Est-ce que vous vous sentez toujours à la traîne?

 

L’IA n’est plus une option dans l’automatisation des documents. Si vous manquez de préparation, cela peut être coûteux.

 

 By Steve Hatajlo

 

L’intelligence artificielle est déjà une réalité. Si vos activités impliquent le traitement de documents commerciaux essentiels tels que des factures, des bons de commande, des avis d’expédition ou tout autre document, ignorer cette réalité n’est pas seulement risqué, c’est aussi irresponsable d’un point de vue opérationnel. 

 

Les outils traditionnels ne suffisent plus 

Les moteurs traditionnels basés sur des règles et les systèmes de reconnaissance optique de caractères (OCR) convenaient lorsque les documents étaient plus ou moins identiques. Mais lorsque vous ajoutez des documents semi-structurés et des formats spécifiques aux fournisseurs, les choses commencent à se compliquer. Vous finissez par passer plus de temps à gérer les exceptions qu’à traiter les données. Ce n’est pas acceptable si vous voulez vraiment automatiser.

C’est là que l’IA, et plus précisément les grands modèles de langage, entrent en jeu. Non pas parce qu’ils sont à la mode, mais parce qu’ils nous offrent enfin un outil capable de gérer l’ambiguïté, ce que les systèmes traditionnels ne peuvent pas faire.

Utiliser l’IA avant qu’elle ne soit à la mode

Chez FSI, nous nous occupons de la conversion de documents depuis des années. Nous prenons des informations dans un format – fax, courriel, PDF, etc. – et les traduisons dans un format structuré et lisible par une machine, comme EDI ou JSON, afin qu’elles puissent être utilisées dans les systèmes ERP, TMS ou autres systèmes d’entreprise. Ce n’est pas nouveau.

Ce qui est nouveau, c’est le niveau de variabilité que nous constatons dans les documents et la complexité que cela implique. Plus de partenaires commerciaux, plus de formats, plus d’exceptions – et moins de tolérance pour les erreurs.

Bien avant l’arrivée de ChatGPT et Gemini dans le paysage, nous nous penchions sur l’IA. Nous avons commencé à expérimenter avec les LLM parce qu’ils résolvent un vrai problème opérationnel. Ces modèles peuvent analyser un document qui n’est pas conforme à un modèle connu, comprendre sa structure et extraire avec une grande précision les points de données appropriés. Ils ne se contentent pas de voir les pixels, ils comprennent le contexte. C’est un facteur de transformation.

L’IA n’est pas une solution miracle

L’IA n’est pas une solution miracle. Vous ne pouvez pas la lancer sur votre arriéré de factures et vous attendre à la perfection. Comme tout outil, sa qualité dépend de la manière dont il est appliqué. Il faut de l’expérience. Vous devez connaître votre domaine. Il est essentiel de comprendre où l’automatisation a du sens et où l’intervention humaine demeure la meilleure solution.

Nous avons appris que l’IA excelle lorsqu’elle est guidée. Donnez-lui des exemples, fournissez-lui des garde-fous et construisez des flux de travail qui savent quand laisser la machine faire son travail et quand signaler quelque chose à un humain pour qu’il l’examine. C’est ainsi que l’on obtient de la valeur. Plutôt que de remplacer les personnes, il est préférable de réduire le bruit pour que vos employés puissent se concentrer sur ce qui compte vraiment.

Au-delà de l’extraction

L’IA, en tant qu’outil, va au-delà de l’extraction. L’IA nous aide à améliorer la validation, la correspondance et le rapprochement. Elle se familiarise avec la distinction entre un prix unitaire et un total, l’identification des données manquantes et la reconnaissance de tout ce qui ne semble pas correct en se basant sur des modèles historiques. C’est le genre de connaissance de la situation qui nécessitait auparavant un employé ayant des années d’expérience. Aujourd’hui, nous intégrons cette intuition dans le logiciel.

Pourquoi ne pas le faire vous-même

L’autre idée fausse ? Vous avez besoin d’une équipe de science des données pour faire cela. Ce n’est pas le cas. Ce dont vous avez besoin, c’est d’un partenaire qui le fait déjà, qui a construit les modèles, les a formés sur les bons types de documents et a compris comment combiner l’IA avec la conception de processus dans le monde réel. Ce n’est pas facile. Mais c’est possible. C’est déjà le cas.

Est-ce que vous pourriez faire cela vous-même? Bien sûr, techniquement. Mais la construction n’est qu’un début. Il est également nécessaire de le former à chaque type de document, à chaque format, à chaque exception. Et au prochain changement ? Vous devez à nouveau le former – vous lui apprenez toujours quelque chose de nouveau, ce qui vous fait perdre du temps et des ressources par rapport à votre cœur de métier.

Les dépenses internes liées à l’IA peuvent s’accumuler si vous n’êtes pas prêt

Actuellement, les entreprises qui envisagent d’implémenter l’IA dans la gestion documentaire doivent faire face à des dépenses considérables. Elles doivent en effet acquérir une licence pour un système et s’abonner à des frais de consommation de pages. Ces coûts ne sont pas près de diminuer.

En outre, la plupart des entreprises ne sont pas prêtes à fournir les ressources techniques nécessaires pour mettre en place et gérer ces systèmes. Il est encore nécessaire d’avoir des compétences techniques importantes pour la mise en œuvre, notamment pour configurer les flux de travail, élaborer des règles et gérer les mises à jour. Même après tout cela, une intervention manuelle est toujours nécessaire, car les documents doivent être formés dans le système. Cette formation est permanente.

C’est là que l’externalisation est pleinement justifiée pour une entreprise comme FSI. Des économies d’échelle sont en jeu – les coûts peuvent être réduits lorsque la partie saisie des données est externalisée auprès d’un partenaire qui a déjà mis en place l’infrastructure et formé les modèles. Il n’est pas nécessaire de payer des frais de maintenance ou d’abonnement annuels coûteux. Tout cela est absorbé dans le service.

Nous avons mis au point une solution hybride difficile à reproduire, avec des yeux humains qui examinent, corrigent et ajustent la logique de l’IA afin qu’elle s’améliore continuellement.

Donc, avant de penser que l’IA est une solution prête à l’emploi, demandez-vous si vous êtes prêt à gérer tout cela par vous-même.