Lexique
Tous les termes clés de l'IA, du traitement documentaire et de l'automatisation, expliqués simplement.
47 termes
A
AI Act
Législation de l'Union européenne visant à réguler l'utilisation de l'intelligence artificielle, notamment en ce qui concerne les risques pour la sécurité et les droits fondamentaux. L'AI Act vise à assurer une utilisation éthique et sécurisée de l'IA dans l'UE.
AI Agent
Programme informatique autonome capable de percevoir des informations de son environnement, de les analyser pour prendre des décisions, et d'exécuter des actions de manière indépendante afin d'atteindre des objectifs prédéfinis.
API
Interface de Programmation d'Applications. Ensemble de règles et de protocoles permettant à différents logiciels de communiquer entre eux, facilitant l'intégration de systèmes et l'échange automatisé de données entre plateformes.
Apprentissage Non Supervisé
Méthode de Machine Learning où le modèle est formé sans réponses étiquetées, afin d'identifier des schémas ou des regroupements naturels dans les données, comme la segmentation de clients en groupes similaires.
Apprentissage Supervisé
Méthode de Machine Learning qui consiste à entraîner un modèle avec des données préalablement étiquetées. Chaque exemple d'apprentissage est associé à une réponse correcte, permettant au modèle de comprendre la relation entre les entrées et les sorties.
C
Case Management
Gestion coordonnée et personnalisée d'un dossier ou d'une situation complexe, visant à évaluer les besoins, planifier et coordonner les services, surveiller la mise en œuvre et ajuster le soutien pour garantir une prise en charge efficace et continue.
Classification Automatique des Documents
Processus par lequel l'IDP identifie et catégorise des documents en fonction de leur contenu. Les documents entrants sont triés rapidement selon des règles prédéfinies.
Collecte des Données
Extraction d'informations à partir de documents non structurés et leur conversion en un flux de métadonnées. Transforme emails et contrats en données organisées.
Compréhension Intelligente du Layout
Technologie permettant d'analyser la disposition géométrique des informations dans un document. Identifie colonnes, lignes et champs pour traiter des documents semi-structurés.
CRM
Customer Relationship Management. Système centralisant les informations clients (Salesforce, HubSpot, Zoho CRM). L'IDP enrichit automatiquement les fiches clients avec des données extraites de documents variés.
Croisement des Données
Relier des informations extraites de différents documents pour créer des connexions significatives. Assure la cohérence entre commandes, factures et bons de livraison.
D
Data Warehouse
Entrepôt de données. Système de stockage de données centralisé utilisé pour l'analyse et la création de rapports. Consolide les données départementales pour la prise de décision stratégique.
Deep Learning
Apprentissage profond. Technique avancée de l'intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux composés de plusieurs couches. Appliqué à l'IDP pour la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel.
Déploiement Cloud et On-Premises
Deux options de déploiement pour les solutions IDP. Le cloud offre accessibilité et scalabilité ; le on-premises convient aux organisations nécessitant une sécurité stricte des données et une conformité réglementaire.
Données Complexes
Informations de structure difficile, incluant des tableaux imbriqués, des graphiques ou du texte avec de fortes dépendances contextuelles. Les rapports financiers avec annotations en sont un exemple.
Données Génériques
Informations qui peuvent être facilement standardisées et traitées sans complexité particulière. Noms, adresses et numéros de téléphone suivent des formats prédéfinis.
E
Entraînement des Modèles
Processus améliorant les performances de l'IA et de l'IDP dans la reconnaissance et l'extraction de données documentaires. Les modèles apprennent à travers des milliers d'exemples pour identifier les éléments clés avec précision.
ERP
Enterprise Resource Planning. Système centralisant les activités de l'entreprise (finances, RH, supply chain, production). L'IDP s'intègre aux ERP comme SAP, Oracle et Microsoft Dynamics pour automatiser le traitement documentaire.
Extraction de Données
Processus par lequel l'IDP identifie et extrait des informations pertinentes à partir d'un document, comme les montants de factures, les dates et les détails fournisseurs.
Extranet
Extension du réseau interne d'une entreprise, permettant à des partenaires ou clients externes d'accéder à certaines informations de manière sécurisée.
F
Fusion de Documents
Capacité à combiner plusieurs fichiers en un seul tout en intégrant les métadonnées pertinentes, permettant une gestion centralisée de documents liés.
