Détecter les champs principaux

Les éléments suivants peuvent être utilisés pour déterminer le fournisseur et l'unité opérationnelle :

• Paramètres de Définition de document : les formats IBAN, IDTVA et IDTVANationale, ainsi que les mots-clés correspondants ;
• Champs d'enregistrement du jeu de données : IBAN, IDTVA, IDTVANationale, nom, rue, ville, code postal.

Pour plus d'informations sur les colonnes intitulées BusinessUnits et Vendors dans les jeux de données et sur la manière de les utiliser, consultezJeu de données de BusinessUnits et Jeu de données de Vendors.

Algorithme de détection automatique de l'entreprise

Plus les informations fournies dans les colonnes de Jeu de données sont détaillées et précises, plus la qualité de la détection est élevée, et inversement. Pour vous assurer d'obtenir des résultats de recherche aussi précis que possible, veillez à ce que qui suit :

• les identificateurs uniques de l'entreprise sont renseignés dans
  Le simple fait de remplir les colonnes de valeurs uniques (IDTVA, IDTVANationale, IBAN) améliorera considérablement la probabilité d'exactitude de la détection, dans la mesure où ces valeurs sont uniques pour chaque entreprise.
• Aucun enregistrement d'entreprise ne se répète
  L'absence d'enregistrements redondants améliore la probabilité d'exactitude de la détection de l'entreprise. Pour plus d'informations sur l'élimination des doublons d'enregistrements en double, consultez Élimination des enregistrements en double dans la base de données externe.
• Il n'y a aucun enregistrement non lié
  La présence d'enregistrements obsolètes ou non valides dans Jeu de données peut donner lieu à des erreurs de détection de l'entreprise en raison de similitudes fortuites entre les valeurs de divers champs.
• Tous les champs sont renseignés pour chaque enregistrement de société
  Donnez le plus d'informations possible sur les entreprises. Plus le nombre de champs renseignés dans Jeu de données est important, plus la probabilité d'exactitude de la détection de l'entreprise est élevée.
• les colonnes à valeurs multiples sont utilisées pour stocker des informations identiques, mais exprimées de différentes manières, et non des informations différentes
  Par exemple, si une même entreprise a plusieurs adresses, il doit y avoir un enregistrement distinct pour chacune d'elles, même si tous les autres champs reprennent les mêmes informations. Pour plus d'informations, consultez Préparation des bases de données des fournisseurs et des unités opérationnelles.

L'algorithme de détection automatique des vendeurs et des unités opérationnelles comprend les étapes suivantes :

1. recherche de l'identificateur unique

Les champs suivants sont considérés comme des identificateurs uniques de l'entreprise :

• IDTVA,
• IDTVANationale,
• IBAN.

ABBYY FlexiCapture for Invoices recherche dans l'image du document les valeurs mentionnées ci-dessus. Dans les propriétés de la définition de document (onglet Paramètres de définition de document, groupe Pays et langues), les formats de IDTVA, IDTVANationale et IBAN (onglet Formats) ainsi que les mots-clés (onglet Mots-clés) sont définis pour chaque pays à l'aide d'expressions régulières.

Remarque : Des mots-clés et des formats d'identificateurs correctement renseignés améliorent considérablement la qualité de la détection.

Pour ces champs, le programme recherche des correspondances exactes dans l'image. Les expressions régulières peuvent également prendre en compte d'éventuelles erreurs de reconnaissance. Cela est effectué au moyen d'expressions régulières étendues (consultez Expressions régulières étendues).

Remarque : ABBYY FlexiCapture pour les factures propose des expressions régulières prédéfinies, mais, si nécessaire, vous pouvez créer vos propres expressions régulières. Pour ce faire, naviguez jusqu'au groupe Pays et langues dans l'onglet Paramètres de définition de document, sélectionnez le pays concerné et cliquez sur Modifier....

Les valeurs détectées sont normalisées comme suit :

• les lettres sont transformées en majuscules,
• les espaces et les caractères suivants sont supprimés : " . ", " , ", " — ", " / ", " \ ".

Si le préfixe alphabétique d'un champ est spécifié à l'aide d'une expression régulière dans les propriétés du pays dans l'onglet Formats, le préfixe reconnu est remplacé par le préfixe primaire (défini dans les propriétés du pays dans l'onglet Formats).
Par exemple, l'identificateur « DE12345 » peut être reconnu en tant que « OE12345 ». Le préfixe OE détecté est alors remplacé par le préfixe correct DE.
Les champs IDTVA, IDTVANationale et IBAN détectés sur une image de document sont alors utilisés pour interroger le jeu de données. Les valeurs des colonnes IDTVA, IDTVANationale et IBAN reçues des champs du jeu de données sont normalisées de la même manière que les valeurs détectées sur l'image, puis elles sont mises en correspondance (une correspondance exacte est appliquée) avec les valeurs normalisées des champs détectés sur l'image.

