1. Les technologies de reconnaissance (OCR/ICR) : le socle du traitement automatisé
La reconnaissance optique de caractères (OCR) a longtemps constitué la base du traitement automatisé des documents.
- L’OCR s’applique traditionnellement aux textes imprimés ou dactylographiés, utilisant des approches relativement simples d’analyse d’image pour isoler et identifier les caractères.
- L’ICR (Intelligent Character Recognition) va plus loin en permettant la reconnaissance de l’écriture manuscrite, grâce à des algorithmes d’IA plus sophistiqués.
Bien que ces technologies n’aient pas été initialement conçues comme de l’IA à proprement parler, elles ont considérablement évolué avec l’intégration d’algorithmes d’apprentissage. Les systèmes modernes sont désormais capables de lire des documents de qualité variable ou comportant des imperfections (taches, pliures, basse résolution), même sur des écritures manuscrites difficiles.
2. Les IA de classification et catégorisation : l’automatisation du tri
L’IA contribue à une étape de base pour automatiser les workflows documentaires : l’identification de la nature d’un document. Appliquée au traitement d’images elle différencie automatiquement divers types de documents : factures, contrats, bulletins de salaire, courriers… Pour les organisations traitant des milliers de documents quotidiennement, ce tri automatisé représente une économie considérable de temps et de ressources humaines.
3. Les IA d’indexation et d’extraction : l’intelligence contextuelle
Après la lecture et l’identification, l’IA contribue à l’indexation, c’est-à-dire à l’extraction de données spécifiques. Par exemple, après avoir classifié un document comme « facture », l’indexation extraira le montant, la date et les coordonnées du fournisseur.
- L’indexation intelligente identifie et extrait des données précises au sein de documents volumineux (numéros de contrat, montants, dates, coordonnées…).
- Contrairement aux méthodes traditionnelles basées sur des positions fixes, les IA modernes comprennent le contexte des informations.
- Ces technologies permettent de structurer de l’information non structurée, transformant des documents bruts en données exploitables.
4. Les VLLM : la nouvelle génération polyvalente
L’émergence récente des VLLM (Visual Large Language Models) marque un tournant décisif dans le traitement documentaire.
- Ces modèles sont l’extension visuelle des LLM (Large Language Models) – ces intelligences artificielles comme Chat GPT ou Claude capables de comprendre et générer du langage naturel.
- Les VLLM intègrent en plus la compréhension des images, permettant d’analyser directement les documents sans conversion préalable en texte.
- Les VLLM fonctionnent avec des instructions en langage naturel (« trouve le numéro de contrat dans ce document », « extrais le montant total de cette facture »), rendant leur utilisation plus intuitive.
La révolution des VLLM tient à leur approche unifiée : au lieu d’utiliser différents outils pour la reconnaissance, la classification et l’extraction, ils traitent directement l’image du document et comprennent ce qu’on leur demande en langage ordinaire.
5. Les IA de détection de fraude : vers l’analyse intelligente de l’authenticité
La fraude documentaire constitue un défi croissant que l’IA aide progressivement à relever.
- Les systèmes sont capables d’analyser les incohérences visuelles pouvant indiquer une falsification.
- Les approches contextuelles peuvent identifier les anomalies en comparant le document à des bases de connaissances.
- L’analyse longitudinale, quant à elle, pourrait permettre, à l’avenir, de détecter des comportements inhabituels ou suspects.
Ces technologies présentent encore des défis, notamment en termes de constitution et d’actualisation des bases d’apprentissage. Pour entraîner une IA à détecter les fraudes, il faut disposer d’exemples de documents frauduleux, ce qui représente un défi en soi.
En pratique : choisir la bonne IA pour chaque besoin
La richesse des technologies d’IA disponibles permet de les combiner intelligemment selon les besoins spécifiques :
- Pour des documents simples et standardisés, les approches traditionnelles d’OCR et de classification peuvent suffire ;
- Pour des documents complexes ou variables, les VLLM offrent une flexibilité inégalée ;
- Pour des volumes importants, des approches hybrides permettent d’optimiser performances et coûts.
L’essentiel est d’adapter la technologie aux enjeux métiers réels, en tenant compte du rapport coûts/bénéfices, car les VLLM, bien que puissants, nécessitent aujourd’hui des ressources conséquentes et limitées.