Les intelligences artificielles génératives, à l’instar de ChatGPT, modifient en profondeur l’approche de la gestion des documents en entreprise. Les modèles de langage (LLM), capables d’interpréter et de générer du texte, facilitent des tâches professionnelles comme la rédaction, l'extraction de données, et la réponse aux requêtes complexes.
Contrairement aux systèmes traditionnels, ces IA s’adaptent à une grande variété de formats et de contenus documentaires, allant des contrats aux rapports financiers, tout en automatisant une large part du processus. Ça tombe bien car, dans les entreprises, les formats sont de document sont multiples. Un petit tour pour y voir clair ….
Voici quelques cas d’usage pour utiliser les IA génératives dans la gestion documentaire en entreprise :
· Automatisation de l'extraction de données
L'un des points forts des IA génératives est leur capacité à extraire des informations clés de documents variés, qu’il s’agisse de factures, de contrats ou de formulaires complexes. Par exemple, ChatGPT peut extraire des dates d'échéance, des montants ou encore des clauses spécifiques, simplifiant ainsi le traitement de ces données sans intervention humaine directe. Cette capacité permet de réduire les erreurs liées à l’intervention manuelle, tout en accélérant la gestion documentaire. Des services proposés par des sociétés spécialisées comme Trinetix par exemple.
· Recherche et génération de contenu
Les IA génératives permettent également de formuler des requêtes en langage naturel (quelle que soit la langue utilisée, ou presque) pour interagir avec des documents. Par exemple, il est possible de demander à l’IA de résumer un contrat ou de répondre à des questions spécifiques, telles que les conditions de paiement ou les termes de résiliation d’un contrat. Ces systèmes analysent les documents en temps réel et fournissent des réponses contextualisées, ce qui représente un gain de temps significatif pour les entreprises. Microsoft met en avant cette capacité depuis plus d’un an : Je vous renvoie à cet article détaillé de juillet 2023 : https://techcommunity.microsoft.com/t5/ai-azure-ai-services-blog/document-generative-ai-the-power-of-azure-ai-document/ba-p/3875015
· Automatisation de la rédaction
Au-delà de l'extraction, ChatGPT peut générer des rapports, des guides ou des résumés à partir de données brutes. Cela est particulièrement utile dans des secteurs tels que la comptabilité, les ressources humaines ou encore le service juridique, où la rédaction répétitive de documents peut être automatisée sans sacrifier la qualité du contenu. La possibilité offerte à l’utilisateur de développer ses propres « GPTs » permet de personnaliser les caractéristiques de production rédactionnelle de ChatGPT.
Attention toutefois à rester conscient des limites des IA génératives !
· Problèmes de fiabilité
L’un des défis majeurs des IA génératives est la précision des informations générées. Bien que ces systèmes soient très performants pour produire du contenu, ils peuvent parfois "inventer" des données ou fournir des réponses incorrectes (hallucinations), notamment en raison de leur incapacité à toujours interpréter correctement des documents complexes ou mal formatés. Cela impose une vigilance accrue lors de l’utilisation des résultats produits par l'IA qui doit être opérée systématiquement.
· Gestion de la confidentialité
Les données sensibles représentent un autre défi. Le traitement automatisé de documents confidentiels, comme des contrats juridiques ou des rapports financiers, exige des garanties sur la sécurité des données. Il est crucial que les entreprises s’assurent que les systèmes d’IA respectent des normes strictes en matière de protection des données. Afin de garder un meilleur contrôle des données sources utilisées par les IA génératives pour produire leur réponse, il semble aujourd’hui que le RAG soit l’approche la plus efficace (cf. article du 2 juin 2024)
· Limites techniques
Enfin, bien que ChatGPT soit capable de traiter un large éventail de documents, la gestion de documents longs ou complexes peut poser des problèmes. Les limites de taille d’entrée des modèles d'OpenAI, par exemple, nécessitent parfois de découper les documents en segments pour que l’IA puisse les analyser de manière efficace sans perdre de contexte. Cette segmentation peut affecter la cohérence des réponses fournies comme le précise Microsoft dans the Power of Azure AI Document Intelligence & Azure OpenAI Service Combined . Comme toujours, il faut s’assurer que les réponses des IA génératives sont pertinentes en réalisant un contrôle qualité de ses réponses.
En définitive, les IA génératives comme ChatGPT ouvrent de nouvelles perspectives pour la gestion documentaire en entreprise. Elles permettent une automatisation accrue des processus tout en améliorant la productivité. Cependant, leur utilisation doit être encadrée afin de garantir la précision des informations et la protection des données sensibles. Ces outils, encore en évolution, pourraient transformer encore davantage la manière dont les entreprises interagissent avec leurs documents dans les années à venir.
Et vous, où en êtes-vous dans la l’utilisation des IA génératives pour votre gestion documentaire ?
Plus d’infos sur omestra.com
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