Utiliser l’IA pour l’automatisation responsable du traitement de documents pour les entreprises de transport
Simon Fauvel Simon Fauvel
19 novembre 9 min

Utiliser l’IA pour l’automatisation responsable du traitement de documents pour les entreprises de transport

Les connaissements sont depuis longtemps une partie intégrante des domaines du transport et de la logistique. Ils fournissent des détails sur la cargaison, transfèrent la propriété du transporteur au destinataire, documentent les conditions de transport et font office de reçus. Comme tout document commercial, ils doivent être traités – en extrayant les données nécessaires aux enregistrements et à d’autres utilisations. Jusqu’à présent, c’était un travail manuel chronophage sujet à des erreurs.

Les solutions d’automatisation robotisée des procédés (ARP), avec leur promesse d’automatisation rapide combinée à des prix compétitifs, ont longtemps constitué une solution attrayante pour les besoins de traitement de documents des organisations opérant dans une myriade de secteurs. Toutefois, comme peuvent en témoigner de nombreux transporteurs qui ont adopté ces solutions, elles ne tiennent souvent pas leur promesse d’automatiser entièrement le traitement de documents.

Dans cet article, nous verrons pourquoi il s’est avéré si difficile d’automatiser entièrement le traitement de documents de transport, comme les bordereaux d’expédition et les preuves de livraison, et pourquoi les solutions basées sur l’intelligence artificielle s’avèrent plus efficaces pour automatiser de manière responsable les flux de traitement des documents.

Pourquoi l’automatisation du traitement de documents n’a pas vraiment fonctionné pour les transporteurs

Bien que les avancées technologiques en matière d’ARP de traitement de documents aient permis à plus d’un secteur de rationaliser ce flux de travaux, plusieurs problèmes ont empêché les entreprises de transport de bénéficier des mêmes avantages en exploitant cette technologie.

Manque de normalisation

Il est bien connu qu’il n’existe pas de format standard pour la grande majorité des documents couramment utilisés dans les transports, tels que les connaissements, les preuves de livraison, les bons de commande, etc. Bien que la plupart d’entre eux contiennent des éléments similaires, tels que les coordonnées du destinataire et le poids brut et les mesures du colis, la réalité est que chaque transporteur utilise son propre format et le degré de variabilité est assez élevé.

En plus des différents formats, les transporteurs doivent également faire face à une grande variation de la qualité des documents. Contrairement à d’autres secteurs, comme le secteur bancaire par exemple, où les documents se déplacent rarement vers d’autres endroits avant d’être traités, il n’est pas rare que les documents de transport soient transportés vers plusieurs endroits avant d’être soumis pour traitement. Parmi les problèmes courants, on peut citer les documents déformés, une mauvaise impression, le chevauchement du texte avec d’autres éléments de la page, des notes ou des modifications manuscrites illisibles, et l’usure générale que l’on associe à un document qui a voyagé à plusieurs endroits et qui a passé entre plusieurs mains.

Les transporteurs qui travaillent (ou ont travaillé) avec des produits d’ARP pour automatiser leurs flux de traitement de documents savent que ces solutions basées sur des modèles sont incapables de traiter automatiquement des documents présentant un degré élevé de variabilité. Par exemple, lorsqu’une demande de licence d’exploitation qui ne correspond pas à leurs modèles est soumise, le logiciel « bogue » et ne peut pas traiter les informations contenues dans le document. Les transporteurs ont donc deux options. Ils peuvent choisir d’investir des ressources dans la programmation d’un nouveau modèle pour chaque mise en page qu’ils rencontrent (ce qui est un processus coûteux et potentiellement très long) ou ils peuvent recourir à la saisie manuelle des informations chaque fois qu’ils rencontrent un document qui ne respecte pas les modèles disponibles dans le logiciel.

Le problème avec ces deux solutions est qu’elles nécessitent un travail manuel en soi – ce que cette technologie est censée réduire en premier lieu. Même les systèmes qui contiennent déjà une base de données de tous les formats de documents les plus courants continueront à s’effondrer face à un format qu’ils ne reconnaissent pas, ou qui est devenu méconnaissable en raison d’une mauvaise impression ou d’un mauvais balayage.

L’IA peut extraire des données de n’importe quel document

Element AI Document Intelligence est capable de traiter facilement les connaissements et autres documents de transport très variables, car il a été conçu dans un souci de flexibilité. Élaboré essentiellement avec la technologie de pointe de l’IA, notre système amélioré de reconnaissance optique de caractères (ROC) permet aux organisations, en quelques minutes, de définir facilement de nouveaux paramètres d’extraction et de former rapidement le système à extraire les bonnes informations des champs appropriés.

