Vous êtes-vous déjà demandé comment votre téléphone traduit en quelques secondes le menu d'un restaurant étranger ? Ou comment cette pile de documents scannés se transforme comme par magie en un texte consultable ?
Derrière ces miracles technologiques du quotidien se cachent deux technologies puissantes : la reconnaissance optique de caractères (OCR) et l'intelligence artificielle (IA).
Bien que les deux technologies puissent révolutionner la manière dont les entreprises gèrent l'information, elles servent des objectifs différents. Choisir le bon outil (ou la bonne combinaison) peut avoir un impact considérable sur votre productivité, votre efficacité et vos résultats !
Dans ce guide, nous décortiquons tout ce que vous devez savoir sur la reconnaissance optique de caractères (OCR) et l'intelligence artificielle (IA) : leurs différences, leurs points forts, leurs limites et les scénarios qui les justifient.
C'est du texte lisible par machine, mais rechargé ! C'est parti. 🎢
⏰ Résumé en 60 secondes
- L'OCR simplifie l'extraction de texte et convertit les images numérisées et les PDF en texte modifiable et consultable, réduisant ainsi l'entrée manuelle de données
- L'IA va au-delà de la reconnaissance de texte, comprend le contexte, extrait des informations et automatise la prise de décision grâce à l'apprentissage automatique et au traitement du langage naturel
- L'OCR est idéale pour les secteurs de la finance, de la santé et du droit où la numérisation est nécessaire ; l'IA excelle dans l'analyse prédictive et l'interprétation de données complexes
- L'OCR est abordable et efficace, mais a du mal avec l'écriture manuscrite et les données non structurées ; l'IA est puissante, mais nécessite un investissement et une formation importants
- La combinaison de la ROC et de l'IA améliore la précision, automatise les flux de travail et débloque des informations plus approfondies dans des secteurs tels que la finance, la santé et la technologie juridique
- L'OCR est une solution rentable pour la numérisation simple ; l'IA nécessite plus de ressources mais offre des capacités d'automatisation et de prise de décision transformatrices
- *clickUp fournit des outils pour gérer les flux de travail IA+OCR, de la documentation à l'automatisation, pour une mise en œuvre transparente
Qu'est-ce que l'OCR ?
La reconnaissance optique de caractères (OCR) permet à votre ordinateur de « lire » et de traiter des éléments visuels
Cette technologie convertit différents types de documents (documents numérisés, PDF ou images capturées par des appareils photo numériques) en données modifiables et consultables.
Pensez à la dernière fois où vous avez dû saisir manuellement sur votre ordinateur des informations provenant d'un document imprimé. C'est fastidieux, n'est-ce pas ? La reconnaissance optique de caractères (OCR) élimine ce problème en extrayant automatiquement le texte des images, ce qui rend les informations accessibles, modifiables et consultables
⚡️ Bonus : Associez l'OCR à l'automatisation et vous obtiendrez un gain d'efficacité ultime. Découvrez comment ! 👇🏼
Comment fonctionne l'OCR
Le logiciel de reconnaissance optique de caractères travaille selon un processus fascinant en plusieurs étapes :
Tout d'abord, il capture le document à l'aide d'un scanner ou d'un appareil photo. Ensuite, il améliore l'image en ajustant la luminosité et le contraste tout en supprimant le bruit/l'encombrement pour améliorer la clarté du texte.
Vient ensuite la partie critique : le logiciel détecte les zones de texte et analyse les motifs et les formes pour reconnaître les caractères individuels. Enfin, il affine les résultats à l'aide de dictionnaires et de modèles linguistiques pour corriger les erreurs potentielles.
Pour les entreprises travaillant avec de grands ensembles de données, les logiciels OCR peuvent accélérer l'automatisation de l'entrée des données et rationaliser les flux de travail.
L'extraction automatisée des données permet aux entreprises de traiter rapidement et avec précision de grands volumes de documents. En l'associant à un logiciel de gestion documentaire avancé, les organisations peuvent stocker, classer et récupérer des informations en toute sécurité, ce qui améliore la productivité et la conformité.
