La reconnaissance optique de caractères ou OCR est une technologie qui transforme une image de texte en code pouvant être utilisé pour le traitement des données. Jusqu’à 90 % des données des entreprises existent dans des formats non structurés, tels que du texte qui n’est pas consultable dans une base de données, mais l’OCR apporte une solution. L’OCR permet de convertir différents types de documents, tels que les documents papier numérisés, les fichiers PDF et les images capturées par un appareil photo numérique, en données modifiables et consultables. Le traitement OCR des factures fait appel à cette technologie pour automatiser l’extraction des données des factures numériques.

Vous trouverez ci-après une présentation des avantages du traitement des factures avec l'OCR, de la précision et de la fiabilité de l'extraction des données par OCR et la manière d'intégrer le traitement OCR dans vos opérations commerciales.

Sommaire de cet article

• Utilisation de la technologie OCR dans la gestion des factures
  
• Avantages du traitement des factures avec l'OCR
  
• Précision et fiabilité de l’extraction des données OCR
  
• Intégration du traitement OCR dans le flux de travail de vos comptes fournisseurs
  
• Bonnes pratiques pour la mise en œuvre de l’OCR
  

Utilisation de la technologie OCR dans la gestion des factures

En numérisant les factures et en analysant les données extraites, l’OCR simplifie le processus de facturation de plusieurs manières. Voici comment la technologie OCR est utilisée dans la gestion des factures.

Dématérialisation des factures

• Numérisation : Les factures physiques sont numérisées pour créer des images numériques.

• Capture d’images : Les images des factures sont capturées à l’aide d’appareils mobiles ou d’appareils photo numériques.

Reconnaissance et extraction de texte

• Reconnaissance optique de caractères : Le logiciel OCR traite les images numérisées pour reconnaître et convertir le texte imprimé ou manuscrit en texte lisible par machine.

• Identification des champs : Le logiciel identifie les champs clés tels que le numéro de facture, la date, le nom du fournisseur, les postes, les quantités, les prix et les montants totaux.

Extraction des données

• Extraction basée sur un modèle : Les systèmes OCR utilisent des modèles prédéfinis pour extraire des factures des champs de données particuliers. Cela fonctionne parfaitement lorsque les formats de facture sont cohérents.

• Extraction intelligente : Les systèmes OCR avancés utilisent des algorithmes de machine learning pour reconnaître et extraire des données à partir de différents formats de facture.

Validation des données

• Contrôles basés sur des règles : Les données extraites sont validées par rapport à des règles prédéfinies pour garantir leur exactitude. Par exemple, le système peut vérifier que la date de facturation se situe dans une certaine fourchette ou que le montant total correspond à la somme des postes.

• Recoupement des données : Les systèmes OCR recoupent les données extraites avec les enregistrements existants tels que les bons de commande ou les bases de données des fournisseurs pour vérifier l’exactitude.

Intégration des systèmes financiers

• Intégration ERP : Les données validées sont intégrées dans des systèmes de progiciels de gestion intégrée (ERP), de sorte que les dossiers financiers sont automatiquement mis à jour avec des informations correctes.

• Logiciel de comptabilité : Les données extraites par OCR sont intégrées à un logiciel de comptabilité, ce qui permet d’automatiser les tâches de comptabilité et de réduire la saisie manuelle des données.

Automatisation des flux de travail

• Processus d’approbation : Les systèmes OCR déclenchent des flux de travail automatisés pour l’approbation des factures, en acheminant les factures au personnel approprié en fonction de critères prédéfinis.

• Notifications et alertes : Les systèmes OCR envoient des notifications et des alertes automatisées pour les factures impayées, les incohérences ou les approbations.

Recherche et récupération des données

• Base de données consultable : Les systèmes OCR stockent les données extraites dans une base de données consultable pour une récupération rapide de factures ou de données spécifiques. Ceci est particulièrement utile pour les audits, les contrôles de conformité et les analyses financières.

• Gestion des documents : Grâce à la technologie OCR, les factures numérisées peuvent faire l’objet d’une recherche par mots-clés, dates ou autres critères.

Analyses et reporting

• Analyse des données : Les données extraites du système OCR peuvent être analysées pour obtenir des informations sur les habitudes de dépenses, les performances des fournisseurs et d’autres mesures financières.

• Reporting : Le système peut générer des rapports automatisés basés sur les données extraites et validées.

Avantages du traitement des factures avec l'OCR

L’utilisation de l’OCR pour le traitement des factures présente les avantages suivants.

• Moins de travail manuel : Grâce à l'OCR, les employés n'ont plus besoin de saisir manuellement les données des factures dans les systèmes comptables, ce qui permet de gagner du temps, de réduire les coûts de main-d'œuvre et de recentrer le personnel sur des tâches plus stratégiques.

