DEMATERIALISATION de DOCUMENTS courrier formulaires factures 17 mars 2011 20 Mai 2010: gestion de courrier 27 Mai 2010: le portail collaboratif Novembre 2010 : MS SharePoint 2010 Mars 2011 : dématérialiser des documents Avril 2011 : Jahia, solution de Content Management System (CMS) Mai 2011: la mise en place de dossiers électroniques Octobre 2011: la législation documentaire + solutions d archivage 1
With about 1.450 people and a total turnover of 160 million euro, Cegeka positions itself within the top10ofend-to-endictsolution providers in the Benelux. Cegeka is a unique and complete supplier that covers all the elements of the ICT value chain; from consulting and development to full outsourcing. OFFICES Hasselt Leuven Antwerpen Waregem Brussel Liège Luxembourg Namur Veenendaal Gorinchem Rotterdam Paris (Lille) Bucharest/RUO DATA CENTERS Hasselt Leuven Veenendaal 2
Actionnariat : 100 % capitaux belges Création en : 1993 Fonds propres : 4.897.000 Capital : 2.136.000 C.A. 2009 : 24.077.300 Estimation 2010 : 24.250.000 Effectif : 240 personnes Progression sur 5 ans de ± 50 % 3
Applications Infrastructure Expertise Cegeka/NSI Enterprise Content Management & Document Management Systems Filenet Sharepoint Alfresco Jahia Heathcare Solutions Laboratoring Solutions Medical File Electronic Medication, Nursing Development & Modernization (.NET, Java, Oracle, RPG, ) Fixed price assignments Agile Methodology APPLICATIONS ERP Dynamics AX Dynamics NAV CMMS (Coswin) WMS (SLS) BI GIS Business applications Oracle Spatial Expertise 4
Integration Portal Collaboration Record Management DMS WCM Workflow BPM/e-form Interoperability to IT systems Data, e-doc Search ECM Knowledge Management ECM & GED CMS DEMAT SCANNERS STORAGE ARCHIVAGE Connecteur Outlook SharePoint Connecteur Outlook Alfresco Moteur de recherche DocFlow,.. 5
AGENDA 08h45 09h15 09h30 10h00 10h30 11h00 12h00 Accueil Introduction Numériser le courrier entrant Dématérialiser des formulaires et classer ses dossiers Break café Dématérialiser les factures + Témoignage de CORA Questions et réponses 12h15 Cocktail et Lunch (clôture vers 13h30) 6
DEMATERIALISATION kesako Papier > computer Scanning (numérisation) Scanning «intelligent t» Extraction de données Préparation d indexation Structurée Non structurée (texte in extenso) Industrialisation du processus de numérisation et d indexation > data processing > document management DEMATERIALISATION : la chaîne de traitement numérisation (scanning) & extraction Numérisation ICR-IWR Analyse Vidéo-codage vers GED/ECM Imaging process OCR-OMR ERP Image Texte Données Corrections & Processing lecture analyse logique métier 7
Digital mailroom : Dématérialiser et automatiser le traitement des flux entrants Gestion multi canaux du courrier entrant Capture Scan Email eforms Spooling Processus Traitement Indépendant du canal d entrée Dépendant du canal interne Classement, Indexation en étape Traitement Diffusion Archivage Suivi Courrier Finances HR 8
Processus classique dématérialisation Préparation Prépare les pages Séparation en «tas» Code barre Séparateurs (patch code, Cover sheet) Gestion du «Hors format» Scan Local ou distant Import de Fax, Multifonction,.. Amélioration matérielle de la qualité (VRS) Détection des pages en double, Reconnaissance Processus 100% automatique Form ID OCR/ICR OMR Bar code Validation / Indexation Valeur Index <-> Image Validation, correction, encodage Export PDF/A Image + text Export vers le processus de gestion de documents entrants?? QC / Rescan -> Reconnaissance automatique Imprimé (OCR) Code Barre Logo (Form id) Manuscrit (ICR) Marques (OMR) Règles de Validation Modules Spécifiques <- 9
Digital mailroom : Fonctions principales: Dématérialisation Qualifier (indexation), ),quelles informations? Informations liées à l événement (Nature, Type de demande, Dates, Objet, Réf) Informations liées au correspondant (Nom société/expéditeur/interlocuteur, enrichissement possible (CRM/ERP/DB) infos : Adresse complète, Téléphone, Fax, Email, dossier) Informations liées au traitement (Accusé de réception (OUI NON), Confidentialité, Urgence, Délai de traitement) Informations liées à la Diffusion / Validation (Liste de diffusion (par ligne) Destinataire, Action, Date de diffusion, Délai traitement) Flux «Diffusion/ Distribution» validation, courrier in, traitement demande, (modèle, ad hoc ) Classements dynamiques: Systèmes cibles : GEIDE, ECM, DMS, ERP, CRM Intégration GED dossier et application métier Digital mailroom : un système de gestion adaptés aux besoins Avantages Disponibilité Fiabilité / Exhaustivité Meilleur contrôle de gestion (processus, prise en charge, gestion des rôles ) Gestion/amélioration des délais Historisation Liste des tâches Notion de délégation, «out of office» Archivage La solution est fortement dépendante du contexte Nombre d utilisateurs Types d événements (courriers, fax, mails, ) Nombre d événements Localisation des points d entrée et de sortie 10
