Qu'est-ce que l'extraction de données documentaire ?

Chaque jour, les entreprises sont confrontées à un flux constant de documents. Pour exploiter pleinement ces précieuses ressources, il est essentiel de pouvoir extraire rapidement et efficacement les informations qu'ils renferment. C’est là qu’intervient l’extraction de données. Mais de quoi s’agit-il exactement ? Quelles sont les données concernées ? Quels outils peut-on utiliser ? À quoi sert l’extraction de données et quelles sont les différentes techniques existantes ? Numen revient en détail sur tous les points essentiels de l’extraction de données.

Extraction de données : de quoi parle-t-on ?

Définition de l'extraction de données documentaire

L’extraction de données est complémentaire à la numérisation car elle permet de valoriser les données contenues dans les supports. Il s’agit, en effet, d’un processus permettant d’extraire des informations d’une ou plusieurs sources, afin de les traiter, de les stocker, de les analyser et de les réutiliser.

Quelles sont les données extractibles ?

Un grand nombre de données peuvent être concernées par ce processus d’extraction. Il peut tout d’abord s’agir :

• De données textuelles : elles représentent la très grande majorité des informations présentes dans les organisations. Il s’agit de toutes les informations sous forme de texte, incluses dans les documents de l’entreprise (articles, rapports, contrats, emails, etc.).
• De données numériques se présentent sous forme de chiffres, de nombres, de pourcentages, de dates et heures, de codes, de numéros de séries, etc. Elles proviennent de sources diverses comme les tableaux, les feuilles de calcul, les bases de données, les relevés financiers ou encore les rapports statistiques, etc.

Une autre distinction peut être réalisée entre les données structurées et les données non structurées. Les premières appartiennent à un document dont la structure a été élaborée et validée (formulaires, questionnaires, factures, bons de commande, etc.). Parmi ces données, on retrouve notamment les noms, les adresses postales et électroniques, les numéros de téléphone, les numéros d'identification ou les codes postaux, par exemple. Les données non structurées se trouvent, quant à elles, dans des documents dont le format n’est pas préétabli (PDF, textes scannés, pages web, publications sur les réseaux sociaux, etc.). La nature de ces données est souvent bien plus large (opinion commentaires, tendances, etc.).

L’extraction de données ne concerne pas uniquement les documents composés de chiffres et de mots. Ce processus peut également être mis en œuvre pour extraire des informations des images, des vidéos et des fichiers audio.

À quoi sert l’extraction de données ?

Les applications de l’extraction de données sont très nombreuses. Ce processus est utilisé dans différents domaines comme la finance, la recherche, la relation clients, le marketing ou encore l’intelligence économique.

Plus précisément, l’extraction de données permet à une entreprise :

• D’analyser ses données ;
• D’automatiser et d’optimiser ses processus en supprimant le risque d’erreur ;
• De surveiller la concurrence grâce, par exemple, au webscraping afin d’extraire les informations clés des sites Internet à des fins d'exploitation ;
• D’enrichir ses bases de données avec des informations auparavant cachées ou difficilement accessibles ;
• De mettre en place la facturation électronique ;
• D’optimiser la classification de sa base documentaire ;
• D’améliorer sa R&D ;
• De traiter de manière automatique les formulaires et les fichiers clients par exemple ;
• De valoriser ses archives.

Quels sont les défis de l’extraction de données ?

La mise en œuvre d’un processus d’extraction de données implique un certain nombre de défis :

• L’hétérogénéité des sources de données (format, structure, mode de connexion, etc.).
• Le volume de données : la migration d’une base par exemple peut prendre énormément de temps. Elle nécessite également de s’interroger sur des problématiques relevant de la sécurité et de confidentialité des informations.
• La nature des données : les informations détenues par les entreprises présentent aujourd’hui une complexité accrue. Leur interconnexion est également un défi majeur pour les organisations.
• La détection et la gestion des erreurs : l’extraction des données ne doit pas mettre à mal la fiabilité, la qualité et l'exhaustivité des données récupérées. Les entreprises doivent mettre en place des procédures visant à détecter puis à corriger les erreurs.
• La croissance des données : chaque jour, l’entreprise accumule de nouvelles informations qui doivent elles aussi être prise en compte dans le cadre de l’extraction. Ce flux constant de données nécessite une solution flexible et capable de s’adapter à l’évolution des bases de l’entreprise.

Comment faire de l’extraction de données ?

