Brevet FR3067141A1 — publié le 20181207

PROCEDE DE CLASSIFICATION HYBRIDE POUR DOCUMENTS DE GESTION DOMAINE DE L'INVENTION L'invention est relative au domaine de l'analyse de documents de gestion au sein d'une entreprise. Elle s'applique particulièrement bien à l'analyse automatique de factures, notamment à des fins de contrôle de cohérence ou de classification. CONTEXTE DE L'INVENTION Les entreprises ont à gérer un nombre très important de documents de gestion. Ces documents « de gestion » regroupent l'ensemble des documents relatifs à la gestion d'une entreprise, et que l'on peut donc distinguer des documents purement métiers et relatifs à l'activité de l'entreprise. Cela comprend notamment les factures, les relevés de consommation, les fiches de paie, la gestion des commandes, des documents comptables, etc. Dans une entreprise de taille importante, le volume de ces documents peut avoisiner les centaines de milliers par an. Il est dès lors impossible de procéder à un contrôle manuel de ces documents. Pourtant la problématique de l'analyse des documents de gestion est extrêmement importante pour les entreprises. Des incohérences peuvent en effet entraîner des risques légaux, notamment du fait des règlements comptables et fiscaux. On peut par exemple citer les erreurs sur les cotisations versées aux différentes caisses que l'analyse des feuilles de paie peut permettre de détecter. On peut également citer, parmi de nombreux autres exemples, les erreurs sur les taux de TVA dans les factures. 3067141 2 Une autre conséquence de ces incohérences est d'entraîner le paiement de sommes indues par exemple, si les montants figurants sur des factures sont erronés. 5 Le suivi des dépenses d'une entreprise de taille important est un sujet crucial mais ayant fait relativement peu l'objet d'études visant à son automatisation. Classiquement ce suivi est effectué de façon manuelle, et il ne porte donc que sur quelques aspects particuliers. De même, les quelques outils informatiques de suivi des 10 dépenses ne portent que sur une minorité des aspects qui peuvent revêtir le suivi des dépenses. Notamment, ils concernent généralement l'analyse de documents numériques relatifs aux dépenses de l'entreprise, et se limitent à l'information globale disponible sur ces documents. 15 Or, une grande partie des documents relatifs aux dépenses sont des factures souvent reçus ou traités sous une forme « papier »., ou sous une forme numérique scannée selon une procédure de dématérialisation. Par ailleurs, peu d'outils permettent de réaliser des 20 classifications suffisamment précises pour permettre une analyse pertinente de l'ensemble des documents reçus, de sorte à pouvoir en tirer des conclusions sur des actions à entreprendre par l'entreprise pour réaliser des économies. Un autre problème majeur provient du fait que dans une 25 entreprise, la classification est effectuée par un expert du métier ayant des compétences non-techniques et que les techniques classiques de classification ne permettent pas de prendre en compte cet aspect humain, et notamment une possibilité d'intervention humain par un expert non-informaticien. 30 3067141 3 La classification est un sujet bien connu du domaine de l'analyse des données numériques qui consiste à affecter chaque donnée à une classe, ou catégorie, afin d'obtenir en fin de processus une partition de l'espace des données. Les classes, ou catégories, 5 peuvent être fournies indépendamment des données, par exemple par l'utilisateur de l'outil de classification, ou bien déterminées automatiquement à partir des données elles-mêmes. On peut distinguer au moins deux grandes familles de 10 technologies pour la classification. Une première famille est constituée des méthodes se fondant sur des bases de connaissances, en général formalisées par des règles. Les règles sont habituellement définies par des experts du domaine considéré, et un moteur de règles peut alors appliquer de façon 15 systématique ces règles à l'ensemble des données à traiter afin d'en déterminer une classification. A titre d'exemple, on peut citer le brevet U56718333 pour la classification de documents structurés, de type pages HTML, par application d'une base de règles. Une seconde famille regroupe les méthodes basées sur des 20 mécanismes de prévisions statistiques. Les classes peuvent être fournies par un mécanisme d'apprentissage automatique, en général sur un jeu de données d'apprentissage. Cet apprentissage permet de construire un modèle statistique que l'on peut ensuite