L’intelligence artificielle, force motrice de l’amélioration continue des solutions Notilus

La technologie OCR combinée à l’intelligence artificielle développée par les équipes Notilus permet de faciliter la vie des utilisateurs en intégrant automatiquement les données figurant sur les justificatifs dans leurs notes de frais professionnels.

Simplifier la vie au quotidien de ses 2 millions d’utilisateurs pour qu’ils puissent se consacrer pleinement à leur métier, tel est le credo de la gamme Notilus. Au cœur des développements, le projet d’automatisation des notes de frais via la technologie de l’OCR (reconnaissance optique de caractères) permet déjà aux collaborateurs de récupérer automatiquement des informations présentes sur leurs justificatifs de frais telles que date, montant, nature, devise. Demain, de nouvelles données seront reconnues dans un souci d’amélioration continue de l’expérience utilisateur. Laurence AUCORDIER chef produit Notilus mobilité chez DIMO Software, lève le voile sur le fonctionnement de cette technologie.

« Projet OCR » : la volonté d’améliorer l’expérience utilisateur

Sous le nom de code « Projet OCR » se cache l’objectif d’automatiser la saisie des notes de frais des collaborateurs. Il s’agit de leur faciliter la tâche en réduisant au maximum la saisie d’informations liées aux déclarations des frais professionnels sur leur smartphone.

Lorsque l’utilisateur de Notilus prend en photo un justificatif de frais, le système d’OCR combiné à de l’intelligence artificielle reconnaît un certain nombre de données présentes sur le justificatif et Notilus les intègre automatiquement dans le formulaire de saisie.

« L’utilisateur aura plus un rôle de vérificateur de la bonne reconnaissance et moins de saisies fastidieuses de chiffres. Les données intégrées concernent actuellement date, montant, nature, TVA et multi taux, pays, devises et nombre de litre de carburants – qui apparaissent quasiment tout le temps – et nous sommes en phase d’optimisation sur la reconnaissance d’autres données comme le prestataire…» , explique Laurence Aucordier.

 DIMO continue également d’explorer toutes les possibilités qu’offre l’OCR, notamment à l’international.

Apprentissage en profondeur, réseau de neurones… l’IA comme moteur de l’innovation

Techniquement, une première phase dans l’OCR consiste à transformer une image en texte. Dans la deuxième phase, on en extrait des données structurées et l’IA les interprète. Pour un même champ du formulaire de frais (par exemple le montant), plusieurs algorithmes peuvent être lancés simultanément.

Avant d’initier un développement, Laurence explique qu’il faut lancer des « POC » (preuves de concept) pour tester des modèles d’algorithmes sur des jeux de données. Il peut s’avérer que des pistes prometteuses échouent, et que d’autres soient plus adaptées au contexte pour l’obtention de meilleurs résultats. Laurence explique : « Il n’existe pas une seule solution à un problème, mais plusieurs solutions pour un même problème, avec un mode de résolution en cascade ou parallélisé, avec des indices de fiabilité ».

L’OCR chez Notilus : comment ça marche ?

« Imaginons un commercial en déplacement qui fait un plein d’essence. Il récupère son justificatif de carburant. La reconnaissance de la « nature » va se baser sur les algorithmes développés par les ingénieurs, mais aussi sur ce qu’on appelle en Intelligence Artificielle (IA) le « deep learning », c’est-à-dire un système d’apprentissage. Si le système ne reconnait pas la nature du frais, le commercial, en saisissant une valeur « carburant », permettra au système de l’apprendre et de s’en servir pour un prochain frais de même nature. Par ailleurs, si des valeurs sur un justificatif en provenance d’un pays étranger intègrent une sémantique particulière, mais qui concerne bien le carburant, cela enrichira aussi le système dans la langue concernée » explique Laurence.

Nos solutions mobiles de gestion des frais professionnels utilisant cette technologie sont déjà en production, offrant une saisie de plus en plus simplifiée, avec toujours plus de données reconnues. Nous mettons la barre très haut pour offrir à nos clients la meilleure solution du marché : seules les valeurs reconnues avec au moins 80% de réussite sont intégrées dans les nouvelles versions de Notilus.

Pas de reconnaissance efficace sans données de qualité en entrée

La qualité de reconnaissance entre en ligne de compte. Laurence Aucordier explique : « le système interprète un justificatif et, selon cette interprétation, il sait s’il est plus ou moins proche de la vérité car le processus est basé sur plusieurs algorithmes en parallèle. Si nos algorithmes convergent vers la même valeur, l’indice de fiabilité sera plus proche de 1 « . Laurence ajoute : « Quand on prend une photo, des problèmes de flou ou de non-lisibilité du justificatif peuvent survenir. Une alerte est présentée à l’utilisateur qui devra reprendre sa photo, par exemple s’il a bougé au moment de la prise de photo« .

L’amélioration en continu de la qualité chez Notilus

Les développeurs testent le taux de reconnaissance sur un échantillon représentatif – une base de données d’environ 50.000 justificatifs – analysent les valeurs reconnues (les prédictions) et les comparent aux valeurs « vraies ». Chaque nouveau développement est testé pour vérifier qu’il n’a pas d’impact sur la performance de reconnaissance des données déjà en production.

Laurence lève le voile sur ce qui se passe dans les coulisses de l’OCR : « Les développeurs ont des outils de monitoring pour vérifier la qualité des prédictions de l’IA et assurer une constante amélioration de nos taux de reconnaissance. Le big data est déjà une réalité pour Notilus avec nos 2 millions d’utilisateurs qui enrichissent au quotidien notre apprentissage et permet au deep learning d’être de plus en plus performant. »

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