L'évolution du traitement des documents : De l'OCR à l'IDP
Imaginez un monde où les machines lisent l'écriture mieux que les humains, où les données sont extraites des documents en un clin d'œil et où les informations non structurées deviennent une source d'informations commerciales. Ce n'est pas de la science-fiction, mais l'histoire vraie du traitement intelligent des documents (IDP).
Aujourd'hui, en compagnie de Sergey Jermakov, directeur de l'exploitation de Graip.AI, nous allons explorer comment le rêve des plus intelligents est devenu la vie de tous les jours et nous allons retracer l'évolution du traitement des documents.
Comprendre les origines : La technologie OCR
Imaginez que vous assistiez à une conférence et que quelqu'un vous tende sa carte de visite.
Au lieu de saisir manuellement les informations de contact dans votre téléphone, vous utilisez Google Lens. Il vous suffit de pointer l'appareil photo de votre téléphone sur la carte de visite, et voilà ! Le texte est magiquement converti en format numérique. Cela vous permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de réduire les risques d'erreurs de saisie manuelle. Pour ce faire, Google Lens utilise la technologie de reconnaissance optique de caractères.
L'OCR a une histoire fascinante qui remonte à 1914, lorsque Emanuel Goldberg a présenté une invention révolutionnaire. Il a conçu une machine capable de lire des caractères et de les traduire en code télégraphique. Cette innovation utilisait la technologie des projecteurs de films pour traiter les microfilms et utilisait une cellule photoélectrique pour la reconnaissance des formes afin d'identifier les documents corrects.
La volonté de Goldberg d'améliorer la technologie OCR s'est maintenue au fil des ans, menant à la mise au point de ce que l'on peut considérer comme le premier moteur de recherche au monde. Ce dispositif pionnier utilisait l'OCR pour passer au peigne fin les archives de microfilms, à la recherche de modèles de caractères spécifiques. Fait remarquable, le brevet américain de cette "machine statistique" a fini par tomber entre les mains d'IBM, ce qui témoigne de l'impact durable du travail de pionnier de Goldberg dans le domaine de l'OCR.
L'OCR a marqué un progrès décisif en permettant aux machines de reconnaître les caractères imprimés et de les transformer en texte codé. Cette innovation a jeté les bases de la numérisation du contenu écrit et de l'automatisation de la saisie de données fondamentales.
Aujourd'hui, la technologie OCR est polyvalente et largement utilisée dans diverses applications, que ce soient la banque et la finance ou l'éducation et les soins de santé. Sa capacité à convertir un texte imprimé en caractères codés par une machine a simplifié de nombreux aspects de notre vie, ce qui en fait une partie intégrante de la transformation numérique que nous connaissons aujourd'hui.
Cependant, malgré son importance, l'OCR a été confronté à certaines limites. Bien qu'excellant avec des documents structurés aux formats cohérents, l'OCR s'est heurtée à des difficultés face à des textes manuscrits et des données non structurées.
Automatisation des processus robotiques : Automatisation des tâches routinières
Taille du marché de la RPA
L'automatisation a connu un autre tournant au début des années 2000, avec l'émergence de l'automatisation des processus robotiques. La RPA a fait naître l'idée de robots logiciels, souvent appelés "bots", conçus pour imiter les interactions humaines avec les systèmes informatiques. L'objectif premier de la RPA était d'automatiser les tâches caractérisées par la répétition et l'adhésion à des règles prédéfinies, s'étendant à diverses fonctions de l'entreprise.
Tout comme leurs homologues humains, les robots logiciels sont capables de comprendre des informations sur écran, d'exécuter des frappes précises, de naviguer dans des systèmes complexes, de reconnaître et d'extraire des données, et d'effectuer un large éventail de tâches prédéfinies. La principale distinction se situe au niveau de leur efficacité et cohérence ; les robots logiciels surpassent les humains en termes de rapidité et de fiabilité, tout en fonctionnant sans besoin de pause ni rafraîchissement.
L'adoption de la RPA augmente rapidement dans les organisations de toutes tailles afin de générer des retours sur investissement plus importants et d'augmenter la productivité. Le marché de l'automatisation des processus robotiques a été évalué à 10,01 milliards USD en 2022. Selon Fortune Business Insights, le marché mondial de l'automatisation des processus robotiques devrait passer de 13,86 milliards de dollars en 2023 à 50,50 milliards de dollars en 2030.
Dans ce contexte de croissance exponentielle du marché de l'automatisation des processus robotiques, il est fascinant de voir comment la RPA crée des avantages tangibles dans divers secteurs d'industrie. Par exemple, dans le
secteur des soins de santé , la RPA améliore considérablement les soins aux patients. Les robots RPA gèrent la prise de rendez-vous, le traitement des demandes de remboursement et même la gestion des données des patients. Cela permet non seulement de réduire le fardeau administratif, mais aussi de minimiser les erreurs, ce qui permet d'améliorer les résultats des soins de santé.
Traitement intelligent des documents : Le changement de paradigme
Contrairement à l'OCR et à la RPA traditionnelle, l'IDP s'est affranchie des limites des données structurées. Elle possède la remarquable capacité de comprendre et d'extraire des informations à partir de documents non structurés tels que des factures, des contrats, des courriels, etc. Les systèmes IDP sont allés au-delà de la simple automatisation ; ils ont appris des données, se sont adaptés à l'évolution de la mise en page des documents et ont continuellement amélioré leur précision grâce à l'apprentissage automatique. Cette capacité d'adaptation et d'apprentissage a changé la donne et a permis à l'IDP de se démarquer de ses prédécesseurs.