réutiliser sur les données réelles, en supposant que celles-ci possèdent des 25 caractéristiques statistiques similaires à celle du jeu d'apprentissage. Les techniques d'apprentissage automatique et de classification statistique sont extrêmement nombreuses et variées. Toutefois, il ressort que ces différentes techniques ne peuvent 30 répondre à chacune des situations, et qu'en fonction du type de données à traiter et des besoins de classification, on choisira plutôt 3067141 4 une méthode de classification par règles ou une méthode de classification statistique. En outre, ces techniques ne s'appliquent pas directement et de façon simple aux données de facturation, en prenant notamment en 5 compte leurs spécificités. Il n'existe pas non plus de solutions permettant de tenir compte d'interventions humaines dans le processus de classification de façon ergonomique pour expert du métier mais non informaticien. 10 RESUME DE L'INVENTION A cette fin, la présente invention propose un procédé de classification de documents de gestion, ledit procédé comportant - la détermination d'un jeu d'apprentissage ; 15 - une classification statistique comportant une phase d'apprentissage d'un modèle de classification sur ledit jeu d'entrainement, et une phase de prédiction consistant à appliquer ledit modèle de classification sur lesdites données pour effectuer des affectations desdites données à 20 des classes. Suivant des modes de réalisation préférés, l'invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes qui peuvent être utilisées séparément ou en combinaison partielle entre 25 elles ou en combinaison totale entre elles : - lequel la détermination dudit jeu d'entrainement est effectuée par l'application d'un ensemble de règles ; - le procédé comporte une étape de révision de la 30 classification comportant l'application d'un deuxième ensemble de règles sur lesdites affectations ; 3067141 5 si une règle dudit second ensemble affecte l'affectation d'une donnée de facturation, ladite donnée est introduite dans ledit jeu d'entrainement ; l'application dudit ensemble de règles génère une 5 proposition de classe qui est proposée à un utilisateur pour validation ou correction, avant intégration dans ledit jeu d'entrainement ; - le procédé comporte une étape préalable de prétraitement consistant en au moins traitement parmi : 10 la correction des erreurs au sein des données de facturation, en tirant profit de la nature desdites données ; la lemmatisation desdites données de facturation ; l'établissement de la hiérarchie entre des éléments 15 au sein desdites données de facturation ; la construction d'un jeu de questions à poser à un utilisateur pour valider la classification ; - le procédé comporte une étape de présentation afin de permettre à l'utilisateur de visualiser les données de 20 facturation et leur affectation à des classes : - le procédé comporte, préalablement à ladite détermination (30) d'un jeu d'apprentissage (80), une étape (20) de détermination des classes, pouvant se baser sur un référentiel validé par l'utilisateur. 25 Un autre objet de l'invention concerne un programme d'ordinateur comportant des instructions qui, lorsqu'exécutés par un processeur d'un système informatique, entraînent la mise en oeuvre d'un procédé tel que précédemment décrit. 30 3067141 6 Un autre objet de l'invention concerne un système pour la classification de documents de facturation, comportant des moyens pour : la détermination d'un jeu d'entrainement ; 5 une classification statistique comportant une phase d'apprentissage d'un modèle de classification sur ledit jeu d'entrainement, et une phase de prédiction consistant à appliquer ledit modèle de classification sur lesdites données pour effectuer des affectations desdites données à 10 des classes. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit d'un mode de réalisation préféré de l'invention, donnée à titre d'exemple et en 15 référence aux dessins annexés. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS La figure 1 représente un schéma illus tra tif et non limitatif de 20 l'enchainement des étapes selon un mode de réalisation de l'invention. La figure 2 représente schématiquement un exemple d'application selon un mode de réalisation de l'invention. 