Vous êtes-vous déjà demandé comment votre téléphone traduisait en quelques secondes le menu d'un restaurant étranger ? Ou comment cette pile de documents numérisés se transformait comme par magie en texte consultable ?
Derrière ces miracles technologiques quotidiens se cachent deux technologies puissantes : la reconnaissance optique de caractères (OCR) et l'intelligence artificielle (IA).
Si ces deux technologies peuvent révolutionner la manière dont les entreprises traitent les informations, elles ont des objectifs différents. Choisir le bon outil (ou la bonne combinaison) peut avoir un impact considérable sur votre productivité, votre efficacité et vos résultats financiers !
Dans ce guide, nous vous expliquons tout ce que vous devez savoir sur l'OCR et l'IA : leurs différences, leurs points forts, leurs limites et les scénarios dans lesquels chacune est la plus adaptée.
Il s'agit d'un texte lisible par machine, mais revisité ! 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 la saisie manuelle d'entrées.
- L'IA va au-delà de la reconnaissance du texte, elle comprend le contexte, extrait des informations et effectue l'automatisation de la prise de décision à l'aide de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel (NLP).
- L'OCR est idéal 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 rencontre des difficultés avec l'écriture manuscrite et les données non structurées ; l'IA est puissante, mais nécessite un investissement et une formation importants.
- La combinaison de l'OCR et de l'IA améliore la précision, effectue l'automatisation des flux de travail et permet de débloquer des informations plus approfondies dans des secteurs tels que la finance, la santé et les technologies juridiques.
- L'OCR est une solution économique pour une numérisation simple ; l'IA nécessite davantage 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, fichiers 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 des informations provenant d'un document imprimé dans votre ordinateur. Fastidieux, n'est-ce pas ? L'OCR élimine ce problème en extrayant automatiquement le texte des images, rendant ainsi les informations accessibles, modifiables et consultables.
⚡️ Bonus : associez l'OCR à l'automatisation pour obtenir un gain d'efficacité optimal. Découvrez comment ! 👇🏼
Comment fonctionne l'OCR ?
Les logiciels OCR fonctionnent 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 tout bruit/désordre afin d'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 afin de corriger les erreurs potentielles.
Pour les entreprises qui travaillent avec de grands ensembles de données, les logiciels OCR peuvent accélérer l'automatisation de la saisie des données et rationaliser les flux de travail.
L'automatisation de l'extraction des données permet aux entreprises de traiter rapidement et avec précision de grands volumes de documents. En l'associant à un logiciel avancé de gestion des documents, les organisations peuvent stocker, classer et récupérer des informations en toute sécurité, améliorant ainsi leur productivité et leur 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 un volume important de documents.
Voici quelques cas d'utilisation courants :
- Secteurs liés à la finance ou à la banque : l'OCR prend en charge tout, du traitement des chèques à la conversion des états financiers au format numérique, ce qui permet d'économiser d'innombrables heures d'entrées manuelles de données.
Par exemple, au lieu de saisir manuellement de longs nombres de carte et dates d'expiration, les utilisateurs peuvent simplement scanner leurs cartes physiques, comme une MasterCard, avec l'appareil photo de leur smartphone.
Le système OCR de la passerelle de paiement extrait instantanément les informations nécessaires et les convertit en données numériques. Ce processus accélère le processus de paiement et minimise le risque d'erreurs liées à la saisie 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 critiques accessibles lorsque cela est le plus nécessaire. En numérisant les clichés historiques et actuels des patients, la Mayo Clinic a créé une base de données de 20 millions d'images numériques liées à 10 millions de dossiers de patients, comprenant les traitements, les images et les données génomiques.
- Secteur juridique : les cabinets d'avocats utilisent l'OCR pour rendre consultables des milliers de documents relatifs à des affaires, ce qui leur permet de trouver des informations clés en quelques secondes au lieu de plusieurs heures. Des projets à but non lucratif tels que le Free Law Project aident le public à extraire facilement des informations à partir des documents du Public Access to Court Electronic Records (PACER) grâce à la technologie OCR.
- Gestion des ventes 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 l'entrée manuelle et diminue les erreurs
🌟 L'exemple le plus courant d'OCR ? Google Lens! En analysant le texte intégré dans les images, Google peut affiner les résultats de recherche et fournir aux utilisateurs des résultats plus pertinents.
