Guide ultime du traitement de documents: redéfinir la capture intelligente des données

Saviez-vous qu’un salarié moyen ou un employé de bureau utilise en moyenne 10 000 feuilles ou deux boîtes de papier chaque année ?  Ceci signifie qu’une entreprise de taille moyenne gère un demi-million de documents chaque année ; ce qui rend la tâche difficile si l’entreprise ne se munit pas d’un système de traitement de documents efficace.

Avec une telle quantité de documents, effectuer une recherche de données ou retrouver un dossier prendra un temps considérable à vos employés. Si vos processus commerciaux dépendent toujours de la saisie et de la récupération manuelles de données, attendez-vous à des inexactitudes, une faible productivité, des inefficacités, des erreurs humaines ainsi qu’à d’autres problèmes liés aux ressources.

La capture et l’extraction de données de fichiers reçus sont des processus déterminants pour de nombreuses opérations commerciales. Malheureusement, beaucoup d’entreprises continuent à employer des processus obsolètes de traitement manuel de données. Ce qui provoque des blocages, une perte de productivité et des retards dans les délais. Outre cela, un traitement obsolète de données a également un impact négatif sur l’expérience client et, bien-sûr, sur votre chiffre d’affaires.

Et s’il existait un meilleur moyen de traiter des documents pour gérer toutes les informations reçues selon le format ou le type du fichier ?

Grâce au traitement intelligent des documents (ou IDP), les données non structurées et semi-structurées sont transformées en informations exploitables. Ceci permet aux entreprises d’utiliser leurs données de manière intelligente et stratégique. Au lieu de tout introduire manuellement, vous pouvez utiliser les meilleurs services OCR pour gérer vos données.

Le traitement intelligent des documents vient améliorer la capture et la gestion des données. Les entreprises sont alors capables de saisir, extraire et traiter des informations depuis une grande variété de formats de documents. La technologie a permis que des algorithmes alimentés à l’intelligence artificielle soient en mesure de scanner, lire et comprendre des documents numériques et physiques tout comme l’être humain.

Le traitement intelligent des données, également connu sous le nom de capture intelligente de données, est le processus de saisie, sous forme intelligente, d’informations spécifiques ainsi que la rationalisation des tâches de traitement de documents. Peu importe le type de fichier à traiter, l’IDP est conçu pour effectuer le scannage de documents. L’IDP fonctionne aussi bien pour des documents en papier que pour des documents numériques.

La capture de données facilite la gestion des informations à toute organisation. Étant donné que les documents sont récupérés en format numérique, l’organisation des informations est plus rapide et plus efficace. Les solutions de capture de données ouvrent la voie au succès organisationnel grâce au traitement intelligent des documents. Introduire l’IDP peut changer la donne pour de nombreuses entreprises et activités.

Il existe deux éléments importants à prendre en considération lorsque l’on utilise l’IDP. Tout d’abord, il est essentiel d’assimiler la technologie requise pour extraire les données nécessaires du document. Cela dépend également et amplement du type d’informations extrait. Les données structurées requièrent une technologie moins avancée. D’un autre côté, les données non structurées et partiellement structurées exigent un logiciel plus sophistiqué.

En second lieu, il faut prendre en considération le format des données. Une organisation peut recevoir des données de plusieurs types tels que des documents en papier, des faxes, des e-mails et des pièces jointes ainsi que des fichiers MS Office comme Word, Excel, PowerPoint, PDF et bien d’autres. Et ces données proviennent de plusieurs endroits ainsi que de différents dispositifs.

L’idéal serait que les systèmes de traitement intelligent de données puissent, dans un premier temps, reconnaître, classer et extraire les informations importantes et ensuite, les orienter vers les processus de travail des documents afin qu’elles soient vérifiées. Il existe trois techniques principales appliquées au système IDP : la classification des documents, l’extraction de données et la libération des données.

La première étape est de catégoriser le type de document traité. Vous devez alors déterminer le début et la fin du document. La technologie OCR (reconnaissance optique des caractères) est utilisée sur des documents en papier et numériques.

Après la classification du document, l’étape suivante est la plus importante et consiste à extraire les précieuses données du document. Une fois les informations réunies, le tout est introduit dans la base de données requise ou gardé en conséquence, pour un usage futur.

La dernière étape du traitement intelligent des données consiste à exporter automatiquement les données et les images en vue d’être exploitées par des processus commerciaux ou des flux de travail. Ensuite, ces informations sont mises à disposition afin d’être utilisées immédiatement. Finalement, l’organisation peut agir rapidement et proposer un service efficient à ses membres ou clients.

La reconnaissance optique de caractères (OCR) est différente de l’IDP car elle implique le prétraitement d’images, l’identification de caractères, ainsi que l’assemblage de mots, séquences et phrases. Elle s’articule autour de la numérisation de documents en papier, de scans ou d’images depuis un document physique. Ce qui signifie que l’OCR joue un rôle important dans le processus de traitement de documents, notamment lorsqu’il s’agit de traiter un grand nombre d’images et de documents.