25 DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION L'invention permet de traiter des documents de gestion au sein d'une entreprise, en particulier dans un but de classification. Plus spécifiquement elle permet de traiter des documents de 30 facturation et d'en effectuer une classification afin de faciliter l'analyse par un utilisateur. Elle permet ainsi de détecter des centres 3067141 7 de coûts, des anomalies éventuelles dans les dépenses, ou simplement d'avoir une vue globale pouvant permettre la détermination d'une action à mener par l'entreprise pour réaliser des économies. 5 Un document de facturation, ou facture, est une pièce comptable par laquelle un créancier (généralement un fournisseur) établit une créance vis-à-vis d'un débiteur (le plus souvent son client) en vue de déclencher le paiement d'une dette, soit le plus souvent se rétribuer de la fourniture d'un bien ou de la prestation d'un service 10 faite à ce client. En droit français tout du moins, une facture doit porter la mention « facture ». Une facture répond à des obligations légales et comptables qui l'obligent à respecter certaines règles de formalisme. En outre, la nature même d'une facture permet de s'attendre à y trouver un 15 certain nombre d'informations (par exemple, un prix). Ces règles peuvent être exploitées pour guider et faciliter la numérisation des données de facture, en préalable aux étapes de classifications. Ces dernières pourront ainsi être plus efficaces et plus précises. 20 Les factures peuvent être initialement sous une forme papier, ou bien sous une forme numérique mais non textuelle. Une étape de reconnaissance optique des caractères, ou OCR (pour « Optical Character Recognition »), est alors mise en place. En général, les documents scannés puis faisant l'objet d'une 25 reconnaissance optique des caractères contiennent des erreurs. En vue des traitements de classification que l'on souhaite imposer aux factures, il est important que celles-ci comportent le moins d'erreurs possible. 30 Ainsi, selon l'invention, et ainsi qu'illustré par la figure 1, différents prétraitements 10 peuvent ainsi être mis en place afin de 3067141 8 corriger les erreurs, notamment en tirant profit de la nature même des factures ainsi qu'évoqué précédemment. Ces prétraitements sont toutefois optionnels et leur mise en place dépend fortement de la qualité et du type de données de facturation à traiter. 5 Par exemple, une étape 11 de prétraitement peut viser à détecter les erreurs sur les informations numériques. Il peut s'agir de mettre en place des règles simples du type : - « prix unitaire » x « quantité » = « prix total » 10 - somme des prix de chaque ligne = prix total de la facture Mais des mécanismes plus complexes sont également possibles, comme le rapprochement des informations de données extérieures permettant par exemple de normaliser les noms des fournisseurs, etc. Dans certains cas, ces erreurs peuvent être corrigés 15 automatiquement, mais il peut être prévu de permettre la correction manuelle, via une interface homme machine permettant à un opérateur humain d'entrer la bonne valeur. Cette valeur prendra la place de la valeur erronée au sein des données numériques représentant la facture. 20 En outre, une étape de lemma tisa lion 12 peut être mise en oeuvre. La lemma tisa lion désigne la transformation d'un mot en son lemme, afin de faciliter l'analyse lexicographique et la classification ultérieures. Le lemme, ou forme canonique, permet de regrouper toutes les formes qu'un mot peut revêtir. Par exemple, pour un 25 verbe, le lemme est ce verbe à l'infinitif; pour un nom, le lemme est ce mot dans la forme masculin singulier. Une autre étape de prétraitement, 13, peut consister à établir une hiérarchie entre éléments de la facture, qui représente et 30 modélise la hiérarchie implicite de la facture; 3067141 9 Le niveau 1, au sommet de la hiérarchie, peut être occupé par l'objet de la facture. Cet objet peut être introduit par le mot-clé « objet » présent dans la facture. On peut en déduire que les éléments précédents sont constitués 5 de l'adresse, de la date, etc. Les éléments suivants l'élément de niveau 1 sont de niveaux inférieurs. On peut par exemple traiter la facture ligne par ligne. Une ligne sans montant peut être considérée comme de niveau 2, et les lignes 10 avec montant qui la suivent sont considérés comme de niveau 3, jusqu'à la rencontre d'une nouvelle ligne sans montant, et ainsi de suite. De façon préférentielle, l'invention peut reposer sur une 15 méthode interactive de détermination des classes. Un tel type de technique est par exemple exposé dans le brevet U57958066, intitulé « Interactive machine learning advice fac tility ». D'une façon générale, ce mécanisme consiste à demander à l'utilisateur la