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 très utile pour extraire rapidement des informations à partir de panneaux, de documents ou de toute image contenant du texte, démontrant ainsi l'application pratique de l'OCR dans les fonctionnalités de recherche quotidiennes.
➡️ En savoir plus : Les meilleurs extracteurs de données PDF basés sur l'IA pour l'exploration d'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 le temps consacré à l'entrée manuelle des données. De plus, il est plus abordable que les solutions d'IA complexes, rend le texte des images consultable et s'intègre facilement aux systèmes existants.
Cependant, l'OCR n'est pas parfait. Voici un aperçu rapide 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 caractère stylisées |
| Efficacité | Réduit considérablement le temps consacré à l'entrée manuelle des données | Des images de mauvaise qualité peuvent entraîner des erreurs. |
| Coût | Plus abordable que les solutions IA complexes | Compréhension limitée de la signification du texte |
C'est là que l'IA entre en jeu.
Comprendre l'intelligence artificielle
Contrairement à l'OCR traditionnelle, qui remplit une fonction très spécifique, l'IA englobe un intervalle de capacités beaucoup plus large, allant de la résolution de problèmes simples à la prise de décisions complexes rivalisant avec l'intelligence humaine.
Au-delà de la simple extraction de texte à partir d'une image, l'IA peut vous aider à traduire, résumer ou même visualiser les informations, en fonction de ses capacités.
Types d'IA
L'IA se décline en plusieurs variantes, chacune offrant 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 grâce à l'expérience, sans programmation explicite. Alimentez-le avec suffisamment de données et il apprendra tout seul les modèles.
- Le deep learning va encore 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 (NLP) permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain, non seulement de reconnaître le texte (comme le fait l'OCR), mais aussi d'en comprendre le sens et le contexte.
Avantages de l'IA
Contrairement à l'OCR, les systèmes d'IA deviennent plus intelligents au fil du temps grâce à l'accumulation de données. Ils peuvent traiter des volumes d'informations bien supérieurs à la capacité humaine et appliquer leurs capacités à de nombreuses tâches allant au-delà de la simple reconnaissance de texte.
Le plus impressionnant est peut-être que l'IA peut prédire des résultats à partir de modèles de données et gérer des processus complexes nécessitant un jugement et une prise de décision.
Nous avons vu plusieurs exemples illustrant comment l'IA dans le domaine de la santé peut analyser des milliers d'images médicales pour détecter le cancer à une étape précoce, souvent avec une plus grande précision que les médecins humains. Compte tenu du rythme actuel auquel fonctionnent la plupart des entreprises, la capacité à générer des informations rapides et exploitables place l'IA un cran au-dessus de l'OCR.
🌻 Exemple concret : un logiciel d'IA développé par des chercheurs de l'Imperial College London, de l'Université technique de Munich et de l'Université d'Édimbourg permet de déterminer avec précision le moment de l'apparition d'un AVC et le potentiel de traitement 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 réalisées par les professionnels de santé.
Limites de l'IA
Malgré ses puissantes capacités, l'IA présente certaines contraintes importantes.
La mise en œuvre et la maintenance des systèmes d'IA nécessitent des investissements importants, tant sur le plan financier qu'en termes d'expertise spécialisée. L'utilisation des données et la prise de décision soulèvent également d'importantes questions d'ordre éthique et de confidentialité.
Les résultats de l'IA dépendent de la qualité des données saisies et les systèmes peuvent perpétuer les biais présents dans les données d'entraînement s'ils ne sont pas conçus avec soin.
Contrairement à la fonction simple de l'OCR, les systèmes d'IA peuvent parfois être des « boîtes noires » dont il est difficile de comprendre comment ils sont parvenus à certaines conclusions.
Les chercheurs ne comprennent pas entièrement le fonctionnement des algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier ceux basés sur le deep learning. Le champ de l'IA explicable s'efforce de développer des algorithmes qui, sans être nécessairement transparents, 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 opaques. Supposons qu'un modèle d'apprentissage automatique ait établi un diagnostic sur votre santé. Préférez-vous que ce modèle soit opaque ou transparent ?
