Extraction de données par IA : tout ce que vous devez savoir

Extraire des informations à partir de documents d'entreprise prend du temps, surtout lorsque vous le faites manuellement ou à l'aide d'outils basés sur des règles. Les formulaires numérisés, les notes manuscrites et autres formats sans mise en page sont particulièrement difficiles à interpréter pour les programmes d'extraction de données traditionnels sans une configuration complexe.

L'extraction de données par IA est le moyen de moderniser les flux de travail liés au contenu au sein de votre organisation. En offrant un moyen plus précis et plus abordable de traiter les données, l'intelligence artificielle (IA) ouvre une voie évolutive pour obtenir non seulement des réponses simples, mais aussi des informations approfondies à partir de vos documents. Voyons ce qui distingue cette technologie et explorons toutes les façons dont vous pouvez appliquer l'IA à vos processus.

Points forts :

L'extraction de données par IA vous permet de transformer des documents non structurés en informations utiles à l'aide d'outils qui comprennent le sens et le contexte, et pas seulement le format.
La différence fondamentale entre l'extraction de données basée sur l'IA et les méthodes basées sur des règles réside dans le fait que l'IA apprend à partir des données et s'adapte à des mises en page variées, tandis que les outils basés sur des règles suivent des modèles et ne comprennent pas le contexte.
Pour extraire des données de vos documents d'entreprise à l'aide de l'IA, vous devez connecter votre système de gestion de contenu à un modèle d'IA qui interprète et structure les informations pour une utilisation directe dans vos flux de travail.
Avec Box, la plateforme d'Intelligent Content Management leader du marché, vous extrayez des informations pertinentes de vos documents en quelques secondes, automatisez des tâches grâce à des agents d'IA personnalisés, et assurez la sécurité de vos données grâce à des contrôles de gouvernance stricts.

Qu'est-ce que l'extraction de données par IA ?

L'extraction de données par IA consiste à utiliser des technologies basées sur l'IA, telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage machine (ML), pour collecter et traiter les informations contenues dans des documents, en particulier ceux aux formats non structurés tels que les PDF et les images.

Grâce aux outils d'extraction de données par IA, vous pouvez effectuer les actions suivantes :

Capturer les détails d'une commande à partir d'un formulaire d'achat et les envoyer directement vers vos outils d'approvisionnement
Interpréter le contenu d'un contrat fournisseur afin de signaler les risques de non-conformité avant validation
Organiser les CV par poste pour aider les équipes RH à identifier les meilleurs candidats pour les postes à pourvoir de toute urgence

Définition de l'extraction de données par IA.
Prenons l'exemple d'une demande de prêt. Ce processus implique des dizaines de documents (déclarations de revenus, rapports de solvabilité, pièces d'identité, etc.) tous liés à une seule transaction. Plutôt que de charger des membres de l'équipe de rassembler manuellement les détails de chaque dossier, l'extraction de données basée sur l'IA recueille les informations nécessaires dans tous les documents, ce qui accélère l'examen et réduit les erreurs susceptibles de nuire à votre crédibilité.

Principales différences entre l'extraction de données traditionnelle et l'extraction de données basée sur l'IA

L'extraction de données à partir de documents n'est pas un concept nouveau. Avant la création des solutions de traitement intelligent des documents (IDP) alimentées par des modèles d'IA, les entreprises utilisaient souvent les technologies de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour capturer des informations.

L'OCR convertit les images de texte en caractères lisibles par machine, ce qui permet d'extraire le montant total d'une facture en appliquant une règle qui recherche le mot « Total » et extrait le chiffre qui se trouve à côté. Toutefois, ces méthodes traditionnelles ont leurs limites, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter des données non structurées.

Vous trouverez ci-dessous les principales différences entre l'extraction de données basée sur l'IA et les technologies conventionnelles.

