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L’évolution rapide de la technologie a apporté des changements substantiels dans la manière dont nous traitons l’information au quotidien. L’une des avancées les plus significatives est l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans des domaines variés. Cet article explore les défis et les opportunités liés au recours à l’IA dans la classification de document.
Classification manuelle et classification automatique
La classification des documents est le processus d’organisation et de catégorisation des documents en fonction de leur contenu. C’est aussi le fait d’étiqueter – ou de marquer – des documents à l’aide de catégories. Elle peut être utilisée pour des tâches aussi diverses que l’analyse des sentiments, la modélisation des sujets (découverte de thèmes latents présents dans une collection de documents) et la détection des spams.
La classification automatique et la classification manuelle sont deux méthodes de classification des données et des documents. La classification manuelle nécessite l’intervention d’un acteur humain qui examine les documents et les répartit dans des catégories prédéfinies en fonction de leur contenu. A l’inverse, la classification automatique minimise l’intervention de l’humain dans le processus. Elle a recours à un ensemble de composants logiciels pour automatiser les différentes tâches, éventuellement avec l’appui d’une personne pour superviser l’exécution du traitement.
Importance de la classification des documents dans les entreprises
En investissant dans un système de classification des documents abouti, les entreprises peuvent bénéficier d’une multitude d’avantages qui vont tous contribuer à un fonctionnement plus rationnel et plus efficace.
Un système de contenu organisé et bien classé peut considérablement améliorer l’efficacité opérationnelle d’une entreprise car il permet une réduction significative des temps de recherche. Les employés peuvent facilement localiser les documents dont ils ont besoin. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de simplifier les flux de travail en rendant plus fluide la réalisation de certaines activités telles que la préparation des audits et des rapports internes. Les employés passent moins de temps à chercher des documents et plus de temps à se consacrer à des tâches qui apportent de la valeur à l’entreprise. Avec un corpus documentaire correctement catalogué, la collaboration devient transparente puisque chacun sait où trouver l’information requise. De plus, la mise à disposition de documents immédiatement accessibles facilite l’intégration des nouveaux arrivants au sein d’une équipe.
Enfin, la classification des documents est un outil essentiel pour les organisations qui cherchent à protéger leurs données confidentielles. Elles peuvent s’assurer que seul le personnel habilité a accès aux documents qualifiés de sensibles. Grâce au déploiement de mesures techniques et organisationnelles ciblées, les organisations peuvent se prémunir contre les failles de sécurité et les fuites, mais aussi garantir le respect des normes réglementaires et des politiques internes. Et en éliminant les redondances, un système bien organisé participe de surcroît à l’optimisation des solutions de stockage.
En résumé, la classification des documents aide les entreprises à collecter efficacement les données, à identifier les informations sensibles pour prévenir les violations de données et, lorsqu’elle est automatisée, à améliorer les conditions de travail des employés en leur évitant des opérations de tri inutiles.
Les technologies d’IA utilisées dans le classement automatique
Certaines avancées technologiques du domaine de l’Intelligence Artificielle nous donnent désormais la possibilité d’identifier automatiquement le contenu d’un document et de le baliser en conséquence. Ces avancées sont principalement le traitement du langage naturel, le machine learning et la reconnaissance d’images.
Le traitement du langage naturel (NLP) est une discipline clé de l’intelligence artificielle qui vise à comprendre le sens, les émotions et le contexte d’un texte écrit ou parlé, en analysant des données linguistiques telles que la grammaire, le vocabulaire et la structure des phrases. Le NLP s’appuie sur d’autres domaines de l’IA, parmi lesquels l’apprentissage automatique (machine learning) et l’apprentissage en profondeur (deep learning). Le machine learning (ML) est un autre sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des algorithmes entraînés sur des ensembles de données pour créer des modèles d’apprentissage automatique capables de prédire des résultats et, dans le cas qui nous concerne, capables de classer des informations sans intervention humaine.
Un document peut contenir du texte et mais également des images. Afin de déterminer les catégories qui vont être associées à l’intégralité d’un contenu, la classification de document doit non seulement traiter les parties de texte mais aussi les images. La vision par ordinateur et la reconnaissance optique de caractères (OCR) sont d’autres branches de l’intelligence artificielle qui, associées au machine learning, vont permettre à une machine d’analyser et de traiter des images prises par un système d’acquisition.
Toutes ces technologies jouent un rôle crucial dans les systèmes de recherche d’informations, tels que les moteurs de recherche. Combinées les unes aux autres, elles offrent aux utilisateurs la possibilité de trouver plus facilement et plus rapidement des documents pertinents, au sein du SI de l’entreprise et sur Internet.
