Comment utiliser l'IA pour extraire des données d'un PDF : avantages et cas d'utilisation

L’engouement suscité par l’IA et son potentiel considérable a poussé les entreprises à repenser leurs approches à tous les niveaux de l’entreprise. L’un des cas d’utilisation les plus courants est l’extraction de données à partir de fichiers PDF. PDF, abréviation de Portable Document Format, est un format omniprésent utilisé pour les rapports, les factures, les relevés et de nombreux autres types de documents.

En fait, toutes les entreprises traitent régulièrement des fichiers PDF, avec environ 82 % des entreprises utilisant le PDF comme principal format de stockage et de partage de documents et des milliards de nouveaux fichiers PDF sont créés chaque année. Malgré leur omniprésence dans le stockage et le partage de documents, les PDF posent certains défis en matière d'extraction de données. Cependant, les solutions basées sur l'IA sont prêtes à relever ces défis, l'IA rendant l'extraction de données à partir de documents PDF plus précise et plus fluide que jamais.

Ce blog examine les avantages de l’utilisation de l’IA pour extraire des données d’un PDF, son fonctionnement et les outils et cas d’utilisation les plus populaires.

Adieu les vieilles méthodes : 4 défis de l'extraction de données conventionnelle pour les PDF

La plupart des entreprises utilisent différentes combinaisons de méthodes manuelles et conventionnelles. extraction de données approches pour gérer leurs PDF. Cependant, ces approches posent certains défis qui peuvent être surmontés avec Extraction de données alimentée par l'IA. Voyons brièvement de quoi il s’agit :

1. Un pourcentage important de données d’entreprise est gaspillé : 68 % des données créées par les entreprises ne sont pas du tout utilisées, et une part considérable de ces données inexploitées sont enfermées dans des fichiers PDF, sans doute en raison des difficultés d’extraction précise des données à partir de fichiers PDF.
2. L'extraction de données conventionnelle est sujette aux erreurs et lente : Le taux d'erreur associé à l'extraction manuelle des données peut atteindre 5 à 10 %. Outre la précision, l'approche manuelle n'est pas une option pratique compte tenu du volume élevé de fichiers PDF qu'une entreprise moyenne traite régulièrement. De même, pour les PDF semi-structurés et non structurés, même les meilleurs outils d'extraction conventionnels ont un taux d'erreur de 1 %. Cela peut sembler peu, mais dans un fichier PDF de 10,000 1 mots, le taux d'erreur de 100 % signifie jusqu'à XNUMX erreurs.
3. Les outils d'extraction de données conventionnels ont du mal avec les PDF semi-structurés et non structurés : Les outils d'extraction de données ont du mal à traiter les fichiers PDF semi-structurés et non structurés en raison de mises en page incohérentes, de conceptions complexes et de la difficulté d'interpréter le contexte sans modèles clairs. Les problèmes de codage dans les fichiers PDF et les limites de la technologie actuelle pour les documents numérisés peuvent encore compliquer l'extraction, en particulier si le texte est fragmenté, mal étiqueté ou manuscrit.
4. L'extraction de tableaux à partir de fichiers PDF est encore plus difficile : Jusqu'à présent, nous avons évoqué la précision de l'extraction des PDF contenant uniquement des données textuelles. Lorsque vous ajoutez des tableaux à l'équation, l'extraction précise des données devient plus difficile, car le taux de précision estimé tombe à 80-90 %. Cela est dû à leurs présentations complexes et variées, car les PDF stockent les données sous forme d'éléments visuels plutôt que de formats structurés. Les tableaux peuvent donc apparaître sous forme d'images, ce qui rend difficile pour les outils d'extraction d'identifier les lignes, les colonnes et les relations entre les cellules.

Comment extraire des données d'un PDF à l'aide de l'IA : 5 étapes de base

Extraction de données IA fait référence à l'utilisation de l'IA pour extraire automatiquement des données pertinentes à partir de données non structurées stockées dans des formats tels que PDF. Il utilise généralement de grands modèles de langage (LLM), tels que GPT-4o et Claude 3.5, et des technologies telles que le traitement du langage naturel (NLP) et génération augmentée par récupération (RAG) pour automatiser le processus d'extraction des données.

Bien que le processus exact puisse varier en fonction de la solution spécifique et du cas d'utilisation, Outils d'extraction de données basés sur l'IA suivez généralement ces étapes de base :

Reconnaissance de texte avec OCR amélioré par l'IA

L'OCR, abréviation de reconnaissance optique de caractères, est une technologie utilisée pour reconnaître et extraire du texte à partir d'images et de documents numérisés. En d'autres termes, l'OCR convertit vos PDF en données consultables et modifiables. L'IA améliore l'OCR en enrichissement des données, améliorant la précision, reconnaissant plusieurs langues et comprenant la structure du document au-delà de la reconnaissance de texte de base.