La véritable transformation a eu lieu à la fin des années 2010, lorsque l'intelligence artificielle et l'automatisation ont convergé pour donner naissance au traitement intelligent des documents. L'IDP exploite des technologies avancées telles que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour traiter intelligemment les documents, quels que soient leur format ou leur complexité.
Le pouvoir de l'IDP aujourd'hui
Selon un rapport de MarketsandMarkets, la valeur du marché de l'IDP devrait atteindre 5,2 milliards de dollars d'ici 2027, avec un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 37,5 %. Alors que nous constatons la rapide croissance de l'adoption de l'IDP et les impressionnantes projections du marché, il est évident que les entreprises adoptent des solutions innovantes pour répondre à leurs besoins en constante évolution. Toutefois, le succès de ces solutions ne dépend pas uniquement de l'adoption de l'IDP.
Les technologies émergentes, telles que l'IA et la ML, ont gagné un attrait significatif parmi les organisations leaders dans le paysage numérique d'aujourd'hui. Ces organisations recherchent activement des facteurs distinctifs pour acquérir un avantage concurrentiel en offrant des expériences client de premier plan qui incluent des mises à jour en temps réel. L'accent est désormais mis sur l'amélioration de la satisfaction des clients grâce à une productivité accrue et à de meilleurs canaux de communication.
En matière d'extraction de données, les clients exigent de plus en plus souvent de meilleurs résultats.
Le traitement intelligent des documents s'impose comme une alternative supérieure à OCR et RPA . Les défis posés par le traitement manuel des documents ont alimenté la demande de solutions numériques, ce qui a conduit au développement d'outils automatisés. L'adoption généralisée de l'IDP s'aligne sur la vision de l'IA concernant son utilisation omniprésente, car elle répond à de nombreux problèmes rencontrés par les professionnels dans divers secteurs.
Moderne Solutions IDP avec l'IA Cependant, malgré son importance, l'OCR a été confronté à certaines limites. Bien qu'excellant avec des documents structurés aux formats cohérents, l'OCR s'est heurtée à des difficultés face à des textes manuscrits et des données non structurées.
Parallèlement, le temps consacré au traitement des documents n'a cessé d'augmenter, tandis que les initiatives de numérisation de ces processus sont à la traîne. En même temps, les clients s'attendent à des résultats plus rapides et exempts d'erreurs. Par conséquent, la demande de solutions IDP a connu une forte augmentation.
Agents d'IA : La prochaine étape dans le traitement intelligent des documents
L'IDP n'est pas l'étape finale de l'automatisation - nous entrons maintenant dans la phase suivante avec des agents d'intelligence artificielle qui peuvent comprendre, raisonner et agir sur l'information de manière indépendante. Les agents d'IA utilisent des modèles de langage pour traiter l'information de manière intelligente et s'adapter à différentes tâches. Contrairement à l'OCR ou à la RPA traditionnels, qui reposent sur des règles fixes, les agents d'IA utilisent l'apprentissage automatique pour interpréter les données non structurées, comprendre le contexte et prendre des décisions. Ils peuvent valider, classer et même recouper des informations provenant de différentes sources, réduisant ainsi le besoin de saisie manuelle. Un autre avantage majeur est leur capacité à interagir avec les utilisateurs par le biais du langage naturel. Au lieu de naviguer dans des flux de travail complexes, les employés peuvent simplement demander à un agent d'IA de trouver des divergences dans les factures ou de résumer un contrat. Ces systèmes peuvent également repérer les erreurs, signaler les conformité les entreprises traitant plus de données que jamais, les agents d'IA deviennent rapidement un élément essentiel de l'automatisation des documents. En combinant précision, adaptabilité et prise de décision en temps réel, ils aident les entreprises à traiter les informations plus rapidement et avec moins d'erreurs, libérant ainsi les employés pour des tâches plus importantes.
L'avenir de la PDI
L'avenir de l'IDP repose entièrement sur la collaboration — entre humains et IA. Au lieu de se faire concurrence, l'accent est mis sur la façon dont l'IA peut améliorer ce que les humains font le mieux. En gérant les tâches répétitives et riches en données, l'IA permet aux personnes de se concentrer sur la créativité, la vision globale et la prise de décisions intelligentes et éthiques. Les agents IA sont à l'avant-garde. Ces systèmes agissent comme des assistants intelligents capables de gérer indépendamment des tâches complexes, comme l'extraction de données à partir d'e-mails ou de PDF, leur validation selon des règles métier, et même la mise à jour automatique des systèmes. L'apprentissage continu avec l'humain dans la boucle (Human-in-the-Loop) garantit que l'IA s'améliore avec le temps. Lorsque les humains fournissent des retours en corrigeant des erreurs ou en affinant les résultats, l'IA apprend et devient plus précise. La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est un autre développement passionnant. Cette technologie permet à l'IA d'extraire des informations supplémentaires de sources externes, améliorant ainsi la précision et la profondeur de ses analyses grâce au recoupement et à l'analyse contextuelle. C'est particulièrement utile pour des tâches comme l'analyse de contrats ou de rapports financiers.
À l'avenir, les modèles de langage visuel et la gouvernance intelligente des données renforceront encore la PDI, la rendant plus puissante, plus sûre et plus adaptable. L'avenir de la PDI consiste à rendre la technologie plus intelligente pour les personnes, et non l'inverse. Lorsque les entreprises utiliseront ces outils à bon escient, elles trouveront de meilleurs moyens de résoudre les problèmes, de prendre des décisions et de faire avancer les choses, sans perdre la touche humaine qui donne tout son sens à leur travail.