Les avantage (et contraintes) de la classification par l’IA
Nous en avons déjà brièvement parlé, il existe deux approches principales pour la classification des documents. La classification manuelle donne aux personnes un plus grand contrôle sur le processus, mais elle implique un examen minutieux de chaque document afin de l’attribuer à une ou plusieurs catégories. Ce procédé peut prendre du temps, être coûteux et sujet à la subjectivité ou aux erreurs. La classification automatique, quant à elle, met en œuvre tout ou partie des composants décrits précédemment pour catégoriser les documents. Le processus est plus rapide, plus précis et, lorsqu’il est bien calibré, plus rentable. Toutefois, la mise au point d’un système de classification automatique peut s’avérer complexe et longue. Le processus requiert des révisions fréquentes pour améliorer et maintenir la qualité du dispositif.
Les critères de choix à considérer
Avant d’opter pour l’une ou l’autre de ces deux approches, il est important de prendre en considération quelques critères.
| Critères | Classification Manuelle | Classification Automatique |
| Précision | Plus précise en raison de l’intervention humaine | Moins précise, dépend de l’efficacité des algorithmes |
| Coût en temps | Plus coûteuse en temps et en ressources | Plus rapide, moins de temps nécessaire |
| Coût en ressources | Plus coûteuse en termes de main-d’œuvre | Moins coûteuse en main-d’œuvre, mais peut nécessiter des investissements initiaux pour les technologies de pointe |
| Subjectivité | Risque de subjectivité et de biais humains | Moins sujet à la subjectivité humaine, mais peut avoir des biais algorithmiques |
| Fiabilité | Dépend de la compétence et de la vigilance humaine | Dépend de la qualité des algorithmes et de la qualité des données |
| Complexité de mise en place | Peu complexe, nécessite une intervention humaine constante | Plus complexe, nécessite des compétences techniques et des mises à jour constantes des algorithmes |
| Amélioration Continue | Directement lié à l’expérience des acteurs qui réalise l’analyse de contenu et la classification | Peut être améliorée au fil du temps avec l’apprentissage automatique continu |
| Scalabilité | Moins scalable pour traiter d’importants volumes de documents | Plus scalable, peut gérer efficacement d’importants volumes de documents |
Un marché en croissance et qui devrait le rester
Les solutions de classification des données sont de plus en plus utilisées dans divers secteurs tels que les services financiers, la vente au détail, le gouvernement et les soins de santé. Dans ces secteurs, les données des utilisateurs sont considérées comme hautement confidentielles.
L’offre est très fragmentée et compte de nombreux petits fournisseurs. Les grandes entreprises technologiques telles que Amazon, IBM, Microsoft, et Open Text ne sont pas en reste et proposent des services de classification de données associés à leurs solutions de base de données cloud et sur site.
Le marché de la classification des données évolue constamment et devrait croître significativement. D’après une étude de Mordor Intelligence, le taux de croissance annuel mondial prévu pour la période 2021-2026 est d’environ 24,0%. Cette croissance est attribuée aux avancées technologiques soutenant les réglementations gouvernementales et la conformité dans les régions développées, ainsi qu’à la migration des données vers le Cloud et à la lutte contre les cybermenaces.
La classification basée sur l’IA finira par s’imposer
La classification des documents se donne comme objectif de créer un modèle de classification capable d’attribuer avec précision les documents aux bonnes catégories. Le processus peut être manuel ou complètement automatisé. A l’heure actuelle, le choix en faveur de l’une ou l’autre de ces deux approches dépend des besoins spécifiques de chaque entreprise, mais surtout des ressources dont elle dispose pour utiliser efficacement les technologiques qui vont permettre une exécution pilotée par l’intelligence artificielle.
Toujours est-il que l’intelligence artificielle (IA) transforme peu à peu le domaine de la classification des contenus. Grâce à l’IA, le processus de classification devient non seulement plus rapide, mais également plus précis. En fin de compte, c’est l’automatisation qui, comme toujours, finira pour s’imposer. Ça n’est qu’une question de temps. Les progrès de l’IA et la diminution des coûts d’accès à la technologie finiront par rendre la classification automatique accessible à toutes les entreprises.
Sources
Mordor Intelligence Research & Advisory. (2023, September). Analyse du marché de la classification des données – Tendances et prévisions de croissance (2023 – 2028). Mordor Intelligence. Retrieved January 30, 2024, from https://www.mordorintelligence.com/fr/industry-reports/data-classification-market
Marché de la classification des données – Analyse des tendances et de la croissance | Année de prévision 2030 https://www.theinsightpartners.com/fr/reports/data-classification-market