G
GED
Gestion Électronique des Documents. Système centralisé permettant de stocker, organiser et gérer les documents électroniques d'une organisation.
H
Hallucinations
Instances où un modèle d'intelligence artificielle génère des informations incorrectes ou inventées qui semblent plausibles. Particulièrement problématique dans les domaines exigeant de la précision comme le médical ou le juridique.
I
IA Générative
Sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour créer de nouveaux contenus : génération de texte, création d'images, tâches créatives automatisées.
IA (Intelligence Artificielle)
Technologie qui permet aux machines de simuler des capacités humaines telles que l'apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes.
IA Souveraine
Approche de l'intelligence artificielle qui garantit que les données sont hébergées et traitées localement, sans dépendre de technologies étrangères. Essentielle pour les secteurs réglementés.
IA Supervisée
Type de Machine Learning où le modèle est formé à partir de données étiquetées incluant entrées et résultats attendus.
ICR
Reconnaissance Intelligente de Caractères. Extension de l'OCR qui permet de lire l'écriture manuscrite et de la convertir en format numérique.
IDP
Intelligent Document Processing. Technologie qui permet d'automatiser la gestion de documents non structurés ou semi-structurés en utilisant l'IA, le ML, le NLP et l'OCR.
Indexation
Consiste à utiliser les métadonnées extraites des documents pour les organiser et faciliter leur recherche.
L
LLM
Large Language Models. Modèles d'IA capables de traiter de grandes quantités de texte et d'en extraire des informations pertinentes, permettant une compréhension contextuelle avancée.
M
Machine Learning
Apprentissage automatique. Technique de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. En IDP, elle améliore continuellement la précision d'extraction.
Masquage des Données Sensibles
Fonctionnalité permettant à l'IDP de détecter automatiquement des informations sensibles et de les masquer, assurant la conformité RGPD lors du partage de documents.
Métadonnées
Informations qui décrivent le contenu d'un document : auteur, date de création, type de document, sujet. Elles améliorent l'organisation et la recherche documentaire.
N
NLP
Traitement du Langage Naturel. Technologie permettant aux systèmes informatiques de comprendre et d'interpréter le langage humain, utilisée en IDP pour l'extraction d'entités et la compréhension contextuelle.
Normalisation des Données
Conversion des données extraites dans des formats cohérents et standardisés (ex. : standardisation des dates). Assure la comparabilité entre sources et la compatibilité avec les ERP et CRM.
O
OCR
Reconnaissance Optique de Caractères. Convertit du texte imprimé ou écrit en format numérique pour le traitement automatisé de documents.
P
POC
Proof of Concept. Démonstration validant la faisabilité d'une idée avant sa mise en œuvre complète, comme le test de solutions IDP sur des types de documents spécifiques.
Progiciel
Ensemble de programmes standardisés commercialisés pour être utilisés par plusieurs entreprises (comme les ERP), par opposition aux logiciels développés sur mesure.
PSSI
Politique de Sécurité des Systèmes d'Information. Règles organisationnelles protégeant les systèmes d'information, contrôlant l'accès aux données sensibles et prévenant les cybermenaces.
R
RAG
Retrieval-Augmented Generation. Technique d'IA combinant la recherche d'informations et la génération de texte pour produire des réponses contextuelles et fiables.
Renommage Automatique
Fonctionnalité extrayant les données d'un document pour standardiser automatiquement le nommage des fichiers, améliorant l'organisation et la traçabilité.
RGPD
Règlement Général sur la Protection des Données. Réglementation européenne protégeant les données personnelles des citoyens de l'UE. Les organisations doivent obtenir le consentement explicite et permettre les demandes de suppression.
RPA
Automatisation des Processus Robotisés. Technologie automatisant les tâches manuelles répétitives en imitant les actions humaines sur ordinateur, comme le transfert de données entre systèmes.
S
Segmentation des Documents
Fonctionnalité IDP divisant des documents complexes en sections distinctes pour un traitement individuel. Par exemple, un PDF multi-factures peut être scindé en fichiers séparés par facture.
T
Taux d'Intervention Manuelle
Mesure indiquant le recours de l'IDP à la vérification humaine pour corriger ou valider les données extraites. Un taux bas démontre une précision suffisante pour traiter des documents complexes sans intervention.
V
Vision-Language Model (VLM)
Modèle d'IA multimodal qui comprend et relie des informations visuelles et textuelles pour effectuer des tâches comme la description d'images et la recherche d'images par texte.