Pré-traitement des données

Une fois les données brutes collectées, le prétraitement nécessite de les nettoyer et de les organiser en supprimant le bruit et les données non pertinentes et en standardisant les formats pour garantir la cohérence entre les différents types de données. Pré-traitement des données est une étape cruciale pour aider à transformer les données brutes en un format plus adapté aux algorithmes d’IA et de ML.

Extraction de données à l'aide de NLP et IDP

L'étape d'extraction des données implique l'utilisation de technologies d'IA telles que le traitement du langage naturel (NLP) et le traitement des données informatisées (IDP) pour l'identification, la classification et l'extraction de données à partir de fichiers PDF. Le NLP, abréviation de traitement du langage naturel, aide l'IA à comprendre le contexte et la signification des données extraites. De même, traitement intelligent des documents (IDP) exploite l'IA pour extraire avec précision les données tout en préservant les relations et la structure logique du document.

Validation des données

Une fois les données extraites, une validation est nécessaire pour garantir l'exactitude et l'intégrité des données. Cela peut être fait par qualité des données des vérifications et des règles prédéfinies pour confirmer que le résultat est exempt d’erreurs ou d’incohérences.

Intégration Des Données

Après validation, le résultat est intégré dans les systèmes pertinents, tels que les pipelines d'analyse ou de business intelligence (BI) ou les cibles. bases de données, afin que les données puissent être converties en informations utiles à la prise de décision.

Lire la suite: Comment Garnet Enterprises automatise l'extraction de données PDF pour gagner du temps et de l'argent.

Plaidoyer en faveur de l'IA : 6 avantages de l'extraction de données par IA pour les PDF

L'utilisation de l'IA pour extraire des données d'un PDF offre plusieurs avantages en termes d'efficacité, de précision et de réduction des coûts. Examinons les principaux avantages de l'utilisation de l'IA pour l'extraction de données :

Amélioration de la précision

Alors que le taux de précision pour Extraction de données PDF varie selon les solutions, une plage acceptée est de 90 à 95 %. Cependant, l'extraction de données alimentée par l'IA peut offrir un taux de précision moyen allant jusqu'à 99 %. Comme nous l'avons vu précédemment, même une légère augmentation de la précision peut entraîner des économies substantielles de coûts et de ressources tout en améliorant la qualité et la fiabilité globales des données. Par exemple, AsteraSolution d'extraction de données basée sur l'IA peut réduire les erreurs dans l’extraction de données de 97 %.

efficacité accrue

Par rapport au traitement manuel et aux solutions d'extraction de données conventionnelles, l'utilisation de l'IA pour extraire des données à partir de documents PDF peut automatiser de nombreuses tâches répétitives pour un traitement plus rapide. SHRM rapporte que 80% d'utilisateurs qui ont adopté l'IA constatent une augmentation de leur efficacité. Plus précisément, des solutions comme Astera offrent une extraction de données jusqu'à 90 % plus rapide à partir de fichiers PDF et 8 fois plus rapide traitement de documents global.

Gains de temps et d'argent

L'augmentation de la précision et de l'efficacité, associée à l'automatisation par l'IA d'une grande partie du travail d'extraction des données à partir de PDF, permet de réaliser des économies substantielles en termes de coûts et de temps. Selon PwC, même l'extraction de données la plus basique basée sur l'IA peut sauver des entreprises 30-40% du temps généralement consacré à l'extraction de données. Le temps économisé se traduit également par des économies de coûts et une optimisation des ressources pour l'organisation.

Meilleure conformité

Si vous préférez extraction de données à partir de fichiers PDF, les cas d'utilisation impliquant des dossiers médicaux et des documents financiers sont également soumis à des réglementations strictes telles que le RGPD et la HIPAA. L'extraction de données à partir de PDF alimentée par l'IA améliore intégrité des données, ce qui améliore à son tour le respect des réglementations en vigueur.

Évolutivité

La quantité de travail impliquée par les techniques d'extraction de données conventionnelles pose un défi aux organisations qui cherchent à se développer. Cependant, la capacité de l'IA à traiter de gros volumes de PDF dans un laps de temps considérablement court résout ce problème. Par conséquent, l'IA permet aux organisations en croissance d'augmenter considérablement leurs capacités d'extraction de données si nécessaire.

Flexibilité

La capacité d'auto-apprentissage de l'IA est un avantage sous-estimé de son utilisation pour l'extraction de données à partir de PDF. Pour les organisations travaillant avec des PDF contenant différents types de documents et des mises en page et formats variés, l'IA peut s'adapter aux changements pour une efficacité et une précision améliorées.

