Qu’est-ce que le traitement intelligent de documents et comment cela fonctionne-t-il ?

Saviez-vous qu’il existe des entreprises qui ont réussi à réduire leur temps de traitement de 50 à 70 % et à réduire leurs coûts de 30 à 40 % avec un seul outil ?

Elles ont utilisé le traitement intelligent de documents (IDP), un logiciel qui utilise différentes technologies pour transformer des données non structurées en données structurées et exploitables.

Qu’est-ce que le traitement intelligent de documents (IDP) ?

Le traitement intelligent de documents est un type de logiciel qui prend des données non structurées et les transforme en informations structurées et utilisables. Pour ce faire, ce type d’IDP utilise des technologies telles que l’OCR, l’IA et l’apprentissage automatique (machine learning).

Chaque entreprise traite quotidiennement des documents mixtes, notamment des factures, des contrats, des reçus ou des formulaires. Le problème est que la majeure partie de ces informations n’est pas structurée, ce qui signifie qu’elles ne sont pas organisées de manière à ce qu’un logiciel puisse les utiliser facilement.

Cela signifie que vous avez besoin de quelqu’un qui parcoure les documents pour trouver les données importantes et les inclure là où elles doivent l’être.

L’IDP vous permet de prendre des documents qui doivent normalement être traités manuellement, comme des factures numérisées ou des PDF, et d’extraire, d’organiser et d’envoyer automatiquement les données vers les fichiers appropriés.

IDP vs OCR

L’IDP a tendance à être confondu avec l’OCR, car les deux extraient des données à partir de données non structurées.

Cependant, ils ne sont pas tout à fait identiques.

D’une part, la reconnaissance optique de caractères (OCR) est une technologie qui extrait des données pour convertir des images, des documents numérisés ou, dans certains cas, des documents manuscrits en texte lisible.

Par exemple, elle peut prendre une facture numérisée et la transformer en texte modifiable sur un écran.

Cependant, l’OCR s’arrête là ; elle ne comprend pas le sens du texte. Elle se limite à l’extraction.

Cela ne signifie pas qu’elle n’est pas utile, mais simplement qu’il s’agit d’une technologie qui joue un rôle majeur au sein d’autres technologies.

D’autre part, l’IDP s’appuie sur l’OCR en y ajoutant de l’intelligence.

Avec l’OCR, le système extrait les données, mais l’IDP va plus loin en comprenant ce que ces données représentent et en les organisant en données structurées.

Par exemple, l’OCR pourrait extraire ce texte d’une facture :

Facture #1234 | Total : 2 500 $ | Date d’échéance : 31 janv.

L’IDP, quant à lui, identifierait et structurerait l’information comme suit :

• Numéro de facture : 1234
• Montant total : 2 500 $
• Date d’échéance : 31 janvier

Ces données structurées peuvent ensuite être automatiquement transférées vers un logiciel de comptabilité, des feuilles de calcul ou des bases de données.

Essentiellement, l’OCR lit les documents, tandis que l’IDP les comprend et les traite.

Comment fonctionne le traitement intelligent de documents ?

Bien que les systèmes IDP puissent sembler complexes, ils suivent généralement un processus simple.

Tout d’abord, les documents sont collectés à partir de diverses sources. Il peut s’agir de pièces jointes à des courriels, de fichiers numérisés, d’un stockage cloud ou de PDF téléchargés. Cette étape est souvent appelée acquisition de documents (ingestion).

Ensuite, la technologie OCR convertit le document en texte lisible par machine. Cela permet au système de « voir » le contenu à l’intérieur du fichier.

Une fois le texte extrait, des modèles d’IA classent le document. Par exemple, le système détermine s’il s’agit d’une facture, d’un reçu, d’un contrat ou d’un autre type de document.

Après la classification, le logiciel extrait les points de données clés. Il peut s’agir de noms, de dates, de totaux, d’adresses ou de champs spécifiques pertinents pour le type de document. Les données extraites sont ensuite structurées dans un format utilisable par les systèmes logiciels, tel qu’une entrée de base de données.

Enfin, de nombreux systèmes IDP incluent la validation et l’apprentissage automatique. Si un utilisateur corrige une erreur, le système apprend de cette correction et s’améliore au fil du temps.

Pour mettre cela en contexte, un service de ressources humaines travaillant principalement avec des indépendants recevra des centaines de factures chaque mois.

Au lieu de saisir manuellement chaque facture dans un système comptable, l’IDP lit automatiquement les documents, extrait les champs pertinents et télécharge les données vers une GED (DMS) où l’équipe financière peut accéder facilement aux paiements.