Les outils OCR ont beaucoup évolué depuis leur émergence au début des années 1990. La capacité du logiciel OCR de convertir plusieurs types de documents, tels que des images, des PDF ou des fichiers, en formats éditables et faciles à stocker, a largement facilité toutes les tâches y afférentes.

D’un autre côté, la technologie de capture intelligente de données est bien plus étendue. Elle implique un champ bien plus large de l’extraction et d’analyses de données. Parallèlement à l’extraction, elle octroie un sens au texte recueilli à partir de ressources numériques sous plusieurs formes, y compris des documents, e-mails, fichiers texte et images scannées.

Il s’agit d’une solution de traitement de documents supérieure et au-delà des logiciels traditionnels de reconnaissance optique de caractères. Avec l’IDP, les mots et les phrases ont un sens. Ce logiciel saisit les données ainsi que le contexte, tout en créant une perception pour finalement générer un récit.

OCR et IDP sont capables d’automatiser pratiquement tout fichier texte, en changeant les données très facilement. Voici quelques-uns des bénéfices issus de l’utilisation d’OCR ou d’IDP dans la gestion de documents.

L’un des plus grands avantages du traitement intelligent des documents est de minimiser l’intervention manuelle. Seuls quelques clics suffisent à saisir, convertir, organiser, stocker et analyser les données d’un document. L’automatisation augmente l’efficience globale du flux de travail quotidien.

Les entreprises qui adoptent des solutions OCR ou IDP afin d’automatiser leur flux de travail connaissent une réduction non seulement de leur temps de traitement mais aussi de leurs coûts du travail. C’est surtout vrai pour les entreprises qui choisissent l’externalisation de leurs besoins de traitement de documents. De plus, le traitement de documents automatisé diminue les coûts opérationnels en réalisant une partie du travail dans un délai plus court.

La vitesse à laquelle les données sont traitées est également un avantage du traitement intelligent des documents. Le traitement manuel des données est long et fastidieux. Le processus est plus susceptible de présenter des erreurs et de décourager votre personnel. Recourir à une solution IDP ou OCR, non seulement garantit des résultats sans erreurs mais vient également réaliser le travail en un rien de temps.

Les solutions IDP sont indépendantes du processus utilisé et disposent de plusieurs applications pour des utilisations différentes. Aucune installation n’est exigée et elles servent de plateforme dans laquelle plusieurs types de formats de documents, tels que les images, faxes, feuilles Excel, peuvent être scannés et traités. Tout cela fait qu’IDP et OCR sont très adaptables et efficaces dans n’importe quelle organisation.

Étant donné qu’OCR et IDP automatisent substantiellement le travail fastidieux, comme l’introduction de données, le triage de documents et la validation des informations, se conformer et respecter les normes devient plus simple. Ces solutions laissent une piste numérique utile aux audits, assurant le respect des règlementations complexes. OCR et IDP garantissent également la confidentialité des données afin d’éviter le mauvais usage ou la manipulation des données.

La plupart des organisations sont aux prises avec l’utilisation de données non structurées et difficiles à organiser. Votre personnel perd un temps précieux dans le propre triage des documents.

Les entreprises qui recherchent un accroissement de la productivité proposé par la transformation numérique ont besoin de mettre en œuvre les meilleurs services OCR dans toute leur organisation. Ces services simplifient l’ensemble du système de traitement de documents et améliorent la gestion des données.

Cependant, utiliser OCR n’est pas suffisant pour que les entreprises puissent maximiser totalement les capacités du traitement de données. Il est certainement utile lors de la saisie de texte mais cela s’arrête là ! Si vous recherchez une analyse de document, vous devez employer une solution plus sophistiquée.

En employant uniquement des applications OCR, la transformation numérique est incomplète car elle se limite à la saisie de texte d’un document original. Vous aurez toujours besoin d’investir de nombreuses heures de travail de vos employés dans l’analyse des données.

C’est pourquoi les entreprises ne peuvent atteindre une pleine transformation numérique en se limitant à la numérisation. Pour y accéder, vous aurez besoin d’un moyen plus intelligent de traiter les documents ; moyen qui incorpore de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine.

80 % des données d’entreprise ne sont pas structurés, malgré le fait que ces informations soient essentielles aux différents processus commerciaux. La conversion de ces fichiers en format numérique et la classification adéquate des informations extraites offrent plusieurs bénéfices. En effet, cela augmente la compétitivité de l’entreprise, améliore l’expérience client et fournit davantage de perspectives pertinentes.