classe de certaines données, et d'en déduire un modèle 20 de classification qui peut être utilisé pour classer les autres données. La classe peut être demandée via une interface visuelle sur laquelle s'affiche une donnée de facturation et une question du type : « quel est la classe pour la ligne de facture suivante ? ». L'utilisateur peut choisir la classe souhaitée, et l'algorithme pourra alors apprendre en 25 fonction de cette succession de questions pour converger vers un modèle stable et utilisable. Ainsi, une autre étape de prétraitement, 14, peut consister à construire de façon automatique, un jeu de questions qui sera utilisé pour initialiser le processus de l'étape 30. Ces questions peuvent être 30 posées via une interface homme-machine afin de valider la classification. 3067141 10 Plus précisément, les données sont regroupées par classification automatique, ou clustering, de sorte à mettre dans un même groupe (ou « cluster ») les lignes de factures similaires, et on sélectionne un ou quelques exemples par cluster, par exemple de façon aléatoire. 5 Ces exemples sont présentés à l'utilisateur pour demander la catégorie associée. Ces exemples validés peuvent alors former le jeu d'en trainement. Ce prétraitement permet de minimiser le nombre de questions à poser pour constituer le jeu d'apprentissage. La même technique de 10 clustering est utilisée également dans l'étape 20 et y sera exposée plus en détail. D'autres mécanismes de prétraitement peuvent également être mis en place selon des besoins spécifiques. 15 A la suite de ces éventuels prétraitements, le procédé selon l'invention va procéder à une classification des données de facturation, utilisant à la fois une approche par base de connaissance (ou règles) et une approche statistique. 20 Les données de facturations peuvent ainsi être tout élément de la facture, mais peuvent également former un sous ensemble de ceux-ci. Notamment, les données de facturation peuvent n'être que les éléments ayant fait l'objet d'une affectation dans un niveau hiérarchique, et ne pas comprendre un certain nombre d'éléments 25 que l'on souhaite écarter. Par exemple, pour une classe donnée, la classification peut ne se baser que sur certains niveaux hiérarchiques. Comme on l'a vu, l'invention repose notamment sur une classification statistique des données de facturation. La classification 30 statistique consiste à utiliser un modèle représentatif des données à traiter afin de prédire une classe appropriée pour chaque nouvelle 3067141 11 donnée présentée. Ce modèle peut être construit de façon automatique ou de façon manuelle ou semi-automatique, lors d'une phase d'apprentissage. Le modèle se base en outre sur un ensemble de classes qui 5 doivent également être déterminée ; la classification représente donc deux aspects : la détermination des classes et l'affectation des données de facturation à ces classes. L'invention peut considérer différentes mises en oeuvre pour la 10 détermination des classes. Cette étape 20 de détermination des classes peut se composer de méthodes 21 de détermination automatique et/ou de méthodes 22 avec intervention humaine. La solution techniquement la plus simple consiste à acquérir une liste de classes fournie par l'utilisateur. Cette solution peut être 15 adaptée à la situation où l'utilisateur connaît très bien son domaine d'exploitation de l'invention, et sait précisément ce qu'il recherche. Il existe par ailleurs des techniques de détermination automatique, c'est-à-dire non supervisée, des classes. Ces techniques sont par exemple les techniques de par titionnement des données, ou 20 « clustering » en langue anglaise. Parmi les méthodes automatiques 21, il existe plusieurs méthodes de mise en oeuvre du par titionnement de données, parmi lesquelles on peut citer: 25 les méthodes basées sur les termes les plus fréquents dans les documents, ou « TF » pour « Ternis Frequence » en langue anglaise ; les méthodes basées sur ces centroïdes, telles que les algorithmes des k-moyennes (ou « k-means » en anglais) 30 ou k-médoïdes ; les méthodes de regroupement hiérarchique ; 3067141 12 les méthodes de maximisation de l'espérance ; les algorithmes basés sur la densité ; les algorithmes connexionnistes, tels que les cartes auto-adaptatives... 