Les chercheurs ne comprennent pas encore parfaitement le fonctionnement des algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier ceux basés sur le deep learning. Le champ de l'IA explicable s'efforce de développer des algorithmes qui, sans être nécessairement transparents, 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 opaques. Supposons qu'un modèle d'apprentissage automatique ait établi un diagnostic sur votre santé. Préférez-vous que ce modèle soit opaque ou transparent ?
Les chercheurs ne comprennent pas entièrement le fonctionnement des algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier ceux basés sur le deep learning. Le champ de l'IA explicable s'efforce de développer des algorithmes qui, sans être nécessairement transparents, 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 opaques. Supposons qu'un modèle d'apprentissage automatique ait établi un diagnostic sur votre santé. Préférez-vous que ce modèle soit opaque ou transparent ?
Compte tenu de 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 connaît une croissance rapide.
🌎 Vérification des faits : selon les dernières recherches de McKinsey, la proportion d'organisations déclarant utiliser régulièrement l'IA générative dans au moins une fonction de l'entreprise est passée de 65 % au début de 2024 à 71 % en 2025.
Dans le cas de l'OCR et de 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 l'OCR) en aidant au diagnostic des maladies grâce à une reconnaissance d'images avancée, en créant des plans de traitement personnalisés à l'aide d'analyses prédictives et en accélérant la découverte de médicaments grâce à des modèles d'apprentissage automatique. Contrairement à l'OCR, qui se contente de numériser du texte, l'IA interprète et analyse des données complexes afin de fournir des informations exploitables.
- Finance : Si l'OCR permet de 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 algorithmiques. Les systèmes d'IA peuvent également analyser des modèles dans de vastes ensembles de données, rendant ainsi plus populaires les cas d'utilisation tels que l'IA pour la comptabilité .
- Transport : l'OCR peut être utilisé pour traiter les documents d'immatriculation des véhicules, mais les capacités décisionnelles de l'IA couvrent plusieurs applications, notamment les véhicules autonomes et les systèmes de circulation 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.
- Secteur juridique : les outils d'IA destinés aux avocats permettent d'identifier les clauses clés, de résumer des documents volumineux et de prédire l'issue des affaires grâce à des informations basées sur des données. En tirant parti de ces outils, les cabinets d'avocats peuvent améliorer leur efficacité, réduire les erreurs humaines et se concentrer sur du travail juridique à plus forte valeur ajoutée.
- Service client : l'OCR peut extraire du texte des communications avec les clients, mais les chatbots alimentés par l'IA et les outils d'analyse des sentiments 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 l'OCR 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 afin d'identifier les défaillances potentielles des équipements avant qu'elles ne se produisent. Cette approche proactive représente un bond en avant significatif par rapport à la nature réactive de l'OCR.
💡 Conseil de pro : tirez parti de la recherche intelligente basée sur l'IA dans votre logiciel de recherche d'entreprise pour éliminer les silos de données et améliorer la gestion des connaissances. L'IA améliore la compréhension du contexte et personnalise les résultats, aidant ainsi les employés à trouver rapidement les informations pertinentes. Cela stimule la productivité, rationalise la prise de décision et garantit une sécurité dans l'accès aux données critiques.
OCR et IA : principales différences
Bien que ces deux technologies visent à rationaliser le traitement des données, leurs approches et leurs résultats diffèrent considérablement.
L'OCR a un champ d'application limité : elle reconnaît le texte à partir d'images. C'est tout. Il s'agit d'une technologie relativement simple avec une fonction spécifique. Elle ne peut pas apprendre de l'expérience ni comprendre le sens du texte.
L'IA, quant à elle, simule l'intelligence humaine à travers un large intervalle de capacités. Elle peut comprendre le contexte et le sens, s'améliorer avec l'expérience et prendre des décisions complexes.
Considérez les choses ainsi : l'OCR peut vous dire quels mots figurent 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 mesures vous devriez prendre sur la base de ces informations.
La différence de coût est également considérable. Les solutions OCR sont généralement abordables pour les entreprises de toutes tailles, tandis que les implémentations IA complètes nécessitent généralement un investissement important.
📮ClickUp Insight : 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.
À 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 mettre en place des flux de travail automatisés. La plupart des outils ont mis au point une ou deux de ces étapes.