2. Recherche du nom et de l'adresse de l'entreprise

Une requête reprenant tout le texte du document pour rechercher les enregistrements qui lui correspondent le plus précisément est envoyée au jeu de données.

Les valeurs de Nom, Rue, Code postal et Ville détectées dans l'image sont mises en correspondance avec les valeurs d'enregistrement du jeu de données correspondantes.
Remarque : Pour obtenir les meilleurs résultats possibles dans la recherche du nom et de l'entreprise, assurez-vous que les colonnes correspondantes du jeu de données sont renseignées. Les informations relatives au nom et à l'adresse de l'entreprise sont particulièrement importantes dans les cas où l'entreprise ne peut pas être identifiée à l'aide IDTVA, IDTVANationale ou IBAN.

3. Formation d'hypothèses

Les entreprises qui ont été trouvées au cours des étapes 1 et 2 sont utilisées pour former un jeu d'hypothèses. ABBYY FlexiCapture pour les factures évalue ces hypothèses, puis retient les 5 enregistrements de fournisseurs et les 5 enregistrements d'unités opérationnelles qui correspondent le plus fidèlement aux valeurs des champs présents sur l'image du document. Ces enregistrements sont ensuite utilisés pour constituer 25 paires de fournisseurs et d'unités opérationnelles, chaque paire étant traitée comme une hypothèse distincte. Un algorithme de réseau neuronal est ensuite utilisé pour évaluer les hypothèses en fonction de leur fiabilité, la paire fournisseur/unité opérationnelle la mieux adaptée constituant alors l'hypothèse finale et les résultats de la détection des fournisseurs et des unités opérationnelles.

Remarque : Si seule la base de données des fournisseurs est connectée, la qualité de l'évaluation de la paire fournisseur/unité opérationnelle peut être affectée de manière négative. La connexion d'une base de données des unités opérationnelles est recommandée, même si la détection de l'unité opérationnelle n'est pas requise. Pour plus d'informations, consultez Connexion des bases de données.

Remarque : En présence d'un très petit nombre d'unités opérationnelles (par ex., 1), la connexion de ce type de base de données n'aura aucune incidence significative sur l'évaluation. Cela peut toutefois améliorer la qualité de la détection dans les cas où une unité opérationnelle est détectée à tort comme étant un fournisseur.

Tri des hypothèses

Les hypothèses sont réparties dans les catégories suivantes en fonction de la fiabilité de la correspondance (enregistrement du jeu de données et valeur du champ dans l'image du document) :

• correspondance fiable avec l'image du document ;
• correspondance non fiable avec l'image du document.

En fonction du scénario de vérification, lors de la détection du fournisseur et de l'unité opérationnelle, vous pouvez décider de tenir compte ou non de la fiabilité des hypothèses. Si vous souhaitez qu'ABBYY FlexiCapture pour les factures sélectionne l'hypothèse finale exclusivement parmi les hypothèses fiables, vous pouvez les filtrer à l'aide du drapeau de registre InvoiceReader/ShouldFilterUnsureCompanyHypotheses, qui peut être défini avec les valeurs suivantes :

• true - le filtre est activé et l'hypothèse finale sera sélectionnée exclusivement parmi les hypothèses fiables (valeur par défaut) ;
• false - le filtre est désactivé et l'hypothèse finale sera sélectionnée parmi toutes les hypothèses, quelle que soit leur fiabilité.

Notez que les hypothèses sont filtrées différemment selon qu'elles concernent les fournisseurs ou les unités opérationnelles :

• Lors de la détection des fournisseurs, aucune hypothèse non fiable les concernant ne sera prise en compte. En l'absence d'hypothèses fiables, aucun fournisseur ne sera détecté.
• Lors de la détection des unités opérationnelles :
• en présence d'au moins une hypothèse fiable, aucune hypothèse non fiable ne sera prise en compte ;
• en l'absence d'au moins une hypothèse fiable dans le jeu d'hypothèses obtenu aux étapes 1 à 3, la valeur du drapeau sera ignorée. L'hypothèse finale sera sélectionnée parmi les hypothèses non fiables.

