De l’évolution continue à la rupture technologique
« Dans le domaine du traitement des documents, on fait de l’IA depuis plus de 30 ans. Mais l’arrivée de l’IA générative a changé la donne », observe Jean-Pierre Raysz. Historiquement, les systèmes étaient spécialisés dans des tâches spécifiques – classification, extraction, reconnaissance de caractères (OCR). L’IA générative, et plus encore les VLLM (Visual Large Language Models), introduisent une nouvelle approche : la capacité à comprendre le sens global d’un document, qu’il soit textuel ou visuel.
« Grâce aux VLLM, on peut désormais donner directement une image à l’IA, sans passer par une étape d’OCR. Et on lui explique ce qu’on attend avec une simple instruction en langage naturel », détaille-t-il. Cette double avancée – compréhension visuelle directe et interaction via des prompts – permet de simplifier considérablement les chaînes de traitement.
Des gains mesurables et un élargissement des cas d’usage
Les bénéfices sont immédiats, selon l’expert : « On arrive à diviser par deux les coûts de traitement, à réduire par dix les erreurs, sans parler de la capacité à automatiser des documents jusqu’alors jugés inexploitables. Par exemple, nous réussissons aujourd’hui à automatiser le traitement de documents particulièrement complexes, comme les factures de médecine douce ».
Cette efficacité accrue change aussi la place de l’humain dans la chaîne. « Il y a 15 ans, on embauchait des opérateurs pour leur vitesse de frappe. Aujourd’hui, ils doivent se concentrer sur des tâches plus complexes, qui demandent compréhension et analyse. » Chez Tessi, cette transformation permet de mobiliser les collaborateurs sur des tâches à forte valeur ajoutée, au plus près des métiers des clients : vérification de conformité, prise de décision ou détection de fraude.
Des garde-fous pour une IA fiable et souveraine
« L’un des grands défis, ce sont les hallucinations. Une IA peut produire un résultat très crédible… mais totalement erroné », met en garde Jean-Pierre Raysz. Pour garantir la fiabilité des traitements, Tessi adopte une approche hybride. Elle combine VLLM, OCR classique et règles métiers. Objectif : croiser les résultats et en garantir la cohérence.
Autre préoccupation majeure : la souveraineté des données. « Nos clients nous confient des documents sensibles – bulletins de salaire, données médicales, documents financiers – qu’il est impensable de transmettre à des services cloud externes. » Tessi privilégie donc des infrastructures dédiées, sécurisées et souveraines.
Troisième défi, enfin : celui des ressources et infrastructures techniques. « Ces IA sont très puissantes et consomment énormément de ressources, notamment des GPU : des processeurs graphiques spécifiques et coûteux », souligne l’expert. Trouver l’équilibre entre performance et coût constitue ainsi un exercice critique.
Vers une transformation progressive et inclusive
Alors que les frontières entre les outils de Business Process Management (BPM), de contrôle documentaire et de Business Process Automation (BPA) s’estompent progressivement et que l’IA favorise cette convergence en permettant aux plateformes d’orchestrer simultanément les workflows, de vérifier l’authenticité des documents et d’automatiser les processus métiers dans une approche unifiée, Jean-Pierre Raysz envisage une automatisation quasi complète du traitement documentaire standard à moyen terme : « D’ici cinq ans, il n’y aura probablement plus besoin d’intervention humaine sur les tâches de base. » Mais cela ne signifie pas la disparition immédiate du workflow documentaire.
« Ce qu’on voit, c’est un double mouvement », résume-t-il. Le premier, la dématérialisation croissante, tend vers des échanges de données entièrement fluides, où le document physique disparaît. « Dans certains pays comme l’Estonie, le workflow documentaire n’existe presque plus. L’État est complètement dématérialisé, avec des bases de données interconnectées. » En France, cette mutation sera plus progressive, avec des étapes emblématiques comme la dématérialisation obligatoire des factures, prévue à partir de 2026.
Autre tendance de fond : l’hétérogénéité de maturité technologique entre les organisations, qui impose des solutions adaptables. Dans ce contexte, Jean-Pierre Raysz en est convaincu, Tessi joue un rôle de facilitateur : « Beaucoup d’acteurs sont freinés par leur dette technique. Notre mission, c’est de proposer des solutions d’intégration compatibles avec leurs systèmes existants, pour qu’ils puissent bénéficier dès aujourd’hui des avancées de l’IA. »