5 On peut citer la demande de brevet U520050234955 ou le brevet U56137911, qui décrivent des approches de classification basées sur de telles techniques de « clustering ». Durant cette détermination des classes, en outre, un référentiel 10 peut être créé par des utilisateurs experts dans une étape 22. Ce référentiel représente une structure d'organisation des informations se rapportant aux documents de gestion (factures, etc.) traités, selon plusieurs types de classification correspondant à des critères métiers. Notamment, il peut s'agir de classifications, 15 normalisée ou non, de dépenses de l'entreprise. Un exemple d'un tel système de classification peut être celui proposé par l'UNSPSC (« United Nations Standard Products and Services Code® ») qui normalise une telle nomenclature disponible sur son site web : http://www.unspsc.org 20 Une classification normalisée peut être trop générique et/ ou mal adaptée aux besoins particuliers d'une entreprise, et il peut alors être intéressant de définir des sous-classes pour chacune des classifications. Par ailleurs on peut définir des catégories qui, elles, 25 correspondent à des particularités du client, qui peuvent ressortir des données à classifier elles-mêmes. Elles forment donc une façon distincte de classifier les mêmes données. En conséquence, si on considère un premier ensemble de classes GM1, GM2, subdivisées chacune en sous-classes GME1, GME2 et GME3, GME4 30 respectivement, et un deuxième ensemble de catégories CAT1, CAT2, CAT3, CAT4. Ces deux ensembles sont donc indépendants. 3067141 13 Les classes GM1, GM2 peuvent correspondre au « Groupe Marchandise » du système de classification normalisé indiqué ci-dessus ; les sous-classes GME1, GME2, GME3, GME4 peuvent correspondre au « Groupe Marchandise Enrichie », selon ce même 5 système normalisé. Le référentiel consiste à associer ces deux ensembles indépendants. Une même catégorie peut être associée à plusieurs sous-classes, par exemple. Un exemple d'un tel référentiel peut avoir pour forme : 10 GM1 GME1 CATI_ GME2 CAT2 CAT3 GM2 GME3 CAT2 GME4 CAT4 15 Ce référentiel peut être construit et validé en le présentant à un utilisateur (expert) de l'entreprise, au moyen d'une interface homme- machine. Une fois ce référentiel validé, il peut être utilisé pour effectuer 20 une première classification automatique. Dans l'exemple ci-dessus, chaque donnée de facturation se voit affecter une classe GM1/GM2, une sous-classe GM1, GM2, GM3, GM4 et une catégorie CAT1, CAT2, CAT3, CAT4. L'invention ne se limite évidemment pas à cet exemple de 25 classification hiérarchique à 3 niveaux. Notamment tout système hiérarchique à N niveaux peut être pris en charge dans le cadre de l'invention. Ainsi, dans cette étape 20, un éventuel référentiel de 30 l'utilisateur peut être pris en compte, pour une première classification des données et en tant que « entrée » du processus. 3067141 14 Toutefois, une des forces de l'invention est de ne pas reposer sur un tel référentiel, ni de présumer de son existence. L'invention permet donc une adaptation à la présence ou non d'un référentiel client. 5 Cette première classification 20 permet de démarrer le processus général mais ne permet pas, seule, d'atteindre une classification présentant une qualité suffisante. L'étape 30 sur la figure 1 consiste à construire le jeu 10 d'apprentissage 80. Pour construire le jeu d'apprentissage 80, deux grandes familles de méthodes peuvent être utilisées. Des premières méthodes 31 consistent à utiliser une base de connaissance, ou base de règles 70, en collaboration avec un moteur de règles. Des secondes méthodes (référence 32 sur la figure 1) peuvent consister à mettre en 15 place un mécanisme interactif au moyen d'une interface homme- machine. L'utilisation d'un jeu de règles appliqué aux données afin de déterminer un jeu d'entrainement qui sera ensuite utilisé pour 20 l'apprentissage d'un modèle de classification statistique, est une des originalités de l'invention. Afin de mettre en oeuvre cette étape, une base de règles est d'abord constituée, lors d'une phase de définitions des règles, 71. 25 L'invention ne concerne pas la création de cette base de règles 70 qui peut être constituée de différentes façons. Ces règles peuvent être définies par un utilisateur expert du domaine. Des modèles de règles peuvent lui être proposés afin qu'il les adapte au cas d'espèce. 