Et alors que la mise en place et le déploiement des systèmes d’ARP peuvent prendre de trois à six mois, EAI Document Intelligence peut être déployé en quelques semaines selon les données d’une organisation et le nombre d’intégrations nécessaires.

Équilibrer la commodité de l’automatisation et l’importance de la précision

Le succès de l’automatisation est déterminé par deux facteurs importants : la vitesse et la précision. C’est bien beau de traiter un plus grand volume de documents en un temps record, mais lorsque la précision est sacrifiée au nom de la rapidité, les conséquences de données mal extraites ne se font sentir que trop tôt. Il est essentiel de gagner et de conserver la confiance des clients dans le marché concurrentiel des transports d’aujourd’hui. Les entreprises ne devraient pas souffrir de retards d’expédition causés par des données extraites de manière inexacte. Par ailleurs, la vitesse est un facteur décisif pour la plupart des clients lors du choix d’un transporteur. Il est donc essentiel que les entreprises de transport calibrent efficacement l’équilibre entre vitesse et précision lors du déploiement d’un logiciel de traitement de documents et de la supervision de ses rendements dans le temps.

EAI Document Intelligence aide les transporteurs à trouver ce délicat équilibre en proposant une approche alternative de l’automatisation responsable, alimentée par l’IA. Cette approche se divise en trois étapes simples : former, vérifier et automatiser.

Former

Lors du premier déploiement, les utilisateurs configurent en quelques minutes les champs des documents et commencent à former les modèles pour extraire les informations. Ce processus d’extraction est considérablement accéléré par un système convivial d’apprentissage machine.

Vérifier

Une fois que les modèles auront traité quelques documents, ils proposeront de manière proactive des réponses qui seront supervisées et, si nécessaire, adaptées par les utilisateurs.

Les recommandations des modèles d’IA deviennent de plus en plus précises au fur et à mesure que les modèles apprennent à connaître la tâche à accomplir. Cela est rendu possible grâce à l’apprentissage continu activé par l’humain – l’IA qui élabore des connaissances de manière progressive grâce au retour d’information humain et utilise les apprentissages pour améliorer ses performances. C’est cette technologie innovante qui rend possible une automatisation responsable : les modèles d’IA peuvent automatiquement extraire des données spécifiques d’un document rapidement et avec précision, car vous les avez vus apprendre et les avez formés à accomplir avec succès une tâche avec un certain degré de précision avant de l’automatiser.

Automatiser

Pour la plupart des entreprises, c’est l’objectif final. Lorsque les utilisateurs sont satisfaits du niveau de précision des modèles, ils peuvent choisir en toute confiance de passer à l’automatisation complète, ce qui leur permet de gagner encore plus de temps et de se concentrer sur des tâches plus complexes.

L’extraction des données n’est que la première étape

L’extraction rapide et précise des données de vos documents de transport n’est qu’un début. Une fois les données extraites, les organisations doivent faire quelque chose avec elles. Dans de nombreux cas, les données extraites des documents nécessitent une certaine validation ou un rapprochement. Par exemple, cela pourrait consister à faire correspondre les données extraites d’un connaissement aux informations de compte pertinentes dans votre système de gestion des transports.

Avec la situation mondiale actuelle, la demande de transport maritime ne fera qu’augmenter, tout comme les formalités administratives. Element AI recherche des entreprises de transport avant-gardistes pour travailler avec nous afin d’étendre et de développer des solutions alimentées par l’IA pour répondre aux besoins uniques de cette industrie florissante. Si vous souhaitez améliorer vos flux de traitement de documents en permettant à votre entreprise d’augmenter son flux de production et de mieux répondre aux attentes des clients, parlons-en.

Prêt à accélérer le traitement de vos documents de transport?

Pour les entreprises de transport qui gèrent quotidiennement des volumes importants de documents très variables, Element AI Document Intelligence est l’une des rares solutions disponibles qui leur permet de réduire rapidement le temps de traitement dès le premier jour. De plus, cette solution leur permet de passer progressivement à une automatisation responsable et précise, ce qui, à long terme, se traduira par des économies encore plus importantes. Il est temps de s’engager sur cette voie.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont Element AI peut vous aider à automatiser le traitement de traitement de documents pour les connaissements et les autres documents de transport à haute variabilité, contactez l’équipe dès aujourd’hui.