les services juridiques à analyser, classer et extraire des informations clés dans des documents, tels que des contrats, des accords et des documents réglementaires. En automatisant ces processus, les équipes juridiques peuvent réduire le risque d'erreurs, améliorer la gestion des documents et donner aux praticiens du droit plus de temps pour les tâches orientées client et la réflexion stratégique.
• Optimisation des documents de stock et de supply chain dans le retail
  Les entreprises de logistique et de retail utilisent la compréhension des documents pour traiter et analyser les listes de stocks, les commandes fournisseur et les documents de supply chain. La technologie permet aux retailers de suivre automatiquement les niveaux de stock, de surveiller les activités de la supply chain et de s'assurer que les commandes sont traitées rapidement et précisément, ce qui améliore la satisfaction client et l'efficacité opérationnelle.

Traitez vos documents plus efficacement avec les solutions avancées d'Oracle

Si vous souhaitez intégrer la compréhension des documents dans votre application, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Document Understanding peut vous offrir une solution puissante mais rentable. Grâce à des API simples et à des outils en ligne de commande, votre application peut extraire du texte, des tableaux et d’autres données clés de documents dans plusieurs langues avec des modèles d’IA prédéfinis. Des outils d’extraction de documents plus personnalisables sont également disponibles pour répondre à vos besoins.

OCI Document Understanding s'appuie sur les technologies de vision informatique et de traitement du langage naturel d'Oracle utilisées pour les principales tâches de l'entreprise, telles que le traitement des comptes fournisseurs, les dépenses et la gestion de contenu. Pour aider votre entreprise à en tirer parti, Oracle Cloud fournit une interface intuitive pour le téléchargement et l'étiquetage des données afin d'entraîner des modèles personnalisés dans un service d'IA de pointe. Document Understanding fait partie d'une suite de services d'IA disponibles sur OCI. Elle est proposée à un tarif compétitif afin que tous les utilisateurs de votre application puissent l'utiliser.

La compréhension des documents a été un succès précoce de l'utilisation du machine learning pour automatiser les processus métier. Alors que le volume d’informations dans tous les secteurs de l’économie continue de croître, elle aidera les entreprises en traitant et en exploitant efficacement les données et en libérant les collaborateurs pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. De plus, elle continuera de jouer un rôle vital pour rendre l’IA générative plus utile, à la fois dans le cadre de son entraînement et en améliorant les résultats, en particulier lorsque les agents d’IA prendront en charge davantage de tâches.

FAQ sur la compréhension de documents

En quoi la compréhension des documents diffère-t-elle de l'OCR traditionnel ?

La reconnaissance optique de caractères est une fonctionnalité de base qui rend possible un processus de compréhension des documents. C'est ce qui convertit le texte d'une image ou d'un PDF en texte modifiable. À partir de là, le traitement de la compréhension des documents rend le texte disponible pour les applications métier.

Quels types de documents peuvent être traités à l'aide de la compréhension des documents ?

Un processus de compréhension des documents analyse des documents, tels que des fichiers PDF ou des fichiers image (par exemple .jpg ou .png), et transforme le texte qu’il trouve en un format exploitable. Il analyse les champs des documents, tels que les reçus, les factures ou les demandes de prêt, reconnaît les noms, les montants, les dates et d'autres détails importants et met ces informations à la disposition des applications métier.

Les solutions de compréhension des documents sont-elles sécurisées ?

La sécurité des données dans un processus de compréhension des documents dépend de l'architecture et des mesures de sécurité des données mises en place dans le cadre du processus. Les données sont-elles chiffrées au repos et en transit ? Sont-elles sauvegardées ? Des contrôles d'accès adéquats sont-ils en place ? Tous ces éléments peuvent rendre tout traitement de données plus sécurisé.