➡️ En savoir plus : Organisation des fichiers et des dossiers : stratégies pour améliorer votre flux de travail
Cas d'utilisation courants de l'OCR
La technologie OCR a discrètement transformé de nombreux secteurs en rationalisant les processus impliquant de nombreux documents.
Voici quelques cas d'utilisation courants :
- Secteurs de la finance ou de la banque : l'OCR gère tout, du traitement des chèques à la conversion des états financiers en format numérique, ce qui permet d'économiser d'innombrables heures de saisie manuelle des données
Par exemple, au lieu de saisir manuellement de longs nombres et des dates d'expiration, les utilisateurs peuvent simplement scanner leurs cartes physiques, comme une MasterCard, avec l'appareil photo de leur smartphone.
Le système de ROC de la passerelle de paiement extrait instantanément les informations nécessaires et les convertit en données numériques. Ce processus accélère le passage en caisse et minimise le risque d'erreurs associées à l'entrée manuelle des données, améliorant ainsi la commodité et la sécurité des transactions en ligne.
- *santé : Pour les fournisseurs de soins de santé, l'OCR numérise les dossiers des patients et les formulaires médicaux, rendant ainsi les informations essentielles accessibles au moment où elles sont le plus nécessaires. En numérisant les lames de patients anciennes et actuelles, la Mayo Clinic a créé une base de données de 20 millions de lames numériques liées à 10 millions de dossiers de patients, comprenant des traitements, des images et des données génomiques
- Industrie juridique : Les cabinets d'avocats utilisent la ROC pour rendre des milliers de documents de cas consultables, trouvant des informations clés en quelques secondes au lieu de plusieurs heures. Des initiatives à but non lucratif telles que le projet Free Law aident le public à extraire facilement des informations des documents PACER (Public Access to Court Electronic Records) en utilisant la technologie ROC
- Gestion de la vente au détail et des factures : L'OCR automatise la gestion des stocks en capturant les données des produits à partir des libellés, tandis que dans le traitement des factures, il réduit considérablement les entrées manuelles et les erreurs
🌟 L'exemple le plus courant de la reconnaissance optique de caractères ? Google Lens! En analysant le texte intégré aux images, Google peut affiner les résultats de recherche, fournissant ainsi aux utilisateurs des correspondances plus pertinentes.
Cette fonctionnalité s'étend à Google Lens, qui est intégré à la recherche d'images, permettant aux utilisateurs de sélectionner et de copier du texte directement à partir d'images. Elle est précieuse pour extraire rapidement des informations de panneaux, de documents ou de toute image contenant du texte, démontrant ainsi l'application pratique de la ROC dans la fonctionnalité de recherche quotidienne.
➡️ En savoir plus : Les meilleurs extracteurs de données PDF basés sur l'IA pour l'exploration des informations
*avantages et limites de l'OCR
L'OCR excelle dans de nombreux domaines : il est très précis avec des documents clairs et structurés et réduit considérablement les heures de saisie manuelle des données. De plus, il est plus abordable que les solutions d'IA complexes, permet de rechercher du texte dans les images et s'intègre facilement aux systèmes existants.
Cependant, l'OCR n'est pas parfaite. Voici un bref aperçu des avantages et des limites de l'OCR :
| Fonctionnalité/Aspect | Avantages de l'OCR | Limites de l'OCR |
| Précision | Haute précision avec des documents clairs et structurés | Difficultés avec les notes manuscrites et les polices de caractères stylisées |
| Efficacité | Réduit considérablement le nombre d'heures consacrées à la saisie manuelle des données | Des images de mauvaise qualité peuvent entraîner des erreurs |
| Coût | Plus abordable que les solutions d'IA complexes | Compréhension limitée de la signification du texte |
C'est là que l'IA entre en jeu.
