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1- La classification
Avec la classification, également appelée « tri des documents », le logiciel apprend à reconnaître différents types de documents (lorsque l'utilisateur lui « apprend » quelques variations et exemples). Le moteur d'apprentissage automatique réduit le nombre de règles à appliquer, ce qui confère un niveau de confiance élevé dans la classification des documents avec un minimum d'effort manuel.
2- L'extraction
L'intelligence artificielle a fait des merveilles pour l'extraction de données dans des documents semi-structurés et non structurés. Prenons, par exemple, l'identification du numéro de facture, qui implique généralement la création de modèles complexes, de mots-clés et de liens autour de domaines et d'étiquettes particuliers. Un nouvel employé peut consulter un document et localiser immédiatement les numéros de facture, quelle que soit la forme du formulaire. Maintenant, les logiciels peuvent le faire aussi sans avoir besoin de programmation.
3- La validation
La recherche pilotée par l'IA permet d'étendre les recherches avec différents outils. Ainsi, il peut utiliser différentes sources d'informations (comme un exemple, une quantité, un prix, une description ou un montant) pour lier un article à la base de données du système. Le marché du RPA (Robotic Process Automation) est en plein essor. Jusqu'à présent, il tient sa promesse d'automatiser des processus complexes, basés sur des règles. Forrester prévoit un marché global - dont la capture de documents n'est qu'une fraction - d'une valeur de 2,9 milliards de dollars en 2021, contre seulement 250 millions de dollars en 2016 (soit 10 fois plus de croissance en cinq ans). En d'autres termes, le système devient lui-même plus intelligent. Outre les avantages évidents en matière d'automatisation, l'utilisation d'un logiciel de capture de données intelligent élimine également les conjectures du côté de la configuration.
Il est important de noter que l'objectif de la capture de données basée sur l'IA ne consiste pas à remplacer les humains, mais à conduire autant d'automatisation que possible avec des machines capables d'effectuer intelligemment des tâches. En fin de compte, les employés sont libérés des tâches banales et peuvent assumer des tâches de grande valeur qui nécessitent un esprit humain pour bien faire les choses. Dans un monde où les informations et les documents changent continuellement, toute entreprise qui souhaite être performante, doit apprendre et s'adapter - idéalement, avec une technologie qui fait la même chose.
A propos de l'auteur : Güray Turan est business development manager chez Hyland OnBase, en charge de l'Europe et l'Afrique (région EMEA).