30 Une interface homme-machine visuelle peut faciliter la création et l'adaptation des règles. Par exemple, l'interface peut afficher les 3067141 15 termes les plus fréquents au sein des données de facturation, afin que l'utilisateur définisse les règles en fonction du contenu réel des données de facturation. L'interface peut en outre afficher, en regard des termes, des exemples de données de facturation les incorporant, 5 afin de permettre à l'utilisateur de mieux comprendre le contexte dans lequel ils apparaissent et de mieux définir ses règles. L'interface peut aussi afficher la liste des termes de la base des données de facturation qui ne sont utilisés par aucune règle, afin de guider l'utilisateur vers un jeu de règles considérant l'ensemble des 10 situations possibles. En outre, l'interface peut proposer un éditeur de règles permettant l'écriture et/ou la modification/ adaptation des règles selon un langage textuel de définition des règles. Ce langage peut être haut niveau et permettre l'écriture de règles par exemple sous la 15 forme : SI ALORS Un exemple plus concret d'une règle peut se présenter sous la forme : SI CONTIENT ( ) ALORS CREER 20 ( XXX ALORS CREER catégorie « Dépenses importantes ». Des mécanismes de saisie peuvent être apportés pour à la fois faciliter la création et la modification des règles, et pour minimiser les risques d'erreurs : par exemple, des mécanismes d'auto- 30 complétion, de vérification automatique des erreurs, etc. 3067141 16 Grace au prétraitement de lemma tisa lion 12, la définition des règles peut être grandement simplifiée ; les règles peuvent être concises et couvrent au mieux les données à traiter. 5 Un moteur de règles peut alors être utilisé pour appliquer les règles ainsi définis aux données de facturation, lors d'une phase d'application des règles, 30. Cette étape est classique en soi, mais son application à la génération d'un jeu d'apprentissage est originale. Les règles visent à classifier des données de facturation, mais 10 elles ne peuvent prévoir tous les cas et ne vont classifier qu'une partie des données de facturation. Les données qui sont ainsi classifiées alimentent le jeu d'apprentissage 80. Selon un mode de réalisation, la création du jeu d'apprentissage 15 80 peut se faire également de façon interactive au moyen d'une interface homme-machine (référence 32 sur la figure 1). Le résultat de la classification automatique 20 peut générer une proposition de classification qui peut être présentée à l'utilisateur via une interface homme-machine, typiquement une interface 20 graphique. Il peut alors vérifier la classification effectuée, et il a la possibilité de valider la classification d'une donnée de facturation ou de la corriger, avant son intégration dans le jeu d'apprentissage 80. Dans les deux cas, donc, l'action de l'utilisateur permet 25 d'influer sur la constitution du jeu d'apprentissage 80 et donc sur le mécanisme d'apprentissage ultérieur. En outre, des moyens peuvent être proposés pour permettre à un utilisateur, expert dans son domaine, de naviguer parmi les 30 données de facturation correspondant à un critère et de valider directement les lignes dans le jeu d'apprentissage. Ce critère peut 3067141 17 permettre une sélection selon le domaine d'expertise de l'utilisateur. Par exemple, l'utilisateur peut sélectionner uniquement les données de facturation correspondant à un (ou plusieurs) GM, GME, ou catégorie, tels que définis dans le référentiel, ou bien seulement celles 5 classifiés automatiquement dans l'étape 20 et correspondant à son domaine d'expertise. Il peut ainsi être possible à plusieurs utilisateurs d'intervenir sur la définition du jeu d'apprentissage, chacun sur un domaine d'expertise. Sachant que la définition du jeu d'apprentissage influe 10 fortement sur la prédiction et donc la classification finale, cette possibilité apporte un avantage supplémentaire à l'invention, en permettant de tirer profit de façon optimale des expertises humaines au sein de l'entreprise. 15 Par ailleurs, la correction de la classification d'une donnée de facturation peut consister en la modification d'un ou plusieurs éléments de classification, c'est-à-dire par exemple le GM, le GME, ou la catégorie. Il peut s'agir d'affecter la donnée de facturation à une catégorie existante en utilisant le référentiel construit dans l'étape 20 20 s'il existe, mais il peut aussi s'agir de créer de nouvelles catégories liées à un standard extérieur à l'entreprise. Chaque donnée de facturation qui a ainsi fait l'objet d'une interaction avec l'utilisateur est incluse dans le jeu d'apprentissage 80, qu'il s'agit d'une validation ou d'une correction de sa 25 classification. Ce jeu (ou ensemble) d'entrainement doit être suffisamment consistant pour permettre un apprentissage et, donc, la pertinence de la prédiction. La prédiction peut ainsi ne pas pouvoir être déclenchée tant que le jeu d'apprentissage n'est pas suffisant. 