À l’heure où la quantité de données ne cesse de croître, une gestion optimale des documents est nécessaire et devient une priorité dans de nombreuses entreprises.
Elle comprend notamment l’étape nécessaire de l’extraction des données, qui complète le travail de la numérisation ou d’indexation des documents. Dopée par l’intelligence artificielle, cette étape peut accélérer le process de gestion des documents et faciliter le travail quotidien des entreprises.
L’évolution rapide de l’intelligence artificielle offre de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines, mais tout particulièrement dans l’archivage et la gestion documentaire. Et pour cause : grâce à elle, l’étape d’extraction des données et de reconnaissance intelligente des caractères (ICR) révolutionne la manière dont sont désormais gérés les documents numérisés. Avec à la clé de réels gains en termes d’efficacité, de précision et de temps pour les entreprises.
L’extraction pour mieux valoriser les données
L’extraction de données dans l’archivage permet de rendre les informations plus accessibles et exploitables, facilitant ainsi la recherche et la prise de décisions informées. Elle fait partie des étapes nécessaires et complémentaires à la numérisation. Elle valorise les données contenues dans chaque document et permet ainsi de mieux les traiter, les stocker, et les réutiliser au besoin.
Les données soumises à l’extraction sont soit textuelles (tout texte contenu dans un rapport, un contrat, un email…) soit numériques (des chiffres, des pourcentages, des dates ou encore des numéros de série, inclus dans des bases de données, des tableaux ou des relevés financiers). Certaines données sont structurées, car elles appartiennent à un document dont la structure a été validée (comme un questionnaire ou une facture).
D’autres sont dites non structurées, car elles se trouvent dans un document dont le format n’est pas préétabli, comme des publications sur les réseaux sociaux ou des textes scannés. L’extraction de données ne concerne pas uniquement les documents composés de chiffres et de mots. Ce processus peut également être mis en œuvre pour extraire des informations des images, des vidéos et des fichiers audio.
Des défis de grande ampleur
Elle s’effectue après une identification des sources, l’élimination des doublons et le nettoyage des documents. L’extraction se réalise grâce à des outils spécifiques comme l’analyse syntaxique (parsing) ou l’utilisation de logiciels d’intelligence artificielle.
Reste que la mise en place d’un processus d’extraction des données répond à certains défis auxquels seule une solution flexible et adaptée peut répondre. Principal défi : la qualité des données et la précision du processus. Il est également nécessaire de pouvoir répondre à la complexité des documents non structurés et la multitude des formats. La croissance des données nécessite de suivre l’évolution des bases de l’entreprise, de répondre à l’hétérogénéité des sources de données et d’être en mesure de mettre en place des procédures visant à détecter et à corriger d’éventuelles erreurs.
La réponse de l’intelligence artificielle avec l’ICR
Le recours à l’intelligence artificielle permet d’optimiser les processus d’extraction et de reconnaissance des données. La Reconnaissance Intelligente de Caractères (Intelligent Character Recognition ou ICR) joue un rôle clé dans l’extraction de données, surtout lors du traitement de documents papier ou numérisés. Elle aide à la conversion des documents manuscrits ou imprimés en texte numérique. Grâce à des algorithmes avancés, elle améliore la précision de l’extraction des données en reconnaissant des caractères divers, même ceux mal écrits par exemple. La technologie va même plus loin et analyse le contexte des données pour extraire des informations spécifiques de manière plus efficace.
Une avancée majeure pour les entreprises
Boostée à l’intelligence artificielle, l’extraction de données est plus pertinente et peut être plus vaste. Elle peut traiter une plus grande quantité de documents archivés. La recherche d’informations est également améliorée, ainsi que la gestion des données non structurées. L’extraction de données apporte beaucoup à une entreprise. En plus d’automatiser et d’optimiser ses process en supprimant le risque d’erreurs, elle permet d’enrichir ses bases de données avec des informations difficilement accessibles naturellement, d’optimiser la classification de sa base documentaire ou encore de valoriser ses archives.
Après l’extraction, les données doivent être structurées et organisées dans un format exploitable, souvent en bases de données ou en tableaux afin de faciliter leur consultation. Les données extraites font ensuite l’objet d’analyses, sont stockées de manière sécurisée puis archivées selon les réglementations et les besoins des entreprises.
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