Comprendre l'intelligence artificielle
Contrairement à la reconnaissance optique de caractères (OCR) traditionnelle, qui remplit une fonction très spécifique, l'IA englobe un intervalle de capacités beaucoup plus large, de la résolution de problèmes de base à la prise de décisions complexes qui rivalise avec l'intelligence humaine.
Plutôt que de simplement extraire du texte d'une image, l'IA peut vous aider à le traduire, à le résumer ou même à visualiser l'information, selon ses capacités.
Types d'IA
L'IA se décline en plusieurs variantes, chacune avec des capacités différentes :
- *l'IA étroite est conçue pour des tâches spécifiques telles que la reconnaissance vocale ou les systèmes de recommandation. C'est elle qui alimente vos assistants virtuels et les suggestions de Netflix
- *l'apprentissage automatique permet aux systèmes de s'améliorer par l'expérience sans programmation explicite. Il suffit de lui fournir suffisamment de données pour qu'il apprenne des modèles par lui-même
- *l'apprentissage profond va plus loin en utilisant des réseaux neuronaux inspirés du cerveau humain pour traiter les données de manière de plus en plus complexe
- *le traitement du langage naturel (TLN) permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain, non seulement de reconnaître le texte (comme le fait la ROC), mais aussi d'en comprendre le sens et le contexte
Avantages de l'IA
Contrairement à la ROC, les systèmes d'IA deviennent plus intelligents au fil du temps avec plus de données. Ils peuvent traiter des volumes d'informations bien au-delà des capacités humaines et appliquer leurs capacités à de nombreuses tâches au-delà de la simple reconnaissance de texte.
Plus impressionnant encore, l'IA peut prédire des résultats en se basant sur des modèles de données et gérer des processus complexes nécessitant du jugement et de la prise de décision.
Nous avons vu plusieurs exemples de la façon dont l'IA dans le domaine de la santé peut analyser des milliers d'images médicales pour détecter le cancer à des étapes précoces, souvent avec une plus grande précision que les médecins humains. Compte tenu du rythme actuel auquel la plupart des entreprises fonctionnent, la capacité de générer des informations rapides et exploitables place l'IA une étape au-dessus de la ROC.
🌻 Exemple concret : un logiciel d'IA développé par des chercheurs de l'Imperial College de Londres, de l'Université technique de Munich et de l'Université d'Édimbourg peut déterminer avec précision le moment d'apparition d'un accident vasculaire cérébral et le traitement potentiel à partir d'un seul scanner cérébral. Cette IA, entraînée sur 800 scanners et testée sur près de 2 000 patients, est deux fois plus précise que les évaluations visuelles actuelles des professionnels de la santé.
Limites de l'IA
Malgré ses puissantes capacités, l'IA présente certaines contraintes critiques.
La mise en œuvre et la maintenance des systèmes d'IA nécessitent des investissements importants, tant sur le plan financier que sur celui de l'expertise spécialisée. L'utilisation des données et la prise de décision soulèvent également d'importantes questions éthiques et de confidentialité.
Les résultats de l'IA dépendent de la qualité des données d'entrée et les systèmes peuvent perpétuer les biais présents dans les données d'apprentissage s'ils ne sont pas conçus avec soin.
Contrairement à la fonction directe de l'OCR, les systèmes d'IA peuvent parfois être des « boîtes noires » où il peut être difficile de comprendre comment ils sont parvenus à certaines conclusions.
Les chercheurs ne comprennent pas parfaitement le fonctionnement des algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier des algorithmes d'apprentissage profond. Le champ de l'IA explicable travaille au développement d'algorithmes qui, sans être nécessairement des algorithmes à boîte de verre, peuvent être mieux compris par les humains. Dans de nombreux cas, il y a de bonnes raisons de se méfier des algorithmes et des modèles d'apprentissage automatique à boîte noire. Supposons qu'un modèle d'apprentissage automatique ait posé un diagnostic sur votre santé. Souhaitez-vous que le modèle soit à boîte noire ou à boîte de verre ?
