Pipeline documentaire IA : la ressaisie manuelle éliminée

Le contexte

Un groupe industriel opérant à l'international, avec des équipes terrain qui produisent chaque mois des centaines de feuilles de temps papier, scannées puis traitées au siège. Le SI repose sur l'écosystème Microsoft : base SQL Server, applicatifs métier .NET, dossiers réseau.

Le problème

Deux personnes étaient mobilisées à plein temps pour ressaisir ces documents dans le système : un travail lent, ingrat et source d'erreurs — doublons, demi-saisies, écarts découverts des semaines plus tard. La croissance de l'activité aggravait mécaniquement la charge.

La solution, étape par étape

Un pipeline complet, développé au cœur du SI existant — sans changer les outils des équipes terrain.

1. 01

   Ingestion automatique

   Les scans déposés sur les dossiers réseau sont détectés et pris en charge sans aucune manipulation : l'entrée du pipeline, c'est le geste que les équipes faisaient déjà.

2. 02

   Extraction IA

   Azure Document Intelligence et un LLM lisent chaque document : champs, tableaux d'heures, écritures manuscrites. Les règles métier du groupe valident la cohérence de chaque donnée extraite.

3. 03

   Revue humaine par lot

   L'IA propose, l'humain dispose : une interface de validation présente les extractions par lot, signale les cas douteux, et apprend des corrections — la qualité augmente avec l'usage.

4. 04

   Import transactionnel

   Les données validées partent dans la base métier en une transaction : zéro doublon, zéro demi-saisie, traçabilité complète de chaque document jusqu'à son écriture en base.

Les résultats

• ≈ 2 temps plein de ressaisie réaffectés à des tâches à plus forte valeur
• Erreurs de saisie quasi éliminées, traçabilité complète document → base
• Le système apprend des corrections : la qualité augmente avec l'usage
• Aucune rupture pour les équipes terrain : mêmes scans, mêmes dossiers réseau

Sous le capot

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