Les bénéfices du traitement de documents sont les suivants :

• Optimisation des coûts. La récupération des informations de documents non structurés est très couteuse. L’organisation de vos données implique que la récupération des informations soit plus rapide et plus aisée, vous économisant beaucoup d’heures de travail.
• Accessibilité. Le traitement intelligent des documents à l’aide de la classification rend l’information accessible aux entreprises afin qu’elles puissent opérer avec plus de précision.
• Prévention des erreurs. Le traitement de documents garantit la consistance et l’exactitude afin que les données extraites soient plus utiles.
• Productivité accrue. Le traitement de documents automatisé qui utilise OCR et IDP est plus rapide que l’analyse manuelle. Il est certain que la vitesse joue un rôle fondamental lors de toute démarche de migration de données. Les demandes de règlement au titre d’assurance, par exemple, peuvent être traitées bien plus rapidement à l’aide d’un système de traitement de documents efficace.
• Intégration optimisée des données. Le traitement de documents fonctionne bien en s’associant avec plusieurs plateformes, telles que les bases de données et les gestions de la relation client.

Alors que les avantages de traitement et d’intégration de données de documents non structurés sont évidents, plusieurs entreprises négligent encore la numérisation de leurs registres. Pourquoi ?

La plupart des systèmes OCR sont complexes. Ils ne font que saisir le texte et rien de plus pour organiser et contextualiser les données. Si votre logiciel de traitement de documents ne fait que numériser le document, vous aurez toujours besoin de l’assistance d’un employé pour analyser les informations et organiser les données extraites manuellement.

Au début, OCR a été conçu pour lire un texte en noir sur fond blanc à l’aide d’un scanner plat. Ainsi, si vous souhaitez extraire des champs de données importantes de cartes d’identité contenant des petites polices sur fonds de couleur, investir dans un logiciel plus développé vous sera impératif. C’est justement à ce stade que l’approche mixte homme-machine est d’une très grande importance.

Cette approche conduit la saisie de données à un tout autre niveau. Au lieu de convertir, tout simplement, des documents en formats lisibles et accessibles, cette approche compense les lacunes de la technologie OCR traditionnelle.

Alors même qu’un système OCR traditionnel est considéré comme une plateforme fiable pour la saisie de donnée, ce système peut devenir frustrant lorsque les données extraites n’ont aucun sens. Soumettre un document au logiciel OCR ne signifie en aucun cas que le résultat sera parfait.

Voici certains problèmes imposés par les systèmes OCR :

1. Processus lent. L’OCR traditionnel implique principalement la conversion de documents en texte. Toutefois, le software OCR n’est pas 100 % précis, ce qui signifie que les informations extraites ont besoin d’être vérifiées deux fois. Ceci ralentit tout le processus et met en cause le propre objectif d’une solution numérique.

2. Absence d’adaptabilité. Les systèmes OCR exigent une grande quantité de ressources techniques et humaines. Ils impliquent de grands volumes de mémoire et de vitesse de traitement, ralentissant ainsi le système. Ceci rend plus difficile le traitement de grands volumes de documents. En outre, OCR n’est pas très précis, donnant lieu à des erreurs qui exigent des vérifications manuelles.

3. Les outils OCR traditionnels n’ont pas les capacités de traiter des documents ayant des formats différents. Un OCR ne lit que des textes imprimés et ne sera pas en mesure de lire des documents manuscrits, par exemple. Ce système n’est pas suffisamment flexible pour identifier les petites nuances incluses dans un document.

4. Quelques plateformes OCR ne sont pas en mesure de lire un texte contenant plusieurs polices et tailles de polices. Parfois, elles échouent dans la transcription des tailles de police dans une même ligne. Il existe également des solutions OCR qui échouent dans la lecture de tableaux, avec ou sans bordures. Il faudra prévoir un plus haut risque d’erreurs inattendues ainsi que davantage de travail pour votre personnel.

5. Les systèmes OCR conventionnels échouent également lorsqu’il est nécessaire de retirer des références non pertinentes tels des espaces noirs ou des valeurs non nécessaires qui donnent lieu à des résultats inexacts et incertains.

Avec toutes ces lacunes, il existe une grande chance de compromettre l’exactitude et la qualité du résultat des systèmes OCR traditionnels. Ainsi, une plateforme OCR conventionnelle est imprévisible et peut rendre vos processus commerciaux encore plus complexes.

Cette approche allie la capture cognitive des données d’une part, et processus humain dans la boucle d’autre part, augmentant ainsi l’exactitude du résultat. Elle met en évidence la différence entre le texte simplement retiré d’un document et l’information recueillie et organisée d’un fichier.

La technique permet la capture fiable et efficace de données de documents non structurés, les transformant en informations structurées qui peuvent être utilisées dans le processus de prise de décisions informées.

