Ce processus est coûteux et laborieux. Il demande d’imprimer les documents, d’avoir besoin d’un espace de rangement, de faire un travail fastidieux de tri et d’archivage manuel, d’appliquer les codes-barres aux documents… Il est surtout source d’erreur humaine et entraîne des difficultés à faire correspondre par exemple les données des factures aux bons de commande ou encore à prédire les tendances ou à analyser les données des clients. Pour sortir de ces tracas de gestion documentaire lourds et coûteux, la simple numérisation des documents ne suffit pas. Pour gagner en productivité et réduire leurs frais d’exploitation, les entreprises doivent automatiser à la fois la capture de leurs documents, leur classification et l’extraction de leurs données pertinentes. Les entreprises s’aperçoivent en effet que leurs documents (papiers, e-mails, documents électroniques standard) renferment de précieuses données. Les données contenues dans ces documents doivent être lues, suivies, transférées, traitées et signalées manuellement. Or, plus de 80 % des informations se trouvent dans du contenu non structuré. Seuls 20 % des données structurées peuvent être facilement recherchées et récupérées à partir de bases de données.

Automatisation de l’exploitation et de la structuration des données

L’évolution des technologies de capture de documents à l’aide d’outils aux fonctionnalités innovantes permet aujourd’hui aux entreprises d’automatiser l’exploitation et la structuration de toutes ces données renfermées dans leurs documents. La capture documentaire est ainsi devenue intelligente. Elle permet de rationaliser les processus métier grâce à l’automatisation de la classification et de l’extraction des données. Pour ce faire, les entreprises doivent suivre un procédé de capture intelligente suivant six principales étapes.

Six étapes de capture intelligente et de traitement des données

Il s’agit d’abord de capturer les données des documents à l’aide de scanner, appareils multifonctions, Smartphone mais également les données issues des documents numériques comme les emails et les PDFs attachés… Les documents et les images sont ensuite automatiquement traités par un logiciel qui les « nettoie » et les oriente pour être classés. Le document final peut être alors identifié et ses données en être extraites facilement. Le système détermine ensuite quel type de document est capturé par reconnaissance optique de caractères (OCR), reconnaissance intelligente de caractères (ICR) et/ou reconnaissance optique de marques (OMR). Cette troisième étape permet d’identifier si un document est par exemple une facture, un dossier de patient, un dossier de prêt ou encore un dossier fiscal. Grâce à des algorithmes de machine learning, les systèmes de capture avancée de documents n’ont besoin que d’un ou de deux échantillons pour « apprendre » à classer les documents. Ils en recherchent le contenu, les images, les codes-barres... Si le système n’est pas certain de la façon dont il doit classer un document, l’intervention d’un opérateur humain est demandée pour confirmation. Pour extraire les données, l’outil logiciel scrute les métadonnées des documents pour les identifier. Ces métadonnées peuvent être utilisées pour trouver et structurer des données. L’outil est configuré de manière à extraire les données en fonction des règles d’entreprise et des informations dont une entreprise a besoin en consultant des bases de données. En cas de bavures, d’éclaboussures, de caractères flous ou de textes éventuellement manquants, le système alerte pour vérifier et corriger ces documents manuellement. Enfin, une fois validés, les documents et les données sont envoyés dans un dépôt ou une autre application métier. Les documents et les données exportés peuvent être stockés sur un serveur local ou sur un espace basé dans le Cloud. Pour en savoir plus, télécharger gratuitement l’e-book complet sur les six éléments clés pour une capture documentaire intelligente.