Diverses méthodes et technologies de pointe s'unissent pour permettre l'extraction précise et rigoureuse des données. Elles permettent leur exploitation et optimisent la prise de décisions.

Quels sont les outils d'extraction de données ?

Trois grandes catégories d’outils peuvent vous permettre d’extraire les données de vos différentes sources documentaires.

Les outils manuels

Comme leur nom l’indique, ces outils nécessitent une intervention humaine directe pour extraire les informations de la source concernée. Ils impliquent la saisie manuelle des données dans les colonnes d'une feuille de calcul ou de l'’utilisation du copier-coller, par exemple.

Laborieuse et peu fiable, cette option ne peut être utilisée que pour extraire des données à petite échelle ou lorsque les ressources automatisées ne sont pas disponibles. Ces outils sont également utiles pour la récupération de données occasionnelles.

Les outils semi-automatiques

Ils combinent à la fois des fonctionnalités automatisées et manuelles. Ils facilitent donc le processus d'extraction. Certains de ces outils reposent sur l’édiction préalable de règles ou de modèles. Le logiciel s’en sert ensuite pour extraire automatiquement les données correspondantes. Citons également les outils d’apprentissage automatique. Ces derniers sont capables d’apprendre à extraire certaines données en fonction de modèles fournis par l’utilisateur.

Les outils semi-automatiques d’extraction offrent une certaine flexibilité aux entreprises. Les utilisateurs peuvent, en effet, intervenir pour ajuster le processus d'extraction en fonction de leurs besoins spécifiques.

Les outils entièrement automatiques

Dans ce cas de figure, aucune intervention humaine n’est nécessaire. Ces logiciels assurent une plus grande efficacité, améliorent la précision de l’extraction et facilitent le traitement de volume important de données. Parmi les outils automatiques d’extraction de données, on retrouve notamment les web scrapers et les ETL (Extract, Transform, Load).

Quels sont les différents types d’extractions de données

Il existe trois formes d’extraction de données :

• L’extraction manuelle : comme son nom l’indique, elle se fait à la main de préférence sur des données bien spécifiques. Elle ne peut pas servir à extraire un trop grand nombre d’informations au risque de perdre un temps considérable et de commettre des erreurs.
• L’extraction incrémentielle : elle ne vise que les données ajoutées ou modifiées depuis la dernière extraction. Elle repose sur des indicateurs comme l’horodatage ou les numéros de versions.
• L’extraction complète : elle vise à récupérer l’ensemble des données d’un système source en une seule fois. Elle est souvent utilisée en première intention lors de la mise en place d’un processus d’extraction de données.

Quelles sont les différentes techniques utilisées pour l’extraction de données ?

Plusieurs techniques peuvent être utilisées afin d’extraire, puis d’analyser les données des différentes sources présentes dans l’entreprise.

La reconnaissance optique de caractères ou Optical Character Recognition (OCR)

Elle permet de convertir une image composée de données textuelles en fichier numérique. Cette technique facilite le stockage et l’archivage des documents. Elle permet également d’utiliser facilement des données auparavant peu accessibles.

Le traitement du langage naturel (NLP)

Cette technologie de machine learning permet aux ordinateurs de comprendre et d’interpréter le langage humain. Grâce à elle, il est possible d’extraire puis d’analyser des données textuelles, mais aussi vocales.

L’analyse de texte et text mining

Le text mining et l'analyse de texte sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable. Il s’agit pourtant de deux notions distinctes.

L’analyse de texte correspond à une exploration approfondie des documents textuels individuels afin d’en extraire des informations clés. A contrario, le text mining consiste à analyser un groupe de documents afin d'identifier les concepts clés, d’établir des relations et de définir des tendances.

Le Web Scraping

Cette technique est utilisée pour récupérer les données contenues dans des sources en ligne comme les sites Web et les réseaux sociaux.

Les extractions via les API

Les entreprises peuvent également utiliser des API (« interface de programmation d'application ») pour récupérer des données en ligne structurées via l’envoi requêtes HTTP.

La reconnaissance de formes

Cette technique assure la détection des formes et des motifs présents sur un document. Elle fait très largement appel aux techniques d'apprentissage automatique.

Le deep Learning

Il s’agit d’un ensemble d'algorithmes capables d’imiter le cerveau humain et donc de miner des données non structurées contenues dans des documents textuels, des images, des vidéos, etc. Il se distingue à cet égard du machine learning, capable de miner des données structurées.

