Esker présente sa technologie d’extraction de données à l’ICDAR, la plus grande conférence mondiale sur l’IA

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Lyon, le 23 septembre 2019 — Esker, un des principaux éditeurs mondiaux de solutions de dématérialisation des documents, présentera les résultats de ses recherches sur les extractions de données lors de la Conférence Internationale sur la ...

Lyon, le 23 septembre 2019 — Esker, un des principaux éditeurs mondiaux de solutions de dématérialisation des documents, présentera les résultats de ses recherches sur les extractions de données lors de la Conférence Internationale sur la Reconnaissance et l’Analyse des Données (ICDAR), première conférence mondiale sur l’IA qui se déroule à Sydney (Australie). Aussi considérée comme la « coupe du monde » dans le domaine de l’analyse et de la reconnaissance de document, l’ICDAR est le plus grand rassemblement international de chercheurs et scientifiques de cette communauté.

L’occasion pour Clément Sage, doctorant sur le thème du Machine Learning et ingénieur au sein d’Esker, de présenter les résultats de sa thèse intitulée « Approche de réseau neuronal récurrent pour l’extraction de données dans les documents professionnels » rédigée dans le cadre de son doctorat à l’Université Claude Bernard, Lyon 1.

Extraire efficacement les données de documents entrants tels que les bons de commandes ou les factures fournisseurs est crucial pour les entreprises confrontées à des flux de documents quotidiens importants. Les données contenues dans ces documents sont des informations précieuses que l’entreprise doit être en mesure d’extraire pour les intégrer à son ERP et à son système d’archivage électronique. Cependant, l’automatisation de l’extraction des données est extrêmement difficile, en particulier lors de l’analyse du contenu d’une commande ou d’une facture dont la structure peut s’avérer complexe et ambiguë.

Pour répondre à cette problématique, Esker a développé une méthode pour extraire les champs d’une table en contournant la reconnaissance physique. Esker propose une approche générique basée sur le Deep Learning qui permet l’identification des lignes sur des modèles non étudiés durant l’apprentissage. La première approche de reconnaissance développée par Clément Sage est particulièrement intéressante pour les chercheurs dans la mesure où elle est suffisamment générique pour être facilement adaptée à d’autres types de documents et ne nécessite que peu de prétraitement textuel spécifique à un domaine. Cet algorithme d’Intelligence Artificielle universel et non exclusif est une découverte importante pour la communauté documentaire.

Esker a évalué avec succès l’efficacité de cette approche sur de réels bons de commandes afin de rapprocher les codes produits, les quantités ainsi que les prix unitaires des articles commandés. Suite à ces résultats positifs, Esker utilise aujourd’hui dans sa solution Cloud, offrant ainsi à ses clients une meilleure reconnaissance des données et de meilleurs taux d’automatisation.

"Les technologies d’Intelligence Artificielle sont essentielles pour les entreprises cherchant à maintenir un niveau de compétitivité élevé. En permettant aux entreprises de reconnaitre les champs dès la première commande, Esker contribue à accroitre leur productivité et leur performance opérationnelle. Ce qui est particulièrement intéressant est que les meilleures approches de l’IA pour le traitement automatique des langues s’appliquent extrêmement bien aux documents professionnels et constituent un immense vivier d’innovations pour l’avenir." Jean-Jacques Bérard, Vice-Président Recherche & Développement d’Esker

"Cette technologie démontre à quel point l’Intelligence Artificielle peut être efficace. Nous travaillons actuellement sur des services d’IA nouvelle génération et je suis certain que nous serons capables d’extraire des données totalement propres et fiables à partir de commandes, de factures mais aussi d’autre documents commerciaux."» Clément Sage, Doctorant, ingénieur Machine Learning au sein d’Esker

Clément Sage, accompagné de ses deux co-auteurs, Jérémy Espinas (directeur de thèse d’Esker) et Véronique Eglin (directrice de thèse au laboratoire LIRIS et professeur à l'INSA de Lyon), interviendront le 25 septembre 2019, de 15h20 - 17h00 dans la salle Cockle Bay du centre de conventions et d’expositions de Sydney.

À propos d’Esker

Esker est un des principaux éditeurs mondiaux de solutions de dématérialisation des documents en mode Cloud.
Parce que la transformation numérique est aussi cruciale pour les départements financiers et services clients des entreprises, Esker les accompagne afin d’automatiser et optimiser leurs cycles de gestion Purchase-to-Pay et Order-to-Cash (comptabilité clients, fournisseurs, achats…).
Développée sur la base de technologies innovantes d’intelligence artificielle et de robotisation, la solution Cloud d’Esker est utilisée par plus de 6 000 entreprises dans le monde pour leur procurer de nombreux bénéfices (gains de productivité, visibilité accrue sur leur activité, réduction des risques de fraude, meilleure collaboration en interne, avec leurs clients et leurs fournisseurs…).
Présent en Europe, en Amérique du Nord, en Asie/Pacifique et en Amérique du Sud, Esker a réalisé 87 millions d’euros de chiffre d’affaires en 2018 dont 62% à l’international. Esker est cotée sur Euronext GrowthTM à Paris (Code ISIN FR0000035818) et bénéficie du label d’entreprise innovante décerné par bpifrance (N° 3684151/1).

Pièce jointe

Source(s) : ESKER

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