Qu’est-ce que l’IA et pourquoi est-elle importante pour le traitement intelligent des documents ?

L’intelligence artificielle (IA) suscite un immense intérêt dans les milieux universitaires et industriels depuis les années 1950, lorsque les ordinateurs ont commencé à modifier notre manière de gérer les données. Aujourd’hui, presque tous les secteurs utilisent l’IA et celle-ci se trouve au cœur d’un grand nombre de technologies numériques. D’où la question que nous nous poserons aujourd’hui : qu’est-ce que l’IA exactement et pourquoi est-elle importante pour le traitement intelligent des documents (IDP) ?

IA et AA

Lorsque l’on parle d’IA, on rencontre souvent le terme d’apprentissage automatique (AA) dans le même contexte. Pour ceux qui ne sont pas familiers avec le domaine, il n’est pas toujours facile de savoir quel terme utiliser. En deux mots, l’AA est un type particulier d’IA qui utilise des approches probabilistes et des méthodes statistiques. Les algorithmes d’apprentissage automatique construisent un modèle à partir d’un échantillon de données, appelé données d’apprentissage, qui leur permettent de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés pour cela. En d’autres termes, l’AA est une branche ou un sous-ensemble de l’IA. Étant donné qu’un grand nombre d’algorithmes et de modèles qui alimentent les applications prédictives sont basés sur des méthodologies d’AA, vous constaterez que lorsque vous rencontrez le terme IA, il est en fait question d’AA.

Apprentissage classique vs apprentissage profond

Maintenant que nous avons fait la distinction, parlons de l’apprentissage automatique tel qu’il est appliqué dans le monde aujourd’hui. Deux technologies majeures sont utilisées aujourd’hui dans l’industrie pour résoudre les problèmes de prédiction : l’apprentissage automatique classique et l’apprentissage profond. Les méthodes classiques d’apprentissage automatique existent depuis des décennies, même avant l’apparition des ordinateurs. Vous connaissez peut-être certains termes tels que la régression logistique,

les machines à vecteurs de support, le partitionnement en k-moyennes ou les forêts aléatoires. Ces algorithmes ont été à la base de beaucoup de produits à succès pendant des années. Un grand nombre d’entre eux sont encore utilisés dans des environnements de production, car ils restent des prédicteurs puissants dans de nombreux cas.

La deuxième approche est l’apprentissage profond, qui a révolutionné les systèmes prédictifs relatifs aux images, au son et au langage. L’apprentissage profond s’articule autour d’un système d’apprentissage appelé réseaux de neurones. Les réseaux neuronaux reflètent le comportement du cerveau humain et permettent aux programmes informatiques de reconnaitre des modèles et de résoudre des problèmes courants. Il existe de nombreux types de réseaux de neurones, appelés architectures, en fonction des tâches à accomplir. Les architectures les plus courantes sont les réseaux de neurones convolutifs (CNN), qui conviennent bien à toute prédiction impliquant des images, et les transformateurs. Ces derniers sont des architectures de réseaux de neurones basés sur l’attention qui sont largement appliqués dans le traitement automatique des langues. Récemment, ils ont également montré leur efficacité sur les images. Bien que la recherche sur les réseaux de neurones existe depuis plusieurs décennies, leurs applications sont récentes. En 2012, la première grande avancée dans le traitement des images a eu lieu lors du challenge ImageNet, destiné à mesurer la capacité des modèles testés à reconnaître les objets dans les images. Cette année-là, les CNN ont obtenu des performances de pointe dans les tâches de reconnaissance visuelle, avec une marge importante, ce qui a déclenché une ruée vers la recherche et le développement de nouvelles techniques de réseaux de neurones.

L’IA et l’AA dans l’IDP

Dans ce contexte, voyons comment l’IA et l’AA jouent un rôle dans l’IDP. Lorsque l’on réfléchit au travail traditionnel associé au traitement des documents, on pense à des tâches répétitives et reproductibles, sans grandes variations. C’est face à ce type de problème que l’apprentissage automatique excelle réellement. Dans le cadre de schémas évidents, comme des indices linguistiques ou visuels qu’un humain peut identifier et utiliser pour traiter un document, l’apprentissage automatique peut accélérer ou même entièrement automatiser cette tâche. Dans un monde où la quantité d’informations augmente quotidiennement, une plateforme IDP peut faire économiser des centaines voire des milliers d’heures de travail et améliorer la précision des données, tout en libérant des ressources précieuses.

Chez Ephesoft, nous utilisons les technologies de l’IA pour notre plateforme IDP, afin d’aider nos clients à améliorer leur efficacité, leur productivité et la précision de leurs données. Nous permettons aux personnes et aux entreprises d’avancer et de répondre plus rapidement, en libérant 95 % de leur temps passé à extraire et à traiter les données de leurs documents. Grâce à l’IA et l’AA, une méthode peut émerger de ce chaos : c’est la clé pour travailler plus intelligemment et plus rapidement.