La classification des documents désigne le processus qui consiste à attribuer automatiquement des catégories ou labels prédéfinis à des documents en fonction de leur contenu, de leur structure ou de leur intention. Dans la finance et les opérations, où les équipes traitent de grands volumes de factures, contrats, reçus, relevés bancaires, bons de livraison ou pièces jointes d’e-mails, la classification est un socle fondamental pour activer l’automatisation, le routage et des workflows fluides.
Contrairement à une simple détection de mots-clés, les modèles modernes de classification comprennent la nature sémantique d’un document. Ils peuvent par exemple distinguer une facture fournisseur d’un avoir, un bon de commande d’un bon de livraison, ou un contrat juridique d’un avenant. Cette capacité est essentielle dans des environnements où les documents arrivent sous des formats, langues et mises en page très variés.
La classification avancée s’appuie sur une combinaison de machine learning, de traitement du langage naturel (TLN), de compréhension de la mise en page et de modèles spécialisés par domaine. Pour les équipes financières, cela signifie que les documents peuvent être automatiquement triés, dirigés vers le bon système, enrichis de métadonnées et préparés pour des workflows en aval tels que le rapprochement, la vérification ou la préparation d’audits.
Au sein de Phacet, la classification des documents est une capacité clé qui alimente plusieurs agents à fort impact. Elle permet l’automatisation des boîtes mails partagées en distinguant les factures des e-mails fournisseurs généraux, soutient le three-way matching en séparant les bons de livraison des bons de commande, et accélère les opérations financières en taguant chaque document avec la bonne catégorie avant extraction et validation. Chaque classification est supervisée et entièrement traçable, permettant aux équipes de revoir, corriger et améliorer continuellement les performances des agents.
Une illustration concrète de la classification en action se trouve dans le cas d’usage AI No-Code, où les équipes peuvent créer et superviser des logiques de classification sans écrire une seule ligne de code, garantissant une automatisation documentaire fiable et scalable dans les workflows financiers.
