IA DocuWare Module IDP

L’intelligence artificielle au service de vos documents !

Le traitement traditionnel des documents est souvent freiné par des documents détériorés, une analyse imprécise des données ou des erreurs humaines non détectées.

Ces obstacles entraînent une perte d'efficacité, des décisions erronées et une augmentation des coûts pour les entreprises. L’automatisation intelligente et durable grâce à l’IA offre une solution performante pour préparer, classer et extraire les documents avec une précision accrue, optimisant ainsi la productivité et la fiabilité des processus documentaires.

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Automatisation des processus RH, solution Workplace Rh Ai
Parcours Utilisateur

L’intelligence artificielle dans la gestion documentaire

Les entreprises font face à de nombreux défis dans la gestion documentaire : documents de qualité médiocre, écritures manuscrites difficiles à traiter, données complexes ou formats variés. Le traitement manuel, long et sujet aux erreurs, ralentit la prise de décision et impacte la productivité. L’hétérogénéité des documents complique leur organisation, entraînant pertes de temps et risques d’inexactitude.

Pour y remédier, DocuWare IDP s’appuie sur l’intelligence artificielle pour lire, extraire et classer avec précision les informations, même sur des documents endommagés ou manuscrits. Son système assure une organisation fluide, un accès instantané aux données et une capture adaptée à tous les formats et sources, optimisant ainsi la gestion documentaire.

Les principaux cas d’utilisation

Différents processus commerciaux selon le type de document

Papier en mauvais état, écritures manuscrites et données complexes

Interventions manuelles chronophages et propices aux erreurs

La chaine de valeur de DocuWare IDP

OCR

L’OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) permet de lire automatiquement les informations présentes dans un document numérisé. Il recadre les fichiers en supprimant les bords superflus et identifie les éléments, comme le type de document et ses espaces.

Préparation

Cette phase consiste à diviser un lot de documents numérisés en fichiers individuels. Si plusieurs factures sont scannées ensemble, l’IA les sépare pour qu’elles puissent être traitées indépendamment. Elle ajuste aussi l’image en supprimant les zones inutilisables.

Classification

Le document est automatiquement analysé et assigné à une catégorie spécifique en fonction de son contenu et de ses caractéristiques. Ce classement intelligent permet de structurer les informations et de déterminer les étapes de traitement suivantes.

Extraction de données

L’IA identifie et extrait les informations clés du document, même s’il est froissé, taché ou contient de l’écriture manuscrite. Ces données sont ensuite intégrées dans des champs d’index, rendant leur recherche et leur utilisation plus simples.

Données structurées

Grâce à une classification précise et à un stockage centralisé, les documents sont facilement exploitables. Cette organisation garantit un accès rapide aux bonnes informations au bon moment, améliorant ainsi la gestion des flux documentaires.

Création d’une classification personnalisée

L’IA DocuWare IDP permet de créer un modèle d’extraction intelligent en suivant un processus en plusieurs étapes

1 : Définition des caractéristiques des documents

Définition des caractéristiques des documents

L’utilisateur spécifie les types de documents à traiter et leurs particularités (ex. factures, contrats, bons de commande). Cela permet au modèle de comprendre comment différencier les fichiers.

2 : Déclaration des données à extraire

Déclaration des données à extraire

Chaque document contient des informations clés (ex. nom du fournisseur, numéro de facture, montant total). L’utilisateur définit quels champs doivent être identifiés et extraits automatiquement.

3 : Chargement et annotation des documents

Chargement et annotation des documents

Des lots de documents sont chargés et analysés. L’utilisateur passe ensuite à l’annotation, où il identifie manuellement les éléments importants à extraire.

4 : Formation du modèle d’extraction

Formation du modèle d’extraction

Une fois tous les documents annotés, l’IA est entraînée pour reconnaître et extraire les données de manière autonome. Après cette phase, le modèle est prêt et peut traiter automatiquement de nouveaux documents similaires.

Création d’une extraction personnalisée

L’extraction personnalisée avec DocuWare IDP permet d’adapter l’IA aux besoins spécifiques de votre entreprise en définissant avec précision les données à extraire.

Caractéristiques des documents

Définissez le type de documents à traiter (factures, contrats, fiches clients) pour optimiser l’analyse et l’extraction des données..

Déclaration des données à extraire

Sélectionnez les informations clés à récupérer (numéros de facture, montants, fournisseurs) pour une extraction automatisée et précise.

Chargement et annotation

Importez des lots de documents et annotez les éléments à extraire afin d’entraîner l’IA à les identifier automatiquement.

Validation et finalisation

Lancez l’entraînement du modèle et testez-le pour garantir une extraction rapide et fiable des futurs documents.

Webinar-GED-et-IA-Gagnez-50-de-temps-dans-le-traitement-de-vos-documents !

Visualisez le replay de notre webinar Meylly AY & DocuWare

Meylly, en collaboration avec DocuWare, a organisé un webinar dédié à l’Intelligent Document Processing (IDP) et à l’automatisation intelligente des processus documentaires. Ce replay vous permettra de découvrir en détail le fonctionnement du module IDP et ses avantages concrets pour optimiser la gestion de vos documents. Cliquez sur le bouton ci-dessous pour accéder à la rediffusion !

Les avantages pour votre organisation

Classification

La classification automatique réduit les interventions manuelles

Extraction OCR

L’extraction OCR améliore la qualité des données

Capture des données

Les données manuscrites sont utilisables pour les processus

Traitement par lot

Le traitement automatique par lots améliore l’efficacité

Modèles

Les modèles prédéfinis minimisent le temps d’entraînement

Productivité

Augmentation de l’activité avec un nombre égal ou moindre de ressources