Au lieu de s’appuyer uniquement sur une approche structurée, l’approche mixte homme-machine extrait des données de fichiers non structurés, en ayant comme base leurs domaines, leurs informations sémantiques et contextuelles. Cette approche ne s’appuie pas sur le type, le contenu, la disposition et la langue du document en lui-même. La technique utilise l’apprentissage machine afin de comprendre et de saisir les données de configurations sémantiques obtenues du document. Ensuite, ces configurations sont analysées à l’aide de plusieurs domaines et dispositions.

Récemment, OCR s’est étonnamment et considérablement développé. Au lieu de la traditionnelle plateforme OCR, le logiciel est maintenant conçu en utilisant des technologies d’apprentissage machine fondées sur l’intelligence artificielle. Bonne nouvelle : ces nouvelles technologies ne se limitent pas aux systèmes qui ont leur base dans des règles de correspondance de caractères du logiciel OCR actuel.

En utilisant l’apprentissage machine, les algorithmes sont instruits pour apprendre d’eux-mêmes. Au lieu d’être limitées à un nombre fixe d’ensembles de caractères, ces technologies impliquent des programmes OCR qui accumulent la connaissance et apprennent à reconnaitre les différents types de caractères.

L’enjeu de la reconnaissance de caractères a souvent aveuglé les entreprises étant donné que la simple numérisation n’est pas l’objectif ultime lorsqu’on utilise OCR. Ce logiciel n’est pas censé se circonscrire à la conversion d’un texte analogique en formats numériques. Les entreprises ont surtout besoin de transformer le texte analogique en perceptions numériques.

C’est pourquoi de nombreuses activités recherchent au-delà de l’apprentissage machine et se tournent maintenant vers l’approche mixte homme-machine. Dans ce processus, les algorithmes ne s’appuient plus sur des modèles historiques pour trouver l’exactitude.

L’entreprise qui scanne ses documents avec le logiciel OCR doté de l’approche mixte obtient bien plus qu’avec des versions numérisées des fichiers. L’entreprise a ainsi immédiatement accès au sens du texte inclus dans ces mêmes documents – les données peuvent débloquer des millions ou milliards d’euros de nouvelles perspectives tout en économisant du temps et en minimisant les coûts.

Finalement, OCR va plus loin que le simple système de visualisation et de correspondance. Guidé par l’approche mixte homme-machine, OCR entre ainsi dans une nouvelle phase où il reconnait des textes scannés, y retirant ensuite le sens.

Les avances récentes d’OCR ont également un grand impact dans l’expérience client, qui en sort améliorée. En effet, l’actuel OCR permet aux entreprises en ligne d’acquérir facilement des données de client tout en conservant des normes relatives à la précision. Voici, ci-dessous, quelques éléments avec lesquels OCR optimise l’expérience client.

Le contenu non structuré est un grand problème lorsqu’il faut extraire les données du client. L’absence d’un système de sauvegarde des données du client sous format numérique et d’organisation de plusieurs fichiers dans une même base de données ralentit la récupération de données. OCR est l’une des meilleures solutions pour combler une mauvaise gestion de fichiers et de formats.

OCR vous aide à ne pas perdre de temps lors de la structuration manuelle de vos contenus tout en augmentant la productivité par la collecte plus rapide, plus fiable et plus précise des données. Les logiciels OCR actuels proposent une meilleure perspective de collecte des données en employant le scannage par une base de données d’informations bien organisée.

Lorsqu’il s’agit de l’expérience client, la précision des données est un élément aussi important que la lisibilité. Les mots extraits peuvent être lisibles mais peuvent ne pas disposer de contenus ayant une signification, faisant ainsi que les données n’aient aucun sens.

Avec OCR, les entreprises numériques sont en mesure de fournir à leurs clients des services personnalisés, mieux dirigés vers leurs intérêts. L’utilisation de solutions fondées sur OCR permet aux entreprises de proposer des contenus orientés vers les clients en structurant les données de l’utilisateur dans des dossiers organisés et en formats spécifiques. Les restaurants, par exemple, peuvent alors proposer des suggestions de menu aux clients récurrents, en ayant comme base leurs commandes précédentes.

Étant donné qu’OCR améliore l’extraction de données, il devient plus facile d’obtenir des informations personnelles identifiables à partir de documents de clients. Il s’agit là d’un outil pour la réalisation des premières étapes lors du processus d’accueil des clients et octroie une expérience quitte de tout problème aux clients.

OCR est un outil populaire dans le domaine de la conservation de registres numériques de patients dans le secteur de la santé. Il est couramment utilisé par de nombreux établissements médicaux en vue de faciliter la récupération de données des patients d’une base de données d’un hôpital. Il permet également un meilleur diagnostic des conditions médicales sous-jacentes d’un patient. Les renseignements, tels que l’historique médical, les visites à l’hôpital ou cliniques antérieures, et les traitements précédents, sont rapidement consultés par le personnel autorisé ou les médecins.

