Acquisition de données : définition et principe de fonctionnement

L’acquisition de données, également désignée par l’anglicisme capture de données, est un processus fondamental dans un environnement aujourd’hui riche en informations. Elle englobe la collecte et l’extraction de données, tant quantitatives que qualitatives, et livre ainsi aux entreprises un précieux éclairage sur les tendances économiques, propice à des prises de décision avisées. En dégageant ces tendances à l’avance, les entreprises peuvent en tirer des insights exploitables et pertinents qui orienteront efficacement leurs stratégies commerciales.

Dans cet article, nous nous intéresserons aux subtilités de l’acquisition de données, dont nous exposerons les principes, les méthodes et les indéniables avantages qu’elle procure aux entreprises. Après l’avoir lu, vous posséderez les connaissances indispensables pour vous mouvoir dans cet univers et en exploiter le potentiel afin de favoriser les prises de décision judicieuses au sein de votre entreprise.

Cet article aborde les points suivants :

• Définition de l’acquisition de données
• Processus d’acquisition de données
• Méthodes d’acquisition de données
• Comment l’acquisition automatisée des données peut-elle aider votre entreprise ?

Définition de l’acquisition de données

L’acquisition ou la capture de données est un processus primordial dans le domaine de la collecte d’informations, englobant le regroupement de données issues de diverses sources analogiques et numériques : texte, images, fichiers PDF et même enregistrements vocaux.

Le principal objectif de l’acquisition de données consiste à convertir les informations recueillies dans un format immédiatement exploitable sur ordinateur. Sitôt capturées et digitalisées, les données peuvent être facilement intégrées à une base de données en vue d’une analyse et d’une utilisation plus poussées.

Les progrès technologiques, en particulier dans le domaine de l’IA, ont révolutionné l’acquisition de données, transformant une tâche autrefois laborieuse et sujette aux erreurs en un processus efficace et rationalisé. Les solutions optimisées par l’IA proposent à présent des fonctionnalités perfectionnées automatisant l’extraction, la reconnaissance et l’interprétation des données, limitant les interventions humaines et réduisant considérablement les risques d’erreurs.

Toutes sortes de secteurs d’activité tablent sur l’acquisition de données pour simplifier leurs opérations et mettre au jour de précieux insights. Le secteur de la santé y recourt volontiers pour dématérialiser les dossiers de la patientèle, les formulaires médicaux et les rapports de laboratoire afin de faciliter l’accessibilité et la recherche d’informations stratégiques. Le constat est le même pour les établissements financiers qui s’en servent pour traiter de gros volumes de données transactionnelles à partir de récépissés, de factures et de relevés bancaires, garantissant la tenue d’une comptabilité exacte et efficace.

L’acquisition de données va bien au-delà des supports traditionnels et englobe diverses sources Elle permet aux entreprises de collecter et de centraliser des informations à partir de nombreux canaux, qu’il s’agisse de formulaires papier ou digitaux, de fichiers PDF, d’e-mails ou même d’enregistrements vocaux. Cette approche unifiée décloisonne les données et se prête à une analyse exhaustive, permettant aux entreprises d’en tirer des insights très complets et de prendre des décisions en conséquence.

L’un des avantages significatifs de l’acquisition de données réside dans sa capacité à transformer efficacement les processus manuels en workflows digitaux.

Imaginons, par exemple, une entreprise réceptionnant régulièrement quantité de formulaires papier adressés par sa clientèle. En mettant en œuvre des techniques d’acquisition de données, elle peut digitaliser en un clin d’œil ces formulaires pour en extraire et structurer les informations pertinentes. Cette transformation digitale lui donne les moyens d’accéder aux données collectées, d’y effectuer des recherches et de les exploiter aisément, améliorant ainsi son efficacité, limitant le gaspillage de papier et garantissant l’intégrité des données.

Processus d’acquisition de données

Le processus d’acquisition de données débute par le remplissage de formulaires au format papier ou digital. Ces formulaires constituent la source initiale de saisie des données, lesquelles sont ensuite transférées dans un système applicatif dédié pour y être traitées.

Au sein de ce système, des algorithmes et des technologies de pointe convertissent les informations des formulaires dans un format que des ordinateurs peuvent interpréter et traiter efficacement. Cette conversion uniformise et structure les données capturées, facilitant leur analyse et leur utilisation.

Sitôt l’exactitude, l’exhaustivité et l’intégrité des données collectées validées, celles-ci font l’objet d’une classification et d’une catégorisation. Un étiquetage ou un balisage approprié facilite leur recherche et leur analyse ultérieures. Une classification efficace améliore l’agencement et l’accessibilité des données, simplifiant ainsi les processus de gestion afférents.

