L’IDP et l’OCR sont utiles pour transformer des documents en données structurées exploitables. Et comme elles ont les mêmes fonctions, ces systèmes peuvent être confondus.

Ces deux éléments comportent néanmoins de nombreuses différences. Mais en quoi se distinguent-elles ? Quels sont leurs rôles respectifs ? Dans quels cas les utiliser ? Dans cet article, Docloop vous explique tout en détail.

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Comme son nom le laisse supposer, l’OCR est un système capable d’une reconnaissance visuelle de caractères. Cette aptitude lui permet de recueillir du texte à partir de documents manuscrits ou imprimés ainsi que des images numérisées de texte.

Les données recueillies sont ensuite stockées dans un fichier exploitable par les machines informatiques. Elles peuvent être modifiées, copiées, archivées, etc.

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Comment ça marche ?

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Lorsque vous scannez une facture manuscrite, par exemple, cette dernière est enregistrée en tant que fichier image au format bmp ou TIFF. Vous pouvez la visionner, mais il n'est pas possible de la modifier ni de la copier, ni de l’utiliser à des fins d’analyses.

Pour y remédier, l’OCR fonctionne suit :

1. Conversion et traitement de l’image : une fois la conversion d’image terminée, cette technologie va traiter le fichier. Cette étape est nécessaire pour faciliter la reconnaissance des caractères.

2. Reconnaissance des caractères : afin de reconnaître les caractères, l’intelligence artificielle va analyser les zones sombres. Selon l’algorithme, elle peut prendre en compte les tracées des caractères (les coins, les lignes qui se croisent, etc.). Autrement, le programme identifie et compare les lettres avec ses propres données pour trouver une correspondance.

Si l’extraction de texte en tête et en pied de page est facile, réaliser le même procédé pour le milieu de page ainsi que pour les grosses tables s’avère compliqué. Ces éléments comprennent souvent des tableaux et autres donnés difficiles à décrypter pour de solutions génériques.

Seuls de rares acteurs spécialisés, dont Docloop sont en mesure de réussir ce type de processus. Comment ? Ils disposent d’une connaissance approfondie des documents traités, spécifiques à un domaine particulier (ex : la logistique, le transport maritime, le transport routier, etc.).

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Son utilisation

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Ce programme informatique est essentiellement utilisé pour automatiser le traitement de données. Plusieurs secteurs professionnels ont alors recours à cette technologie (bancaire, santé, juridique, commerce et détails, etc.) pour :

• La numérisation de document : facture, reçu, etc.

•  L’édition et recherche : pour automatiser et faciliter la recherche d’un document ou d’informations spécifiques.

•  Automatisation de la saisie de données : plus besoin d’une intervention humaine pour effectuer la saisie de données.

Mais quel est le lien entre l’OCR et l’IDP ?

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L’OCR fait partie intégrante de l’IDP qui est un processus de traitement de document intelligent alimenté par l’Intelligence Artificielle.

Ces deux éléments sont complémentaires (bien que l’OCR puisse être utilisé de façon totalement indépendante). Si l’IDP consiste en une grande machine, l’OCR lui est l’une des pièces qui le composent. Ensemble, elles forment un système qui n’est pas seulement capable de recueillir du texte à partir d’une simple image. Elles prennent en charge d’autres types fichiers comme une vidéo et peuvent interpréter et comprendre des données bien plus complexes.

Comment fonctionne l’IDP ?

Pour que le processus de conversion de documents en données structurées et exploitables sur des plateformes tels que Docloop fonctionne, il utilise les composants suivants.

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Conversion des images par l’OCR

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L'OCR est la première étape du processus d'IDP. Elle convertit les images ou les documents numérisés en textes lisibles par une machine. C’est ainsi que les données vont être extraites à partir de documents non structurés.

En prime, cette technologie améliore la qualité des images. Elle obtient des résultats plus précis dans l'extraction de données.

Vision par ordinateur

C’est une branche de l’IA. Grâce à ce système, les machines sont capables de voir et de comprendre les images et les vidéos. Cette technologie est donc complémentaire à l’OCR pour l’extraction des textes.  

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Traitement du langage naturel ou Natural Language Processing

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Le traitement du langage naturel est également appelé NLP. Il est utile pour l’analyse des données extraites (la structure, la grammaire et la syntaxe). Cette technologie va comprendre le contexte et les intentions pour une meilleure interprétation. C'est grâce à cette étape qu’il est possible de recueillir des informations pertinentes et précises.

Cette technologie peut analyser des informations importantes à partir de documents complexes. Cela peut aller de simples conversations humaines à des informations plus techniques.

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Apprentissage automatique ou Machine Learning

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Il s’agit également ici d’une sous-catégorie de l’IA. C’est l’apprentissage automatique qui permet aux machines d’apprendre et de s’améliorer progressivement. Cela signifie que plus le système est sollicité pour traiter des données et plus il affine sa maîtrise.

Grâce à cette technologie, les machines sont aptes à ajuster leurs algorithmes afin de traiter des documents plus efficacement au fil du temps. Par extension, la validation et la vérification des informations spécifiques avec l’IDP s’améliorent. Comment ?

• Comparaison des données extraites par rapport aux informations déjà emmagasinées.

• Vérification par rapport à des règles métiers spécifiques.

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La RPA ou Robotic Process Automation

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La RPA, ou Robotic Process Automation, est une technologie qui permet d'automatiser des tâches répétitives et basées sur des règles. Des opérations qui sont habituellement confiées à des humains.

La Robotic Porcess Automation utilise des "robots logiciels" pour imiter les actions humaines dans les interfaces utilisateur des systèmes informatiques. Ce peut être l'extraction de données, le remplissage de formulaires, le déplacement de fichiers, etc.

Sur la plateforme Docloop, vous avez accès à un concepteur de loops. Ce dernier vous permet de créer des séquences d’actions automatisées qui vont vous permettre de vous décharger des tâches les plus répétitives et les plus chronophages.

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Quels sont les avantages à utiliser l’IDP dans le domaine professionnel ?

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Recourir à l’IDP peut offrir de nombreux avantages pour les entreprises. Grâce, par exemple, à l’automatisation des tâches, le coût et le temps associés à la gestion manuelle s’en trouvent grandement réduits. Optez pour cette solution et affectez vos ressources humaines à des tâches plus importantes que la gestion de documents.

L'IDP peut réduire les heures de travail en seulement quelques clics. Mais pas seulement. Cette solution améliore la précision tout en minimisant les erreurs.

Utiliser l’IDP, c’est aussi bénéficier d'une meilleure conformité réglementaire et d'une analyse de données plus approfondie. Cela aide à prendre des décisions plus éclairées ainsi qu’une meilleure expérience client.

Spécialisée dans le traitement des documents logistiques, Docloop utilise l’IDP pour automatiser l’extraction de données à partir de différents types de fichiers (Word, PDF, JSON, EDI, etc.) Aussi, cette plateforme peut prendre en charge la classification des documents. Et pour fluidifier le processus, elle s’intègre facilement avec d’autres systèmes.