Démo Préparation Page de séparation par secteur ou nature de courrier Etiquette d identification non équivoque Scan Processus Courriers GED/ECM e-dossier Dématérialisation de formulaires : Dématérialiser et automatiser via le traitement d une «cover sheet» d indexation. 11
DEMATERIALISATION : la chaîne de traitement numérisation (scanning) & extraction Numérisation ICR-IWR Analyse Vidéo-codage vers GED/ECM Imaging process OCR-OMR ERP Image Texte Données Corrections & Processing lecture analyse logique métier Numérisation La première étape de la chaîne de traitement Qualité est primordiale et impacte le process complet 300 DPI, B&W, VRS, traitement image (amélioration qualité), contrôle qualité (opérateur) D autres caractéristiques en fonction de la volumétrie & autres spécifications (par ex. couleur, taille, ) Requiert la préparation des documents à numériser : Ajouter une étiquette code barres (recommandé) Insertion d un page de séparation de documents Retirer les agrafes Préparation des Documents Error free Ergonomie et robustesse 12
ANALYSE d un FORMULAIRE OCR Barcode Form-Id. Hand-Print recognition OMR Validation Rules CUSTOM MODULES ANALYSE d un FORMULAIRE 13
IWR ICR / OCR / OMR (1/2) Transformer l image en texte Informations exploitables OMR : Optical Mark Recognition Détection des cases à cocher OCR : Optical Character Recognition > zone Reconnaissance optique de caractères (dactylographiés) ICR : Intelligent Character Recognition > zone Reconnaissance de l écriture manuscrite, casée, cursive au niveau de la lettre IWR : Intelligent Word Recognition A2iA Technology Intelligence Artificielle pour la détection des mots et des phrases IWR ICR / OCR / OMR (2/2) Les performances sont basées sur: la combinaison de 4 moteurs OCR A2iA différents la possibilité d utiliser un contexte (dictionnaire ) l expérience de la segmentation cursive 14
Data, Décision Module de Décision Le module de décision est le module dans lequel, en fonction des éléments de contrôle intégrés, il est déterminé si le document est valide ld etpeut être transmis directement à la GED, ECM, db (mode «silence), ou si une fonction de vidéo codage est nécessaire. La décision est basée sur (par ex.): Présence de données obligatoires; Score de l extraction I OCR; Structure de certaines données + logique gq de contrôle Espace de programmation pour inclure / intégrer la logique de contrôle métier, par ex: Cohérence entre les données Connexion sur un référentiel complémentaire «Check digit» le cas échéant, 15
Vidéo codage (1/2) Le design de l interface de vidéo codage a été adapté pour la production et le traitement de masse Interconnexion avec des systèmes (sources de données) externes: enrichissement de fonctions et contrôles métier Nombreux raccourcis clavier et fonction de copiercoller par clic sur l image Organisation selon plusieurs formulaires de saisie en fonction de la nature du document Interface entièrement configurable > espace ouvert de programmation. 16
Corrections can be made in these fields Real time indication of possible errors Modulo error: 1.Verify polis number 2.Verify modulo Injection dans la GED/ECM Le résultat produit par le vidéo codage (output) est automatiquement envoyé / pris en charge à l application de GED/ECM, ERP, db ou toute autre application métier de l organisation (intégration). SPOT Apps ext. 17
Dématérialisation de factures : Dématérialiser et automatiser via le traitement des factures entrantes. DEMATERIALISATION : la chaîne de traitement numérisation (scanning) & extraction Numérisation ICR-IWR Analyse Vidéo-codage vers GED/ECM Imaging process OCR-OMR ERP Image Texte Données Corrections & Processing lecture analyse logique métier 18