Les chercheurs ne comprennent pas parfaitement le fonctionnement des algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier des algorithmes d'apprentissage profond. Le champ de l'IA explicable travaille au développement d'algorithmes qui, sans être nécessairement des algorithmes à boîte de verre, peuvent être mieux compris par les humains. Dans de nombreux cas, il y a de bonnes raisons de se méfier des algorithmes et des modèles d'apprentissage automatique à boîte noire. Supposons qu'un modèle d'apprentissage automatique ait établi un diagnostic sur votre santé. Souhaitez-vous que le modèle soit à boîte noire ou à boîte de verre ?
Les chercheurs ne comprennent pas parfaitement le fonctionnement des algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier des algorithmes d'apprentissage profond. Le champ de l'IA explicable travaille au développement d'algorithmes qui, bien que n'étant pas nécessairement des algorithmes de type boîte de verre, peuvent être mieux compris par les humains. Dans de nombreux cas, il y a de bonnes raisons de se méfier des algorithmes et des modèles d'apprentissage automatique de type boîte noire. Supposons qu'un modèle d'apprentissage automatique ait établi un diagnostic sur votre santé. Souhaitez-vous que le modèle soit de type boîte noire ou boîte de verre ?
Étant donné la nature évolutive de la technologie, la question de la précision se pose également, car l'IA peut mal interpréter les données ou halluciner des réponses non pertinentes.
*applications de l'IA dans divers champs
La polyvalence de l'IA a conduit à son adoption dans d'innombrables secteurs, et elle gagne rapidement du terrain.
🌎 Vérification des faits : Selon les dernières recherches de McKinsey, la proportion d'organisations faisant état d'une utilisation régulière de l'IA générative dans au moins une fonction de l'entreprise est passée de 65 % début 2024 à 71 % en 2025.
Dans le cas de la reconnaissance optique de caractères (OCR) par rapport à l'IA, les possibilités d'application sont énormes. En voici quelques-unes :
- santé : *L'IA va bien au-delà de la simple extraction de données (comme dans la ROC) en aidant au diagnostic des maladies grâce à la reconnaissance avancée d'images, en créant des forfaits de traitement personnalisés à l'aide de l'analyse prédictive et en accélérant la découverte de médicaments grâce à des modèles d'apprentissage automatique. Contrairement à la ROC, qui se contente de numériser du texte, l'IA interprète et analyse des données complexes pour fournir des informations exploitables
- Finance : Alors que l'OCR peut numériser des documents financiers, l'IA va encore plus loin en détectant les activités frauduleuses, en évaluant les risques et en optimisant les stratégies de trading algorithmique. Les systèmes d'IA peuvent également analyser des modèles dans de vastes ensembles de données, ce qui rend des cas d'utilisation tels que l'IA pour la comptabilité plus populaires
- *transport : l'OCR peut être utilisé pour traiter les documents d'immatriculation des véhicules, mais les capacités décisionnelles de l'IA s'étendent à plusieurs applications, notamment les véhicules autonomes et les systèmes de trafic optimisés par l'IA. Ces systèmes s'appuient sur l'analyse des données et la prise de décision en temps réel, dépassant de loin la nature statique de l'OCR
- *industrie juridique : Les outils d'IA pour les avocats aident à identifier les clauses clés, à résumer les documents longs et à prédire les résultats des affaires grâce à des informations basées sur les données. En tirant parti de ces outils, les cabinets d'avocats peuvent améliorer leur efficacité, réduire les erreurs humaines et se concentrer sur un travail juridique de plus grande valeur.
