Comment optimiser son écosystème d’analyse de documents ?

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robot en train de lire

L’analyse de documents vise à extraire avec précision et rapidité des données. Elle se situe à l’intersection du traitement de documents et de l’intelligence artificielle (IA) qui, ensemble, dessinent un avenir où presque tout peut être automatisé.

Son écosystème comprend des technologies capables d’interpréter les informations et le sens de documents variés, y compris l’écriture manuscrite, les cases à cocher et les tampons. Le Machine Learning (ML) stimule quant à lui l’innovation continue. Il a d’ailleurs fait de l’analyse de documents l’un des domaines d’automatisation à la croissance la plus rapide. Dans cet article, nous examinons donc de plus près les technologies qui composent cet écosystème et analysons les avantages de notre solution : le Smart repository.

La reconnaissance optique de caractères (OCR)

L’OCR convertit des images de texte dactylographié, manuscrit ou imprimé en un texte codé par une machine qui peut être traité ultérieurement pour extraire les données souhaitées. La technologie extrait aussi des informations sur la mise en page et la structure du contenu. 

Il se peut que vous ayez été ralenti, notamment en travaillant avec des documents PDF dans lesquels vous ne pouviez pas copier de texte ou appliquer une recherche. En effet, les pages PDF sont essentiellement des images. De même, vous pouvez avoir un scan, une photo ou une capture d’écran d’un reçu dans des formats graphiques spécifiques : JPEG ou TIFF. L’OCR peut alors facilement collecter toutes les informations nécessaires à partir de ces fichiers, sans qu’il soit nécessaire qu’une personne lise tous les documents par elle-même.

Les extracteurs basés sur des modèles (TBE)

Les TBE (Template-based extractors) extraient les données à l’aide de règles fixes qui sont appliquées à des modèles créés par un utilisateur ou une machine. Les TBE peuvent donc ne pas fonctionner pour les documents dont la structure change fréquemment ou qui nécessitent différentes variations de modèles. Cette technologie est donc parfaitement adaptée à la gestion d’un nombre relativement restreint de modèles de documents stables. Lorsqu’un changement de format de document est nécessaire, il est facile de modifier manuellement le modèle.

Il existe de nombreux fournisseurs proposant des TBE. Lorsque vous évaluez la solution à choisir, vous devez prêter attention à la facilité avec laquelle il est possible de configurer un modèle. Certaines des meilleures entreprises proposent d’ailleurs des technologies qui créent les modèles de manière semi-automatique en utilisant un processus humain dans la boucle qui ne fait que confirmer le choix. 

Les extracteurs d’apprentissage automatique basés sur l’apprentissage supervisé (SMLE)

Les SMLE (Supervised-learning-based machine learning extractors) peuvent être utilisés pour les documents structurés et semi-structurés. Les factures et les bons de commande en sont un bon exemple. Les SMLE fonctionnent en étiquetant un ensemble de documents échantillons, c’est-à-dire en associant les éléments de données à extraire à la zone du document d’où les données sont extraites.

L’apprentissage non supervisé (USL)

Cette technique consiste à analyser un ensemble de données sans pré-étiquetage. L’apprentissage non supervisé utilise des modèles pré-entraînés ou différentes représentations de connaissances pour traiter des documents non structurés. Les cas d’utilisation courants comprennent l’analyse d’états financiers, de contrats et d’e-mails.

Traitement du langage naturel (NLP)

Les technologies NLP aident les ordinateurs à comprendre le langage humain. A ce titre, il est souvent combiné à d’autres technologies pour effectuer une série de tâches. Il permet aux organisations d’effectuer des analyses de texte, d’extraire des entités et d’automatiser des processus en définissant l’intention dans des documents non structurés tels que les e-mails. En outre, il peut s’agir d’analyser le sentiment d’un texte – en d’autres termes, de définir s’il est positif, négatif ou neutre. Cela peut être particulièrement utile pour interpréter le contenu des actualités, des médias sociaux ou de la correspondance. 

Notre solution : le Smart repository

Notre Smart repository est basé sur les dernières technologies de traitement automatisé du langage (TAL / NLP) afin d’extraire l’essentiel parmi l’ensemble du capital intellectuel de l’entreprise. La recherche assistée par l’IA fournit l’intelligence et l’analyse sémantique qui permet de comprendre ce que les utilisateurs recherchent. Le Smart repository, grâce à l’apprentissage machine, continuera d’apprendre au fil du temps. Si votre secteur ou votre entreprise utilise un jargon spécifique, nous le comprendrons sans que vous nous le disiez.

Directement depuis leur environnement de travail (par exemple PowerPoint ou Word), les utilisateurs peuvent accéder instantanément aux données les plus pertinentes de l’entreprise. Mieux encore, cela ne nécessite aucun pré-balisage des documents, l’IA ingérera des données non structurées et découvrira des relations par elle-même !

A propos de StoryShaper

StoryShaper est une start-up innovante qui accompagne ses clients dans la définition de leur stratégie digitale et le développement de solutions d’automatisation sur-mesure.

Sources : StoryShaper, UiPath

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