Une IA capable de lire des documents manuscrits en quelques secondes
Formation en sécurité, CertificationUn système automatisé de traitement documentaire par IA qui transforme des photos de copies d’examen manuscrites en résultats structurés et corrigés.
Un organisme national de certification en sécurité traite environ 16 000 examens manuscrits chaque année.
Chaque document devait être vérifié et saisi manuellement. Le personnel lisait chaque page, transcrivait les réponses, corrigeait l’examen, puis enregistrait les résultats.
À un tel volume, ce processus manuel était lent, coûteux et particulièrement sujet aux erreurs humaines. La saisie des données représentait à elle seule des centaines d’heures de travail chaque année, du temps qui aurait pu être consacré à des tâches à plus grande valeur ajoutée.
La transition
Avant l’automatisation, chaque examen était traité manuellement :
- Le personnel lisait chaque examen manuscrit, une page à la fois.
- Les réponses étaient transcrites manuellement dans un système.
- La correction et la saisie des données étaient répétées pour chaque candidat.
- Les délais de traitement dépendaient du temps dont disposait le personnel.
Le travail n’était pas complexe. Son volume était simplement énorme. L’organisme avait besoin d’une solution qui :
- lise l’écriture manuscrite de façon fiable et à grande échelle;
- élimine entièrement la saisie manuelle des données;
- signale les réponses dont l’indice de confiance est faible afin qu’une personne puisse les vérifier;
- vérifie que tous les champs obligatoires sont correctement remplis et avise le formateur lorsqu’un examen est incomplet;
- produise les résultats en quelques secondes plutôt qu’en plusieurs jours.
Ce que nous avons implémenté
Nous avons créé, sur notre système d’automatisation, une chaîne de traitement documentaire par IA qui transforme la photo d’un examen en résultats structurés et corrigés.
Les principales composantes comprenaient :
- Une étape de téléversement permettant au formateur de soumettre une photo de l’examen manuscrit.
- Une lecture par IA avec Google Gemini qui extrait chaque réponse inscrite sur la page.
- Un indice de confiance de 0 à 100 % qui indique le degré de certitude de l’IA pour chaque réponse.
- Des contrôles automatisés qui signalent les champs manquants, en informent le formateur, et confirment lorsqu’un dossier est complet et prêt à être vérifié ou synchronisé avec le CRM.
- L’archivage automatique de l’image originale.
- L’enregistrement instantané des résultats structurés, qui sont présentés au formateur en quelques secondes.
L’objectif
L’objectif était d’éliminer la saisie manuelle des données d’un processus papier à volume élevé, tout en conservant un indice de confiance afin que les humains vérifient uniquement les réponses pour lesquelles l’IA présente un faible degré de certitude.