- Service client : L'OCR peut extraire du texte des communications avec les clients, mais les chatbots et les outils d'analyse des sentiments basés sur l'IA vont au-delà de la compréhension du contexte, des émotions et des intentions. Cela permet des interactions plus personnalisées et plus efficaces avec les clients
- Fabrication : Alors que la ROC permet de numériser des manuels ou des libellés, les systèmes de contrôle qualité et de maintenance prédictive basés sur l'IA analysent les données des capteurs pour identifier les pannes potentielles des équipements avant qu'elles ne se produisent. Cette approche proactive constitue un bond en avant significatif par rapport à la nature réactive de la ROC
💡 Conseil de pro : Tirez parti de la recherche intelligente basée sur l'IA dans le logiciel de recherche de votre entreprise pour éliminer les silos de données et améliorer la gestion des connaissances. L'IA améliore la compréhension du contexte et adapte les résultats, ce qui aide les employés à trouver rapidement les informations pertinentes. Cela permet d'accroître la productivité, de rationaliser la prise de décision et de garantir un accès sécurisé aux données critiques.
OCR vs. IA : différences clés
Si les deux technologies visent à rationaliser le traitement des données, leurs approches et leurs résultats diffèrent considérablement.
L'OCR a un champ d'application restreint : elle reconnaît le texte à partir d'images. C'est tout. C'est une technologie relativement simple avec un travail spécifique à faire. Elle ne peut pas apprendre de l'expérience ou comprendre ce que le texte signifie.
L'IA, quant à elle, simule l'intelligence humaine dans un large intervalle de capacités. Elle peut comprendre le contexte et le sens, s'améliorer avec l'expérience et prendre des décisions complexes.
Voyez les choses ainsi : l'OCR peut vous dire quels mots se trouvent sur une page, tandis que l'IA peut vous dire ce que ces mots signifient, comment ils sont liés les uns aux autres et quelles actions vous devez entreprendre en fonction de ces informations.
La différence de coût est également substantielle. Les solutions de reconnaissance optique de caractères sont généralement abordables pour les entreprises de toutes tailles, tandis que les implémentations complètes de l'IA nécessitent généralement un investissement important.
📮Insight de ClickUp : 18 % des personnes ayant répondu à notre sondage sur l'utilisation de l'IA souhaitent utiliser l'IA pour organiser leur vie à l'aide de calendriers, de tâches et de rappels. 15 % souhaitent que l'IA se charge des tâches routinières et du travail administratif.
Pour ce faire, une IA doit être capable de : comprendre les niveaux de priorité de chaque tâche dans un flux de travail, exécuter les étapes nécessaires pour créer ou ajuster des tâches, et configurer des flux de travail automatisés. La plupart des outils ont déjà mis au point une ou deux de ces étapes.
Mais ClickUp aide les utilisateurs à consolider jusqu'à 5 applications ou plus à l'aide de notre plateforme ! Découvrez la planification basée sur l'IA, qui permet d'attribuer facilement des tâches et des réunions aux créneaux disponibles dans votre Calendrier en fonction des niveaux de priorité. Vous pouvez également configurer des règles d'automatisation personnalisées via ClickUp Brain pour gérer les tâches de routine. Dites adieu au travail inutile !
OCR vs. IA : Lequel choisir ?
Le choix entre la ROC et l'IA n'est pas toujours simple. Votre choix dépend des besoins spécifiques de votre entreprise, de ses ressources et de ses objectifs.
Quand utiliser l'OCR
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est idéale lorsque votre objectif principal est simplement de convertir des documents physiques en format numérique. Si vous travaillez avec des formulaires normalisés ou du texte dactylographié et que vous avez un besoin simple d'extraction de texte, l'OCR constitue une solution efficace et rentable.
Imaginez que vous dirigez un petit cabinet comptable qui doit numériser des centaines de factures de clients chaque mois. La ROC vous permet d'extraire les données de ces documents structurés sans avoir recours à des systèmes d'IA complexes ou dépasser votre budget.
Quand l'IA est un meilleur choix
L'IA devient nécessaire lorsque vous devez aller au-delà de la reconnaissance de texte pour comprendre le contexte et la signification du texte.
Si vous traitez des documents de formats variés, des documents manuscrits ou des dispositions complexes, les capacités supérieures de reconnaissance des formes de l'IA vous permettront d'obtenir de meilleurs résultats. L'IA excelle également dans l'automatisation des processus décisionnels, la prédiction des résultats ou la compréhension du langage naturel.