Ce qui précède s'explique par les différences entre les jeux de données des fournisseurs et ceux des unités opérationnelles :

• Les entreprises comptent généralement beaucoup moins d'enregistrements d'unités opérationnelles que de fournisseurs. De plus, elles changent beaucoup moins souvent, ce qui signifie qu'il est plus facile de les tenir à jour. Par conséquent, la détection d'une hypothèse fiable augmente la probabilité que l'hypothèse finale soit correcte. Même si aucune hypothèse fiable n'a été trouvée, la détection d'une unité opérationnelle reste cependant essentielle, car le facteur le plus important quant à la fiabilité du résultat de la détection est l'évaluation de la fiabilité des paires fournisseur/unité opérationnelle.
• La raison pour laquelle le nombre d'enregistrements de fournisseurs est généralement beaucoup plus élevé, de même que le nombre de colonnes dans le jeu de données, est que, sur leurs factures, les fournisseurs donnent plus d'informations sur leur entreprise (par rapport à l'unité opérationnelle). Il est également possible que les enregistrements contiennent des informations obsolètes, ce qui signifie que le tri des hypothèses non fiables dépend à la fois de la qualité du jeu de données et du type de scénario de vérification.

Remarque : Pour améliorer la probabilité de fiabilité des hypothèses détectées, maintenez les jeux de données à jour et incluez autant d'informations que possible sur les fournisseurs et les unités opérationnelles.

Résultats de la détection du fournisseur et de l'entité commerciale

Les résultats principaux de la détection du fournisseur et l'entité commerciale sur la facture sont :

• l'identificateur du dossier du fournisseur dans le jeu de données Fournisseurs
• l'identificateur du dossier de l'entité commerciale dans le jeu de données Entités commerciales

Remarque : Si le jeu de données Fournisseurs spécifie que l'ID dépend de ID d'entité commerciale (voir Colonnes du jeu de données Vendors pour plus de détails), le résultat de la détection de fournisseur contiendra l'ID qui correspond à l'ID d'entité commerciale.

Une entité commerciale peut être détectée sans fiabilité. Dans ce cas, le paramètres d'enregistrement du document fc_Predefined:InvoiceIsVendorSuspicious (fc_Predefined:InvoiceIsBusinessUnitSuspicious) sera défini sur true.

Les régions des champs suivants peuvent être trouvées en conséquence de la détection de fournisseur et d'entité commerciale :

Pour le fournisseur :

• Nom
• VATID
• VATID national
• IBAN
• Rue
• Code postal
• Ville

Pour l'entité commerciale :

• Nom
• VATID
• Rue
• Code postal
• Ville

En examinant les emplacements de ces régions sur l'image, vous pouvez voir où précisément sur l'image le programme a trouvé les champs des groupes Fournisseur et Entité commerciale, qui lui ont permis de détecter le fournisseur et l'entité commerciale.

Remarque : Si les valeurs des champs IBAN et IDTVA sont absentes du jeu de données Fournisseurs, les mots-clés et le format peuvent être utilisés pour la détection des valeurs correspondantes de la même manière que pour la détection des coordonnées bancaires (si le fournisseur correspondant a été trouvé).

Remarque : La recherche d'une région de champ peut être modifiée par la formation ou en appliquant un FlexiLayout supplémentaire (Voir Capturer des champs de facture supplémentaires). Ceci n'aura aucun effet sur la détection de fournisseur et d'entité commerciale, mais peut affecter l'emplacement des régions des champs dans ces groupes après avoir comparé la Définition de document avec les factures.

Un résultat important de la détection du fournisseur réside dans le fait que les informations sur leurs pays respectifs sont récupérées dans le champ Code pays des dossiers trouvés dans le jeu de données. Ces informations sont ensuite utilisées pour sélectionner des mots clés et taux d'imposition et pour capturer d'autres champs de facture. Elles sont également utilisées comme condition de lancement de règles de validation pour la facture.

Comment changer la manière dont le programme détermine le fournisseur ou l'entité commerciale

Plus le fournisseur et l'entité commerciale dans les entrées du Jeu de données correspondent au texte extrait de l'image, plus le programme pourra déterminer précisément le fournisseur et l'entité commerciale.

Tout d'abord, le programme doit identifier les données qui correspondent aux colonnes Jeu de données qui sont utilisées pour trouver la société sur la facture dans la base de données externe. La base de données externe et le jeu de données doivent être correctement connectés (voir Connecter les bases de données du fournisseur et de l'entité commerciale).

Si une seule et même entreprise figure à la fois dans la liste des fournisseurs et dans la liste des unités opérationnelles, vous devez spécifier le même numéro d'identification de TVA dans les enregistrements respectifs des deux jeux de données (même en l'absence de numéro d'identification de TVA sur les factures). Cela empêchera le programme de détecter le fournisseur et l'unité opérationnelle de manière incorrecte.