Ce qui prenait autrefois des heures peut désormais être accompli en quelques minutes.

Quels sont les avantages de l’IDP ?

Le logiciel IDP rapproche la gestion documentaire et les tâches opérationnelles des bureaux sans papier modernes et de l’efficacité qu’apporte l’IA.

La mise en œuvre de ce type d’outils offre de nombreux avantages au-delà du simple fait de disposer d’une infrastructure plus moderne.

L’un des plus grands avantages de l’IDP est la réduction des coûts.

Le traitement manuel des documents nécessite du temps, de la main-d’œuvre et des ressources. Lorsque l’on prend en compte l’impression, le stockage et le travail administratif, les coûts s’additionnent rapidement. L’IDP réduit ou élimine complètement bon nombre de ces dépenses.

L’efficacité est un autre avantage majeur.

Les employés n’ont plus besoin de passer du temps à chercher des documents, à ressaisir des données ou à gérer des fichiers physiques. L’information devient instantanément accessible et les flux de travail avancent beaucoup plus vite.

La précision s’améliore également de manière significative.

L’erreur humaine est courante dans la saisie manuelle des données, en particulier lorsqu’il s’agit de volumes importants de documents manuscrits désordonnés. Les systèmes IDP, une fois correctement configurés, peuvent atteindre des niveaux de précision et de cohérence très élevés qui ne feront que s’améliorer avec le temps grâce à la technologie d’apprentissage automatique.

L’évolutivité (scalabilité) est tout aussi importante.

À mesure que votre entreprise se développe, le volume de documents augmente. Embaucher davantage de personnel pour gérer cette charge de travail peut s’avérer coûteux et inefficace. L’IDP permet aux entreprises de mettre à l’échelle leurs opérations sans augmenter les effectifs.

Il existe également des avantages en matière de conformité. Des données structurées et consultables facilitent le suivi des dossiers, la réponse aux audits et le respect des exigences réglementaires.

Enfin, l’IDP soutient les efforts de durabilité. En réduisant la dépendance au papier et au stockage physique, les entreprises peuvent réduire considérablement leur impact environnemental.

Cas d’utilisation de l’IDP

L’IDP est utilisé dans plusieurs secteurs et départements, en particulier là où de gros volumes de documents sont impliqués.

Comptabilité fournisseurs et traitement des factures

Les équipes financières traitent des centaines ou des milliers de factures fournisseurs par mois. L’IDP extrait automatiquement les champs clés et les achemine vers les systèmes comptables, réduisant les cycles de plusieurs jours à quelques minutes.

L’IDP élimine le risque de paiements en double, de pénalités de retard et libère le personnel de la comptabilité fournisseurs de la saisie de données répétitive afin qu’il puisse se concentrer sur les exceptions et le rapprochement.

Certains types de documents courants incluent les bons de commande, les notes de crédit et les avis de versement.

Un exemple typique est l’extraction du nom du fournisseur, des rubriques, des totaux, de la taxe et des numéros de bon de commande à partir de factures PDF et leur synchronisation avec votre logiciel de comptabilité sans saisie manuelle.

Gestion des dépenses et capture des reçus

Les employés soumettent des reçus de voyage, de repas et de fournitures. L’IDP lit les reçus numérisés ou photographiés et remplit automatiquement les rapports de dépenses, réduisant ainsi les frictions lors de la soumission et le temps de révision par la finance.

Ceci est important car cela accélère les cycles de remboursement, signale les violations de politique en temps réel (comme les repas dépassant la limite) et produit une piste d’audit propre sans feuilles de calcul manuelles.

Par exemple, un employé photographie un reçu de restaurant sur son téléphone et le soumet. L’IDP extrait la date, le fournisseur, le montant et la devise, en le codant automatiquement sur le bon centre de coûts dans des outils de gestion des dépenses comme Expensify.

La même logique s’applique aux notes d’hôtel, aux reçus de carburant et aux confirmations de covoiturage.

Gestion juridique et des contrats

Les équipes juridiques et d’achats gèrent des portefeuilles de centaines de contrats avec des conditions, des échéances et des obligations variées.

L’IDP extrait et structure les dispositions importantes afin que rien ne soit oublié et que les échéances de renouvellement ne soient jamais négligées.

Le traitement intelligent des documents évite les renouvellements automatiques coûteux, garantit le suivi des obligations de conformité et permet aux équipes d’identifier rapidement les clauses de risque dans l’ensemble d’un portefeuille de contrats.

En pratique, cela signifie l’ingestion d’accords de confidentialité (NDA), de contrats-cadres de services (MSA) et d’accords SaaS pour extraire les parties, les dates d’effet, les clauses de résiliation, les plafonds de responsabilité et les conditions de renouvellement automatique d’abonnement dans une base de données de contrats centralisée.