Mais ClickUp aide les utilisateurs à regrouper jusqu'à plus de 5 applications à l'aide de notre plateforme ! Découvrez la planification alimentée par 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 routinières. Dites adieu au travail fastidieux !
OCR ou IA : laquelle choisir ?
Le choix entre l'OCR et l'IA n'est pas toujours simple. Votre choix dépend des besoins, des ressources et des objectifs spécifiques de votre entreprise.
Quand utiliser l'OCR ?
L'OCR est idéal lorsque votre objectif principal est simplement de convertir des documents physiques au format numérique. Si vous travaillez avec des formulaires standardisés ou du texte saisi et que vous avez un besoin simple d'extraction de texte, l'OCR offre une solution efficace et rentable.
Imaginez que vous dirigiez un petit cabinet comptable qui doit numériser des centaines de factures de clients chaque mois. L'OCR vous permet d'extraire les données de ces documents structurés sans avoir recours à des systèmes d'IA complexes ni dépasser votre budget.
Quand l'IA est-elle un meilleur choix ?
L'IA devient nécessaire lorsque vous devez aller au-delà de la reconnaissance du texte pour comprendre le contexte et la signification derrière le texte.
Si vous avez affaire à des formats de documents variés, à de l'écriture manuscrite ou à des dispositions complexes, les capacités supérieures de reconnaissance des formes de l'IA vous permettront d'obtenir de meilleurs résultats. L'IA excelle également lorsque vous devez automatiser des processus décisionnels, prédire des résultats ou comprendre le 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 de la simple recherche par mot-clé de l'OCR, l'IA pourrait identifier les goulots 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 l'OCR et l'IA pour obtenir les 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 complète qui offre à la fois efficacité et intelligence.
Cette approche hybride est particulièrement efficace pour les secteurs qui traitent de grands volumes de documents complexes, tels que le traitement des demandes d'indemnisation ou l'analyse des contrats juridiques. L'OCR numérise les documents, tandis que l'IA en extrait des informations pertinentes, identifie les problèmes potentiels et recommande même des mesures à prendre.
Mise en œuvre conjointe de l'OCR et de l'IA
La combinaison de l'OCR et de l'IA crée une puissante synergie qui pallie les limites de chaque technologie tout en amplifiant ses points forts. Le traitement intelligent des documents est arrivé !
Avantages de la combinaison de l'OCR et de l'IA
Lorsqu'elles sont intégrées efficacement, ces technologies offrent des avantages significatifs :
L'IA améliore les capacités de reconnaissance du texte de l'OCR, en particulier pour les documents difficiles tels que les notes manuscrites ou les numérisations de mauvaise qualité. La solution combinée permet de traiter un plus large intervalle de types de documents avec une plus grande précision.
Au-delà de la simple reconnaissance du texte, le système intégré peut extraire des informations significatives du contenu. Il traite les informations plus rapidement et nécessite moins d'interventions manuelles pour corriger les erreurs.
Voici comment ce duo puissant permet des flux de travail holistiques et 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 | Extrait le texte des documents médicaux | Analyse les données pour prédire les maladies et recommander des traitements |
| Finance | Traitement automatisé des factures | Lit le texte des factures et des reçus | Valide les entrées, détecte les fraudes et classe les dépenses par catégorie. |
| Juridique | Analyse et conformité des contrats | Extrait les clauses des contrats | Utilise le NLP pour identifier les risques, les obligations et les incohérences. |
| Commerce de détail | Gestion intelligente des stocks | Scanne les codes-barres et les libellés des produits | Prévoit la demande en stocks et optimise la gestion des inventaires |
| Transports | Reconnaissance des plaques d'immatriculation pour les péages et les parkings | Extrait les nombres de plaque d'immatriculation à partir d'images | Fait correspondre les données avec les registres des véhicules et effectue l'automatisation de la facturation |
| Service client personnalisé | Automatisation du traitement des e-mails et des documents | Extrait le texte des formulaires numérisés et des e-mails des clients | Catégorisation basée sur l'IA, analyse des sentiments et réponses automatisées |
| Fabrication | Contrôle qualité et détection des défauts | Lit les libellés, les numéros de série et les spécifications | L'analyse d'images basée sur l'IA détecte les défauts et garantit la conformité. |
| Éducation | Automatisation de la notation des examens manuscrits | Extrait les réponses manuscrites | L'IA évalue les réponses et fournit des commentaires. |
| Immobilier | Vérification des documents immobiliers | Lit les actes, les contrats et les listes immobilières | L'IA valide la propriété, détecte les anomalies et évalue la valeur des biens immobiliers. |
| Logistique | Rationalisation de l'expédition et du suivi | Extrait les données des libellés d'expédition et des factures | /IA prédit les délais de livraison et optimise les itinéraires logistiques. |
➡️ En savoir plus : Guide d'utilisation de l'automatisation des flux de travail par l'IA pour une productivité maximale
Outils et logiciels pour la mise en œuvre de systèmes intégrés OCR + IA
Vous disposez peut-être d'un excellent logiciel OCR. Et d'un assistant IA que vous utilisez au travail.
