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/cas d’usage

Cas d’usage · mis à jour le 2 novembre 2026

Extraction de données par IA

Des documents reçus aux champs de vos logiciels, sans ressaisie.

Une facture reçue en PDF, un contrat numérisé, une commande arrivée par courriel : l’extraction de données par IA en relève montants, dates, références ou identités. Elle contrôle leur cohérence, puis verse chaque champ dans votre progiciel de gestion (ERP), votre comptabilité ou votre logiciel métier. Un champ douteux attend la décision d’un valideur de votre équipe.

01 / 10 /usagesDes champs relevés sur les documents jusqu’ici ressaisis à la main.

/usages

Des champs relevés sur les documents jusqu’ici ressaisis à la main.

En 2025, chez Rexel, distributeur de matériel électrique, 25 % des demandes de devis reçues par courriel en France étaient traitées avec des outils d’IA. Aux Transports Lachaud, un agent d’IA crée les ordres de transport à partir des courriels et des PDF reçus ; l’exploitant les valide.

Lecture de documents numérisésClassement de documentsAgent relié à vos logicielsAdoption de l’IA, guide pour la filière logistique et transport de marchandises (France Logistique, DGE, AI Cargo Foundation, 2026) (nouvel onglet)

  • Factures et bons de livraison Reprend chaque ligne d’une facture reçue en PDF ou sur papier, avec sa TVA, et la confronte au bon de livraison.
  • Contrats et avenants Repère parties, durée, montants et clauses de reconduction ou de résiliation, et les reporte dans votre suivi des contrats.
  • Formulaires et justificatifs Reporte les cases cochées d’un formulaire numérisé ou les montants d’un avis d’imposition dans le dossier qu’ils ouvrent.

/fonctionnement

Une extraction de données par IA en quatre temps.

Des modèles de vision par ordinateur (Computer Vision), entraînés par apprentissage profond (Deep Learning), découpent la page en blocs, tableaux, cases et tampons. Un grand modèle de langage (LLM) interprète ensuite le texte : « échéance » et « à régler avant le » désignent pour lui le même champ.

Vision par ordinateurDeep LearningIA générative et LLM

  • Lecture de la page Lit le texte d’un PDF issu d’un logiciel et convertit une page numérisée par reconnaissance optique de caractères (OCR).
  • Repérage des champs Associe chaque valeur à son champ, la met au format attendu et note sa position sur la page.
  • Contrôles logiques Vérifie que les totaux se recoupent, que les dates sont plausibles et que chaque numéro respecte son format.
  • Validation puis envoi Renvoie à un valideur chaque champ sous son seuil et verse les autres dans votre logiciel, en direct ou par lot.

/prérequis

Des pièces témoins, des référentiels propres, des valideurs désignés.

L’outil se règle sur vos documents. Un fournisseur, un article ou un compte relevé sur une pièce doit retrouver sa fiche dans vos référentiels, tenus à jour.

Qualité des donnéesSocle de données

  • Réunir un lot représentatif à partir de vos archives, avec la valeur juste de chaque champ
  • Écrire les règles de saisie sous la forme d’une fiche par famille de documents
  • Désigner les valideurs en fonction des services concernés et des montants en jeu

/facture électronique

Une facture devenue donnée, des pièces encore à lire.

Une facture électronique arrive structurée : le logiciel comptable l’importe sans IA. Pour les marchés conclus avec des personnes morales de droit public, titulaires et sous-traitants admis au paiement direct transmettent déjà leurs factures sous forme électronique (article L2192-1 du code de la commande publique). Restent à lire les devis, tarifs, contrats et bons de livraison, comme les factures que des PME émettront en PDF jusqu’au 1er septembre 2027.

