Des documents aux données

Comment transformer des pièces disparates en données structurées, sourcées et contrôlables avec l’IA ?

1960 € par session, HTVA

En résumé

Une journée de sept heures hors pauses pour organiser une extraction assistée par IA à partir de PDF, scans, tableaux et courriels. Les participants définissent un schéma métier, préparent les sources, extraient les champs utiles et mesurent les erreurs avant de livrer un tableau exploitable accompagné de ses preuves.

Pourquoi cette formation ?

Un montant isolé de sa devise ou une quantité confondue avec un conditionnement peut fausser un rapprochement achats. La diversité des mises en page rend les copier-coller fragiles et masque les contradictions entre versions. L’IA facilite le repérage des champs, mais peut compléter une absence ou mal lire un tableau. Une extraction exploitable exige donc un schéma explicite, des références aux sources et une mesure des erreurs indépendante de la réponse produite. Cas fil rouge : L’organisation fictive Avelune Équipements doit rapprocher douze dossiers fournisseurs comprenant devis PDF, bons de livraison scannés, tableaux tarifaires et courriels rectificatifs. Le service achats attend un tableau des références, quantités, prix, devises et échéances, avec justification des écarts. Transfert au travail : Reprendre le dictionnaire sur un petit lot métier autorisé, constituer une référence vérifiée manuellement et comparer les erreurs avant et après ajustement des consignes. Faire valider les exceptions par le responsable achats avant intégration.

Les objectifs de cette formation

• Définir les champs, types et règles de normalisation d’un tableau métier.
• Classer les documents selon leur lisibilité et leurs besoins de préparation.
• Extraire les valeurs avec une localisation vérifiable dans les sources.
• Traiter les absences, doublons et contradictions sans inventer de données.
• Mesurer les erreurs et documenter les corrections avant livraison.

Pour qui et avec quels prérequis ?

Rôles et tâches concernés

• Chargés de documentation et de recherche constituant des bases à partir de pièces variées.
• Gestionnaires achats, administratifs et analystes responsables du rapprochement de dossiers.

Compétences préalables

• Utiliser un assistant d’IA générative et savoir formuler une consigne structurée.
• Manipuler les filtres et formules simples d’un tableur ; connaître les pièces de son processus métier.

Ce que vous travaillerez

1. Définir le contrat de données

   Objectif : Traduire le rapprochement achats en champs vérifiables. Granularité par ligne de commande, types, unités, devise et distinction entre absence et illisibilité.

2. Préparer les pièces

   Objectif : Séparer les sources exploitables des documents à reprendre. Inventaire, versions, anonymisation, texte natif et reconnaissance optique selon les moyens autorisés.

3. Extraire avec des preuves

   Objectif : Obtenir des données structurées sans compléter les blancs. Consigne, format tabulaire, extraits justificatifs ; documents traités comme sources et non comme instructions.

4. Rapprocher sans écraser les écarts

   Objectif : Consolider les lignes issues de plusieurs formats. Clés de rapprochement, normalisation, doublons, versions rectificatives et arbitrages métier.

5. Mesurer la qualité

   Objectif : Distinguer exactitude apparente et extraction fiable. Référence manuelle : valeurs correctes sur valeurs extraites, omissions sur champs attendus ; erreurs par format.

6. Livrer un fichier contrôlable

   Objectif : Permettre la reprise des données par les achats. Export, typage, statuts de validation, traçabilité et circuit de revue humaine.

Ce que vous emportez

• Dictionnaire des champs et règles de normalisation.
• Consigne d’extraction versionnée avec format de sortie.
• Tableau consolidé avec références documentaires et statuts de validation.
• Rapport qualité et registre des exceptions à arbitrer.

Méthode et évaluation

• Apports courts suivis de pratique immédiate sur le cas fil rouge.
• Travail individuel puis en binômes, avec relecture croisée des productions.
• Mise en commun guidée : ce qui fonctionne, ce qui doit être corrigé, ce qui reste une décision humaine.
• Préparation : Prévoir uniquement des documents fictifs ou anonymisés et vérifier les règles de transmission de l’organisation. Vérifier l’accès aux outils autorisés et leurs formats acceptés ; prévoir une transcription pour les scans non lisibles.

Critères observables : Chaque champ possède un type, une définition et une règle pour les valeurs absentes. ; Chaque valeur extraite renvoie à un document et à une page, cellule ou section identifiable. ; Les contradictions sont signalées sans remplacement silencieux d’une valeur. ; Les taux de valeurs correctes et d’omissions sont calculés sur une référence manuelle. ; Le fichier livré conserve les identifiants documentaires et respecte le schéma défini..

Questions fréquentes

Les scans sont-ils utilisables ?

Selon leur lisibilité et les moyens autorisés ; une transcription contrôlée peut être nécessaire.

Faut-il programmer ?

Non, les exercices reposent sur des consignes structurées et un tableur.

Que faire d’une valeur introuvable ?

La laisser absente avec un statut explicite, sans estimation automatique.

Peut-on supprimer la relecture ?

Non : les champs critiques et les contradictions nécessitent une validation humaine adaptée au risque.