Document AI : la prochaine génération d’évolution du traitement intelligent des documents (IDP) @llama_index a officiellement proposé « Document AI », estimant qu'il s'agissait d'une évolution complète de l'IDP traditionnel : passer de « modèles rigides + règles » à un système d'agents véritablement intelligents capables de penser, de s'auto-corriger et de prendre des décisions autonomes. Le principal problème des fournisseurs de services d'identification (FSI) traditionnels réside dans leur dépendance extrême à des modèles fixes ; si un fournisseur modifie le format de sa facture, celle-ci devient pratiquement inutilisable. Il ne peut extraire que du texte brut et est presque impuissant face aux tableaux, graphiques, textes manuscrits et images. • Le taux de réussite (la proportion de traitement entièrement automatisé) n’est généralement que de 60 à 70 %, les 30 à 40 % restants nécessitant une intervention manuelle ; • À chaque apparition d'un nouveau type de document, il faut des semaines, voire des mois, pour réentraîner le modèle ou ajouter des règles, ce qui engendre des coûts de maintenance extrêmement élevés. Comparé aux solutions IDP/RPA traditionnelles, le principal avantage de Document AI réside dans son bond qualitatif sur la quasi-totalité des indicateurs clés : • Taux de traitement entièrement automatisé : Méthode traditionnelle 60-70 % → IA documentaire plus de 90 % (taux d’intervention humaine réduit de 30-40 % à moins de 10 %) • Modèles requis : Traditionnellement requis et fréquemment mis à jour → Document AI gère des formats entièrement nouveaux sans aucun échantillon. • Compréhension multimodale : Traditionnellement quasi inexistante → Document AI prend en charge nativement les tableaux complexes, les graphiques, les photos, les notes manuscrites, etc. • Gestion des erreurs : Traditionnellement sujet à des plantages et nécessitant une intervention manuelle après une erreur → Document AI diagnostique automatiquement les incertitudes, effectue plusieurs tentatives, se corrige automatiquement et demande même des précisions de manière proactive. • Délai de lancement de nouveaux types de documents : Traditionnellement de plusieurs semaines ou mois → Document AI effectue généralement ce processus en quelques minutes à quelques heures. • Précision globale : Traditionnellement de 80 à 85 % (lors de la correspondance avec des modèles) → Document AI atteint systématiquement plus de 95 %. Prenons l'exemple le plus courant des factures fournisseurs : auparavant, 30 % des milliers de factures mensuelles nécessitaient une vérification manuelle. Grâce à Document AI, moins de 10 % d'entre elles requièrent généralement un simple coup d'œil, ce qui représente un gain de temps et une réduction des coûts considérables. Les deux principaux piliers technologiques de l'IA documentaire 1. OCR agentique Le système utilise un modèle visuel et linguistique (VLM) pour comprendre dynamiquement la mise en page globale, la logique des tableaux et la signification des graphiques. Il s'auto-évalue également lors de l'extraction et effectue automatiquement de nouvelles tentatives en cas de doute. 2. Flux de travail d'agents Le remplacement des règles codées en dur par une collaboration multi-agents pilotée par LLM permet de mémoriser le contexte, de faire appel à des outils externes (interroger des bases de données, calculer les taxes, vérifier la cohérence), et même de raisonner et de compléter les données en cas de conflits. LlamaIndex fournit une chaîne d'outils prête à l'emploi : LlamaParse, un analyseur PDF de niveau entreprise qui génère directement du Markdown avec mise en page. • LlamaExtract : Définissez simplement la structure des données, et l’agent remplira automatiquement les formulaires. • Workflows + LlamaAgents : Un framework de workflow multi-agents prêt à l’emploi avec des modèles intégrés pour les factures, les contrats, les états financiers 10-K, les formulaires, etc.
