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Le back office à l’heure de l’intelligence artificielle
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Le back office à l’heure de l’intelligence artificielle

by Cloud Guru3 avril 2018

Dans un contexte où l’Intelligence Artificielle prend une importance croissante et bénéficie d’une volonté gouvernementale de développement, nous vous livrons un avis d’expert sur ce sujet, émanant de Jean-Jacques Bérard – Vice-Président Recherche & Développement ESKER.

Mars 2016, l’Intelligence Artificielle (IA) fait la une des journaux en franchissant une nouvelle étape symbolique. AlphaGo, créée par une filiale de Google, écrase, 4 parties à 1, l’un des tous meilleurs joueurs de Go de la planète.
L’explosion  combinatoire  du  jeu  est  telle  (supérieure  au  nombre  d’atomes  dans  l’univers)  que  les  experts n’imaginaient pas pareil scénario avant au moins une décennie ! Depuis, il ne se passe pas une semaine sans qu’une publication dans la presse ne décrive les avancées de l’IA
dans des domaines aussi variés que la voiture sans chauffeur, les robots conversationnels ou la recherche d’un nom original pour une nouvelle bière …

Que s’est-il passé ? Comment expliquer l’apparition soudaine de telles prouesses ? La réponse tient en deux mots : « Apprentissage Profond » ou « Deep Learning ». Une découverte, popularisée par Le français Yann LeCun, qui met en œuvre des réseaux de neurones virtuels multi-couches. Les concepts et algorithmes sont anciens mais l’émergence de cartes graphiques surpuissantes combinées à d’immenses volumes de  données,  ont  permis  dès  2012  de  battre  les  meilleurs  algorithmes  conventionnels  dans  la  reconnaissance d’images.
Très schématiquement, cette approche donne d’excellents résultats pour des problèmes qui n’ont pas de solution algorithmique parfaite mais pour lesquels on dispose d’une multitude de cas résolus.

À mille lieux des problèmes quotidiens des entreprises ?

Ces avancées, aussi séduisantes soient elles, semblent pourtant bien éloignées des préoccupations d’un service comptable ou d’administration des ventes. Bien évidemment, les équipes informatiques n’ont pas attendu 2012 pour mettre en œuvre ERP, applications spécifiques et outils bureautiques en tout genre.
Malheureusement, quand on prend le temps d’étudier les processus en place, on se rend compte que nombre de taches restent manuelles comme le traitement des factures fournisseurs ou des commandes..

Le « machine learning » pour le back office, c’est maintenant !

Pourtant,  sans  faire  la  une  des  journaux,  l’IA  a  déjà  fait  son  entrée  dans  le  monde  du  back  office.  Certaines entreprises, en dématérialisant leur flux de gestion, utilisent tous les jours des systèmes auto apprenants basés sur  le  « machine  learning ».  Pour  elles,  la  saisie  de  factures  passe  graduellement  d’une  phase  manuelle  à l’automatisation partielle voire totale. Au fil du temps et des corrections humaines, le système apprend et s’améliore.
Ici  pas  de  neurones  artificiels  mais  des  algorithmes  combinant  analyse  statistique,  graphique  et  talent  des programmeurs.

Plus loin avec le Deep Learning : une expérience et des résultats prometteurs

Malgré tous ces progrès, certains problèmes résistent encore à cette approche. Prenons le cas d’un fichier pdf  contenant une succession de factures mono ou multi pages. Comment identifier unitairement chaque facture ? Le problème n’a pas de réponse algorithmique simple car aucune règle ou heuristique ne donne la fin ou le début d’une facture de façon déterministe. Il y a autant de formats de factures que de personnes qui les ont conçus…
Pourtant, un enfant de 5 ans, ne sachant pas lire, est probablement capable de réaliser cette tâche pour peu qu’on lui montre quelques exemples et surtout qu’il en ait envie…
Des recherches, conduites pendant un an*, nous ont permis de tester  l’adéquation de l’apprentissage profond supervisé à la découpe de factures. Nous avons entrainé un réseau neuronal convolutif (3 millions de neurones répartis en 14 couches) avec plus d’un million d’exemples. Le résultat des tests est excellent : 96% de réussite.
Aucune des approches algorithmiques traditionnelles n’avaient dépassé les 90%.

En bonus : deux découvertes inattendues

Au-delà du résultat brut, il est intéressant de revenir sur le déroulé de cette d’expérience. En seulement quelques mois, nous avons atteint un taux de 80% de bonnes découpes. S’en est suivi une longue phase d’essais où Une meilleure  compréhension  des  différents  cas  métier  nous  a  permis  de  construire  un  savant  dosage  des  jeux d’apprentissage et d’atteindre ce taux de 96%.
Comme si la maîtrise de la donnée prenait le pas sur le logiciel…

Autre fait troublant, lors de l’analyse des résultats, nous n’arrivions pas à comprendre pourquoi le réseau échouait systématiquement sur plusieurs lots de factures et ce malgré un apprentissage intensif. En y regardant de plus près, nous sommes arrivés à la conclusion que ces factures particulières avaient été mal découpées. Des erreurs humaines  s’étaient  donc  glissées  dans  notre  jeu  de  test!  Et  plus  étonnant  encore,  le  réseau  refusait  de  les apprendre…

Demain, quel back office ?

Face  à  de  telles  avancées,  il  ne  fait  maintenant  plus  aucun  doute  que  l’IA  peut  enfin  s’attaquer  aux  taches récurrentes, chronophages et non déterministes du back office.  Libérés des aspects les moins gratifiants de leur travail, les employés pourront dès lors se consacrer pleinement à
leur métier tout en renforçant les relations avec leurs clients et fournisseurs.
Un mouvement de fond appelé « Robotic Process Automation » est en train d’émerger. Il n’est pour l’heure que peu teinté d’IA et reste encore confidentiel.
Durant la prochaine décennie, la combinaison de ces deux approches a le potentiel de rendre les mutations au sein du back office des entreprises spectaculaires jusqu’à, soyons fou, faire la une des journaux !

Pour en savoir plus :

> La solution Esker sur SaaS Guru

 

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