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Kodak Alaris
L'IA générative est rapidement devenue une force de transformation dans de nombreux secteurs, et l'une des avancées les plus significatives est son intégration aux logiciels Intelligent Document Processing (IDP), repoussant les limites de ce que les solutions IDP peuvent réaliser et élargissant ses cas d'utilisation pour les entreprises de toutes sortes. L'IA et ses capacités connexes peuvent être intimidantes, et de nombreux chefs d'entreprise ne savent pas comment l'utiliser pour maximiser la valeur et rester compétitifs.
L'évolution de l'automatisation des documents
Les solutions IDP sont depuis longtemps une pierre angulaire des efforts de transformation numérique, en particulier dans des secteurs comme la finance et la banque, l'assurance, le transport et la logistique, et la santé, où des volumes massifs de données non structurées doivent être traités efficacement. La plupart des systèmes de PDI s'appuient sur l'OCR, l'ICR, les modèles d'apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP) pour extraire et traiter automatiquement les informations de documents tels que les factures, les contrats et les formulaires. Ces technologies et services d'IA constituent la pierre angulaire de l'automatisation des processus documentaires pour embarquer des données critiques dans les systèmes CRM, ERP, BPM, EHR et autres systèmes d'entreprise clés.
"C'est comme si vous aviez à vos côtés un analyste au génie infatigable, qui se consacre à plein temps à l'exploitation optimale de vos données".
Portes du flux principal vers l'IA
Le Copilot de Microsoft est un exemple de démocratisation de l'IA générative, la rendant accessible aux utilisateurs professionnels de tous les jours. En intégrant l'IA dans des outils familiers tels que Microsoft Word, Excel et PowerPoint, Copilot permet aux utilisateurs de produire rapidement des courriels ou des textes de campagne, d'analyser du code, de créer des graphiques originaux et d'effectuer d'autres tâches à l'aide de simples invites textuelles. Bien que Copilot ait été salué comme un outil qui change la donne en matière de productivité, ses applications actuelles se concentrent sur le gain de temps pour les individus plutôt que sur des résultats commerciaux mesurables.
Dans le contexte de la PDI, l'IA générative évolue au-delà de la simple amélioration de la productivité et joue un rôle central dans l'automatisation des tâches clés de l'entreprise, en particulier dans les processus critiques qui s'appuient fortement sur des données non structurées provenant de documents.
Débloquer un retour sur investissement important avec l'IA générative
La capacité de l'IA générative à comprendre et à synthétiser des tâches complexes et automatiser des flux de travail à forte intensité documentaire ouvre de nouvelles possibilités pour les entreprises de tirer un ROI "concret" de leurs investissements dans l'IA. Par exemple, les entreprises peuvent désormais utiliser l'IA générative pour rédiger automatiquement des documents juridiques, résumer des contrats ou traiter des demandes d'indemnisation, tout en maintenant un haut degré de précision et de conformité.
Dans le secteur financier, l'IA générative permet d'améliorer la qualité de l'information et de la communication.
"Avec l'IA générative dans le mélange, pratiquement tout est possible".
Notre plateforme IDP, KODAK Info Input Solution, s'intègre aux services des principaux hyperscalers d'IA tels que Microsoft, Amazon et Google, notamment leurs services d'IA générative. En tirant parti de ces services d'IA dans le cloud par le biais d'Info Input Solution, les entreprises peuvent coordonner sans effort plusieurs techniques d'IA - telles que le NLP, la reconnaissance de l'écriture manuscrite et la compréhension des données via l'IA générative, ce qui permet d'élargir l'éventail des capacités d'automatisation pour prendre en charge n'importe quel processus centré sur les documents, de l'accueil des clients à la gestion des contrats, et au-delà. Avec l'IA générative dans le mélange, pratiquement tout est possible.
Expansion des cas d'utilisation commerciale de l'IDP
L'IA générative permet également aux entreprises d'analyser rapidement des documents non structurés dont le coût de mise en œuvre était auparavant prohibitif avec les systèmes IDP traditionnels. Par exemple, les lettres de correspondance des clients, les courriels, les transcriptions de réunions et les rapports financiers peuvent désormais être convertis en données structurées, puis analysés pour en tirer des informations commerciales. Cela ouvre de nouvelles voies pour les industries qui dépendent fortement des données non structurées et où l'engagement des clients est essentiel à la satisfaction et à la fidélisation.
Les défis de l'IDP
Défis à venir : La prédiction de Gartner et la voie à suivre
Malgré son potentiel, le parcours de l'IA générative dans la PDI n'est pas sans défis. Selon les récentes prédictions de Gartner , 30 % des projets d'IA générative sont susceptibles d'être abandonnés d'ici 2025. Ce taux d'abandon élevé peut être attribué à plusieurs facteurs, notamment la complexité de la mise en œuvre de l'IA, l'investissement initial important requis et le coût élevé des licences pour les solutions d'IA générative.
L'efficacité de l'IA générative peut être mise en doute par le fait qu'elle n'a pas encore été mise en œuvre.
Faire progresser les entreprises grâce à l'automatisation intelligente
Alors que les entreprises continuent d'explorer le potentiel de l'IA générative, son rôle dans l'IDP continuera de s'étendre, permettant aux entreprises d'automatiser davantage les flux de travail centrés sur les documents et de débloquer de nouveaux cas d'utilisation commerciale. La capacité à traiter des données non structurées, à répondre de manière productive à des invites complexes et à travailler en conjonction avec d'autres modèles d'IA fait de l'IA générative un outil puissant pour la transformation de l'entreprise.
Toutefois, les entreprises continuent d'explorer le potentiel de l'IA générative dans la PDI.
Envisageant l'avenir, les entreprises qui réussiront avec l'IA générative seront probablement celles qui reconnaîtront ses forces et ses limites. L'IA générative excelle lorsqu'elle est utilisée en combinaison avec d'autres processus logiciels et lorsqu'elle est appliquée à des flux de travail critiques pour l'entreprise, sur la base de règles personnalisées. La clé pour les entreprises est d'investir dans des plateformes évolutives capables d'orchestrer ces technologies, en veillant à ce que l'IA générative puisse apporter une valeur mesurable sous la forme d'économies de coûts, d'une efficacité accrue et d'une amélioration de la prise de décision.