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4 cas d'utilisation courants de l'IA pour extraire des données à partir de fichiers PDF

L'IA trouve des applications dans presque toutes les fonctions, grâce à la différents types de documents PDF il peut traiter. Par souci de concision, examinons certains des cas d'utilisation les plus courants où l'extraction de données alimentée par l'IA s'adapte comme un gant :

Traitement des réclamations d'assurance

Les compagnies d'assurance traitent quotidiennement des centaines, voire des milliers de formulaires de réclamation. Ces demandes sont remplies par les clients et sont généralement au format PDF. Chaque formulaire de réclamation contient des informations cruciales telles que le type et le numéro de police, les coordonnées du client, l'adresse, le montant de la réclamation et bien plus encore. Comme on peut l'imaginer, la transcription manuelle de ces informations sera un processus long et sujet à erreurs, en particulier compte tenu du volume élevé de demandes PDF traitées quotidiennement.

En exploitant l'IA pour extraire automatiquement les données pertinentes, les compagnies d'assurance peut traiter les réclamations rapidement pour améliorer l’efficacité opérationnelle et la satisfaction des clients.

Lire la suite: Comment Aclaimant a réduit de 50 % le temps consacré au traitement des réclamations.

Extraction des données de facturation

Selon la taille de l'entreprise, les organisations doivent gérer entre plusieurs centaines et plusieurs milliers de factures chaque mois. L'un des principaux défis du traitement des factures est que chaque personne doit gérer plusieurs factures. livraison dans deux semaines peut être à un autre livraison en 14 jours.

En d’autres termes, la plus petite variation peut entraîner d’énormes écarts, c’est pourquoi l’extraction de données basée sur l’IA est conçue sur mesure pour le traitement des factures. En analysant et en comprenant le contexte et la signification des données, elle peut traiter les factures avec précision.

Lire la suite: Comment un département du gouvernement américain a réduit le temps de traitement des factures PDF de quelques heures à quelques secondes.

Traitement des bons de commande

Tout comme les factures, les bons de commande (PO) sont un document crucial pour de nombreuses PME et entreprises. Beaucoup dépend de la rapidité traitement des bons de commande, c'est pourquoi il s'agit d'un candidat de choix pour l'extraction de données par IA. Les organisations reçoivent généralement des bons de commande par courrier électronique sous forme de PDF. Tout comme les factures, les bons de commande contiennent de nombreuses informations cruciales et pertinentes sur les détails des transactions, telles que les descriptions des articles, les dates de livraison, les quantités, les prix convenus et les conditions de paiement.

Grâce à l’extraction de données par l’IA, tous ces détails sont extraits avec précision et rapidité, ce qui permet des délais d’exécution rapides, augmente l’efficacité opérationnelle et améliore la satisfaction des clients.

Lire la suite: Comment Ciena Corporation extrait les données des bons de commande 15 fois plus rapidement.

Extraction de PDF de contrats

Le défi de l'extraction de données à partir de fichiers PDF ne réside pas uniquement dans les différents formats. Par exemple, les entreprises doivent également traiter des contrats contenant des centaines de pages et des milliers de mots. De plus, pour couronner le tout, ces contrats ne sont la plupart du temps ni modifiables ni consultables. Parcourir un seul de ces contrats pour trouver les informations pertinentes peut prendre des heures.

Grâce à l’extraction de données basée sur l’IA, les entreprises peuvent convertir leurs PDF contractuels en données consultables pour trouver les informations exactes dont elles ont besoin. Cela permet bien sûr de réaliser des économies de temps et d’argent considérables tout en augmentant l’efficacité opérationnelle.

Lire la suite: Comment une entreprise de fabrication a traité 40,000 4 contrats PDF en moins de XNUMX jours.

Extrayez des données à partir de fichiers PDF en quelques secondes avec Astera

Pour résumer notre discussion jusqu’à présent, les PDF sont essentiels dans tous les aspects de l’entreprise et le resteront dans un avenir proche. Les organisations capables d’extraire des données de PDF avec précision, rapidité et exhaustivité bénéficieront d’un avantage concurrentiel. L’IA fait de cela une réalité en permettant une extraction automatisée des données bien plus précise et efficace que les outils d’extraction conventionnels.

At Astera, nous croyons au potentiel de l'IA pour réaliser le travail beaucoup plus rapidement et avec plus de précision. AsteraGrâce à la solution de traitement de documents basée sur l'IA, les organisations peuvent accomplir davantage en moins de temps. conversion de données brutes converti leurs milliers de PDF en informations exploitables en quelques secondes.

Astera's solution de traitement intelligent des documents (IDP) se distingue car il offre :

• Extraction de données 90 % plus rapide que les solutions conventionnelles du marché,
• 97% de réduction des erreurs lors de l'extraction de données à partir de fichiers PDF,
• Préparation des données 90 % plus rapide pour une analyse et une prise de décision rapides,
• 8 fois plus vite traitement des documents pour une efficacité maximale.

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