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Le traitement des documents englobe un large éventail de techniques et de technologies qui permettent aux ordinateurs de comprendre et de manipuler les informations contenues dans les documents . Il ne s'agit pas seulement de lire des documents, mais aussi d'extraire des données significatives, d'analyser son contenu et d'exécuter des actions en fonction de cette compréhension.
Voici une ventilation des concepts clés:
1. Types de documents:
* Documents structurés: Ceux-ci ont un format et une organisation prédéfinis (par exemple, des feuilles de calcul, des bases de données, des factures, des PDF).
* Documents non structurés: Ceux-ci manquent d'une structure fixe (par exemple, des e-mails, des articles, des notes manuscrites).
2. Étapes clés:
* Acquisition de documents: Mettre le document dans un format que l'ordinateur peut traiter (par exemple, la numérisation, l'OCR, l'intégration de l'API).
* Prétraitement: Nettoyer le document, supprimer le bruit et le préparer à l'analyse.
* Extraction des données: Identification et extraction des informations clés du document (par exemple, dates, noms, adresses, montants).
* Analyse du contenu: Comprendre la signification et le contexte des informations extraites (par exemple, analyse des sentiments, modélisation des sujets).
* Action / sortie: Utilisation des informations traitées pour automatiser les tâches (par exemple, générer des rapports, mettre à jour des bases de données, déclencher des workflows).
3. Techniques et technologies:
* Reconnaissance de caractères optiques (OCR): Convertir des images de texte en données lisibles par machine.
* Traitement du langage naturel (NLP): Utiliser des algorithmes pour comprendre et interpréter le langage humain.
* Machine Learning (ML): Modèles de formation sur les données étiquetées pour automatiser des tâches comme l'extraction des données et l'analyse du contenu.
* Deep Learning (DL): Un sous-ensemble de ML utilisant des réseaux de neurones artificiels pour des tâches plus complexes.
* Vision informatique: Permettre aux ordinateurs de «voir» et d'interpréter les images, y compris des documents.
4. Applications:
* Automatisation des processus métier: Automatisation des tâches comme le traitement des factures, l'analyse des contrats et le support client.
* Gestion de la relation client (CRM): Extraction d'informations des communications clients pour personnaliser les interactions.
* Finance: Analyse des états financiers, détection de fraude et gestion des risques.
* soins de santé: Traitement des dossiers des patients, automatiser les réclamations d'assurance et soutenir la recherche médicale.
* légal: Examiner les contrats, générer des documents juridiques et procéder à une diligence raisonnable.
En substance, le traitement des documents vise à combler l'écart entre les documents lisibles par l'homme et les données de transformation de l'informatique, débloquant de nouvelles possibilités d'automatisation, d'efficacité et de prise de décision.
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