Au cœur des processus métiers, la gestion documentaire demeure très archaïque en France. La faute à des solutions trop anciennes, dont sont dotées une majorité d’organisations qui souhaitent désormais se moderniser et atteindre des niveaux d’automatisation bien supérieurs, y compris sur des flux documentaires complexes ou présentant une forte variabilité.
Des enjeux auxquels les plateformes IDP répondent pleinement, se développant autour de deux grandes tendances :
- La recherche de performance, reposant sur une extraction précise de la donnée ;
- La simplification, les solutions IDP étant toujours plus performantes et légères, permettant de gagner en simplicité dans une logique d’agilité et de rapidité.
Une plateforme construite sur les modèles génératifs et extractifs
S’inscrivant pleinement dans la tendance de l’IDP, reciTAL n’a pas attendu les communications technologiques autour de l’IA générative et du deep learning pour les intégrer à sa plateforme. Dès son lancement en 2017, l’entreprise s’est emparée des modèles d’IA basés sur les Transformers, facilitant le traitement automatique des langues et, in extenso, l’extraction des données issues d’un document, textuel ou non.
« Nous avons construit d’emblée notre plateforme IDP sur les modèles de deep learning, ce qui nous a permis de proposer à nos clients une solution unique en son genre. Aujourd’hui, nous travaillons avec plusieurs modèles génératifs et extractifs que nous pouvons combiner pour maximiser les performances », explique Gilles Moyse, président et cofondateur de reciTAL, docteur en IA et auteur de Donnerons-nous notre langue au ChatGPT préfacé par Etienne Klein aux éditions du Robert.
« Il suffit de déverser les documents issus d’un scanner, d’un frontal web ou d’une boîte mail dans notre solution, qui va être capable de catégoriser les pièces jointes, découper les liasses, extraire des informations, détecter les erreurs, se connecter à un ERP, un CRM ou une GED pour déposer les informations, de faire suivre des flux, etc. », poursuit-il.
Une extraction de données toujours plus précise
Grâce aux apports du deep learning et de l’IA générative, reciTAL peut se targuer de proposer une solution IDP parmi les plus précises du marché : les informations issues de nombreux modèles de documents peuvent être extraites avec plus de 99 % de précision ! Des performances qui s’expliquent par l’apprentissage profond des IA utilisées par reciTAL, entraînées sur des modèles propriétaires et open source. Ainsi, une cinquantaine d’agents (factures, carte d’identité, RIB, Kbis, etc.) sont déjà parfaitement pris en charge par la plateforme, et les clients peuvent ajouter leurs propres agents en quelques heures seulement.
Et loin de s’arrêter en si bon chemin, reciTAL se veut également suffisamment intuitive pour éviter des paramétrages lourds. La solution peut donc être déployée en quelques jours, selon les besoins spécifiques des utilisateurs. De même, l’outil intègre un module Workflows facilitant la création de processus de traitement documentaire, couplé à un moteur de recherche intelligent pour mieux restituer les connaissances. Cerise sur le gâteau : la solution peut être déployée en mode SaaS ou complètement on-premise, répondant de fait aux enjeux de confidentialité de certaines organisations.
Des bénéfices concrets pour les organisations et les collaborateurs
Particulièrement performante, simple d’utilisation et disposant de fonctionnalités indispensables, reciTAL est aujourd’hui déployée dans une trentaine de structures de toutes tailles, parmi lesquelles Engie, AG2R La Mondiale, Crédit Agricole, Allianz, Safran ou encore Polyexpert. Le tout pour des cas d’usages variés comme le traitement du flux de liasses fiscales des entreprises françaises, avec un taux de reconnaissance à 98,7%, ou encore l’analyse d’e-mails, permettant de traiter 3 fois plus de demandes entrantes et de préparer des réponses prêtes à l'envoi.
« Grâce à notre solution, l’un de nos clients a doublé la productivité de ses équipes », rappelle Gilles Moyse. « Nos clients font face à des volumes de flux énormes qu’ils ont du mal à traiter. Ils n’ont pas forcément la possibilité de recruter pour gérer cette charge, et cherchent donc à s’outiller pour automatiser des tâches à faible valeur ajoutée. Finalement, cela permet aux utilisateurs d’effectuer des tâches nécessitant une vraie expertise », complète-t-il. Un bon moyen d’accroître la productivité des équipes tout en laissant à chacun la possibilité de se concentrer sur des missions plus valorisantes.
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