L'IA générative transforme l'IDP : voici comment en tirer le meilleur parti
L'IA générative a initié de très rapides changements dans de nombreux secteurs. L'une des avancées les plus significatives est son intégration aux logiciels de traitement intelligent des documents (IDP) qui repousse ainsi les limites de ce que les solutions IDP peuvent réaliser et élargit ses possibilités d'utilisation pour de nombreuses entreprises. Mais l'IA et ses capacités connexes peuvent parfois faire peur, et de nombreux chefs d'entreprise ne savent pas comment l'utiliser pour générer de la valeur et rester compétitifs.
L'évolution de l'automatisation du traitement des documents
Les solutions IDP sont depuis longtemps au centre des efforts de transformation numérique, partout où des volumes très importants de données non structurées doivent être traités efficacement, en particulier dans des secteurs comme la finance, la banque, l'assurance, le transport et la logistique, et les soins de santé. La plupart des solutions IDP s'appuient sur l'OCR, l'ICR, les modèles d'apprentissage automatique (Machine Learning) et le traitement du langage naturel (NLP) pour extraire et traiter automatiquement les informations des documents tels que les factures, les contrats et les formulaires. Ces technologies et services d'IA sont au cœur de l'automatisation des processus documentaires pour intégrer des données essentielles dans les systèmes CRM, ERP, BPM, EHR et autres processus métiers clés de l’entreprise.
"C'est comme si vous aviez à vos côtés un analyste au génie infatigable, qui se consacre à plein temps à l'exploitation optimale de vos données. "
En intégrant des capacités d'IA générative, l'IDP fait un nouveau bond en avant. Alimentés par de grands modèles de langages (LLMS) tels que le service Azure OpenAI de Microsoft, les solutions IDP peuvent extraire des informations de longs documents non structurés et fournir des informations plus approfondies sur les données dans le cadre d'un processus de prise de décision. En allant au-delà de l'apprentissage automatique qui dépend de modèles pré-entraînés ou personnalisés, l'IA générative apporte une synthèse créative et une adaptabilité dynamique. Elle permet ainsi aux entreprises d’obtenir plus rapidement et précisément des réponses concernant des données contenues dans des documents complexes, ou de résumer de longs documents non structurés afin de pouvoir immédiatement en tirer profit.
Accés à l'IA pour le grand public
Copilot de Microsoft est un exemple de démocratisation de l'IA générative, qui la rend quotidiennement accessible aux utilisateurs professionnels. En intégrant l'IA dans des outils familiers tels que Microsoft Word, Excel et PowerPoint, Copilot permet aux utilisateurs de produire rapidement des emails ou du contenu promotionnel, d'analyser du code, de créer des graphiques originaux et d'effectuer d'autres tâches à l'aide de simples messages textes. Bien que Copilot ait été salué comme changeant la donne en matière de productivité, ses applications actuelles se concentrent sur le gain de temps pour les individus plutôt que sur des résultats mesurables pour les entreprises.
En effet, les directeurs financiers et autres cadres sont souvent sceptiques à l'égard des outils qui offrent des mesures de retour sur investissement « douces », telles que le temps gagné. Lorsque les entreprises investissent des millions dans des solutions d'IA, elles sont plus susceptibles de donner la priorité aux applications qui génèrent des résultats commerciaux déterminants, tels que la croissance du chiffre d'affaires, l'efficacité opérationnelle ou l'expérience client, plutôt qu'à celles qui ne font qu'accroître la commodité pour les individus et les équipes.
Dans le contexte de l'IDP, l'IA générative évolue au-delà de la simple amélioration de la productivité et joue un rôle central dans l'automatisation des tâches clés de l'entreprise, en particulier dans les processus essentiels qui reposent fortement sur des données non structurées provenant de documents.
Obtenir un retour sur investissement important grâce à l'IA générative
La capacité de l'IA générative à comprendre, à synthétiser des tâches complexes et à automatiser des flux de travail à forte intensité documentaire ouvre de nouvelles possibilités pour les entreprises d’obtenir un retour sur investissement « concret ». Par exemple, les entreprises peuvent désormais utiliser l'IA générative pour rédiger automatiquement des documents juridiques, résumer des contrats ou traiter des demandes d'indemnisation, tout en maintenant un niveau élevé de précision et de conformité.
Dans le secteur financier, l'IA générative peut analyser les bilans, produire des rapports financiers et créer des projections basées sur des données historiques. La capacité à automatiser ces processus métiers, qui nécessitent traditionnellement des heures de travail manuel, se traduit par des économies tangibles et une meilleure efficacité opérationnelle.