Les contrats de bail et les accords fournisseurs sont des applications tout aussi courantes.

Intégration (onboarding) dans les services bancaires et financiers

Dans le secteur bancaire, de nombreux documents d’identité, bulletins de salaire et formulaires de demande sont impliqués dans la plupart des tâches. L’IDP accélère la réception et la vérification afin de réduire le temps de traitement et le coût opérationnel par demande.

Essentiellement, cela réduit les délais d’approbation des prêts de plusieurs jours à quelques heures, diminue les erreurs manuelles qui causent des manquements à la conformité et améliore l’expérience client à un moment critique de décision.

Par exemple, un logiciel IDP pourrait extraire les données de l’emprunteur à partir de demandes de prêt hypothécaire, de passeports, de bulletins de paie et de relevés bancaires, puis remplir automatiquement le système de montage de prêt.

Dossiers médicaux

Les cliniques ou hôpitaux traitent un flux constant de dossiers papier et numériques, notamment des formulaires d’admission, des lettres d’orientation, des résultats d’analyses et des demandes de remboursement d’assurance. L’IDP numérise et structure ces données pour améliorer la coordination des soins et l’efficacité administrative.

L’IDP est important pour accélérer les processus d’admission ou de sortie et aide les organisations à respecter les normes d’accessibilité et d’interopérabilité des données telles que HL7 et FHIR, entre autres.

Par exemple, les formulaires d’admission des patients remplis à la main peuvent être numérisés et traités pour extraire le nom, la date de naissance, les symptômes, les médicaments et les détails d’assurance, remplissant automatiquement le système de dossier de santé électronique (EHR) avant le début d’un rendez-vous.

Documentation logistique et de la chaîne d’approvisionnement

Les opérations logistiques génèrent des pistes papier denses, notamment des connaissements, des déclarations de douane, des listes de colisage et des preuves de livraison. L’IDP traite ces documents à grande échelle pour s’assurer que les données atteignent les systèmes d’entrepôt et de fret sans transcription manuelle.

Les retards causés par des erreurs documentaires coûtent du temps et de l’argent à chaque étape. L’IDP réduit les erreurs de transcription et donne aux équipes opérationnelles une visibilité en temps réel sur les données d’expédition.

Par exemple, l’IDP pourrait extraire l’expéditeur, le destinataire, la description de la cargaison, le poids et les codes SH à partir des connaissements au port, alimentant directement les données dans un système de gestion de fret pour déclencher les flux de travail de dédouanement.

Meilleurs logiciels de traitement intelligent de documents

Vous pouvez trouver des logiciels IDP sous deux formats différents : en tant qu’outils autonomes ou intégrés dans un outil de productivité plus large.

Parmi les exemples populaires d’outils autonomes, citons ABBYY FineReader PDF, ABBYY Vantage ou Amazon Comprehend.

Par exemple, ABBYY FineReader PDF est principalement un outil de productivité OCR et PDF. Il est couramment utilisé pour convertir des documents numérisés en formats modifiables comme Word ou Excel, rechercher et modifier des PDF, et numériser des archives papier. En termes d’automatisation, il offre des capacités de base telles que le traitement par lots, mais il est largement piloté par l’utilisateur.

En allant plus loin vers les véritables capacités IDP, ABBYY Vantage représente une solution plus avancée de classe entreprise. Il est conçu pour des cas d’utilisation tels que le traitement des factures, les bons de commande, la vérification KYC et la gestion des réclamations d’assurance. Vantage offre un haut niveau d’automatisation en combinant l’IA et l’apprentissage automatique pour classer les documents et extraire les données clés, avec une validation humaine (human-in-the-loop) pour améliorer la précision au fil du temps.

Amazon Comprehend diffère légèrement car il ne s’agit pas d’une plateforme IDP complète mais d’un service de traitement du langage naturel (NLP). Il est généralement utilisé pour extraire le sens d’un texte, par exemple en identifiant des entités, en analysant le sentiment ou en détectant des phrases clés dans des documents tels que des courriels ou des commentaires clients. L’automatisation est réalisée via une intégration basée sur l’API, et il est souvent combiné avec des outils OCR comme Amazon Textract pour former une partie d’un pipeline de traitement de documents plus large. Sa force réside dans sa compréhension approfondie de la langue et son intégration au sein de l’écosystème AWS.

Si l’on regarde les solutions plus larges, vous disposez de nombreuses alternatives et types de logiciels différents.

