« Aurais-tu encore la facture que le fournisseur nous a donnée il y a 2 mois? Combien de factures est-ce qu’il te reste à entrer? Pourquoi est-ce que le comptable prend autant de temps à le faire? »
Ces questions provoquent souvent de la frustration pour toutes les parties prenantes impliquées, du gestionnaire, jusqu’au responsable de l’entrée des données (opérateurs de saisie de données, Data Entry Specialist ou Data Clerks). À l’ère du Big Data, la saisie de données n’a jamais été une tâche aussi répandue qu’aujourd’hui et pourtant, peu d’organisations ont pris la peine de se pencher sur les possibilités d’automatisation, notamment grâce au Machine Learning (ML).
Qu’est-ce que la saisie de données ?
C’est l’opération qui consiste à entrer les données d’une organisation dans une base de données, souvent dans les ERP, CRM ou logiciels internes dédiés. C’est une étape très importante mais, qui est généralement assez longue puisque ce travail répétitif nécessite beaucoup de concentration à chaque exécution. Voici quelques exemples de documents récurrents pour lesquels les données sont saisies manuellement :
- Factures
- Bons de commande
- Contrats
- Reçus
- etc.
Ces données peuvent provenir d’une multitude de sources différentes. Le télétravail étant maintenant une réalité du quotidien, le format des documents qui transigent dans une organisation peuvent être très variés. Les documents PDF, Word, Excel, tout comme les documents sous forme d’image (ex : .JPEG, .PNG) peuvent être parfois difficiles à traiter.
Les opérateurs ont aujourd’hui plus de pain sur la planche que jamais auparavant. Les formats des documents qu’ils traitent proviennent de sources différentes et cela rend la tâche encore plus compliquée que ce ne l’était il y a quelques années. Il ne leur suffit plus de simplement faire un copier-coller d’un document à l’autre. Les opérateurs doivent bien souvent nettoyer, formater, corriger et organiser les données pour en assurer leur exactitude, et cela peut prendre un temps précieux.
Quels problèmes posent la saisie manuelle des données ?
La saisie manuelle a longtemps été le modus operandi par défaut pour la gestion des données internes. Constituant autrefois la norme, les opérateurs prennent de moins en moins plaisir à effectuer ce travail. D’ailleurs, une étude menée au Québec démontre l’impact psychologique que peut présenter la pratique de cette profession. L’extraction automatique apporte une solution à des enjeux réels vécus par les opérateurs. Cette tâche prend énormément de temps et peut s’avérer aliénante pour les gens qui en ont la charge. Les principaux défis que la saisie manuelle soulève sont :
Performance et erreurs
La saisie manuelle des données est dépendante aux aléas humains ; ces tâches répétitives et la faible valeur ajoutée qu’elles représentent pour l’employé peuvent rapidement devenir démotivantes. L’efficacité et la motivation de chaque opérateur, comme tout être humain, n’est pas la même d’un jour à l’autre. Ainsi, les tâches effectuées par la saisie manuelle des données sont toujours assujetties à des erreurs humaines.
Contraintes de vitesse
À l’ère du Big Data, il n’est plus envisageable de continuer ces pratiques lorsque l’on cumule plusieurs centaines de documents à traiter chaque mois. La vitesse de traitement et la lenteur des processus de révision manuelle ne permettent pas de faire face à un volume de données élevées, qui ne cesse d’augmenter, au sein des organisations.
Sécurité limitée
Bien que les données soient soumises à de multiples contrôles de validation et de vérification, elles sont exposées directement à l’humain. Toute mauvaise intention peut conduire à une utilisation abusive des données à des fins personnelles. Parfois involontaires, ces fuites de données peuvent coûter très cher à l’organisation, mais aussi à l’opérateur qui peuvent tous les deux s’exposer à des poursuites judiciaires.
