Interview : Comment mettre en place un traitement de documents très précis avec le modèle de ML de nouvelle génération

Ces dernières années, le traitement intelligent des documents est devenu une technologie de pointe qui aide les entreprises à réaliser la transformation numérique de leurs processus métier et à automatiser les données structurées et non structurées saisies à partir de différents documents sources.

La pandémie a considérablement stimulé l’utilisation du traitement intelligent des documents. Elle a augmenté la demande de connectivité au réseau en ligne et d’achat de biens. Selon le rapport d’Allied Market Research, le marché mondial du traitement intelligent des documents devrait atteindre 7,4 milliards d’euros d’ici 2031, avec une croissance de 21,7 % entre 2022 et 2031.

Nous avons interrogé l’expert de Graip.AI, Karyna Mihalevich, chef de produit, sur le traitement intelligent des documents, un modèle de ML de nouvelle génération, ses caractéristiques sur l’exemple du modèle Graip.AI, et la façon dont il crée un flux de travail extrêmement précis pour les entreprises.

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

Karyna Mihalevich : “Le traitement intelligent des documents (IDP) combine généralement les technologies d’intelligence artificielle (IA) et de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour extraire les données des documents. L’IDP offre une grande précision de reconnaissance pour les polices les plus courantes et prend en charge une grande variété de formats de fichiers d’images numériques.

Ces dernières années, l’IDP a intégré des capacités plus intelligentes, telles que le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur (CV) et la reconnaissance vocale (SR). Par rapport à l’OCR, ces technologies confèrent des avantages supplémentaires au traitement intelligent des documents. Par exemple, elles ajoutent un niveau élevé de compréhension dans le processus de conversion des textes.

Aujourd’hui, l’IDP moderne comprend des fonctions qui permettent d’utiliser le contenu dans le cadre de l’expérience des clients et des employés. Par rapport aux solutions précédentes, qui se concentraient uniquement sur l’extraction de texte et de données de terrain. Le traitement des documents basé sur l’IA rend le contenu immédiatement accessible et utilisable exactement au moment et à l’endroit où c’est nécessaire.”

Karyna Mihalevich, chef de produit, Graip.AI

Qu’est-ce qu’un modèle ML de nouvelle génération ?

Karyna Mihalevich : “L’apprentissage automatique est un processus par lequel les machines sont programmées pour pouvoir apprendre des modèles à partir de données. L’apprentissage est basé sur un ensemble de règles mathématiques et d’hypothèses statistiques. Un objectif commun de l’apprentissage automatique est de développer un modèle prédictif basé sur des associations statistiques entre les caractéristiques d’un ensemble de données donné.

Un modèle d’apprentissage automatique est un fichier qui peut être entraîné à reconnaître certains types de modèles. Il est possible d’entraîner le modèle sur un ensemble de données, en lui fournissant un algorithme qu’il peut appliquer pour analyser ces données et en tirer des enseignements. Après avoir entraîné le modèle, il peut servir pour analyser de nouvelles données et faire des prédictions à leur sujet. Il peut être impliqué dans divers secteurs d’activité, tels que la finance, la médecine, l’agriculture ou encore la logistique.

Par exemple, chez Graip.AI, nous avons basé le modèle de ML de nouvelle génération sur les technologies de vision artificielle (CV) et de traitement du langage naturel (NLP). Il a été exploité pour le traitement clé-valeur (KVP). Le modèle se concentre sur la classification des textes de documents à l’aide de clés et de valeurs (KVPE). Il considère la paire clé-valeur comme deux éléments de données liés où la clé est utilisée comme identifiant unique pour la valeur.

Le modèle ML de nouvelle génération peut traiter comme entrée des données semi-structurées ou non structurées. Le modèle permet la reconnaissance de données à partir d’images ou de fichiers PDF avec ou sans couches de texte. Ces fichiers peuvent contenir des éléments complexes tels que des tableaux, des chiffres, des cases à cocher et des détails d’écriture.”

Quelles sont les caractéristiques du modèle ML de nouvelle génération de Graip.AI ?

Karyna Mihalevich : “Le modèle ML de nouvelle génération de Graip.AI offre des fonctionnalités significatives pour le traitement intelligent des documents. Elles ont un impact notable sur le niveau de précision des données traitées.