Toutes ces techniques sont utilisées de façon complémentaire en fonction des documents, des données et des sources concernées. Elles dépendent aussi du niveau d’automatisation et de qualité exigé.

Comment faire de l'extraction de données dans son entreprise ?

Pour extraire des données d’un document, il est nécessaire de suivre les étapes suivantes.

Étape 1 : identifier les sources de données

Vous devez, dans un premier temps, localiser les données dont vous avez besoin. En fonction de chacune des sources identifiées, vous allez pouvoir sélectionner l’outil le mieux adapté pour procéder à une extraction de données.

Étape 2 : établir une connexion avec chaque source

Nom d'utilisateur, mot de passe, API, connecteurs intégrés, la méthode utilisée dépend de la nature des sources de données et de la méthode d’extraction sélectionnée.

Étape 3 : récupérer les données

Par exemple, si les informations résident dans une base de données, vous pouvez utiliser le langage SQL (Structured Query Language) pour interroger la base et récupérer les informations dont vous avez besoin. Si vous recherchez des images, l'OCR est nécessaire. Il existe également des outils d'extraction de données sans code, accessibles aux utilisateurs par le biais d'une interface graphique.

Étape 4 : transformer les données

Une fois extraites, les données doivent être converties dans le format requis (XML en tableau Excel, par exemple) afin de pouvoir être facilement exploitables. Cette étape inclut :

• Le nettoyage des données (suppression des doublons, correction des valeurs manquantes, etc.) ;
• La normalisation des unités de mesure ;
• L’enrichissement des champs.

Étape 5 : charger les données

Il s’agit de les stocker dans des fichiers ou des bases spécifiques. Cet enregistrement permet l’exploration des informations extraites.

Exemple d’extraction de données

Une entreprise spécialisée dans la distribution de médicaments recevait chaque jour des centaines de prescriptions médicales sous forme de documents numérisés et de fichiers PDF de la part des hôpitaux.

Le processus de vérification et de traitement des prescriptions nécessitait une quantité considérable de travail manuel pour saisir les informations de chaque prescription dans leur système de gestion des stocks et des commandes. Ces manipulations entraînaient des retards dans la livraison des médicaments et augmentaient le risque d'erreurs.

L'adoption d'un modèle avancé d'extraction de données basé sur l'OCR pour extraire automatiquement les valeurs clés des ordonnances a transformé cette dynamique. Nom du patient, médicament prescrit, posologie, date, chaque prescription est maintenant rapidement convertie en une table structurée de données stockée dans le cloud. Cette table est soigneusement organisée en champs spécifiques, facilitant la vue et la recherche d'informations précises pour une gestion optimisée des commandes.

Le résultat ? Une réduction de 60 % du temps nécessaire au traitement des ordonnances.

Quels sont les défis de l'extraction de données documentaire ?

Les solutions en matière d’extraction de données font face à de nombreux défis.

Le premier relève de la qualité des données et de la précision du processus. Dans certaines applications, comme la facturation, aucune erreur ne peut être tolérée.

Le deuxième défi concerne la complexité des documents non structurés et la multitude de formats à traiter. Chacun présente, en effet, ses propres spécificités techniques. Les vieux papiers, les archives historiques et les formats numériques variés contiennent de multiples informations, souvent désorganisées. Ils nécessitent donc une expertise renforcée pour extraire les données de manière précise et complète.

Par ailleurs, les documents peuvent être écrits dans des langues différentes, voire dans des dialectes ou des écritures anciennes. L'extraction de données doit être capable de reconnaître et de traiter ces langues ou écritures spécifiques. Pour cela, l’utilisation d’outils de traduction peut être nécessaire.

Autre défi majeur : la sécurité des données. Lors de l'extraction, il est essentiel de protéger les informations confidentielles ou sensibles contenues dans les documents.

La reconnaissance de caractères dans les images représente également un défi de taille. Pour les scans ou les photographies, par exemple, la reconnaissance optique de caractères (OCR) est nécessaire pour extraire les données à partir de ces images et les convertir en texte exploitable.

Enfin, l’extraction de données implique le plus souvent le traitement de grandes quantités d'informations. Il est alors nécessaire de faire appel à des solutions industrielles spécialisées, comme celles proposées par Numen. Nous disposons, en effet, des ressources et des capacités nécessaires pour gérer efficacement l’extraction de toutes vos données.

Pour en savoir plus sur nos solutions, contactez-nous sans tarder !