Aspect	Extraction de données traditionnelle	Extraction de données alimentée par IA
Technologies utilisées	Les extracteurs de données conventionnels s'appuient sur l'OCR et des règles fixes.	Les outils d'extraction de données basés sur l'IA utilisent le NLP et le ML pour comprendre le contexte et apprendre à partir des données.
Précision	Lorsque les documents présentent des mises en page différentes ou sont de mauvaise qualité, les erreurs sont plus fréquentes, ce qui nécessite de les repérer manuellement.	L'IA améliore la précision au fil du temps et met en évidence les données douteuses pour examen, contribuant ainsi à réduire les erreurs.
Évolutivité	Les solutions d'extraction de données traditionnelles peuvent ralentir à mesure que les exigences de traitement augmentent.	L'extraction de données par intelligence artificielle prend en charge des charges de travail croissantes avec un minimum d'intervention humaine
Types de données	Les logiciels d'extraction de données basés sur l'OCR fonctionnent mieux en traitant des documents au format structuré, tels que des formulaires et des feuilles de calcul.	L'IA traite des données structurées et non structurées, ce qui inclut les notes manuscrites et les documents de mises en page et de formats variés.

Types d'extraction de données par IA les plus courants

On peut classer les types d'extraction de données par IA en deux catégories principales :

Extraction basée sur des modèles : cette méthode englobe les systèmes d'extraction de données par OCR et basés sur des règles qui intègrent l'IA pour améliorer la précision et l'efficacité. La configuration initiale peut être coûteuse. Par exemple, si vous modifiez la mise en page du formulaire d'un nouveau fournisseur, vous devrez recréer les règles d'extraction à partir de zéro.
Extraction contextuelle : cette approche axée sur l'IA utilise des modèles qui saisissent le contexte, le sens et les différents styles de documents. Elle inclut des grands modèles de langage (LLM) à usage général et une IA entraînée sur des données spécifiques à un secteur. Ces plateformes peuvent extraire des informations à partir d'états financiers, de documents numériques et d'autres sources non structurées.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d'outils d'IA pour l'extraction de données ?

Les entreprises ont souvent besoin d'outils d'IA pour l'extraction de données afin de traiter une quantité massive de fichiers non structurés, notamment des bordereaux d'expédition, des déclarations de sinistre, des dossiers du personnel, etc. Selon Congruity, 90 % des données numériques sont non structurées. Cela signifie que la plupart des données créées par votre entreprise ne respectent pas un format facile à utiliser.

À mesure que votre charge de travail augmente, les erreurs deviennent plus difficiles à détecter, ce qui est préoccupant pour des secteurs tels que les services financiers, où un champ manquant dans un contrat peut affecter la conformité et la confiance des clients. Grâce aux outils d'IA pour l'extraction de données, vous pouvez extraire instantanément les informations d'un fichier, ce qui vous évite d'avoir à configurer la mise en page des documents ou à saisir manuellement les informations.

Avantages de l'utilisation de l'IA dans l'extraction automatisée de données

L'utilisation de l'IA pour l'extraction automatisée de données ne se limite pas à vous faire gagner du temps en évitant la collecte manuelle de données et en vous aidant à gérer un flux important d'informations non structurées ; elle peut également être bénéfique à votre organisation de multiples façons.
Avantages de l'extraction de données par IA.

Découvrez les principaux avantages de l'extraction de données basée sur l'IA pour les entreprises.

Amélioration de la qualité des données : pour 92 % des décideurs en analyse et en informatique interrogés dans le cadre d'une enquête Salesforce, la fiabilité des données est plus importante que jamais. Grâce à l'IA, l'extraction automatisée des données s'adapte à différentes mises en page de documents et interprète le contenu au niveau sémantique, fournissant ainsi des informations de haute qualité.
Flux de travail optimisés : imaginez à quel point l'intégration des employés pourrait être simplifiée grâce à un logiciel d'extraction de données de documents qui collecte les informations des lettres d'offre et les transfère vers les systèmes RH et de paie. Ces solutions vous permettent de rendre l'ensemble des processus plus efficaces et plus agiles.
Évolutivité : en supprimant les tâches manuelles telles que le tri et la classification des documents, vous pouvez traiter des volumes plus importants de fichiers sans personnel supplémentaire. Les plateformes d'extraction de données intelligentes utilisent l'IA pour comprendre le contenu plus rapidement et avec plus de précision, en gérant différents formats avec moins d'erreurs que les systèmes traditionnels basés sur des règles.
Meilleure prise de décision : lorsque vous collectez des informations à partir de vos fichiers en temps réel, vous obtenez des informations plus claires pour orienter vos stratégies. Par exemple, votre service commercial peut analyser les performances instantanément et ajuster ses tactiques pour améliorer les taux de conversion.
Réduction des coûts opérationnels : avec l'arrivée de nouveaux modèles d'IA, les technologies modernes deviennent plus abordables pour les organisations de toutes tailles. De plus, les extracteurs de données conventionnels nécessitent une configuration coûteuse des règles pour chaque mise en page de document ou champ de données.