Pour compenser les variations possibles de valeurs des champs sur l'image :

• Normalisation des colonnes du Jeu de données (voir Normalisation des valeurs dans les jeux de données),
• valeurs « multipliées » des colonnes dans le Jeu de données (voir Colonnes complexes dans un jeu de données).

Numéro de facture, Date de facture

Une en-tête de facture inclut entre autres les champs Numéro de facture et Date de facture.

Ces champs sont détectés à l'aide de mots clés spécifiés dans les propriétés de langue de la Définition de document. Le fournisseur et l'entité commerciale sont détectés en premier, fournissant des informations sur les pays du fournisseur et de l'entité commerciale. Les pays déterminent les langues (les langues qui correspondent à un pays sont spécifiées dans la Définition de document). Le jeu de mots clés permettant de trouver les champs est pris des pays du fournisseur et de l'entité commerciale.

Vous pouvez changer la manière dont le programme recherche les régions de champs en éditant les mots clés (voir Mots clés) et en utilisant la formation (voir Formation).

Comment le programme détecte-t-il que le document est une facture ?

ABBYY FlexiCapture détermine si un document est une facture lors de l'application du FlexiLayout.

Les conditions listées ci-dessous indiquent qu'un document est une facture. Toutes ces conditions ne doivent pas nécessairement être satisfaites, mais chacune a une importance particulière.

• Les champs Numéro de facture et Date de facture ont été détectés.
• Les mots clés de l'élément localisé Identificateurs de facture ont été détectés (Voir Mots clés).
• Un fournisseur ou une entité commerciale a été détecté(e) sur le document.

Un document peut être identifié comme Note de crédit si les mots clés de l'élément Mot clé de note de crédit ont été détectés sur l'image ou si le document a un total négatif.

ABBYY FlexiCapture for Invoices capture les champs suivants d'une facture :

Champ	Invoice Processing (Au-NZ), Invoice Processing (US), Invoice Processing (CA), Invoice Processing (EU), Invoice Processing (JP)	Invoice Processing (ES)
Le montant total de la facture (Total) et la devise de la facture (Devise)	Oui	Oui
Taxes: Le total sans les taxes (NetAmount0) Le montant total de la facture avant application des taxes (TotalNetAmount) Le montant des taxes dues (TotalTaxAmount)	Oui	Oui
Groupes fiscaux (somme avant taxation (NetAmount), montant des taxes dues (TaxAmount), taux fiscal (TaxRate)	Non	Oui
Taxe supplémentaire (AdditionalCosts)	Oui	Oui

Les informations fournies par la définition de document sont utilisées pour trouver les sommes et taux fiscaux :

• Les taux fiscaux dues dans le pays du fournisseur (vous pouvez les spécifier dans l'onglet Taux de taxe des propriétés d'un pays, Voir Paramètres de pays et de langues).
• Mots-clés pour les taux fiscaux (vous pouvez les spécifier dans l'onglet Mots-clés des propriétés d'une langue. Également Voir Mots clés).

Le programme essayera de trouver jusqu'à deux taux fiscaux sur l'image. Si la facture comprend plus de deux taux fiscaux, des champs supplémentaires peuvent être créés et remplis manuellement dans le formulaire de données.

Le programme utilise des mots-clés pour détecter les champs TotalTax et TotalNetto. Vous pouvez spécifier ces mots-clés dans les propriétés d'un pays ou d'une langue, selon la manière dont le mot-clé doit être utilisé (pour en savoir plus, Voir Paramètres de pays et de langues). Pour en savoir plus sur les mots-clés, Voir Mots clés.

Le champ Total est associé à deux types de mots-clés localisés dans différentes catégories (pour en savoir plus sur les catégories Éléments trouvés Voir Mots clés):

• AmountTotalHighConfidenceLabels : mot-clé qui apparaît uniquement à proximité du champ Total, comme « Montant à payer ».
• AmountTotalLowConfidenceLabels : mots-clés qui peuvent apparaître à proximité du champ Total, mais aussi près d'autres champs. Par exemple, le mot-clé « Total » peut apparaître près du champ Total, mais aussi près d'un champ contenant le poids total de tous les éléments d'une facture.

Astuce. Si vous ne savez pas dans quelle catégorie ajouter un mot-clé, ajoutez-le à AmountTotalHighConfidenceLabels. Si, pour certaines factures, les mots-clés font qu'un autre champ est identifié comme le champ Total par le programme, déplacez-le dans AmountTotalLowConfidenceLabels.