Aliénation des employés
Ces tâches prennent du temps et sont généralement ennuyeuses pour les employés. D’ailleurs, elles peuvent présenter des risques pour leur bien-être physique et psychologique. La fatigue oculaire, le syndrome du canal carpien, la ténosynovite et le stress émotionnel ont tous été associés à un travail excessif de saisie de données. De plus, il ne faut surtout pas sous-estimer la contribution qu’un employé pourrait apporter à l’organisation en se concentrant sur des tâches à valeur ajoutées, comme participer à bonifier la communication avec les fournisseurs et négocier les ententes contractuelles arrivant à terme, par exemple.
L’Intelligence Artificielle a complètement changé cette réalité, aux bénéfices des employés et des organisations.
L’extraction et la saisie automatisée des données font rapidement leur entrée dans des organisations de toutes tailles et d’industries variées, principalement en raison des nombreux avantages qu’elles offrent. En voici quelques-uns :
Vitesse
Des solutions propulsées par l’IA (Machine Learning) telles que DataExtract, permettent l’extraction et la saisie automatisée des données beaucoup plus rapidement qu’un humain puisse l’exécution. Elles offrent une approche repensée du traitement des données, et même si certains opérateurs peuvent atteindre un nombre très élevé de frappes par heure (KPH), la vitesse générée par la technologie ne pourra jamais être égalée.
Précision avec de grands volumes
La précision est toujours plus élevée que l’approche manuelle surtout lorsqu’il s’agit de traiter des volumes de données importants provenant de différentes sources. Contrairement à l’approche manuelle, il n’y a pas de compromis entre la vitesse et la précision avec l’extraction et la capture automatique des données.
Constance
L’un des grands avantages est que la technologie fonctionne de manière cohérente et rationalise l’ensemble du cycle de vie de la saisie des données. Bien que des interruptions intentionnelles ou involontaires puissent affecter les performances humaines, de telles perturbations ne diminuent pas l’efficacité d’une solution gérée par l’Intelligence Artificielle.
Sécurité élevée
Cette technologie offre des mécanismes de sécurité robustes qui garantissent la protection des données sensibles, en les empêchant de fuir et/ou d’être utilisées à mauvais escient. Dans la plupart des cas, la donnée est stockée dans des solutions infonuagiques, permettant de renforcer la sécurité des données. Pour maximiser cet aspect de sécurité, il est préférable que le nuage soit hébergé dans le même pays que l’organisation qui utilise ce genre de technologie.
Retour sur investissement rapide
C’est un domaine d’application dans lequel il est facile de générer très rapidement de la valeur. Le ROI potentiel de ce processus peut varier de 100% à 300% après seulement un an d’utilisation (selon le nombre de ressources affectées à cette tâche et le volume de documents traités) et peut atteindre jusqu’à 500% après la deuxième année. (Pour mieux comprendre ces chiffres, consultez la page 6 de ce document.
Pour compléter, voici des bénéfices additionnels que l’extraction et la saisie automatisée des données peut apporter aux organisations :
- Réaffectation du personnel sur des tâches à plus forte valeur ajoutée ;
- Diminution du nombre d’erreurs et de divergences dans la saisie des données ;
- Amélioration des conditions de travail, en utilisant la puissance des technologies de pointe ;
- Commencer à implanter de l’IA dans votre entreprise pour améliorer les processus opérationnels sans prendre de risque.
Conclusion
Aujourd’hui, les mécanismes de saisie automatisée des données sont très efficaces et permettent déjà à de nombreuses organisations d’accélérer leur développement. Ce processus est un excellent moyen pour toute entreprise d’emboîter le pas vers l’intégration de l’IA au sein de leurs opérations. Le temps dégagé permet aux organisations de réaffecter les employés afin qu’ils accordent plus de temps à l’innovation et au développement de stratégies qui permettront de créer de meilleurs produits et d’améliorer l’expérience client.
Certaines entreprises mettent en œuvre des approches hybrides. Il est toujours possible d’opter pour une approche gérée par l’IA et supervisée par l’humain. Cette approche combine la puissance de la technologie et l’intelligence humaine – ultimement, le seul objectif est de perfectionner vos processus!