À l’issue de leur classification, les données capturées sont extraites pour être transmises aux destinataires ou systèmes voulus. Elles peuvent être stockées dans des bases de données, intégrées à des applications existantes ou exportées à des fins d’analyse complémentaire au moyen de plateformes ou d’outils spécialisés. Ce faisant, les informations collectées sont immédiatement disponibles et accessibles aux différentes parties prenantes au sein de l’entreprise.

Méthodes d’acquisition de données

En matière d’acquisition de données, il existe deux approches principales, l’une manuelle, l’autre automatisée. L’acquisition manuelle, qui constitue la méthode traditionnelle, fait intervenir l’être humain pour recueillir les données et les traiter.

Malgré ses inconvénients, comme l’éventualité d’erreurs humaines et ses processus chronophages, l’acquisition manuelle demeure intéressante dès l’instant où les entreprises collectent de petites quantités de données ou jonglent avec des formats atypiques ou non standard qui rendent délicate l’acquisition automatisée.

À l’inverse, l’acquisition automatisée fait appel à des outils digitaux pour recueillir les données et les traiter. Cette approche, qui offre de nombreux avantages, est privilégiée par les entreprises. L’acquisition automatisée simplifie le processus, réduit les interventions humaines et augmente l’efficacité, l’exactitude et la rapidité.

Passons à présent en revue plusieurs méthodes d’acquisition automatisée des données, chacune étant adaptée à différentes sources et à divers formats de données. Ces méthodes mettent à profit les avancées technologiques pour extraire aisément les données, s’assurer de leur exactitude et accélérer leur traitement et leur analyse.

Reconnaissance optique des caractères (OCR)

La reconnaissance optique des caractères (OCR) est une méthode d’acquisition de données communément utilisée, spécifiquement conçue pour les caractères d’imprimerie et excluant le texte manuscrit. Elle facilite l’extraction d’informations à partir de documents numérisés ou de fichiers PDF par la reconnaissance des caractères et la conversion du texte au format digital.

Divers secteurs d’activité, dont la banque, la santé et l’assurance, tirent des bénéfices significatifs de la technologie OCR, qui automatise le traitement de divers documents, notamment les factures, formulaires et relevés.

Reconnaissance intelligente de caractères (ICR)

L’objet de la reconnaissance intelligente de caractères (ICR) consiste à lire et à traiter un texte manuscrit. L’ICR va plus loin que la technologie OCR, puisqu’elle recourt à des algorithmes évolués pour reconnaître et interpréter les caractères manuscrits.

Cette méthode est largement utilisée dans les banques et les établissements financiers, où les documents manuscrits tels que les chèques et les formulaires doivent impérativement être capturés et traités efficacement.

Reconnaissance intelligente de documents (IDR)

La reconnaissance intelligente de documents (IDR) est une forme élaborée d’acquisition de données associant plusieurs techniques dans une approche globale. Elle fait appel à l’IA, au machine learning et au traitement du langage pour extraire les données des documents.

L’IDR est capable de capturer des informations à partir de sources diverses, notamment des fichiers PDF, des images et des formulaires manuscrits. Cette méthode avancée automatise l’identification des données, leur classification et leur extraction, gage d’une précision et d’une efficacité accrues dans le traitement de gros volumes de documents hétérogènes.

Codes-barres et codes QR

Les codes-barres et les codes QR sont pratiques pour l’acquisition de données. L’utilisation d’un lecteur ou d’un smartphone permet d’exploiter aisément les données stockées dans ces codes. Il suffit de scanner un code-barres, très souvent apposé sur l’emballage d’un produit, pour obtenir rapidement des informations sur ce dernier.

Pour leur part, les codes QR, qui sont des codes-barres 2D, sont dotés de capacités interactives, leur décodage donnant accès à un lien. Les restaurants, par exemple, utilisent des codes QR qui, par simple balayage, permettent à leur clientèle d’avoir accès à leurs menus ou offres promotionnelles.

Formulaires digitaux et signatures numériques

Les formulaires digitaux et les signatures numériques dispensent de numériser des formulaires papier pour les convertir au format digital. Celles et ceux qui les utilisent peuvent communiquer des informations ou signer des documents directement dans un environnement digital.

Les formulaires digitaux offrent bien des avantages : ils peuvent être actualisés aisément, transmis rapidement à leurs destinataires et bénéficier d’une protection par mot de passe pour plus de sécurité. Leur utilisation garantit une collecte efficace des données tout en préservant l’intégrité et la confidentialité des informations sensibles.

Moissonnage de données (« web scraping »)

Le moissonnage de données, ou « web scraping », nécessite d’utiliser des bots ou des outils automatisés pour extraire des données à partir de sites web. Ces robots parcourent les différentes pages web, dont ils extraient des informations dignes d’intérêt pour les transférer dans une base de données dans l’optique de les analyser et de les utiliser ultérieurement.

