À l’heure où les organisations accélèrent leur transformation numérique, le traitement documentaire fait face à un paradoxe : les volumes augmentent, les exigences réglementaires se renforcent, et les parcours digitaux doivent rester simples, rapides et fiables. L’Intelligent Document Processing (IDP) s’impose désormais comme un levier central pour concilier ces enjeux.
Lors de notre webinaire « Les nouveaux standards de l’Intelligent Document Processing », nous avons présenté une évolution majeure : l’IDP ne se limite plus à automatiser des tâches isolées. Il devient un écosystème complet, capable d’améliorer la qualité des données, d’assurer la conformité et d’optimiser la décision métier. Le replay revient sur ces transformations, illustrées par des cas d’usage concrets issus de différents secteurs.
Une nouvelle approche du traitement documentaire
L’IDP franchit un cap. Les technologies historiques comme l’OCR s’enrichissent désormais d’IA, de machine learning et de modèles de langage spécialisés. L’objectif n’est pas seulement de gagner du temps, mais d’améliorer la qualité décisionnelle dans des contextes sensibles tels que l’entrée en relation, la vérification d’identité, la contractualisation ou la gestion de sinistres.
Des cas d’usage représentatifs des besoins du terrain
Plusieurs démonstrations illustrent cette évolution. Parmi elles :
• L’onboarding bancaire et assurantiel
Comment automatiser la collecte et la vérification des pièces, tout en maintenant un contrôle humain lorsque le niveau de risque l’exige.
• Le traitement de dossiers complexes
Notamment dans le crédit immobilier : extraction, contrôle, analyse sémantique et assistance à la décision grâce à l’IA agentique.
• La lutte contre la fraude documentaire
Détection d’atypies, vérification croisée des données, traçabilité complète des contrôles.
Ces cas d’usage témoignent de la manière dont l’IDP peut sécuriser un parcours tout en le rendant plus fluide pour les utilisateurs finaux.
Donner une place équilibrée à l’automatisation et à l’expertise humaine
Contrairement à certaines idées reçues, l’IDP moderne ne vise pas à supprimer toute intervention manuelle. Dans de nombreux environnements réglementés, la revue humaine reste indispensable pour valider certains éléments ou arbitrer des situations ambiguës.
Le modèle présenté repose donc sur une collaboration entre l’IA et les équipes métiers, avec des taux de revue humaine maîtrisés (10 à 20% selon les cas), permettant d’assurer à la fois rapidité, qualité et conformité.
Repenser l’architecture documentaire : souveraineté, sécurité et interopérabilité
Les questions de souveraineté, de protection des données et d’architecture hybride sont centrales, en particulier dans les secteurs soumis à des exigences RGPD ou sectorielles renforcées. Des approches modulaires permettent d’activer uniquement les services nécessaires — extraction, contrôle, biométrie, signature, scoring — tout en conservant la maîtrise des données sensibles.