"Avec l'IA générative, pratiquement tout est possible. "
Notre plateforme IDP, KODAK Info Input Solution, s'intègre aux services des grands acteurs de l'IA tels que Microsoft, Amazon et Google, y compris leurs services d'IA générative. En tirant parti de ces services cloud d'IA via Info Input Solution, les entreprises peuvent combiner sans effort plusieurs techniques d'IA, telles que le NLP, la reconnaissance de l'écriture manuscrite et la compréhension des données via l'IA générative. Cela leurs permet d'élargir l'éventail des capacités d'automatisation pour prendre en charge n'importe quel processus centré sur les documents, depuis l'accueil clients jusqu’à la gestion des contrats et au-delà. Avec l'IA générative, pratiquement tout est possible.
Élargissement des cas d'utilisation de l'IDP par les entreprises
Grâce à l'IA, l'IDP élargit rapidement les possibilités d'utilisation pour les entreprises. Par exemple, dans le secteur de la santé, l'IA générative peut aider à résumer les dossiers des patients ou à synthétiser des éléments concernant la recherche médicale, réduisant ainsi considérablement le temps que les médecins et les professionnels de santé consacrent aux tâches administratives. Dans le domaine juridique, le processus d'examen des contrats est accéléré grâce à une analyse et à des résumés plus rapides et plus précis des contrats juridiques.
L'IA générative permet également aux entreprises d'analyser rapidement des documents non structurés dont le coût de mise en œuvre était auparavant prohibitif avec les systèmes IDP traditionnels. Par exemple, le courrier clients, les emails, les transcriptions de réunions et les rapports financiers peuvent désormais être convertis en données structurées, puis analysés pour en tirer des informations commerciales immédiatement exploitables. Cela ouvre de nouvelles voies pour les entreprises qui dépendent fortement des données non structurées et où l'engagement des clients est essentiel à la satisfaction et à la fidélité.
Les défis à venir : Les prévisions de Gartner et la voie à suivre
Malgré son potentiel, le développement de l'IA générative pour l’IDP n'est pas sans poser de problèmes. Selon les récentes prédictions de Gartner , 30 % des projets d'IA générative sont susceptibles d'être abandonnés d'ici 2025. Ce taux d'abandon élevé peut être attribué à plusieurs facteurs, notamment la complexité de la mise en œuvre de l'IA, l'investissement initial important requis et le coût élevé des licences pour les solutions d'IA générative.
L'efficacité de l'IA générative est encore en cours d'évaluation dans de nombreux contextes commerciaux. Bien qu'elle puisse automatiser des tâches répétitives, sa valeur réelle ne sera atteinte que lorsqu'elle sera combinée à d'autres approches, telles que les modèles d'apprentissage automatique supervisé et les systèmes basés sur des règles, pour former une solution IDP cohérente et évolutive. Par exemple, la solution KODAK Info Input intègre l'IA générative avec des modèles pré-entraînés pour des flux de travail et des tâches spécifiques (par exemple, le traitement des factures) afin d'offrir un niveau de précision beaucoup plus élevé et des capacités d'automatisation plus complètes que l'IA générative seule.
L'automatisation intelligente au service de l'entreprise
À mesure que les entreprises continueront d'explorer le potentiel de l'IA générative, son rôle dans l’IDP continuera de s'étendre, permettant aux entreprises d'automatiser davantage les flux de travail centrés sur les documents et de débloquer de nouveaux cas d'utilisation commerciale. La capacité à traiter des données non structurées, à répondre de manière productive à des demandes complexes et à travailler en conjonction avec d'autres modèles d'IA fait de l'IA générative un outil puissant pour la transformation de l'entreprise.
Toutefois, l'expansion rapide de cette technologie entraîne également une certaine confusion quant au moment, à l'endroit et à la manière de l'exploiter au mieux pour en tirer tous les avantages.
À l'avenir, les entreprises qui réussiront grâce à l'IA générative seront probablement celles qui sauront reconnaître ses forces et ses limites. L'IA générative excelle lorsqu'elle est utilisée en combinaison avec d'autres processus logiciels et lorsqu'elle est appliquée à des flux de travail essentiels pour l'entreprise, sur la base de règles personnalisées. La clé pour les entreprises est d'investir dans des plateformes évolutives capables d'orchestrer ces technologies, en veillant à ce que l'IA générative puisse apporter une valeur mesurable sous la forme de réduction de coûts, d'une efficacité accrue et d'une amélioration de la prise de décision.