Je découvre la facturation électronique (impots.gouv.fr) (nouvel onglet)Facturation électronique interentreprises (AIFE) (nouvel onglet)Code de la commande publique, article L2192-1 (Légifrance) (nouvel onglet)

  • 1er sept. 2026 réception obligatoire pour toute entreprise établie en France, émission pour les grandes entreprises et les ETI
  • 1er sept. 2027 émission obligatoire pour les PME, les TPE et les microentreprises
  • 136 plateformes agréées pour la facturation électronique entre entreprises, dont 108 immatriculées définitivement

Chez le logisticien FM Logistic, 98 % de lecture automatique des fiches de sécurité.

/sur le terrain

Des devis préremplis, des échéances rappelées à temps.

L’extraction sert souvent en amont d’une réponse : la demande d’un client devient un devis prérempli que le commercial ajuste, pour l’envoyer plus vite. Lus clause par clause, les contrats livrent leurs échéances, que l’outil signale à l’approche.

Un besoin ponctuel relève d’une plateforme d’IA générative généraliste pour vos équipes, ou d’un logiciel du marché. Un projet dédié répond à un flux régulier : il démarre sur une famille de pièces récurrentes, relues en totalité au début.

Assistant documentaire

  • Des factures non conformes arrêtées par le contrôle de chaque ligne avant le paiement
  • Des tableaux remplis sans recopie grâce à vos consignes jointes aux documents déposés
  • Des cas complexes gardés à la main lors du démarrage du projet

/cadre

Un régime fixé par l’usage des champs extraits.

Une même extraction change de régime selon ce qu’elle alimente : écriture comptable, formulaire médico-social, décision sur une personne. Le règlement européen sur l’IA est en application depuis le 2 août 2026 ; ses règles sur les systèmes à haut risque de l’annexe III prendront effet le 2 décembre 2027.

Législation sur l’IA (Commission européenne) (nouvel onglet)Premières clefs d’usage de l’IA générative en santé (HAS, 2025) (nouvel onglet)Règlement eFTI (Commission européenne, en anglais) (nouvel onglet)Veille réglementaire

  • Article 6, paragraphe 3 Permet à un système de l’annexe III limité à une tâche procédurale étroite ou préparatoire de sortir du haut risque, sauf s’il effectue un profilage de personnes physiques.
  • Guide de la HAS Cite le pré-remplissage de formulaires administratifs parmi les usages possibles de l’IA générative en santé, dans le social et le médico-social, et pose la règle A.V.E.C. : apprendre, vérifier, estimer, communiquer.
  • Règlement eFTI Oblige les autorités des États membres, à partir du 9 juillet 2027, à accepter les informations de transport de marchandises que les opérateurs transmettent par des plateformes certifiées.

/méthode

Un projet d’extraction de données mesuré sur vos archives.

Une même équipe construit l’outil, l’exploite et le maintient. Il tourne sur une plateforme d’IA générative installée sur vos serveurs ou chez un hébergeur en France. L’outil n’écrit dans vos logiciels qu’avec les droits que vous lui ouvrez.

Du prototype à la productionChangement de modèle

  • INVENTAIRE Vos flux de documents se trient par volume, diversité des émetteurs et qualité de numérisation ; la première famille à traiter se retient avec vos équipes.
  • MESURE SUR ARCHIVES L’outil relit un lot de pièces déjà traitées, de chaque émetteur et de chaque qualité d’image ; chacune de ses erreurs est relevée avant tout raccordement.
  • SUIVI Chaque champ corrigé par vos valideurs rejoint ce lot d’essai ; un nouvel émetteur ou un modèle plus récent n’entre en service qu’après l’avoir passé.

/dans votre secteur

9 secteurs

Le même cas d’usage, décliné secteur par secteur.

  1. Lit contrats, arrêtés, factures et formulaires de demande, en extrait les champs utiles et les reporte dans le logiciel de paie, de finances ou d’urbanisme.

  2. Lit les commandes clients en PDF, les accusés de réception, les certificats matière et les factures fournisseurs, en extrait références, quantités, délais et valeurs, et les saisit dans l’ERP.

