Objectifs
- Décrire une chaîne d'extraction de documents, de la pièce reçue à l'écriture proposée.
- Identifier les erreurs typiques d'une extraction assistée par IA.
Le principe
Extraire, c'est transformer un document (facture, relevé, note de frais) en champs structurés : fournisseur, numéro, date, montants, taux de TVA, échéance. Un assistant IA lit le texte du document (ou l'image, après reconnaissance de caractères) et remplit une grille que vous avez définie. Vous gagnez du temps de saisie ; vous ne gagnez pas la responsabilité de l'exactitude.
Figure 1 : chaîne d'extraction ; les règles de validation et la revue humaine encadrent la sortie de l'IA.
Ce que l'IA fait plutôt bien
- Repérer un fournisseur, un numéro et une date dans des mises en page très variées.
- Normaliser des formats : « 5 mars 2026 », « 05/03/26 » et « 2026-03-05 » deviennent une même date.
- Proposer un premier classement (nature de charge) que vous validez.
Où elle se trompe
- Les calculs : un modèle de langage ne calcule pas comme un tableur ; il peut recopier un total faux ou en produire un incohérent.
- La lecture : un 1 lu comme un 7, une virgule décimale perdue, une colonne décalée dans un tableau de lignes.
- L'ambiguïté : jour et mois inversés, plusieurs montants (acompte, TTC, net à payer), avoir présenté comme une facture.
- L'invention : face à un champ illisible, certains outils « complètent » plutôt que de signaler l'absence.
Principe de conduite
Traitez la sortie de l'IA comme la saisie d'un stagiaire rapide : utile, mais contrôlée en proportion du risque. Dans les leçons suivantes, vous apprendrez à définir les champs, à valider par des règles et à mesurer la fiabilité sur un échantillon plutôt que de la supposer.
Question de réflexion
Dans votre activité, quel champ d'une facture serait le plus coûteux s'il était faux sans que personne ne le voie ?