OCR est utile aux fournisseurs de services de vérification d’identité en ligne ; ce qui couvre un large éventail de secteurs, tels que le jeu en ligne, l’e-commerce, la vente au détail et bien d’autres. Ces activités en ligne sont tenues par la loi de vérifier l’identité de leurs clients lors de leur accueil. Elles suivent un ensemble de procédures et de politiques internationales, telles que le Know Your Customer (KYC) et le Anti Money Laundering (AML), afin d’éviter les fraudes et l’usurpation d’identité.

La technologie permet l’extraction de données avec précision et rapidité de documents utilisés lors de la validation de l’identité du client. Elle fournit des moyens sûrs pour inscrire des utilisateurs légitimes dans une activité et fait de toute cette expérience client, une expérience totalement transparente.

Avec les solutions OCR, les entreprises du domaine des services publics n’ont plus à rendre visite aux consommateurs, chez eux, pour effectuer la lecture sur place et l’enregistrement manuel. C’est utile, notamment pendant la pandémie où la communication en présentiel est limitée. Avec les actuelles solutions OCR, les consommateurs n’auront qu’à scanner les lectures du compteur en utilisant leur smartphone et à envoyer les résultats générés par OCR au département des services publics concerné.

OCR accroit la productivité tout en augmentant la précision des données ainsi qu’en améliorant le temps de traitement.

L’usage d’OCR par les entreprises augmente l’efficience opérationnelle en assurant la satisfaction de tout consommateur des services rendus. Cette technologie leur sert à améliorer leur processus commerciaux en permettant que des contenus non structurés deviennent accessibles et consultables.

La lecture de textes à partir d’images vous permet d’extraire la valeur de ce document qui peut être utilisée en vue d’une meilleure prise de décision. Voici quelques caractéristiques d’OCR qui amélioreront vos processus commerciaux :

Les entreprises qui utilisent OCR améliorent l’accessibilité aux données du consommateur qui sont introduites dans leurs systèmes. Du fait que les fichiers sont des textes consultables à l’aide du traitement OCR, les entreprises et les gestionnaires de données peuvent facilement récupérer des renseignements spécifiques. Le triage d’une base de données est beaucoup plus facile lorsque vous pouvez limiter votre recherche.

À l’opposé des systèmes traditionnels, le traitement OCR enrichit l’expérience de l’utilisateur en éliminant les données manuelles des entreprises et des organisations. Ouvrir un fichier numérique est bien plus rapide que d’essayer de trouver un document en papier au milieu de votre pile d’années de documents. Si vous travaillez dans le recrutement, OCR vous facilite la recherche et la découverte d’un CV en particulier parmi des centaines de candidatures.

Les agents du service client peuvent aisément accéder aux renseignements concernant le consommateur, même durant un appel téléphonique. Ceci permet à l’agent de personnaliser la conversation en se fondant sur les renseignements obtenus sur le consommateur. Si le consommateur appelle pour demander un support technique pour le produit qu’il vient d’acheter, par exemple, l’agent peut fournir l’aide appropriée en ayant accès au modèle, numéro de série ou type de produit en cause. Si ces renseignements sont gardés sous forme numérique, le responsable du service client peut y accéder rapidement, renforçant ainsi l’expérience client, en général.

OCR vous permettra de convertir facilement tout fichier en format numérique éditable, comme MS Word ou Excel. Ensuite, les informations extraites par le logiciel OCR sont prêtes à être utilisées à toute fin utile. Les informations issues de formulaires et de questionnaires, par exemple, peuvent être immédiatement utilisées afin d’être analysées.

OCR est rentable ; ce qui vous permet d’économiser un montant considérable d’argent. Au lieu d’engager des employés pour introduire des données et assumer votre gestion des données, tout ce dont vous aurez besoin est d’investir dans un logiciel OCR ou d’externaliser ce service à un prestataire de confiance.

Beaucoup d’entreprises utilisent OCR pour automatiser les flux de travail, améliorant, ainsi, l’ensemble de la productivité. OCR accélère le traitement de documents car tout est en format numérique. En matière de gestion des factures, par exemple, l’équipe financière peut facilement organiser et retrouver des renseignements financiers car l’ensemble des données se trouvent à un seul et même endroit. Il rationalise également l’entrée des données et la classification en matière de processus commerciaux complexes, tels que les demandes de règlement au titre d’assurances.

OCR permet aux organisations de convertir des contenus non structurés en données consultables, vous économisant des heures de récupération de données. Dans le domaine de la comptabilité, par exemple, il sera bien plus facile de trouver des renseignements concernant des factures ou des fiches de paie que s’il fallait le faire manuellement. Si vous recherchez un numéro de facture spécifique, la seule chose que vous aurez à faire est d’appuyer sur CTRL + F ou sur Commande + F pour trouver avec précision ce que vous recherchez. Ceci vous évitera l’ennui de vous plonger dans votre pile de factures et de les vérifier une par une.