Prenons l'exemple d'une grande entreprise de logistique qui souhaite optimiser l'ensemble de sa chaîne d'approvisionnement. En mettant en œuvre un système d'IA qui analyse les rapports opérationnels, les commentaires des clients et les données de suivi en temps réel, allant au-delà des simples recherches par mots-clés de la ROC, l'IA pourrait identifier les goulets d'étranglement dans les itinéraires de livraison et optimiser le stockage en entrepôt en fonction de la demande de produits.
➡️ En savoir plus : Techniques d'IA : maîtriser l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel
Combiner OCR et IA pour de meilleurs résultats
C'est là que les choses deviennent intéressantes : la solution la plus puissante combine souvent les deux technologies.
L'OCR peut gérer l'extraction initiale du texte, tandis que l'IA traite et analyse les informations extraites. Ensemble, ils créent une solution de bout en bout qui offre à la fois efficacité et intelligence.
Cette approche hybride est particulièrement efficace pour les secteurs qui traitent de gros volumes de documents complexes, tels que le traitement des demandes d'indemnisation ou l'analyse des contrats juridiques. La ROC numérise les documents et l'IA en extrait des informations pertinentes, identifie les problèmes potentiels et recommande même des actions.
Mettre en œuvre l'OCR et l'IA ensemble
La combinaison de l'OCR et de l'IA crée une puissante synergie qui permet de surmonter les limites de chaque technologie tout en amplifiant ses points forts. Le traitement intelligent des documents est là !
*avantages de la combinaison de la ROC et de l'IA
Lorsqu'elles sont intégrées efficacement, ces technologies offrent des avantages significatifs :
L'IA améliore les capacités de reconnaissance de texte de l'OCR, en particulier pour les documents difficiles tels que les notes manuscrites ou les numérisations de mauvaise qualité. La solution combinée peut traiter un plus grand intervalle de types de documents avec une plus grande précision.
Au-delà de la simple reconnaissance de texte, le système intégré peut extraire des informations pertinentes du contenu. Il traite les informations plus rapidement et nécessite moins d'intervention manuelle pour corriger les erreurs.
Voici comment ce duo puissant permet des flux de travail holistiques de bout en bout dans tous les secteurs.
| Industrie | Cas d'utilisation | Le rôle de l'OCR | Amélioration de l'IA |
| Santé | Numérisation des dossiers des patients | Extraction de texte à partir de documents médicaux | Analyse des données pour la prédiction des maladies et les recommandations de traitement |
| Finance | Traitement automatisé des factures | Lit le texte des factures et des reçus | Valide les entrées, détecte les fraudes et catégorise les dépenses |
| Juridique | Analyse et conformité des contrats | Extraction de clauses de contrats | Utilise le NLP pour identifier les risques, les obligations et les incohérences |
| Vente au détail | Gestion intelligente des stocks | Scanne les codes-barres et les libellés des produits | Prévision de la demande de stock et optimisation de la gestion des stocks |
| Transport | Reconnaissance des plaques d'immatriculation pour les péages et le stationnement | Extraction des nombres de plaques d'immatriculation à partir d'images | Faire correspondre les données avec les dossiers des véhicules et automatiser la facturation |
| Service client | Automatisation du traitement des e-mails et des documents | Extraction de texte à partir de formulaires numérisés et d'e-mails de clients | Catégorisation basée sur l'IA, analyse des sentiments et réponses automatisées |
| Fabrication | Contrôle qualité et détection des défauts | Lit les libellés, les nombres de série et les spécifications | L'analyse d'images basée sur l'IA détecte les défauts et garantit la conformité |
| Formation | Correction automatisée des examens manuscrits | Extraction de réponses manuscrites | L'IA évalue les réponses et fournit un retour d'information |
| Immobilier | Vérification des documents de propriété | Lit les actes, les contrats et les listes de propriétés | L'IA valide la propriété, détecte les anomalies et évalue la valeur des biens |
| Logistique | Rationalisation de l'expédition et du suivi | Extraction de données à partir de libellés d'expédition et de factures | L'IA prédit les délais de livraison et optimise les itinéraires logistiques |
➡️ En savoir plus : Guide d'utilisation de l'IA pour l'automatisation des flux de travail et une productivité maximale
Outils et logiciels pour la mise en œuvre de systèmes intégrés OCR + IA
Vous avez peut-être un logiciel OCR incroyable à portée de main. Et un assistant IA que vous utilisez au travail.
