Malgré notre monde hautement numérique, nous recevons encore très souvent des informations sous forme de documents dépourvus de données structurées. Nos boîtes aux lettres, physiques comme numériques, contiennent régulièrement des éléments tels que des bons de commande, qui nous obligent à extraire manuellement des informations importantes comme la date de commande, le nombre d’articles, les identifiants et les noms des articles.
Pour les organisations qui traitent des centaines de ces documents chaque semaine, des solutions logicielles spécialisées telles que Kofax, Ephesoft ou OpenText Intelligent Capture existent depuis longtemps. Ces outils s’intègrent aux messageries afin d’automatiser l’extraction d’informations. Plus récemment, des plateformes de gestion documentaire ont introduit des fonctionnalités similaires pour traiter les documents dès leur entrée dans ces systèmes (comme SharePoint Premium).
Le défi a toujours été l’effort nécessaire à la mise en place de ces outils. Les solutions traditionnelles doivent être configurées ou entraînées de manière très détaillée. Une équipe doit définir précisément où se trouvent les informations importantes dans chaque document. Cette tâche devient complexe, car chaque expéditeur formate ses documents différemment. À chaque nouveau format de document, le travail de configuration doit recommencer.
C’est là que l’IA apporte une réelle valeur ajoutée. Contrairement aux outils traditionnels, l’IA offre une compréhension contextuelle et sémantique. Elle peut analyser un référentiel documentaire, reconnaître des documents comme des bons de commande, extraire des informations clés telles que les montants et les dates de commande, et interpréter le contexte, le tout sans cycles d’entraînement longs et complexes.
Ces agents sensibles au contexte ne se contentent pas de classer et d’extraire des données. En s’appuyant sur la compréhension sémantique des documents, ils peuvent enrichir les données et aller bien au-delà de la simple reconnaissance et extraction de champs. Leurs capacités dépassent l’extraction et l’enrichissement d’informations : grâce à l’intelligence sémantique, ces agents identifient l’intention sous-jacente et prennent des décisions adaptées au contexte, en déclenchant de manière autonome des workflows en aval, par exemple en ajoutant une ligne dans SAP pour lancer le processus d’achat réel. Ainsi, les agents permettent l’automatisation complète des workflows, incluant la prise de décision, la gestion des exceptions et l’intégration entre différents systèmes.
Pour garantir la qualité, de nombreuses solutions d’IA adoptent une approche human in the loop. Ce principe s’applique également aux agents de traitement documentaire, qui peuvent générer deux types de scores de confiance pour évaluer leurs performances :
Si l’un de ces scores descend en dessous d’un seuil prédéfini (par exemple 90 %), une étape de validation peut être déclenchée dans le processus d’extraction. À ce stade, un réviseur humain peut examiner les valeurs extraites et apporter les corrections nécessaires. De plus, ces systèmes bénéficient d’un avantage supplémentaire : leur capacité à apprendre des retours humains. Les corrections fournies par les réviseurs sont intégrées dans la base de connaissances contextuelle de l’agent, améliorant ainsi la précision des extractions futures.
Des responsabilités claires et spécifiques sont essentielles pour un usage efficace et de haute qualité de l’IA agentique. Dans le traitement documentaire, cela peut être réalisé en créant des agents aux rôles bien définis. Par exemple, un agent spécialisé dans la classification peut identifier différents types de documents, tels que les contrats, les comptes rendus de réunion ou les bons de commande. D’autres agents peuvent gérer les exigences spécifiques de chaque type. Certains agents peuvent scinder des documents combinés, par exemple séparer un ensemble de bons de commande enregistrés dans un seul fichier afin d’assurer un traitement individuel. D’autres encore peuvent se concentrer exclusivement sur l’extraction de données issues de signatures électroniques. Lorsque ces agents travaillent ensemble au sein d’un workflow, ils peuvent automatiser entièrement le processus de capture, à l’image d’une cuisine bien coordonnée où chaque chef apporte une compétence spécialisée pour produire un excellent résultat.
Les agents d’IA transforment la manière dont les organisations capturent, extraient et gèrent l’information. Cela marque un changement fondamental dans la façon dont les organisations peuvent exploiter l’IA pour obtenir des résultats métiers concrets, en particulier dans les environnements traitant de grands volumes de contenu.
Les éditeurs adoptent déjà cette approche. Hyland intègre ces agents dans sa nouvelle Content Innovation Cloud, tandis que Microsoft a lancé son premier Document Processing Agent pour SharePoint, actuellement en version preview.
Le secteur évolue ainsi du traitement documentaire intelligent vers des solutions pilotées par des agents, passant d’une automatisation basée sur des règles à une automatisation agentique plus adaptative et sensible au contexte.