Le modèle ML de nouvelle génération effectue une extraction détaillée des données et capture les en-têtes et les éléments du document. Il peut également reconnaître des documents en plusieurs langues. Cette fonctionnalité permet de soutenir efficacement le traitement international des documents dans une entreprise.

Le modèle est prêt à apprendre des modèles personnalisés de documents. Les utilisateurs peuvent appliquer des expressions régulières ou des paramètres de correspondance intelligents pour traiter les paires clé-valeur. En outre, la solution est flexible et ouverte à des scénarios personnalisés non standard pour le traitement des documents. Le modèle de ML de nouvelle génération prend en charge l’hébergement dans le cloud et sur site. Il permet aux entreprises d’exercer un contrôle absolu sur les données et les mesures de sécurité. En outre, le modèle ne peut pas dépendre des politiques des fournisseurs de traitement intelligent des documents.

Le modèle ML de nouvelle génération dispose d’une fonctionnalité de réentraînement pour améliorer les résultats de la reconnaissance. Graip.AI avec le modèle ML de nouvelle génération est entièrement flexible avec des règles et des actions de post-traitement. En outre, Graip.AI propose un traitement en masse des données pour les entreprises disposant de gros volumes de données.”

Comment mettre en place un traitement de documents de haute précision avec le modèle ML de nouvelle génération de Graip.AI ?

Karyna Mihalevich : “Le modèle ML de nouvelle génération de Graip.AI est capable de lire, d’analyser, de classer, d’extraire et d’évaluer. Chacune de ces étapes contribue à renforcer la précision du traitement intelligent des documents.

En plus de la précision élevée du modèle ML de nouvelle génération, Graip.AI offre les fonctions suivantes qui garantissent les avantages du traitement automatisé des documents :

• Classification
  Les documents sont classés en différentes catégories. Cela permet aux entreprises, par exemple, de faire correspondre les données aux comptes du grand livre général afin de classer les types de transactions financières.
• Amélioration des documents
  Graip.ai convertit les données en informations en temps réel en reliant les données internes aux données externes.
• Rapprochement des documents
  La plate-forme compare et recoupe les informations saisies dans les systèmes tiers avec les informations présentées dans les documents téléchargés (comparaison à deux ou trois niveaux). Cela permet le rapprochement des comptes clients.
• Intégration intelligente
  L’écosystème de la solution se compose de logiciels de comptabilité, de solutions ERP et d’autres produits divers. Ces éléments peuvent fonctionner ensemble grâce à des connexions API. Graip.AI dispose d’une intégration préconstruite avec le logiciel d’entreprise SAP S/4HANA 2020. Des intégrations personnalisées peuvent être réalisées sur demande.
• Analyses, tableaux de bord, alertes
  Vous pouvez obtenir des informations en temps réel sur les besoins de l’entreprise sans intervention technique. Il existe plusieurs tableaux de bord. Vous pouvez également recevoir des alertes par courrier électronique ou par Slack.

En outre, vous pouvez enrichir la fonctionnalité du modèle ML de nouvelle génération avec l’analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées et la recherche intelligente sur vos données.”

Conclusion

Le développement du traitement intelligent des documents a pris des années pour atteindre le niveau de technologie et d’efficacité que nous pouvons observer aujourd’hui. L’IDP a commencé son développement avec l’OCR et l’a poursuivi avec des technologies avancées de NLP et de CV. Cela a permis d’appliquer les meilleures pratiques de l’industrie des technologies de l’information. Les entreprises peuvent ainsi mettre en œuvre des solutions IDP capables de développer le traitement des documents sans programmation permanente.

Le niveau des technologies mises en œuvre s’améliore en même temps que le niveau de précision du travail. À chaque étape et interaction, les modèles de ML améliorent l’exactitude des données et permettent aux entreprises d’économiser de l’argent avec des revenus perceptibles. Au stade de la classification, vous pouvez séparer avec précision les documents en différentes catégories afin de faire correspondre les données à des comptes définis. Lorsque vous passez à l’étape de l’intégration, l’écosystème IDP dispose de toutes les intégrations nécessaires avec les systèmes pertinents, y compris les logiciels ERP et de comptabilité, pour un échange et une correspondance efficaces des données.