Par exemple, des solutions comme Rossum se spécialisent dans le traitement des factures, tandis que des plateformes telles qu’Hyperscience se concentrent sur l’extraction de données de haute précision pour des documents complexes.

Les options basées sur le cloud comme Google Document AI offrent évolutivité et flexibilité pour les entreprises en croissance.

La plateforme UiPath est utilisée pour des processus de bout en bout tels que la gestion des factures, où les documents sont acquis, les données extraites et les résultats automatiquement saisis dans des systèmes tels que les ERP sans intervention manuelle. UiPath offre une automatisation très élevée grâce à une combinaison de compréhension de documents, d’automatisation robotisée des processus (RPA) et d’orchestration des flux de travail.

Enfin, vous disposez également de systèmes de gestion documentaire où vous aurez besoin d’une technologie et d’une automatisation puissantes pour extraire et acheminer les données vers les fichiers et dossiers appropriés où elles sont automatiquement indexées et peuvent être utilisées pour des résumés générés par l’IA, par exemple.

Avec Dokmee, vous pouvez combiner Dokmee Capture et Dokmee ECM pour une expérience complète.

Comment choisir le bon logiciel IDP

La sélection de la bonne solution IDP est l’une des décisions les plus importantes de tout projet d’automatisation documentaire. Le marché a considérablement mûri, avec des outils allant de plateformes polyvalentes à des solutions hautement spécialisées conçues pour des secteurs ou des types de documents spécifiques. Les critères ci-dessous vous aideront à évaluer les options en toute confiance.

• Étape 1 : Classez vos types de documents

Avant d’évaluer tout logiciel, vous devez avoir une idée précise des documents que votre organisation traite réellement.

Les outils IDP ne sont pas universels. Une plateforme conçue pour des formulaires structurés peut avoir du mal avec des contrats semi-structurés, et une plateforme optimisée pour les factures peut être peu performante sur des dossiers manuscrits.

Connaître votre paysage documentaire à l’avance vous évite de choisir un outil qui ne résout qu’une partie de votre problème.

Commencez par auditer les documents circulant dans les processus que vous souhaitez automatiser.

Groupez-les par structure :

→ Les documents structurés suivent une mise en page fixe et prévisible, comme les formulaires fiscaux ou les modèles de demande.

→ Les documents semi-structurés comme les factures ou les bons de commande partagent des champs communs mais varient en termes de mise en page selon les fournisseurs ou les clients.

→ Les documents non structurés tels que les contrats, les courriels et les notes cliniques contiennent du texte libre sans format cohérent.

Prenez également en compte le volume, la fréquence et les langues ou formats régionaux impliqués.

• Étape 2 : Cartographiez vos besoins et vos intégrations

La première chose que vous devez vous demander est « pourquoi ai-je besoin de l’IDP ? »

En aurez-vous besoin comme une plateforme autonome pour créer un bureau sans papier, comme un système qui s’intègre dans votre architecture actuelle, ou pour une automatisation documentaire de bout en bout ?

Même un outil IDP très précis offre une valeur limitée s’il ne peut pas se connecter aux systèmes que vos équipes utilisent déjà. Avant d’évaluer toute plateforme, cartographiez votre architecture actuelle : votre ERP, CRM, logiciel de comptabilité, système de gestion documentaire et tout outil spécifique au secteur.

Vérifiez ensuite que la solution IDP propose des connecteurs natifs ou une API bien documentée pour chacun d’eux.

Tenez également compte de la manière dont les données circulent après l’extraction. L’outil exporte-t-il simplement un fichier CSV ou pousse-t-il les données structurées directement dans les bons champs de votre système cible ? Plus l’intégration est étroite, moins la manipulation manuelle est nécessaire entre l’extraction et l’action.

• Étape 3 : Testez l’évolutivité (scalabilité)

Vos volumes de documents d’aujourd’hui ne reflètent probablement pas vos besoins dans deux ou trois ans.

Une solution qui fonctionne bien à faible volume peut devenir un goulot d’étranglement à mesure que votre entreprise se développe, surtout si elle facture à la page ou au document d’une manière qui rend la mise à l’échelle coûteuse.

Évaluez si la plateforme est native du cloud et si elle peut gérer le traitement simultané de plusieurs types de documents et d’unités commerciales. Si votre organisation opère à l’international, vérifiez également si la solution prend en charge plusieurs langues et formats de documents régionaux.

• Étape 4 : Calculez le coût total et le ROI

Les modèles de tarification de l’IDP varient beaucoup : certaines plateformes facturent par page traitée, d’autres par siège utilisateur, et d’autres encore proposent des forfaits mensuels basés sur des tranches de volume.