30 Bien évidemment, dans cette étape de création d'un jeu d'entrainement, uniquement un faible pourcentage du volume total 3067141 18 des données de facturation sont traités. A titre d'exemple, on peut estimer ce pourcentage autour de 1% à 5%. Grâce au prétraitement de génération des questions dans l'étape 14, les lignes proposées à valider sont les lignes représentant 5 le mieux possible les données à classifier. A l'issue de la création 30 du jeu d'entrainement 80, une étape de classification statistique 40 est mise en place. De façon classique, cette étape peut se décomposer en une phase d'apprentissage d'un 10 modèle et une phase de prédiction. La phase d'apprentissage consiste à déterminer les paramètres d'un modèle de classification, ou « classifieur », à partir du jeu d'entrainement 80. Différents classifieurs existent, de même que de nombreuses méthodes d'apprentissage. Très souvent, ces méthodes 15 sont itératives et consistent à affiner les paramètres au fil de la présentation de données issues du jeu d'apprentissage, jusqu'à convergence vers un modèle stable. Une fois un modèle stable obtenu, la phase de prédiction peut 20 être déclenchée. Elle vise à utiliser les connaissances statistiques apprises précédemment et « modélisées » par le classifieur, afin de classifier l'ensemble des données de facturation. En appliquant un mécanisme statistique, il est en effet possible de déterminer pour chaque donnée de facturation une probabilité 25 d'affectation à chacune des classes. La probabilité maximale permet de déterminer à quelle classe affecter la donnée de facturation. Différents mécanismes de classification statistique par prévision peuvent mettre en oeuvre cette étape. A titre d'exemple, on peut citer : 30 - Type Whitebox o Logis tic regression 3067141 19 o decision tree (arbre de décision) - Type Blackbox o Random Forest (forêts aléatoires) o Gradient Boos ling 5 - Type Deep Learning (apprentissage profond) o RNN, pour « Recurrent Neural Network » (Réseau de neurones récurrent) o CNN, pour « Convolutional Neural Network » (Réseau de neurones convolutif) 10 Les données du jeu d'apprentissage ne sont pas « prédites » par le classifieur et conservent évidemment la classification fournie par les règles ou l'intervention humaine (en quelque sorte, elles se voient virtuellement attribuées une probabilité égale à 1). 15 De la sorte, la base de règles, l'expertise humaine et la classification statistique collaborent de façon synergique pour fournie la classification de l'ensemble des données Par contre, cette classification remplace, le cas échéant, la 20 première classification automatique effectuée lors de l'étape 20 de classification automatique. Une fois l'ensemble des données de facturation affectées à une classe, l'invention peut mettre en oeuvre une étape de révision 50, 25 visant à fournir une boucle de contre-réaction sur l'apprentissage par la modification du jeu d'entrainement 80 en fonction des résultats de la classification statistique. Plusieurs mécanismes peuvent alors être mis en oeuvre. 30 Par exemple, il est possible de mettre en place un mécanisme pour, lorsque cette probabilité maximale n'est pas suffisante (c'est-à- 3067141 20 dire inférieure à un seuil prédéterminé), considérer que la confiance en la classification n'est pas suffisante et déclencher un mécanisme spécifique consistant à faire appel à l'utilisateur. La donnée de facturation peut lui être alors présentée, ainsi que la classe proposée ; 5 l'utilisateur peut alors valider cette classe proposée ou bien en affecter un autre. Il est également possible de permettre à l'utilisateur de vérifier la classification des éléments de facturation, et de lui permettre de corriger la classification des données qui lui semblent mal classifié. 10 Les corrections viennent alimenter le jeu d'entrainement. Il peut être possible de n'offrir à ce stade que la possibilité de modifier une classification en affectant un ou plusieurs nouveaux éléments de classification à la donnée de facturation. Il est également possible de permettre la création de nouveaux éléments de 15 classification (par exemple GME et catégorique uniquement, ou bien GM également). Un autre mécanisme possible est l'application d'un deuxième ensemble de règles pour la vérification et la correction automatisée 20 du résultat de la prédiction. Ces règles peuvent être issue d'une même base de règles 70 que celles utilisés pour la création du jeu d'apprentissage lors de l'étape 30 