L’analyse de documents désigne le processus consistant à analyser la structure d’un document, comprendre ses composants et en extraire les informations pertinentes sous un format structuré, exploitable par les systèmes. Contrairement à une simple extraction de texte, qui se contente de convertir le contenu d’un PDF ou d’une image en texte brut, l’analyse de documents interprète comment l’information est organisée : titres, sections, tableaux, lignes d’articles, clauses, libellés, références, relations contextuelles.
Dans la finance, l’analyse de documents est indispensable, car une grande partie des workflows opérationnels repose sur des fichiers non structurés : factures, contrats, bons de livraison, formulaires achats, reçus, relevés bancaires, rapports internes. Ces documents varient fortement d’un fournisseur à l’autre, rendant la revue manuelle lente, sujette aux erreurs et impossible à scaler. L’analyse permet de transformer ces documents hétérogènes et désordonnés en données propres et structurées, prêtes à être rapprochées, validées ou intégrées dans un ERP ou un logiciel comptable.
Les systèmes modernes d’analyse de documents s’appuient sur une combinaison d’OCR avancée, d’analyse de mise en page, de traitement du langage naturel (TLN) et de modèles spécialisés par domaine. Cela permet aux algorithmes de comprendre la signification du contenu : distinguer une adresse de livraison d’une adresse de facturation, isoler une clause contractuelle, identifier un écart entre un bon de commande et une facture. L’analyse de documents devient ainsi un levier stratégique pour automatiser la fonction finance.
Les agents Phacet utilisent l’analyse de documents pilotée par l’IA pour automatiser des workflows clés tels que la vérification de facture, le three-way matching, l’extraction de paiements ou l’analyse contractuelle. La plateforme ne se contente pas d’extraire des valeurs : elle les contextualise, les structure et rattache chaque donnée à sa source d’origine, garantissant traçabilité et confiance en audit.
Pour voir un exemple concret d’analyse de documents appliquée à des workflows financiers, consultez le cas d’usage où Phacet transforme des documents juridiques complexes en données propres, structurées et immédiatement exploitables.