Cependant, leur intégration conjointe est souvent compliquée. Si l'OCR est moins coûteux, les solutions d'IA personnalisées sont presque toujours onéreuses et peuvent nécessiter un investissement en temps considérable avant de pouvoir être mises en service.
C'est là que vous avez besoin d'une application tout-en-un 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 fluide pour la numérisation et le traitement des documents, 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 vos 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 standardiser le format du contenu afin de faciliter l'extraction des données OCR.
Par exemple, si vous mettez en place un flux de travail OCR+IA pour la gestion des factures, vous pouvez utiliser le modèle de facture ClickUp pour standardiser votre flux de travail documentaire afin d'extraire les informations des factures. Bien que ClickUp ne dispose pas de fonctionnalités OCR intégrées pour extraire les données de vos documents, tels que 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 en flux de travail exploitables. Ces fonctionnalités vous permettent également de mapper des parties spécifiques des ensembles de données extraites à 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 ClickUp vous affichera le nombre de factures actuellement en cours de traitement, avec des statuts personnalisés pour indiquer exactement où elles en sont dans le processus.
ClickUp Automatisations : votre flux de travail en pilote automatique
Si l'OCR est là pour faciliter la saisie manuelle des données, la dernière chose que vous souhaitez faire est de mettre à jour manuellement le statut des tâches. L'automatisation basée sur l'IA de ClickUp facilite la création de règles d'automatisation personnalisées à l'aide d'un langage simple, comme « lorsque la facture est reçue, mettre à jour le statut à 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 à ClickUp, peut « lire » et « comprendre » le contexte de votre contenu et vous aider à en tirer le meilleur parti !
Voici ce que ClickUp Brain peut faire pour vous :
- Générez, mettez à jour et attribuez automatiquement des tâches avec une précision optimisée par l'IA.
- Générez du contenu, résumez des notes et affinez facilement vos textes.
- Extrayez des informations ou des données à partir de fichiers, d'outils tiers intégrés et de votre environnement de travail.
- Créez des résumés de chat alimentés par l'IA dans ClickUp Chat et des résumés de fils de discussion dans ClickUp Tasks pour vous aider à vous tenir au courant des dernières mises à jour.
Un outil puissant de gestion de projet pour votre implémentation IA + OCR
Vous ne savez pas par où commencer ? Prenez le contrôle de votre implémentation IA + OCR grâce aux puissants outils de gestion de projet de ClickUp, conçus pour rationaliser votre processus du début à la fin.
✅ Planifiez avec précision : créez votre feuille de route à l'aide de ClickUp Docs pour définir vos objectifs et vos échéanciers, tandis que les Tableaux blancs vous permettent d'organiser visuellement vos flux de travail.
✅ Attribuez des tâches en toute simplicité : attribuez sans effort des tâches à l'aide de ClickUp Tasks en fonction de l'expertise de l'équipe et effectuez l'automatisation des attributions grâce à des flux de travail intelligents.
✅ Suivez la progression en temps réel : définissez des jalons, visualisez les dépendances dans les diagrammes de Gantt dans ClickUp et utilisez les tableaux de bord ClickUp pour rester au fait des indicateurs clés et des performances.
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C'est l'application indispensable pour le travail qui centralise toutes les informations relatives à vos projets en un seul emplacement accessible.
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