• Moins d’erreurs : L’OCR réduit également la probabilité d’erreurs associées à la saisie manuelle, telles que des fautes de frappe et des transpositions. En évitant ces fautes, vous évitez des erreurs coûteuses telles que des paiements incorrects ou des réductions manquées.

• Traitement plus rapide : L’OCR accélère considérablement le traitement des factures. Il en résulte des cycles de paiement plus courts et les entreprises peuvent ainsi traiter un plus grand volume de factures avec les mêmes ressources et tirer parti des réductions pour paiement anticipé des fournisseurs.

• Conformité simplifiée : Des données exactes sont nécessaires pour assurer la conformité aux réglementations financières et fiscales. L’OCR aide les entreprises à tenir des registres exacts et réduit le risque de non-conformité.

• Gestion des factures : L’OCR numérise les factures, ce qui les rend facilement consultables et accessibles. Elle améliore ainsi la visibilité sur le processus des comptes fournisseurs et facilite les audits.

• Adaptabilité : Les logiciels OCR modernes peuvent gérer une variété de formats de factures, de mises en page et même de langues, offrant ainsi une flexibilité aux entreprises traitant avec divers fournisseurs.

Précision et fiabilité de l’extraction des données OCR

La précision et la fiabilité de l’extraction des données OCR se sont améliorées ces dernières années, notamment pour la gestion des factures, mais il existe encore des limites.

Précision

La plupart des logiciels OCR modernes offrent une grande précision au niveau de la page, atteignant souvent une précision de 98 % ou 99 %. Cela signifie que sur 1 000 caractères sur une page, 980 à 990 sont reconnus correctement.

Mais la mesure la plus importante de l’OCR est la précision au niveau du champ, c’est-à-dire la précision de l’extraction de données spécifiques tels que les numéros de facture, les dates et les montants. C’est là que l’OCR peut parfois échouer, en particulier si la mise en page de la facture est complexe ou incohérente, si la qualité de la facture est médiocre (par exemple, numérisations basse résolution, notes manuscrites) ou si le logiciel OCR n’est pas spécifiquement conçu pour les factures.

Fiabilité

L’OCR extrait les données de la même manière, ce qui réduit le risque d’erreur humaine introduite par la saisie manuelle des données, mais la fiabilité de l’OCR dépend également de la façon dont le logiciel gère les erreurs et les exceptions. Voici quelques solutions pour améliorer la gestion des erreurs :

• Contrôles de validation pour signaler les erreurs potentielles (par exemple, les totaux non concordants)

• Vérification humaine intégrée au processus pour vérifier et corriger les données extraites

• Algorithmes de machine learning qui s’améliorent au fil du temps

Lorsque vous choisissez un logiciel OCR, optimisez la précision et la fiabilité de votre système en garantissant des images de haute qualité, en intégrant un élément de contrôle humain et en choisissant une solution spécialement conçue pour le traitement des factures, de préférence avec les fonctionnalités suivantes :

• Modèles pré-entraînés pour les mises en page de facture courantes

• Capacités de machine learning pour s’adapter à différents formats

• Mécanismes de validation et de gestion des erreurs

Intégration du traitement OCR dans le flux de travail de vos comptes fournisseurs

Voici comment intégrer le traitement OCR dans votre flux de travail existant.

Choisir le bon logiciel OCR

• OCR conçue pour les factures : Choisissez un logiciel OCR spécialement conçu ou optimisé pour le traitement des factures. Ces solutions sont souvent fournies avec des modèles pré-entraînés pour la mise en page des factures courantes et comprennent la terminologie spécifique à la facture.

• Fonctionnalités particulières Recherchez des fonctionnalités telles que l’extraction automatique des données, la reconnaissance des postes de facture, le rapprochement des bons de commande, les suggestions de codage du grand livre (GL) et les capacités d’intégration avec votre logiciel de comptabilité ou ERP existant.

• Options de déploiement : Décidez si vous avez besoin d’un logiciel OCR basé sur le cloud ou sur site. Les solutions basées sur le cloud sont généralement plus faciles à mettre en œuvre et à faire évoluer, tandis que les solutions sur site offrent plus de contrôle et de personnalisation.

Préparer vos factures

• Format standardisé : Pour faciliter le traitement OCR, demandez à vos fournisseurs d’envoyer leurs factures dans un format standardisé (par exemple des PDF).

• Numérisations claires : Produisez des scans ou des images numériques de qualité à partir des factures papier. Utilisez des scanners avec une résolution et des paramètres adéquats pour des résultats OCR optimaux.

• Référentiel centralisé : Créez un emplacement centralisé (par exemple, un dossier partagé, un stockage dans le cloud) pour stocker toutes les factures afin d’y accéder facilement par le logiciel OCR.

Configurer le flux OCR

• Extraction des données : Configurez le logiciel OCR de manière à extraire les champs de données pertinents tels que le numéro de facture, le nom du fournisseur, la date, les postes, les montants et les taxes.