Cependant, les intégrer ensemble est souvent compliqué. Alors que la ROC est moins chère, les solutions d'IA personnalisées sont presque toujours coûteuses et peuvent nécessiter un investissement en temps considérable avant de pouvoir les mettre en service.
C'est là que vous avez besoin d'une application qui fait tout comme ClickUp, car l'IA alimente tous les aspects des flux de travail de ClickUp, de la gestion des connaissances à la gestion de projet et à la collaboration.
Qu'est-ce que cela signifie pour vous ? Un flux de travail de numérisation et de traitement de documents transparent, optimisé par l'IA ! Voyons comment.
clickUp Docs : la documentation standardisée en toute simplicité*
En tant que processeur de documents intégré à la plateforme, ClickUp Docs vous aide à organiser les informations de manière structurée. Il est doté de fonctionnalités telles que les pages imbriquées et le formatage de texte enrichi pour vous aider à mettre en forme votre contenu. Cela est particulièrement utile si vous essayez de normaliser le format du contenu pour faciliter l'extraction des données par OCR.
Par exemple, si vous paramétrez un flux de travail OCR+IA pour la gestion des factures, vous pouvez tirer parti du modèle de facture ClickUp pour normaliser votre flux de travail de documentation afin d'extraire les informations des factures. Bien que ClickUp ne dispose pas de capacités OCR intégrées pour extraire les données de vos documents, comme les factures, il peut vous aider à rationaliser le processus d'extraction de données par OCR.
Tâches ClickUp : gestion des tâches basée sur l'IA
Une fois vos données extraites, utilisez les tâches ClickUp pour les organiser et les structurer dans des flux de travail exploitables. Les fonctionnalités vous permettent également de mapper des parties spécifiques des ensembles de données extraites vers des champs personnalisés. Cela est particulièrement utile si vous pouvez créer des bases de données ou des flux de travail très spécifiques avec vos données extraites.
Pour revenir à l'exemple des factures, la vue Tableur de ClickUp vous permet d'afficher en un coup d'œil le nombre de factures en cours de traitement, avec des statuts personnalisés indiquant exactement où elles se trouvent dans le processus.
automatisations ClickUp : votre flux de travail en pilote automatique*
Si la reconnaissance optique de caractères (OCR) est là pour faciliter l'entrée manuelle des données, la dernière chose que vous voulez faire est de mettre à jour manuellement le statut des tâches. L'automatisation basée sur l'IA de ClickUp permet de créer facilement des règles d'automatisation personnalisées à l'aide d'un langage simple, comme « lorsque la facture est reçue, mettre à jour le statut sur Reçu ». C'est aussi simple que cela ! De plus, vous disposez de plus de 100 modèles d'automatisation dans ClickUp pour vous faciliter la tâche.
ClickUp Brain : Une IA qui fait tout
Chaque projet, document, fichier, clip vidéo et clip audio que vous avez dans votre environnement de travail ClickUp est consultable via l'IA. C'est vrai. ClickUp Brain, le réseau neuronal intégré de ClickUp, peut « lire » et « comprendre » le contexte de votre contenu et vous aider à en faire plus !
Voici ce que ClickUp Brain peut faire pour vous :
- Générez, mettez à jour et attribuez automatiquement des tâches avec la précision de l'IA
- Générez du contenu, résumez des notes et affinez des textes en toute simplicité
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