Extraction de données par l'intelligence artificielle : meilleures applications commerciales

Selon Verified Market Research, le marché des logiciels d'extraction de données a atteint 1,38 milliard de dollars en 2024 et atteindra 3,99 milliards de dollars d'ici 2031, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 9,8 % sur la période de prévision. Cette expansion s'explique par la demande en outils de veille économique et en technologies d'IA visant à faire des données une source de valeur.

Pour aider votre organisation à tirer le meilleur parti de ses données, découvrez ces utilisations courantes de l'extraction de données par l'intelligence artificielle dans les entreprises.

Cas d'utilisation de l'extraction de données par IA	Qui peut bénéficier de cette application
Analyse des rapports financiers	Les équipes financières et les analystes utilisent l'IA pour identifier rapidement les fluctuations de chiffre d'affaires ou les variations de marge à partir de rapports complexes.
Admission des patients	Le personnel soignant et les administrateurs extraient instantanément les détails de la couverture d'assurance et les visites antérieures à partir des formulaires d'admission, ce qui accélère la prise en charge des patients.
Portails de service client	Les équipes d'assistance disposent de leurs propres portails centralisés pour récupérer les informations client (telles que l'historique des achats et les problèmes passés) et analyser le ton des demandes afin de fournir des réponses plus personnalisées.
Résumé des contrats	Les équipes juridiques et les gestionnaires de contrats utilisent la synthèse par IA pour extraire les termes clés et les dates de renouvellement des contrats, ce qui permet de gagner des heures de temps de révision.
Flux de travail d'IA agentique	Les entreprises de toutes tailles peuvent intégrer l'extraction de données dans leurs flux de travail à l'aide d'agents d'IA, des assistants intelligents qui capturent et analysent le contenu des documents au sein d'une plateforme de stockage dans le cloud.

Quand utiliser l'extraction de données alimentée par IA

Imaginons que votre entreprise gère des contrats provenant de plusieurs partenaires, chacun avec une langue, une mise en page et une structure de clauses différentes. Les outils d'extraction de données basés sur des règles s'appuient sur des modèles fixes. Ainsi, lorsque vous formulez une clause différemment, le système dysfonctionne ou extrait des données incorrectes.

Optez pour des solutions d'extraction de données par IA dans les situations suivantes :

Vous gérez un volume élevé de documents volumineux : vous traitez de la documentation technique ou des politiques complexes ? L'extraction de données basée sur l'IA vous permet de générer des résumés en un clic et d'extraire des détails spécifiques, tels que les instructions de dosage dans les protocoles pharmaceutiques ou les politiques de conservation issues des directives de gouvernance.
Vous traitez des données sensibles à grande échelle : dans les flux de travail financiers ou de santé, où la confidentialité est primordiale, l'extraction intelligente de contenu permet de classer les fichiers en fonction des métadonnées, réduisant ainsi les erreurs et les risques d'exposition. Une plateforme d'Intelligent Content Management protège les données grâce au chiffrement et à des contrôles d'accès précis, aidant ainsi ces secteurs hautement réglementés à respecter des normes strictes.
Vous recherchez une solution rentable : à mesure que l'IA devient plus accessible, les options conventionnelles risquent de ne plus correspondre à votre budget, car leur mise en place nécessite souvent un investissement important. Recherchez des solutions d'extraction de contenu automatisées qui vous permettent d'ajuster facilement la capacité de stockage dans le cloud pour répondre aux demandes saisonnières.
La saisie manuelle des données mobilise du temps et des ressources : si votre équipe passe des heures à saisir des données à la main, les solutions d'automatisation des flux de travail basée sur l'IA avec extraction de données peuvent accélérer le traitement et la récupération des documents.