En aidant les entreprises à rassembler des données issues de sources multiples sur Internet, le moissonnage leur permet d’opérer une veille concurrentielle, de suivre les tendances du marché ou de collecter des informations pertinentes à des fins d’étude.

Capture vocale

Les progrès réalisés dans la technologie de reconnaissance vocale ont révolutionné l’acquisition de données grâce à la commande vocale. La fonctionnalité de transcription permet à des appareils de convertir des paroles prononcées en texte, facilitant ainsi la saisie de données.

Les interfaces vocales comme Siri et Alexa, qui rencontrent également un vif succès, permettent d’accomplir diverses actions ou d’obtenir simplement des renseignements en questionnant l’application. La capture vocale constitue un moyen pratique, en mode mains-libres, de recueillir des données en temps réel.

Avantages liés à l’utilisation de l’acquisition de données

La technologie d’acquisition de données offre de multiples avantages aux entreprises soucieuses de traiter les leurs avec efficacité et précision. En misant sur l’acquisition automatisée, elles peuvent bénéficier des avantages suivants :

Efficacité

L’un des principaux avantages de la technologie d’acquisition des données a trait à son efficacité. Les ordinateurs sont capables de traiter de gros volumes de données à un rythme soutenu, réduisant considérablement le temps nécessaire à leur exploitation par rapport aux méthodes manuelles.

Ce processus rationalisé permet aux entreprises de traiter plus efficacement les tâches à forte intensité de données, ce qui améliore leur productivité et accélère leur prise de décision.

Réduction des coûts

Automatiser l’acquisition de données au moyen de solutions applicatives peut donner lieu à des réductions de coûts conséquentes. Au lieu d’allouer des ressources au traitement manuel des données et de rémunérer leur personnel à cet effet, les entreprises peuvent utiliser une application qui s’acquittera des mêmes tâches plus rapidement et à moindre coût.

En renonçant ainsi aux interventions manuelles, les entreprises optimisent leurs dépenses d’exploitation et affectent leurs ressources à d’autres domaines stratégiques.

Précision accrue

Par rapport à l’utilisation de méthodes manuelles, le traitement automatisé des données garantit un degré d’exactitude supérieur. L’erreur humaine est un paramètre courant affectant le traitement manuel des données, entraînant des incohérences et des inexactitudes dans les données recueillies.

Dans la mesure où elle s’articule autour d’une application et d’algorithmes avancés, l’acquisition automatisée limite le risque d’erreurs, avec des données épurées et plus fiables à la clé. Ces données précises constituent la base nécessaire à des prises de décisions avisées et à des insights fiables.

Autonomie du personnel

L’adoption d’une technologie d’acquisition des données libère le personnel des tâches de traitement banales et répétitives. Les équipes peuvent ainsi se recentrer sur les missions faisant véritablement appel à leurs compétences et à leur expertise.

En automatisant la capture de données, les entreprises donnent à leur personnel les moyens de prendre part aux initiatives stratégiques, à l’innovation et à la résolution des problèmes, ce qui a pour effet d’améliorer sa satisfaction au travail et son moral.

Découvrez comment l’acquisition automatisée des données peut aider votre entreprise.

Pour mettre la puissance de l’acquisition automatisée des données au service de votre entreprise, commencez par réfléchir au processus d’acquisition en place.

Identifiez les points à améliorer et déterminez, parmi les méthodes citées plus haut, celles qui répondront probablement le mieux aux besoins de votre entreprise. Demandez-vous si vos outils actuels sont suffisants pour atteindre vos objectifs d’acquisition de données ou si une mise à jour est nécessaire pour simplifier encore vos processus.

Adobe peut vous aider.

Pour vous accompagner dans votre parcours d’acquisition de données, jetez un œil à Adobe Experience Manager, qui propose une solution complète pour gérer les formulaires digitaux, collecter efficacement les données et les intégrer aisément à vos workflows d’entreprise.

Avec ses fonctionnalités évoluées et son interface conviviale, Experience Manager peut donner à votre entreprise les moyens d’optimiser ses processus d’acquisition de données et d’exploiter tout le potentiel de ces dernières.

Passez à la vitesse supérieure en enrichissant vos capacités de collecte de données et en choisissant Experience Manager pour faciliter la gestion et l’optimisation des formulaires pour votre entreprise. En mettant à profit la puissance de l’acquisition automatisée des données, vous pouvez gagner en efficacité, en précision et en productivité, et permettre à votre entreprise de prendre des décisions avisées et de se forger un avantage concurrentiel dans le paysage orienté données actuel.

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