En plus des mots-clés, le programme recherchera les éléments suivants lorsqu'il essaiera de détecter le champ Total :

• Nombres qui apparaissent deux ou trois fois sur une seule ligne ou une seule colonne à l'intérieur de l'image. Ces nombres pourraient correspondre au Total sur les factures sans indication fiscale.
• Nombres qui sont la somme des nombres situés au-dessus d'eux, à l'intérieur d'une même colonne.
• Les plus grands nombres (en valeur absolue) situés en fin de document.

Le programme cherchera le champ Currency (devise) uniquement si un champ Total est détecté. Les mots-clés des propriétés du pays définies dans la définition du document seront utilisés.

Les champs du groupe Amounts (montants) qui n'ont pu être détectés dans l'image seront automatiquement calculés, à l'exception du champ Total. Ce champ doit être détecté dans l'image.

Si le programme ne parvient pas à extraire correctement les informations des champs Amounts (montants), le champ Total sera marqué comme nécessitant une vérification.

Si le programme ne parvient pas à détecter les champs Total et Currency (devise) avec un degré de confiance élevé, ou s'il ne parvient pas à les détecter entièrement, vous pouvez utiliser l'apprentissage pour améliorer la qualité des données extraites.

ABBYY FlexiCapture for Invoices peut extraire tous les numéros de bon de commande et leurs sommes correspondantes depuis la facture.

La fonctionnalité est désactivée par défaut (Voir Analogie de bon de commande).

Pour extraire les numéros de bon de commande, il vous faudra un Jeu de données avec une liste des numéros de bon de commande possibles et leurs sommes (Voir Colonnes du jeu de données PurchaseOrders).

Le champ Bon de commande peut être extrait via :

• une expression régulière ;
• Un jeu de données contenant les numéros de bon de commande possibles (Voir Colonnes du jeu de données PurchaseOrders).

Si un jeu de données avec les numéros de bon de commande possibles est utilisé, ABBYY FlexiCapture for Invoices recherchera dans les images des nombres de ce jeu de données. Nous vous recommandons d'avoir aussi peu de numéros de bons de commande que possible dans la base de données, aussi vous pouvez diminuer leur nombre de différentes manières :

• Utiliser la colonne ID de fournisseur du Jeu de données. Dans ce cas, le programme utilisera uniquement les numéros de Bon de commande du fournisseur de facture.
• Filtrez les bons de commande pour lesquels une facture a déjà été reçue et ajoutez uniquement les numéros de bons de commande pour lesquels aucune facture n'a encore été reçue au jeu de données.

Le programme recherchera dans la base de données les sommes qui correspondent aux numéros de bons de commande détectés.

Le programme recherchera également dans l'image tous les numéros de bons de commande, notamment ceux qui se trouvent dans les éléments de ligne de la facture.

Les bons de commande sont habituellement générés par le système ERP de l'acheteur, ainsi les factures émises à une entité commerciale spécifique ont tendance à se ressembler. Il est généralement possible de les décrire à l'aide d'une expression régulière.

S'il existe une expression régulière pour les numéros de bons de commande, le programme détectera tous les nombres qui satisfont l'expression sur les images. L'expression régulière peut être spécifiée dans un fichier de configuration XML à l'aide des balises suivantes :

.<InvoiceSettings>
...
<OrderNumber>
  <Value>
     <RegularExpression></RegularExpression>
  </Value>
</OrderNumber>
</InvoiceSettings>

Pour plus d'informations sur les fichiers de configuration XML, voir Éditer les paramètres de traitement de facture dans des fichiers XML.

ABBYY FlexiCapture for Invoices peut extraire les éléments de ligne de facture depuis les images.

L'extraction des éléments de ligne de facture est désactivée par défaut (Voir Champs supplémentaires).

Pour obtenir une liste de champs que le programme extrait automatiquement, Voir Champs capturés.

ABBYY FlexiCapture for Invoices recherche d'abord un tableau dans l'image. Pendant cette recherche, il utilise les mots clés pour les titres de colonne spécifiés pour chaque langue dans les propriétés de la Définition de document. Les mots clés pour les colonnes d'éléments de ligne de facture sont également utilisés pour classer les éléments, c'est-à-dire déterminer le type de chaque colonne d'élément de ligne de facture.

Après ceci, le programme utilise les informations sur les colonnes détectées et les expressions mathématiques pour trouver les éléments de ligne de facture dans le tableau de la facture.

Enfin, le programme recherche dans les éléments de ligne de facture des champs dans les colonnes.

La formation peut être utilisée pour améliorer la qualité de l'extraction d'élément de ligne automatique.