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Quelle est la meilleure façon d'extraire des données à l'aide de l'IA ?

La meilleure façon d'extraire des données à l'aide de l'IA consiste à utiliser des solutions proposant une mise en œuvre responsable de l'IA. Ces plateformes utilisent des modèles d'IA fiables qui privilégient la sécurité des données, respectent les autorisations des utilisateurs, restent transparentes sur leur fonctionnement et s'adaptent aux réglementations spécifiques de votre secteur.

Ainsi, vous avez l'assurance que vos données les plus sensibles restent protégées tout en gagnant du temps et en améliorant l'expérience client. Par exemple, vous pouvez intégrer votre plateforme de gestion de contenu basée sur l'IA au système de gestion de la relation client (CRM) que vous utilisez : l'IA collecte et organise automatiquement les informations clients issues des rapports afin de tenir vos équipes commerciales et marketing informées des performances.

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Comment extraire des informations de documents à l'aide de l'IA

Voici comment l'IA extrait des informations de vos documents :

1. Collecte des documents : tout d'abord, le programme d'extraction de données IA que vous avez choisi accède à la source de données, telle que votre plateforme de stockage dans le cloud.

2. Prétraitement et nettoyage du texte : les documents bruts présentent souvent une mise en forme incohérente ou des informations redondantes, l'IA les nettoie donc pour lire le texte clairement.

3. Structuration des données : ensuite, le système identifie des champs tels que les dates, les montants et les noms, et classe les documents de manière à ce que vos applications métier puissent les traiter (par exemple, sous forme de valeurs séparées par des virgules - CSV, un format qui convient bien aux feuilles de calcul).

4. Entraînement du modèle d'IA : l'IA apprend à partir de milliers de documents et de points de données pour comprendre les schémas, ce qui aide les modèles à améliorer leur précision au fil du temps.

5. Extraction d'informations : l'IA analyse les documents à la recherche de détails critiques bien plus rapidement que les méthodes manuelles (même lorsqu'ils sont enfouis au cœur de formats de fichiers irréguliers).

6. Compréhension contextuelle : contrairement à l'OCR, l'IA interprète le contexte (par exemple, un modèle sait qu'un chiffre à côté de « Total » a une signification différente de celui figurant sous « Taxe »), ce qui réduit les erreurs causées par une mauvaise interprétation.

7. Post-traitement et validation : le système d'extraction intelligente des données vérifie les données une deuxième fois pour détecter les champs manquants ou les informations contradictoires, et vous avertit si une vérification humaine est nécessaire.

8. Intégration avec les systèmes : en tant qu'étape finale, les données sont directement intégrées à vos applications, rendant les informations en temps réel accessibles sans saisie manuelle.

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Vos données non structurées recèlent une grande valeur, et vous avez besoin de la bonne plateforme pour faire émerger des informations exploitables par votre équipe. En tant que leader de l'Intelligent Content Management, Box met l'IA à votre service pour vous aider à gérer vos fichiers, à collaborer sur des documents et à automatiser vos flux de travail, quel que soit l'endroit où vous vous trouvez ou l'appareil que vous utilisez.

Avec Box AI, vous extrayez non seulement des données, mais aussi une réelle valeur ajoutée de votre contenu :

Découvrez des détails essentiels dans vos documents professionnels et convertissez-les en métadonnées structurées pour un accès facile.
Recueillez des informations pertinentes à partir de volumes importants de contenupour prendre des décisions éclairées et agir plus rapidement.
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*Bien que nous maintenions notre engagement indéfectible à offrir des produits et des services de première qualité en matière de protection de la vie privée, de sécurité et de conformité, les informations fournies dans cet article de blog n'ont pas valeur d'avis juridique. Nous encourageons vivement nos clients actuels et potentiels à faire preuve de diligence raisonnable en évaluant la conformité avec les lois applicables.