Numérisation La première étape de la chaîne de traitement Qualité est primordiale et impacte le process complet 300 DPI, B&W, VRS, traitement image (amélioration qualité), contrôle qualité (opérateur) D autres caractéristiques en fonction de la volumétrie & autres spécifications (par ex. couleur, taille, ) Requiert la préparation des documents à numériser : Ajouter une étiquette code barres (recommandé) Insertion d un page de séparation de documents Retirer les agrafes Préparation des Documents Error free Ergonomie et robustesse. ANALYSE d une FACTURE Date et num facture Fournisseur Ligne commande Num TVA Montant TVA. Montant total. 19
IWR ICR / OCR / OMR Transformer l image en texte Informations exploitables OMR : Optical Mark Recognition Détection des cases à cocher OCR : Optical Character Recognition Reconnaissance optique de caractères (dactylographiés) ICR : Intelligent Character Recognition Reconnaissance de l écriture manuscrite, casée, cursive au niveau de la lettre IWR : Intelligent Word Recognition A2iA Technology Intelligence Artificielle pour la détection des mots et des phrases Analyse (1/4) Sémantique, supervision des modes d apprentissage et de base de connaissance Analyse fonctionne essentiellement sur 2 modes : Phase d identification L analyse, en mode sémantique ou en mode «Patterns» (patrons), dépendant de la phase d identification Le but de la phase d identification est de déterminer si cettefacture est en provenance dun d un expéditeur connu (du point de vue de SPOT). Il en résultera le mode de fonctionnement suivant «nouvel expéditeur» approche sémantique Déjà répertorié approche pattern 20
Analyse (2/4) Le moteur sémantique «comprend» le document et en extrait automatiquement les informations (intelligence artificielle) Total HT 7 769,30 En traduisant l image en texte, l OCR permet l analyse du contenu en une information pertinente Analyse (3/4) Lorsque que le document est déjà connu (au niveau du pattern ), SPOT utilise alors sa base de connaissance des patterns (patrons). La base de connaissance des patterns prend en charge: La gestion des décalages (horizontaux et verticaux) La problématique du redimensionnement de la taille des documents La gestion de la localisation des blocs d information qui peuvent varier sur le document (par ex. le corps des factures et la zone des totaux qui peut varier pour un même émetteur). 21
Analyse (4/4) Productivité 100 % Classical approach Setting-up 100 % Semantic approach + SPOT training Training Productivity 50 Productivity 0 Time 0 Time Data, Décision (1/2) Module de Décision Le module de décision est le module dans lequel, en fonction des éléments de contrôle intégrés, il est déterminé si le document est valide ld etpeut être transmis directement à la GED, ECM, ERP (mode «silence), ou si une fonction de vidéo codage est nécessaire. La décision est basée sur (par ex.): Présence de données obligatoires; Score de l extraction I OCR; Structure de certaines données + logique gq de contrôle Espace de programmation pour inclure / intégrer la logique de contrôle métier, par ex: présence d un bon de commande Structure de ce nr. de commande Connexion sur un référentiel complémentaire 22
Data, Décision + Apprentissage (2/3) Module d apprentissage On utilise les résultats corrigés issus du vidéo codage pour que le système apprenne de ses erreurs > on est dans un processus transparentd d amélioration continue. Il n est pas nécessaire de définir des zones d extraction avec sa règle cm; il suffit de corriger le résultat de manière à ce que le moteur s améliore automatiquement. En moyenne, il faut de 3 à 5 passes d un même fournisseur afin que le logiciel produise un modèle mature qui puisse être pris en charge par la fonction pattern de l application (sortie de la phase d apprentissage) Possibilité de gérer plusieurs patterns pour un même fournisseur = une empreinte Diagramme fonctionnel 23
Vidéo codage (1/2) Le design de l interface de vidéo codage a été adapté pour la production et le traitement de masse Interconnexion avec des systèmes (sources de données) externes: enrichissement de fonctions et contrôles métier Nombreux raccourcis clavier et fonction de copiercoller par clic sur l image Organisation selon plusieurs formulaires de saisie en fonction de la nature du document Interface entièrement configurable > espace ouvert de programmation. Vidéo codage (2/2) 24
Injection dans la GED/ECM Le résultat produit par le vidéo codage (output) est automatiquement envoyé / pris en charge à l application de GED/ECM, ERP ou toute autre application métier de l organisation (intégration). SPOT Apps ext. 25