Les entreprises ont besoin de données précises pour prendre des décisions stratégiques. Les documents financiers, par exemple, doivent être vérifiés avant de prendre la décision de se développer ou d’engager d’autres employés. S’il existe des données inexactes en phase de vérification dans les documents, ceci aura un grand impact dans l’entreprise.

L’extraction de valeur automatisée à partir de contenus non structurés garantit que les consommateurs interagissent avec les entreprises d’une manière qui semble cohérente. Dans le secteur de l’assurance, par exemple, les demandes de règlement peuvent être soumises sous différents formats. À l’aide d’OCR, tous ces renseignements peuvent être compilés dans même un document homogène. En faisant que ces contenus soient consultables, les entreprises ont ainsi accès aux données dont elles ont besoin.

De nos jours, les entreprises mobilisent l’ensemble de leurs données et les stockent en nuage au lieu d’utiliser des solutions de stockage de données conventionnelles. L’avantage de stocker des documents dans un nuage est que l’accès aux renseignements devient possible à partir de n’importe quel point du monde. Les employés peuvent collaborer même s’ils se trouvent à l’autre bout du monde.

La reconnaissance optique de caractères (OCR) est l’une des technologies les plus récentes qui a ouvert une multitude d’applications à l’ensemble du secteur industriel. OCR économise beaucoup de ressources aux entreprises, surtout du temps et du travail.

À l’aide d’OCR, un grand volume de documents en papier en plusieurs langues et formats est numérisé dans un texte lisible par machine. Le logiciel permet également de rendre accessibles des données, qui ne l’étaient pas auparavant, à quiconque, en un seul clic.

Tout comme d’autres secteurs d’activité tels que l’assurance et les suretés, le secteur de la finance est un grand fan d’OCR. L’utilisation la plus courante d’OCR est celle du traitement des chèques. Un chèque écrit à la main est, en général, scanné et converti en texte numérique. Ensuite, la signature est vérifiée et le chèque est encaissé en temps réel. Toutes ces étapes incluent une participation humaine.

Bien qu’il y ait quasiment 100 % de précision concernant les chèques imprimés, la route est encore longue pour que les chèques manuscrits aient la même précision. Toutefois, à l’aide d’un grand apprentissage fondé sur l’intelligence artificielle appliqué à l’OCR manuscrit, cette précision ne devrait pas tarder à se matérialiser. Un temps de traitement réduit de vérification de chèques sera un bénéfice pour tous, du payeur, à la banque comme au bénéficiaire.

Peu de secteurs créent autant de paperasse que le secteur du droit. Que ce soit par des déclarations, des décisions, des dépôts, des attestations, des testaments, et d’autres documents juridiques, le secteur du droit est le secteur des papiers imprimés par excellence. À l’aide d’OCR, ces fichiers sont numérisés, stockés, indexés, introduits dans des bases de données et rendus consultables. Pour un secteur aussi dépendant de la jurisprudence, un accès rapide aux pièces de procédures de millions d’affaires terminées constitue sans aucun doute, un immense bénéfice.

La santé est un autre secteur qui maximise l’usage d’OCR. Disposer de tout l’historique médical de vos patients sur une même plateforme centralisée signifie que des détails comme les maladies antérieures, les traitements réalisés, les examens de diagnostic, les registres des hôpitaux, les paiements d’assurance et autres renseignements médicaux, se trouvent dans un même et unique endroit. Au lieu de garder des fichiers contenant rapports, radiographies et autres documents, la gestion de toute votre base de données est bien plus pratique.

Le logiciel OCR facilite vos voyages sans même que vous le remarquiez. La plupart des aéroports, ports et terminaux routiers utilisent OCR aux fins d’application, de sécurité et de stockage de données. Que ce soit pour scanner votre passeport ou pour stocker vos renseignements personnels lors de la réservation d’un vol, tout est réalisé par la technologie OCR.

L’utilisation du logiciel OCR pour le traitement de formulaires est également une forme fiable de réduire l’erreur humaine. Le logiciel OCR est en capacité d’offrir bien plus de précision que la lecture et la saisie humaines. Il existe une centaine d’applications qui utilisent OCR dans le secteur du voyage et du tourisme.

Un autre secteur qui repose beaucoup sur les documents en papier est le secteur public. Toute personne a besoin de remplir un formulaire pour chaque opération, comme c’est le cas lors d’une demande de licence ou de l’obtention d’un certificat, par exemple. Le logiciel OCR rend la tâche bien plus facile aux bureaux du secteur public quand il s’agit de recueillir des renseignements à partir de ces formulaires.

