LogicalDOC 9.3 : traitement de documents basé sur l'IA, détection d'objets et bien plus encore

Un système de gestion documentaire ne doit pas se contenter d'organiser les informations. Sa véritable valeur réside dans la capacité à identifier, extraire, acheminer et exploiter les informations contenues dans les documents avec le moins d'intervention manuelle possible.

LogicalDOC 9.3 va encore plus loin dans cette voie.

Cette version introduit de nouvelles fonctionnalités de traitement des documents assisté par l’IA, étend les capacités de communication et de sécurité via WhatsApp, et améliore la manière dont les informations entrant dans le référentiel sont classées et traitées.

Plutôt que d’ajouter des fonctionnalités isolées, la version 9.3 se concentre sur un objectif commun : réduire le nombre d’étapes manuelles entre la réception d’un document et la transformation de son contenu en informations métier exploitables.

Détection d’objets : une IA qui identifie l’emplacement des informations

L’une des nouveautés les plus importantes de LogicalDOC 9.3 est la « Détection d’objets », une fonctionnalité de vision par ordinateur qui identifie et localise des éléments spécifiques au sein des documents.

La classification d’images traditionnelle répond à une question relativement simple : que représente cette image ?

La détection d’objets va plus loin. Elle permet d’identifier plusieurs éléments au sein d’un même document et de déterminer leur position exacte.

Dans un document d’entreprise, ces éléments peuvent inclure un numéro de facture, une date, des informations sur un client ou un fournisseur, des totaux, des logos, des signatures ou des détails de paiement.

LogicalDOC utilise cette fonctionnalité pour identifier les sections pertinentes d’un document avant que l’extraction de texte n’ait lieu. L’OCR peut alors être appliqué spécifiquement aux zones détectées plutôt que de traiter l’ensemble de la page de la même manière.

Il en résulte une approche plus ciblée pour extraire des informations structurées des documents.

LogicalDOC prend en charge les modèles de détection d’objets basés sur l’architecture YOLO (You Only Look Once). Les organisations peuvent entraîner un modèle YOLO à l’aide de leurs propres ensembles de données de documents annotés, puis importer le modèle obtenu dans LogicalDOC. Une fois configuré, celui-ci peut être utilisé pour identifier les zones pertinentes dans de nouveaux documents numérisés ou numériques.

Cette technologie est donc particulièrement adaptée aux documents présentant des structures visuelles récurrentes, notamment :

• les factures ;
• les bons de commande ;
• les formulaires et les demandes ;
• les contrats ;
• les documents d'expédition ;
• autres documents commerciaux structurés.

Les zones détectées peuvent ensuite être utilisées par des moteurs OCR, des classificateurs IA ou des workflows d'automatisation, créant ainsi un pont entre la reconnaissance visuelle des documents et les processus métier en aval.

Découvrez comment cela fonctionne en pratique dans la vidéo ci-dessous, où LogicalDOC combine la détection d’objets, l’OCR et l’extraction automatique de métadonnées.

Des informations extraites aux métadonnées du document

La détection d’objets devient encore plus utile lorsque les informations qu’elle identifie peuvent contribuer directement à la classification du document.

LogicalDOC 9.3 introduit le remplissage automatique des attributs étendus, réduisant encore davantage la nécessité de saisir manuellement des métadonnées après la capture d’un document. Cette version étend les capacités d’IA de LogicalDOC, passant de l’analyse du contenu des documents à leur transformation en métadonnées structurées pouvant être recherchées, filtrées et utilisées par d’autres processus.

Cela s’inscrit dans le cadre plus large de l’architecture « Filler » de LogicalDOC, où le contenu des documents peut être analysé pour remplir automatiquement des propriétés et des métadonnées. Les « Fillers » peuvent également être combinés en chaînes de traitement et appliqués manuellement ou via des règles de dossiers, intégrant ainsi l’enrichissement des documents au processus normal de capture.

Pour les organisations traitant de grands volumes de documents métier répétitifs, il s’agit d’un changement important : le document n’est pas simplement stocké dans le référentiel, il peut arriver déjà préparé pour les processus qui suivent.

Découvrez le traitement de documents basé sur l’IA en action

L’exemple suivant montre comment LogicalDOC combine la vision par ordinateur, la détection d’objets YOLO et l’OCR pour identifier les zones pertinentes d’un document, en extraire le contenu et transformer automatiquement ces informations en métadonnées structurées.

WhatsApp devient un canal de communication LogicalDOC

Toutes les notifications importantes ne sont pas nécessairement transmises de manière optimale par e-mail.

Avec la version 9.3, WhatsApp peut être intégré à LogicalDOC en tant que canal de communication supplémentaire, permettant ainsi aux organisations de joindre les utilisateurs via une application qui fait déjà partie de leur flux de travail quotidien.

