La réalisation
Transformer les factures en données structurées exploitables
Une facture fournisseur contient beaucoup plus qu'un simple montant : fournisseur, numéro de facture, date, taxes, références, lignes de produits ou services et autres informations nécessaires aux processus comptables.
Dans cette réalisation, j'ai créé une API permettant de déclencher un processus automatisé d'extraction de données de factures fournisseurs à l'aide d'un moteur de workflow et de différents services d'intelligence documentaire et d'intelligence artificielle.
Le défi
Les factures ne sont pas toutes structurées de la même façon
Les informations peuvent se trouver à différents endroits et les formats peuvent varier selon les fournisseurs, les modèles de facture, les langues, les types de documents et les informations requises par les processus internes.
Une solution efficace doit donc extraire les bonnes informations tout en tenant compte de la diversité des documents et des besoins d'affaires. Le résultat attendu n'est pas une lecture uniforme de chaque facture, mais une information exploitable dans le processus qui suit.
WORKFLOW
STRUCTURÉES
GED · ERP · AUTRES SYSTÈMES
Le point d'entrée
Une API pour déclencher le processus d'extraction
L'API agit comme une porte d'entrée vers le moteur d'extraction. Un système externe peut transmettre une demande au moteur, qui déclenche ensuite le workflow approprié et retourne un résultat structuré selon l'architecture définie.
L'API permet ainsi de rendre le moteur accessible comme un service pouvant être intégré à différents processus numériques : logiciel de gestion de l'information, comptes fournisseurs, plateforme d'automatisation, application métier, plugin ou autre système compatible.
Le workflow Azure
Orchestrer les étapes dans un environnement hébergé sur Azure
Le moteur de workflow est hébergé sur Microsoft Azure et permet d'orchestrer les différentes étapes du traitement. Il peut déclencher les services appropriés, appliquer des conditions, suivre différentes branches, traiter les parties du document et retourner les résultats vers le système appelant.
Azure constitue l'environnement utilisé pour cette architecture; le choix d'une plateforme dépend toujours des besoins, des contraintes et de l'environnement de l'organisation.
La segmentation
Analyser la facture par sections plutôt que comme un seul bloc
L'extraction peut être organisée selon les zones de la facture. Cette segmentation permet d'appliquer une approche adaptée aux informations générales, aux montants et aux lignes détaillées.
En-tête
Fournisseur, numéro de facture, date, références et autres informations générales.
Lignes de facture
Description, quantité, prix, montant, référence et données liées aux produits ou services.
Bas de page
Sous-total, taxes, total, informations de paiement et autres montants utiles.
Intelligence documentaire et IA
Combiner les services selon le type d'information
Le workflow peut communiquer avec des services d'intelligence documentaire et des services ou agents d'intelligence artificielle basés sur Microsoft OpenAI. L'intelligence documentaire peut analyser et reconnaître les informations présentes dans les documents, tandis que l'intelligence artificielle peut aider à interpréter, structurer ou traiter certaines informations selon les besoins.
La valeur vient de la combinaison des approches : le workflow permet d'utiliser le service le plus approprié selon le type d'information et les règles du processus, sans présenter l'IA comme une solution qui comprend parfaitement tous les documents.
Les règles d'affaires
Adapter le traitement aux besoins de chaque organisation
Chaque organisation peut avoir des exigences différentes. Certaines informations peuvent être obligatoires ou optionnelles, être validées selon des conditions, être traitées différemment selon le document ou être associées à des règles propres à un fournisseur.
Le moteur de workflow permet d'intégrer des règles et des conditions adaptées aux besoins d'affaires. L'objectif n'est pas de forcer tous les clients à utiliser exactement le même processus d'extraction.
Le résultat
Des données structurées pour les systèmes de l'entreprise
Le document original est transformé en données structurées qui peuvent ensuite être utilisées par d'autres systèmes. La valeur ne se limite pas à extraire du texte : l'objectif est de produire une information pouvant être intégrée aux processus d'affaires.
Les comptes fournisseurs
Une étape dans l'automatisation du traitement des factures
Les données extraites peuvent devenir une étape du processus plus large d'automatisation des comptes fournisseurs. Selon l'architecture et les besoins, elles peuvent réduire la saisie manuelle, préparer des informations pour le traitement comptable, alimenter un processus d'approbation ou transmettre des données à d'autres systèmes.
Une architecture ouverte
Relier le moteur aux outils déjà utilisés
Gestion de l'information
Intégrer le moteur dans un processus documentaire selon les besoins du système.
Comptes fournisseurs
Utiliser les données extraites pour soutenir l'automatisation du traitement des factures.
Applications métier
Permettre à une application de demander le traitement d'un document par l'API.
Plugins et extensions
Connecter une extension ou un autre outil compatible avec l'architecture d'intégration.
Mon rôle
Concevoir le lien entre documents, données et processus
Dans le cadre de cette réalisation, j'ai conçu et créé une API permettant de déclencher un workflow d'extraction intelligente de données de factures fournisseurs. J'ai participé à la conception d'une architecture permettant d'orchestrer différents services d'intelligence documentaire et d'intelligence artificielle afin de produire des données structurées exploitables dans les processus d'affaires.
- conception d'API;
- intégration de systèmes;
- orchestration de workflows;
- automatisation de processus;
- intelligence documentaire et intelligence artificielle appliquée;
- Microsoft Azure et Microsoft OpenAI;
- extraction de données et intégration avec des logiciels de gestion de l'information.
Les bénéfices
Une fondation pour automatiser les factures fournisseurs
API d'intégration
Le moteur peut être appelé à partir d'autres processus et applications.
Workflow automatisé
Les étapes peuvent être orchestrées dans un processus structuré.
Extraction structurée
Les informations sont organisées selon les catégories utiles au processus.
Traitement des lignes
Les données détaillées d'une facture peuvent faire partie de l'extraction.
Règles personnalisables
Le traitement peut être adapté aux besoins spécifiques de l'organisation.
Intégration d'affaires
Les résultats peuvent soutenir les comptes fournisseurs, la GED ou d'autres systèmes.
Voir aussi : l'intégration API et ERP, l'automatisation des comptes payables et la page de contact.
Questions fréquentes
Comprendre l'extraction intelligente de factures
Comment l'intelligence artificielle peut-elle extraire les données d'une facture ?
Un processus peut combiner des technologies d'intelligence documentaire et d'intelligence artificielle afin d'identifier et de structurer les informations présentes dans une facture.
Peut-on extraire les lignes d'une facture avec l'IA ?
Oui. Les lignes peuvent faire partie des informations traitées par un processus d'extraction structuré, avec les descriptions, quantités, prix et montants selon les besoins.
Qu'est-ce qu'une API d'extraction de documents ?
Une API permet à une application ou à un système de demander le traitement d'un document et de recevoir les résultats selon l'architecture définie.
Peut-on automatiser le traitement des comptes fournisseurs ?
L'extraction des données peut constituer une étape d'un processus plus large d'automatisation des comptes fournisseurs, avec les validations nécessaires.
Peut-on adapter les règles d'extraction aux besoins d'une entreprise ?
Oui. Les workflows peuvent intégrer des règles et des conditions adaptées au type de document, aux informations attendues et aux besoins du processus.
L'IA remplace-t-elle complètement la validation humaine ?
Non. Selon les processus et les exigences de l'organisation, des mécanismes de validation peuvent rester nécessaires, notamment pour les exceptions ou les données importantes.