OCR a également changé la manière par laquelle des millions de citoyens accèdent aux documents publics. Des processus, tels que le vote, l’inscription et les informations de recherche, ont également connu une évolution grâce à OCR

La technologie du logiciel OCR aide le secteur de l’alimentation de biens des manières. En utilisant les algorithmes de traitement d’images OCR et les algorithmes de traitement informatique, des restaurants peuvent numériser leurs menus en quelques minutes. C’est très utile pour les restaurants qui dépendent beaucoup des services de livraison, pendant la pandémie, par exemple.

Outre cela, OCR est également utilisé dans :

• La réception de matières premières et d’ingrédients
• Le suivi de la production en temps réel
• La précision et la lisibilité des codes de date
• La vérification de la date d’expiration
• La vérification de l’étiquette
• Le positionnement de l’étiquette, la qualité et la gestion de la marque
• La gestion des données d’expédition, de ramassage et de l’entrepôt automatisé
• Les retours de produits expédiés et les crédits clients

OCR joue un très grand rôle dans l’organisation et la numération de vos documents. Il s’agit de la manière la plus facile de formater vos données sous un format de fichier accessible à l’utilisateur et récupérable, avec un minimum d’erreurs ou même sans aucune imprécision. Le processus traditionnel est coûteux en temps et en travail, surtout si vous le faites manuellement.

Au lieu de passer des heures à gérer des données, la plupart des entreprises préfèrent déléguer la tâche à un prestataire de services professionnels de traitement de documents. Ceci leur permet d’économiser du temps et de l’argent, tout en se donnant l’opportunité de se concentrer exclusivement sur les opérations de leurs activités principales.

Voici quelques services OCR courants, habituellement externalisés à des tiers prestataires :

• Les services de nettoyage OCR – ils impliquent la correction ou le remplacement des caractères mal-lus par le logiciel OCR. Cette tâche est effectuée en procédant à la comparaison du document physique avec les fichiers scannés.
• La numérisation de documents – convertir les documents physiques en format numérique afin qu’ils soient facilement préservés, reproduits, partagés et récupérés.
• Services de scannage de documents – convertir des documents en papier, volumineux et complexes, en images numériques.
• Services de conversion OCR – convertir les informations contenues dans vos fichiers en papier en format numérique.

• Les services externalisés de scannage de documents aident à réduire les temps morts et l’effort de numérisation et d’organisation de documents afin que l’entreprise puisse pleinement se concentrer dans ses activités principales.
• Les documents peuvent être transformés en plusieurs formats tels que PDF, document HTML, MS Word, Excel et autres.
• Externaliser le traitement de documents permet aux entreprises d’économiser des frais généraux. Vous n’avez plus besoin d’engager un nouvel employé et de payer un quelconque salaire à temps plein. Vous pouvez également établir un volume de services OCR selon vos besoins.
• OCR permet de facilement collaborer car les fichiers numérisés sont plus faciles à partager avec d’autres employés ou membres de l’équipe.
• Externaliser les services OCR est une étape progressive vers la transformation numérique et deviendra indispensable à la croissance des entreprises ou des secteurs.
• Une précision bien plus importante.

Externaliser les services de traitement de documents OCR dans le secteur des affaires est d’une importance capitale car cela accroit l’efficience de l’entreprise et engendrera, tôt ou tard, une croissance commerciale. Il s’agit d’un outil puissant qui peut être utilisé par toute sorte d’entreprise et société, indépendamment du secteur d’activité.

Lorsque vous externalisez votre traitement de documents, vous pouvez tout simplement choisir un prestataire au hasard. Il existe certains facteurs que vous devez néanmoins prendre en compte afin d’éviter d’avoir des regrets à l’avenir. Voici quelques orientations à prendre en compte au moment de choisir les meilleurs services OCR :

Alors que la numérisation devient de plus en plus populaire dans tous les secteurs et endroits, l’utilisation de technologies avancées et d’outils est impérative pour réussir l’efficience du processus. Pourtant, ils peuvent coûter une petite fortune ; vos partenaires externalisés peuvent supporter de tels outils étant donné que cela intègre leur investissement. Ainsi, avant de choisir un prestataire de service, prenez connaissance de leur processus et du logiciel qu’ils utilisent, afin de savoir si leur service est vraiment professionnel.

Voici certains des systèmes de gestion de documents les plus populaires que les prestataires externalisés utilisent :

• pCloud
• HubSpot
• Alfresco
• LogicalDOC
• Feng Office
• Nuxeo
• KnowledgeTree
• Seed DMS
• Casebox
• MasterControl Documents
• M-Files
• Worldox
• Dokmee
• Ademero

L’adaptabilité est un facteur important à prendre en compte en raison du fait qu’elle affecte directement la productivité de vos ressources. Votre partenaire externalisé doit être capable de traiter les hautes saisons commerciales tout en proposant des produits de même qualité que ceux des saisons basses. Ce ne sera possible que lorsque le prestataire externalisé dispose de suffisamment de ressources et actifs. Votre prestataire externalisé devra être capable de proposer des services ou des paquets personnalisés pour répondre à vos besoins spécifiques.

