5 étapes pour automatiser l’exploitation des documents en entreprise, un facteur clé de la transformation numérique  

L’automatisation des processus soulage les collaborateurs et augmente la valeur de leur productivité dans la transformation numérique des organisations.  

Cependant, il devient plus complexe d’automatiser certaines tâches spécifiques sans faire appel à une réelle « expertise humaine » a fortiori lorsque les tâches nécessitent l’analyse de documents non structurés : mails, chats …  

Pour automatiser correctement des processus axés sur l’exploitation de contenus non structurés, il est nécessaire de développer des automates capables de comprendre les données, d’en extraire des informations pour déclencher des traitements en fonction de règles algorithmiques. 

Quelles sont les outils et technologies capables de répondre à ces contraintes ?  

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Etape 1 : inventorier ce qui est automatisé, automatisable et ce qui pourrait l’être ? 

La clé pour penser l’automatisation d’un processus repose sur l’analyse de l’organisation qui le soutientsur l’étude des impacts de la non-qualité et la matérialisation des gains potentiels liées à son optimisation ou son automatisation. 

Une grande partie des organisations ont, à ce jour, débuté l’automatisation de processus simples basées sur certaines tâches mais ils restent un grand nombre de processus pour lesquels il semble difficile d’envisager une automatisation 

Pour aller plus loin, les méthodes traditionnelles ne sont plus suffisantes et seule l’Intelligence Artificielle (IA) peut ouvrir des champs d’application nouveaux. 

Etape 2 : Optimiser les processus avec les outils de « Content Intelligence » 

Pour limiter les erreurs d’appréciation, les retards ou les non-conformités liés aux interactions humaines, il est possible de conditionner les processus à partir de règles de gestion. L’objectif est de déclencher des alertes pour solliciter une intervention humaine sur un contrôle particulier.  

Cela nécessite de synchroniser des référentiels de données de l’entreprise pour les comparer avec les données extraites des documents et les passer aux cribles des règles de gestion pour les analyser et les interpréter. L’enjeu est de limiter les actions humaines massive, coûteuses ou chronophage sur des tâches simples et répétitives. 

Pour améliorer l’automatisation des processus documentaires, il faut être capable d’exploiter l’OCR (Reconnaissance optique de caractères.) C’est ce qu’apporte l’analyse intelligente du contenu. Basée sur des technologies d’Intelligence Artificielle, elle permet de comprendre les documents et d’en extraire des données exploitables dans un processus automatisé. 

Etape 3 : Chercher à généraliser l’automatisation des processus 

Les entreprises ont besoin de solutions modulables et accessibles pour étendre le nombre de processus automatisés dans l’entreprise.  

Il convient de fixer des objectifs et des indicateurs de progrès pour analyser l’évolution de la performance d’un processus mis en placeCe n’est qu’à partir de ces retours d’expérience qu’il sera possible de les ajuster pour les optimiser mais surtout de valider leur généralisation à d’autres types de documents ou d’autres processus métier…  

Le déploiement d’une plateforme extensible de Content Intelligence avec peu, voire pas, de codage permet aux entreprises d’accélérer la transformation numérique de leurs processus. 

Etape 4 : Harmoniser et normaliser les processus 

Grâce à la Content Intelligence, chaque processus est piloté et les tâches automatiser à travers des règles de gestion validées. Cela permet d’éviter toute erreur humaine (faute de frappe, d’inattention…) lors des traitements. 

Mais surtout, cela garantit que tous les documents suivent le même processus, passent toutes les vérifications et approbations nécessaires et ne sautent aucune étape imposée par les règles de conformité 

Des personnes peuvent être impliquées dans le processus pour traiter les exceptions ou valider les résultats de l’automatisation, si nécessaire. 

Etape 5 : L’amélioration continue de la qualité permet de rester compétitif 

Il est crucial que les modèles « apprenant » soient améliorés en permanence. L’analyse de la performance des processus permet de les étendre à de nouvelles utilisations, d’améliorer les modèles existants et de contrôler les résultats. 

L’enjeu est l’automatisation beaucoup plus de processus, de franchir de nouveaux paliers en accompagnant le changement auprès des équipes opérationnelles. 

Des processus plus fluides permettent de gagner en réactivité, d’accélérer la prise de décision dans l’exécution de transactions commerciales par exemple. En fin de compte, il s’agit d’améliorer l’expérience utilisateurs et de toujours avoir une longueur d’avance sur la concurrence grâce à des gains de productivité accrus. 

Conclusion :  

Lorsque les données d’un document sont traitées automatiquement, les transactions peuvent être effectuées plus vite et en conformité avec les exigences de processus réglementaires. Dans le même temps, les ressources disponibles multiplient leur productivité et leur efficacité en se mobilisant uniquement sur des tâches plus complexes. 

ABBYY offre une solution de Content Intelligence avec des capacités d’analyses cognitives qui permettent de comprendre et de traiter les documents avec une grande efficacité. L’enjeu est de réduire fortement l’interaction humaine sur des tâches qui peuvent être évitées et de mobiliser les compétences de l’entreprise sur des tâches de contrôle et de prises de décision à plus forte valeur ajoutée.  

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