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Glossaire

Traitement intelligent des documents (IDP)

Qu’est-ce que Traitement intelligent des documents (IDP) ?

Le traitement intelligent des documents (Intelligent Document Processing, IDP) lit automatiquement des documents comme des factures, contrats ou formulaires, identifie leur type et transforme les informations utiles en données structurées. Il associe reconnaissance de texte pour les scans, traitement du langage et règles de contrôle. Les entreprises réduisent la saisie manuelle et accélèrent des processus comme le traitement des factures entrantes. Les champs incertains doivent être vérifiés par un humain.

Ce que fait KI.ordo

Le modèle KI.ordo d'extraction de documents récupère dans le texte des champs comme la date, l'expéditeur, les montants et les délais ; vous pouvez importer dans les connaissances des PDF avec couche texte et des fichiers Word, mais pas des documents scannés sans reconnaissance de texte.

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Thèmes

  • Documents
  • Extraction de données
  • Automatisation

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Termes associés

Reconnaissance optique de caractères (OCR)

La reconnaissance optique de caractères (Optical Character Recognition, OCR) convertit le texte présent dans des images, comme des numérisations, photos ou télécopies, en texte lisible par machine. C’est seulement ensuite que les documents peuvent être recherchés, copiés ou traités automatiquement. L’OCR moderne s’appuie sur des réseaux de neurones et reconnaît aussi des tableaux, des mises en page et parfois l’écriture manuscrite. Usages typiques : traitement des factures, numérisation d’archives, lecture de formulaires ; la qualité dépend fortement de celle de l’image.

  • documents
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Reconnaissance d’entités nommées (NER)

La reconnaissance d’entités nommées (Named Entity Recognition, NER) est une technique de traitement du langage qui repère dans un texte les noms de personnes, d’entreprises et de lieux, ainsi que les dates ou montants, et les classe par catégorie. Le texte libre devient ainsi une donnée structurée. Exemple : l’entreprise expéditrice, l’interlocuteur, la date de livraison et le montant d’une facture sont extraits d’un e-mail et transférés dans un CRM.

  • TAL
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Données non structurées

Les données non structurées ne suivent aucun schéma de tableau fixe : e-mails, contrats, manuels, pages web, présentations, images ou enregistrements audio. Elles représentent une grande partie du savoir de l'entreprise, mais ont longtemps été difficiles à exploiter automatiquement. Les modèles de langage peuvent les lire, y rechercher des informations et les convertir en données structurées, par exemple extraire d'un contrat les délais et montants sous forme de tableau.

  • Données
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IA extractive

L’IA extractive désigne les méthodes qui prélèvent des informations existantes dans des textes ou documents, au lieu de rédiger un contenu nouveau. Le résultat provient de la source mot pour mot ou selon une structure fixe : numéros de facture tirés de PDF, phrases clés pour un résumé ou passage pertinent en réponse à une question. Comme rien n’est inventé, le risque d’affirmations fausses est plus faible qu’avec une approche purement générative ; les deux sont souvent combinées.

  • Extraction d’information
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