Même si beaucoup de tiers prestataires de services externalisés proposent des services spécialisés, ce serait bien mieux s’ils proposaient des solutions de données intégrales. Voici certains des services les plus courants, proposés par les prestataires traitant de documents :

• Le scannage de documents
• L’introduction de données
• La validation de données
• L’indexation de fichiers
• La capture de données
• La vérification de données
• Sauvegarder/transférer/archiver
• Le traitement de factures
• Les services d’extraction de données
• Le traitement de chèques
• Le traitement de questionnaires

Lorsque vous avez besoin de convertir des données, prenez en compte un partenaire externalisé qui fournit des données sur plusieurs formats. Autrement, vous aurez besoin de gérer plusieurs partenaires externalisés pour obtenir le même document en différents formats. Ce qui entraînera une inconsistance des données et créera un risque majeur pour la confidentialité de vos données.

La plupart des prestataires externalisés sont capables de traiter des documents à partir du stockage en nuage, d’annexes d’e-mail, de FTP et du stockage média (DVD, mémoires flash ou disques externes). À partir de là, ils effectuent l’indexation/le recueil de métadonnées, la classification des documents, l’OCR en texte intégral, le formatage d’archives, le perfectionnement des images et le nouveau formatage vers les formats TIFF, JPG, PDF, PNG et d’autres formats courants.

Un partenaire externalisé, expérimenté et réputé, produira toujours des biens de qualités. Vérifiez les normes de qualité applicables pour vous assurer que l’on vous propose la meilleure information de qualité.

La confidentialité des données devient cruciale pour survivre dans un marché compétitif. Étant donné que les entreprises se confrontent à une grande quantité d’information, vous devez garantir que le prestataire que vous choisissez met en œuvre de strictes mesures de sécurité pour protéger vos données.

Il est important de se faire livrer à temps afin que vous puissiez évaluer leur qualité. Ainsi, vous devez vérifier le temps de traitement garanti par le partenaire externalisé. Une fois que ce temps est convenu, ils doivent s’assurer de livrer des données de qualité dans les délais impartis.

L’externalisation est considérée comme le meilleur rapport coût-efficacité pour réaliser le processus commercial, mais vous devez vous assurer que vous obtenez le service de qualité dont vous avez besoin. Vous avez idéalement besoin de chercher un prestataire de services externalisé qui vous fournira un service de la meilleure qualité possible et ce, au meilleur prix. Cependant, ceci ne signifie pas que vous devez choisir le moins cher.

DocDigitizer est une technologie de pointe OCR cognitive, alimentée par l’apprentissage machine qui facilite l’efficience et la fiabilité de la capture de données à partir de documents non structurés. Après la capture de données, les documents sont transformés en connaissance accessible et structurée que les entreprises peuvent utiliser.

Cette plateforme de capture de données fournit une optimisation directe de la structure des coûts et permet que les organisations attribuent aux individus des tâches à valeur ajoutée. Elle réduit les délais d’information et augmente la qualité des données dans des domaines ayant des répercussions financières importantes. Avec DocDigitizer, les entreprises peuvent s’agrandir sans augmenter leur frais d’exploitation dans des domaines hors de leurs activités opérationnelles principales.

La plupart des OCR travaillent en extrayant simplement les données d’une image. À la différence de la plupart des technologies d’extraction de données ou des moteurs OCR, le moteur de capture de données de DocDigitizer, alimenté à l’apprentissage machine, peut comprendre et saisir des informations à partir de modèles sémantiques présents dans le document. Ensuite, il généralise ces modèles à travers de plusieurs domaines et dispositions.

DocDigitizer imite ce que le cerveau humain réalise en prenant en considération les informations structurelles et sémantiques et en l’utilisant pour fournir la capture de données avec une précision incomparable.

• • Accessible aux partenaires – DocDigitizer débloque de formidables opportunités pour les partenaires tels que les intégrateurs, les RPA, les ERP, KYC/AML et tout scénario de transformation numérique.
  • Zéro configuration – Aucune configuration initiale, infrastructure, frais de licence ou mise en œuvre compliquée.
  • Paiement par document – Une structure de paiement flexible par document. Aucun paiement minimal exigé.
  • Mise à l’échelle rapide – Commencez petit. Augmentez ou diminuez instantanément.
  • Une précision de presque 100 % – Bien plus précis que la reconnaissance optique des caractères et la capture de données. DocDigitizer prend soin des données et les valide pour vous.

  Apprenez-en davantage sur la différence entre DocDigitizer et les logiciels traditionnels de reconnaissance optique des caractères en lisant comment fonctionne notre système.