  3. Lit factures fournisseurs, bons de livraison, attestations d’assurance et rapports de DPE, en extrait montants, quantités, dates et étiquette, et les reporte dans le logiciel de gestion ou le fichier du patrimoine.

  4. Lit les tarifs et accords fournisseurs, les bons de commande en PDF et les bons de livraison, en extrait références, prix, remises et quantités, et les verse dans l’ERP pour contrôle.

  5. Lit les ordres de transport reçus par courriel ou en PDF, les fiches de données de sécurité et les factures des affrétés, en extrait adresses, poids, créneaux et montants, et les saisit dans le TMS ou le WMS.

  6. Lit les notifications d’aide sociale et d’APA, les factures des fournisseurs et les relevés d’intérim, en extrait montants, dates et bénéficiaires, et les saisit dans la facturation ou la comptabilité.

  7. Lit devis et factures de soins, contrats, avis d’imposition et bulletins de salaire, en extrait montants, dates, garanties ou revenus, et les verse dans le logiciel de gestion ou le dossier de prêt.

  8. Lit factures, relevés bancaires, contrats et CV, en extrait montants, taux de TVA, échéances, clauses ou compétences et les verse dans le logiciel de production ou de gestion, sous le contrôle d’un collaborateur.

  9. Lit les factures d’agrofournitures, les bulletins d’analyse et les liasses fiscales déposées par les adhérents, en extrait les champs utiles et les saisit dans la comptabilité ou le logiciel de conseil.

/à savoir

Une extraction de données par IA, de la fiabilité au financement.

AnonymisationDiagnostic Data IAPrêt Boost Transformation numérique (France Num) (nouvel onglet)contactez-nous

Quelle fiabilité attendre d’une extraction de données par IA ?

Elle dépend d’abord de l’image : pages numérisées de travers, écritures manuscrites et tableaux serrés multiplient les erreurs. Elle se mesure champ par champ, car un montant erroné coûte plus qu’une adresse incomplète ; chaque champ a donc son propre seuil de validation.

Faut-il entraîner un modèle d’IA pour extraire des données ?

Pas toujours. Un grand modèle de langage lit un document inédit à partir de la liste des champs et de quelques exemples annotés. Un modèle spécialisé, entraîné sur vos pièces, sert pour un gros volume à mise en page stable.

Extraction de données par IA et RGPD : que faut-il prévoir ?

Sur un CV ou un relevé de compte, l’outil ne relève que les champs utiles et ne garde rien du reste de la page. Chaque valideur ne voit que les pièces de son service. Le lot d’essai, fait de pièces réelles, reste dans votre espace sous les mêmes droits d’accès, et aucun modèle tiers ne s’entraîne sur vos documents.

Quelles aides pour financer un projet d’extraction de données ?

Le Prêt Boost Transformation numérique, de 5 000 € à 75 000 €, finance logiciel, conseil ou formation des valideurs, pour les entreprises de plus de 3 ans comptant 2 à 49 salariés. Le montant à financer tient surtout au nombre de familles de pièces, à la diversité de leurs émetteurs et au soin du raccordement à vos logiciels.

/cas proches

  • Synthèse de dossiers et de réunions Résume les dossiers longs, les échanges et les réunions, et en extrait les décisions et les actions.
  • Traduction spécialisée Traduit documents et échanges en respectant votre vocabulaire métier, vos glossaires et vos tournures.
  • Tri des demandes entrantes Lit les courriels et les formulaires reçus, les classe par sujet et par urgence, et les oriente vers la bonne équipe.
  • Agent conversationnel pour vos usagers Répond jour et nuit aux questions fréquentes, suit les dossiers simples et passe la main à un conseiller quand il le faut.
  • Assistant interne Répond aux questions courantes des salariés (congés, outils, procédures) et prend en charge les demandes simples.
  • Accueil téléphonique Comprend la demande d’un appelant, répond aux questions simples et oriente les autres vers le bon service.

/contact

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