• Règles de validation : Mettez en œuvre des règles de validation pour vérifier les éventuelles incohérences et signaler les erreurs potentielles dans les données extraites (par exemple, des totaux non concordants, des dates non valides).

• Flux d’approbation : Intégrez le logiciel OCR à votre flux d’approbation existant pour acheminer automatiquement les factures vers les approbateurs appropriés en fonction de règles prédéfinies.

• Exportation des données : Configurez le logiciel OCR pour exporter automatiquement les données extraites vers votre système comptable ou ERP. Cela peut se faire via l’intégration directe de l’API ou des exportations de fichiers.

Entraîner et affiner le modèle OCR

• Formation initiale : Entraînez le logiciel OCR sur un échantillon de vos factures afin qu’il puisse reconnaître la mise en page et la terminologie spécifiques de vos factures.

• Apprentissage continu : Vérifiez et corrigez régulièrement toute erreur dans les données extraites pour aider le modèle OCR à apprendre et à s’améliorer au fil du temps.

Mettre en place un processus de vérification

• Vérification humaine : Même avec la meilleure technologie OCR, un certain niveau de vérification humaine est recommandé pour vérifier les données extraites, en particulier pour les factures de montant élevé ou celles comportant des postes complexes.

• Gestion des exceptions : Établissez un processus de traitement des exceptions et des erreurs signalées par le logiciel OCR. Il peut s’agir de vérifications manuelles, de corrections ou de communications avec les fournisseurs.

Surveiller et optimiser

• Indicateurs clés de performance (KPI) : Suivez les indicateurs clés de performance tels que le temps de traitement des factures, les taux d’erreur et les économies de coûts pour mesurer l’efficacité de votre mise en œuvre de l’OCR.

• Amélioration continue : Examinez et affinez régulièrement votre flux de travail OCR, en ajustant les paramètres et en réentraînant le modèle au besoin pour maintenir une précision et une efficacité élevées.

Bonnes pratiques pour la mise en œuvre de l’OCR

Employez les bonnes pratiques suivantes pour intégrer l’OCR dans votre entreprise.

Définition de vos objectifs

Déterminez les documents ou processus spécifiques où l’OCR peut apporter la plus grande valeur ajoutée. Concentrez-vous sur les domaines dans lesquels la saisie manuelle des données est importante, les tâches répétitives sont nombreuses ou l’exactitude est primordiale (par exemple, le traitement des factures, l’extraction des données de formulaires, l’archivage de documents). Définissez des objectifs clairs et mesurables, tels que la réduction du temps de traitement d’un certain pourcentage, l’amélioration de la précision des données ou la réalisation d’économies.

Choix de la bonne solution OCR

Évaluez le volume et le type de documents que vous allez traiter, les niveaux de précision requis et votre budget. Prenez en compte des fonctionnalités telles que les modèles pré-entraînés, les fonctionnalités de machine learning, la prise en charge des langues et les options d’intégration, et choisissez une solution capable de s’adapter à vos besoins.

Évaluez différentes options logicielles OCR par le biais de démonstrations ou d’essais et testez-les avec vos types de documents spécifiques pour évaluer leur précision et leurs performances.

Préparation de vos documents

Assurez-vous que vos documents sont numérisés ou capturés en haute résolution (300 DPI ou plus) avec un bon contraste et un bruit numérique minimal. Redressez les images apparaissant de travers si nécessaire. Si possible, normalisez le format de vos documents (par ex., PDF/A) pour faciliter leur traitement par les logiciels OCR.

Configuration et entraînement de votre système OCR

Si vos documents ont des mises en page cohérentes, créez des modèles dans le logiciel OCR pour définir les zones où les données doivent être extraites (par exemple, les champs de facture, les champs de formulaire). Si vous utilisez l’OCR basé sur le machine learning, fournissez un ensemble de documents étiquetés pour apprendre au système à reconnaître les polices, les mises en page et les différents types de données. Appliquez des règles de validation pour vérifier les erreurs et incohérences dans les données extraites. Ces règles permettent de vérifier que les dates sont valides, que les calculs sont corrects et que des champs spécifiques ne sont pas vides.

Mise en place d'un processus de vérification et de correction

Établissez un processus d’assurance qualité permettant la vérification humaine afin de valider les données extraites et utilisez les commentaires du processus d’examen pour améliorer la précision du système OCR au fil du temps. Pour l’OCR basée sur le machine learning, il s’agit de corriger les erreurs dans les données d’apprentissage et de réentraîner le modèle.

Intégration à d’autres systèmes

Assurez-vous que le logiciel OCR peut exporter les données extraites vers d’autres systèmes tels qu’un logiciel de comptabilité, des bases de données ou des systèmes de gestion de documents. Intégrez l’OCR à vos outils d’automatisation des flux de travail pour simplifier des processus tels que l’approbation des factures, la saisie de données dans d’autres systèmes et l’archivage de documents.