LogicalDOC peut désormais envoyer des notifications via un compte WhatsApp d’entreprise, y compris des alertes générées par des workflows. L’intégration utilise des modèles de messages WhatsApp prédéfinis, configurés via la plateforme Meta Business.

Cela peut s’avérer particulièrement utile lorsque les utilisateurs sont loin de leur bureau, travaillent depuis différents sites ou doivent réagir rapidement à un événement généré au sein du système de gestion documentaire.

Un workflow, par exemple, peut déclencher une notification qui parvient directement à l’utilisateur sur WhatsApp, plutôt que de s’appuyer exclusivement sur les e-mails ou les messages internes au système.

Authentification à deux facteurs via WhatsApp

L’intégration de WhatsApp s’étend également à la sécurité.

LogicalDOC 9.3 peut utiliser WhatsApp pour envoyer le code de sécurité requis lors de l'authentification à deux facteurs (2FA).

Cela offre aux administrateurs une option supplémentaire lors de la configuration des procédures d’authentification et fournit aux utilisateurs un canal familier pour recevoir leur deuxième facteur d’authentification.

Du point de vue de l’utilisateur, ce changement est relativement simple. Il reflète néanmoins un aspect important de la gestion documentaire d’entreprise : les contrôles de sécurité sont plus efficaces lorsqu’ils s’intègrent naturellement dans les habitudes de travail des utilisateurs.

En combinant notifications et authentification au sein d’une seule et même intégration, WhatsApp devient bien plus qu’une simple option de messagerie. Il s’inscrit désormais dans le lien qui unit LogicalDOC à ses utilisateurs.

Un meilleur contrôle sur les e-mails importés

L’e-mail reste l’un des principaux points d’entrée des documents d’entreprise, et LogicalDOC 9.3 améliore également la manière dont ces messages sont capturés.

Les administrateurs peuvent désormais attribuer un modèle de document personnalisé aux e-mails téléchargés pour chaque boîte de réception d’importation d’e-mails.

Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsque plusieurs boîtes de réception sont dédiées à différents processus métier.

Les messages entrants provenant d’une boîte de réception dédiée aux achats, par exemple, peuvent nécessiter des métadonnées et des règles de protocole différentes de celles applicables aux e-mails reçus par un compte de service client ou administratif. Même les messages entrants et sortants traités via le même compte IMAP peuvent devoir être classés différemment.

Au lieu d’appliquer la même structure à chaque e-mail importé, les organisations peuvent ainsi adapter plus étroitement la capture des e-mails au processus auquel appartient chaque boîte de réception.

Il s’agit d’une amélioration relativement ciblée, mais qui peut faire une différence considérable dans les environnements où les e-mails sont automatiquement archivés ou utilisés comme données d’entrée pour des workflows documentaires.

Une approche plus cohérente de la capture de documents

La version 9.3 poursuit également la consolidation des opérations de traitement des documents autour des « Fillers ».

Les tâches planifiées précédentes dédiées spécifiquement à l’OCR par zone et au traitement des codes-barres sont désormais obsolètes au profit des Fillers.

Ce changement a une portée qui dépasse le simple cadre de l’interface.

Plutôt que de maintenir des mécanismes distincts pour différents types d’extraction, LogicalDOC s’oriente vers un modèle de traitement plus cohérent dans lequel différentes techniques — notamment l’OCR, la reconnaissance des codes-barres et l’extraction assistée par l’IA — peuvent s’intégrer dans des processus de capture de documents configurables.

Cela offre une base plus solide pour la mise en place de flux de documents de plus en plus automatisés.

LogicalDOC 9.3 : moins de travail manuel entre la capture et l’action

L’aspect le plus intéressant de LogicalDOC 9.3 ne réside pas dans une fonctionnalité en particulier.

C’est la manière dont les différentes améliorations s’articulent entre elles.

Un document peut entrer dans le référentiel, voir ses zones pertinentes identifiées grâce à la détection d’objets, voir ses informations extraites et utilisées pour remplir les métadonnées, puis participer à des flux de travail capables d’atteindre les utilisateurs via des canaux tels que WhatsApp.

Parallèlement, les mécanismes de sécurité, tels que l’authentification à deux facteurs, s’intègrent plus facilement dans l’environnement de travail quotidien des utilisateurs.

C’est l’orientation qui sous-tend LogicalDOC 9.3 : les documents ne doivent pas simplement être stockés et retrouvés. Ils doivent devenir des sources d’information actives pour les processus qui les entourent.

Pour les organisations confrontées à des volumes de documents croissants, l’objectif est clair : consacrer moins de temps à l’interprétation, au classement et à l’acheminement manuels des informations, et faire du système de gestion documentaire un élément de plus en plus actif du flux de travail de l’entreprise.