Comprenez le coût total de possession, y compris la mise en œuvre, le travail d’intégration et la maintenance continue, et pas seulement les frais de licence.

Lors du calcul du retour sur investissement, allez au-delà de la réduction des coûts.

Les gains les plus significatifs proviennent de temps de traitement plus courts, de moins d’erreurs atteignant les systèmes en aval et de la redirection du personnel vers des tâches à plus haute valeur ajoutée. Une solution qui coûte plus cher au départ mais qui élimine un goulot d’étranglement dans un processus à enjeux élevés peut offrir un retour bien plus fort qu’un outil moins cher qui ne résout que partiellement le problème.

Alors… quand avez-vous réellement besoin de l’IDP ?

Le traitement intelligent de documents est devenu un outil essentiel pour l’efficacité.

En transformant des documents non structurés en données structurées et exploitables, l’IDP accélère les flux de travail qui font fonctionner les organisations. Si vous comptez encore sur des processus papier ou manuels, l’adoption de l’IDP est le moyen le plus durable de gérer l’information à grande échelle.

La question n’est pas de savoir si l’IDP peut apporter de la valeur à votre organisation. Dans la plupart des cas, c’est le cas. La question la plus utile est de savoir si votre situation actuelle en fait un besoin urgent.

Vous avez probablement besoin de l’IDP maintenant si :

• Votre équipe passe un temps considérable à saisir manuellement des données provenant de documents dans d’autres systèmes.
• Les erreurs de traitement des documents causent des problèmes en aval tels que des paiements incorrects, des échéances manquées ou des lacunes en matière de conformité.
• Vous gérez des volumes importants de factures, de contrats, de formulaires ou de dossiers qui suivent des formats similaires mais pas identiques.
• Les processus d’approbation ou de révision sont lents car les documents doivent être acheminés et vérifiés manuellement.
• Vous vous développez rapidement et votre gestion documentaire actuelle ne peut pas suivre sans augmenter les effectifs.
• Les audits ou les exigences réglementaires exigent un enregistrement fiable et traçable de la manière dont les documents ont été traités.

Dokmee réunit le traitement intelligent des documents et une gestion documentaire puissante, offrant à votre organisation une plateforme unique pour capturer, extraire et agir sur les informations de tout type de document.

Que vous automatisiez le traitement des factures, simplifiiez la gestion des contrats ou numérisiez des dossiers à grande échelle, Dokmee est conçu pour rendre cela simple.

Réservez votre démonstration gratuite aujourd’hui.

Foire Aux Questions

Qu’est-ce que le traitement intelligent de documents ?

Le traitement intelligent de documents (IDP) est une technologie qui utilise l’IA, l’apprentissage automatique et l’OCR pour extraire, classer et structurer automatiquement les données des documents.

Contrairement à l’automatisation de base, l’IDP peut comprendre le contexte, gérer des données non structurées et s’améliorer continuellement grâce à l’apprentissage. Il transforme les documents tels que les factures, les contrats et les formulaires en données utilisables qui peuvent circuler directement dans les systèmes métier.

Quelle est la différence entre l’OCR et le traitement intelligent de documents ?

L’OCR (reconnaissance optique de caractères) est une technologie fondamentale qui convertit simplement les images ou les documents numérisés en texte lisible par machine. L’IDP s’appuie sur l’OCR en y ajoutant de l’intelligence, telle que la classification des documents, l’extraction de données et la validation. En termes simples :

• OCR = « Lit » le texte des documents
• IDP = « Comprend et traite » le document

L’IDP ne se contente pas de numériser le contenu, il l’interprète et le transforme en données structurées et exploitables.

Quelle est la différence entre l’IDP et l’ADP ?

L’IDP (Intelligent Document Processing) se concentre spécifiquement sur l’extraction et la structuration des données à partir de documents. L’ADP (Automated Data Processing), en revanche, est un concept plus large qui fait référence à l’automatisation des tâches de manipulation de données à travers les systèmes.

• IDP = Spécialisé dans les données basées sur des documents (ex: factures, PDF, formulaires)
• ADP = Automatisation générale du traitement des données (ex: paie, bases de données, transactions)

Considérez l’IDP comme un sous-ensemble de l’ADP, axé sur l’une des sources de données les plus complexes : les documents non structurés.

L’OCR est-il obsolète ?

Non, l’OCR n’est pas obsolète, c’est toujours un composant essentiel du traitement de documents. Cependant, à lui seul, il ne suffit plus aux besoins des entreprises modernes.

Aujourd’hui, l’OCR est généralement utilisé comme une partie d’un système IDP plus vaste.