Classification et séparation des documents
La classification des documents identifie et organise automatiquement vos documents, les triant par type en fonction de leur contenu et du contexte. Une fois classés correctement sur la plateforme de traitement intelligent des documents,les documents peuvent être automatiquement acheminés vers les bons modèles d’extraction, spécialement conçus pour une extraction des données juste et efficace à partir d’un type spécifique de document.
Créez et entraînez facilement des modèles de classification des documents sur mesure pour répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise. Il vous suffit de fournir quelques exemples de chaque type de document — comme des connaissements, des formulaires de réclamation, des factures ou des CV — et le modèle apprendra rapidement à les reconnaître et à les trier avec justesse. La plateforme low-code d’ABBYY rend cette procédure intuitive et directe. Vous pouvez ainsi rapidement déployer la classification des documents, même avec une expertise technique minimale.
Entraîner une compétence de classification sur mesure est simple.
La classification des documents optimise le tri des documents professionnels, ce qui permet d’économiser un temps et des ressources précieux. L’IA sur mesure d’ABBYY a recours à des technologies telles que le machine learning et le traitement du langage naturel (NLP) pour lire tous vos documents — qu’ils soient structurés (standardisés) comme des pièces d’identité, semi-structurés comme des justificatifs de domicile, ou non structurés comme des contrats — et donner du sens à toute sorte de données.
Sélectionnez les catégories dans lesquelles vous voulez répartir vos documents. Par exemple, vous pouvez décider de mettre les factures, les contrats et les CV dans des catégories afin qu’ils soient acheminés vers des flux de travail différents.
Si un fichier contient plusieurs documents, les modèles de séparation peuvent les diviser en documents individuels. Ainsi, même les gros fichiers ou les fichiers compliqués sont traités correctement.
Une fois les catégories définies, vous pouvez fournir un ensemble d’exemples de documents pour chacune d’elles. Ces exemples serviront à exercer les données pour les algorithmes d’IA, lesquels apprendront à distinguer les catégories de documents par des spécificités de leur mise en page et de leur contenu textuel. Avec ces connaissances, l’IA pourra identifier avec précision les informations entrantes.
Le perfectionnement du modèle de classification est une partie essentielle du processus d’entraînement, afin de s’assurer que tous les documents pertinents soient pris en compte tout en évitant les erreurs.
Maintenant, votre modèle de classification est formé et prêt à l’emploi. Chaque nouveau document qui entrera dans votre système sera analysé par le modèle pour déterminer le type de contenu dont il s’agit. À chaque élément est attribué un score de probabilité qui vous indique le niveau de confiance du modèle par rapport au choix qu’il a fait.
Une fois le document identifié, il est trié et acheminé vers le bon modèle d’extraction pour en extraire les données spécifiques – comme le numéro de pièce d’identité, la date d’expédition ou le nom du bénéficiaire. En même temps, votre modèle de classification continue à apprendre et sa précision s’améliore grâce à un processus HITL (human-in-the-loop). Le feedback fourni par ces vérifications manuelles aide le modèle à devenir plus intelligent au fil du temps, pour une automatisation plus précise et moins d’intervention humaine.
Saisie des documents 
Amélioration des images
OCR / ICR
Classification & assemblage des documents 
Extraction & validation des données 
Human in the Loop (HITL) & apprentissage continu 
Analyses qualitatives 
Export des données Automatisez la classification et l’acheminement des documents grâce aux modèles de classification IA qui analysent à la fois le texte et les images grâce à un apprentissage multimodal pour reconnaître et organiser les documents. Une fois classifiés, les documents sont automatiquement attribués à un modèle d’extraction basé sur l’IA pour leur traitement. Grâce au HITL (human-in-the-loop), ces modèles apprennent des corrections faites par les utilisateurs et s’adaptent automatiquement. Ainsi, leur performance s’améliore continuellement au fil du temps.
Voyez comment l’IA peut prendre en charge les documents complexes et booster votre efficacité tout en dégageant du temps pour que vos équipes de la finance se consacrent à des travaux plus stratégiques.
Triez et organisez automatiquement vos contenus non structurés avec l’IA pour améliorer efficacité, conformité et capacités de recherche.
Surmontez les ruptures dans la chaîne logistique et libérez son efficacité grâce au traitement des documents alimenté par l’IA.
Voyez comment l’IA peut prendre en charge les documents complexes et booster votre efficacité tout en dégageant du temps pour que vos équipes de la finance se consacrent à des travaux plus stratégiques.
Triez et organisez automatiquement vos contenus non structurés avec l’IA pour améliorer efficacité, conformité et capacités de recherche.
Surmontez les ruptures dans la chaîne logistique et libérez son efficacité grâce au traitement des documents alimenté par l’IA.
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Triez et organisez automatiquement vos contenus non structurés avec l’IA pour améliorer efficacité, conformité et capacités de recherche.
Surmontez les ruptures dans la chaîne logistique et libérez son efficacité grâce au traitement des documents alimenté par l’IA.
La classification des documents est un processus consistant à catégoriser automatiquement les documents professionnels, avec rapidité et précision, en utilisant l’automatisation pour réduire les erreurs, gagner du temps et optimiser les ressources.
Auparavant, savoir de quel document il s’agissait et où il devait être envoyé nécessitait de déployer beaucoup d’efforts, des programmations complexes ou les deux. Une personne, généralement dotée d’une expertise propre à son secteur d’activité, était mobilisée pour lire chaque email ou parcourir chaque document juridique. Aujourd’hui, de puissants outils d’IA ont complètement changé la donne. Il n’est plus nécessaire qu’un professionnel se penche sur chaque document pour définir qu’en faire. En optimisant le machine learning et des algorithmes de pointe, vous pouvez rationaliser l’ensemble du processus.
Voici comment le processus se déroule : chaque document qui intègre votre entreprise est scanné par des outils d’IA et analysé, pour être attribué à l’une des catégories prédéterminées. Une fois triés, ces documents ainsi répartis peuvent être acheminés au bon endroit pour un traitement efficace, l’extraction des données ou toute autre action ultérieure.
Oui. Vous pouvez personnaliser vos outils de classification des documents pour les besoins propres à votre activité en créant des modèles de classification sur mesure ou des « compétences » qui définiront comment les documents spécifiques doivent être identifiés et traités.
Entraîner ces compétences est vraiment très simple. Il suffit de fournir quelques exemples de fichiers pour chaque catégorie que vous voulez identifier, puis de laisser les outils d’IA analyser ces exemples, et apprendre à faire la différence entre chaque type de documents en fonction de leur mise en page, du texte qu’ils contiennent et de détails plus subtils comme des cachets ou des signatures.
Une fois entraînées, vos compétences sur mesure (skills) peuvent être intégrées en toute fluidité à vos flux de travail. Les documents entrants sont triés et acheminés selon le type qui aura été identifié. Cette polyvalence vous permet d’optimiser la gestion des documents, que vous ayez affaire à des formulaires structurés ou à des factures semi-structurées ou à de la correspondance non structurée.
Les meilleurs outils de classification des documents sont conçus en gardant à l’esprit qu’ils doivent être simples à utiliser, avec une interface intuitive et low-code/no-code, pour que vous puissiez créer et entraîner des modèles sur mesure de classification, sans grandes connaissances en programmation. Il vous suffit de fournir quelques exemples de chaque catégorie et d’y attribuer les bonnes étiquettes ou les bons tags. Cela aidera le système à apprendre à identifier et à classer des documents similaires à l’avenir.
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