mais il s'agit d'un autre jeu de règles distinct. En effet, ce deuxième ensemble de règles poursuit un autre objectif, qui est de détecter des problèmes de classification, que 25 le premier ensemble de règles. C'est par exemple le cas de règles avec une clause d'action « négative » comme : SI fournisseur= «x » ALORS classe « y » Une telle règle permet de vérifier qu'une donnée de facture correspondant à un fournisseur « x » ne puisse pas être classifiée 30 dans la classe «y». Il n'est pas possible d'indiquer une règle permettant la classification «a priori » de ces données de 3067141 21 facturation ; il est par contre possible de l'appliquer a posteriori, et d'influer sur le contenu du jeu d'apprentissage afin de permettre la prise en compte implicite de cette règle par le mécanisme de classification statistique. 5 D'une façon plus générale, les données de facturation qui font l'objet d'une interaction (modification ou validation) à ce stade de révision 50 peuvent être réintroduites dans le jeu d'apprentissage. En effet, puisque la révision a permis d'établir la classification d'une 10 donnée de facturation, celle-ci ne doit plus être prédite mais doit être utilisée pour généraliser sa classification à d'autres données de facturation similaires (la notion de similarité étant relative au mécanisme de classification statistique utilisé). 15 Ainsi est mis en place un vas-et-viens entre la classification par règles et la classification statistique, permettant d'enrichir en temps-réel le jeu d'apprentissage et donc le modèle statistique de classification. Ces modifications permettent d'améliorer les classifications au fur et à mesure de la présentation de nouvelles 20 données de facturation. Le procédé selon l'invention peut ensuite comporter une étape de présentation, 60, afin de permettre à l'utilisateur de visualiser les données de facturation et leur affectation à des classes. Elle peut 25 permettre également d'exploiter la classification d'autres façons (recherches, etc.) de façon connue en soi et extérieure à l'invention. Selon un mode de réalisation de l'invention, une classification multidimensionnelle peut être mise en place, notamment au stade de 30 l'étape de présentation 60. Une dimension peut être une classe ou un attribut de la facture. 3067141 22 On appelle classification multidimensionnelle, la possibilité pour l'utilisateur de définir plusieurs groupes de classes indépendants et d'effectuer la visualisation des données de facturation selon chacun de ces groupes. On obtient ainsi plusieurs 5 visualisations indépendantes, correspondant à des « dimensions » choisies. Ces représentations peuvent correspondre à des « vues » métiers distinctes, et permettent à l'utilisateur (c'est-à-dire, en général, l'entreprise) d'avoir plusieurs approches d'analyse des données de facturation pour relever l'anomalie, identifier les centres 10 coûts, etc. Selon une mise en oeuvre de l'invention, le processus précédemment décrit peut être effectué pour chacune des dimensions. Il en résulte alors plusieurs ensembles de classes pour les mêmes données de facturation, en croisant plusieurs dimensions. 15 Cette synthèse peut être mise en oeuvre de différentes façons. La figure 2 illustre un tel mécanisme, dans un exemple à deux dimensions : la longueur des barres horizontales correspondent aux classes C1,1, C1,2, C1,3 , C1,4, C1,5 ; tandis que les zones représentées sur 20 ces barres correspondent à des classes C2,1 C2,2, C2,3, C2,4. Les classes Cm, C1,2, C1,3 , C1,4, C1,5 sont issues d'une classification dans une première dimension, tandis que les classes C2,1 C2,2, C2,3, C2,4 sont issues d'une classification dans une seconde dimension. Selon une autre mise en oeuvre, la synthèse consiste en une 25 « simple » agrégation, de façon à obtenir une visualisation monodimensionnelle, dans laquelle les classes sont issues indifféremment d'une ou l'autre des classifications. L'invention peut également s'appliquer à la saisie de factures 30 dans des outils de comptabilité. Dans ce contexte, pour chaque facture, ou pour chaque ligne de facture, il faut prévoir le numéro de 3067141 23 compte comptable ainsi que les éventuels axes analytiques. Les mécanismes de l'invention peuvent être adaptés pour permettre de telles classifications en prédiction. 5 Bien entendu, la présente invention n'est pas limitée aux exemples et au mode de réalisation décrits et représentés, mais elle est susceptible de nombreuses variantes accessibles à l'homme de l'art. REVENDICATIONS1. Procédé de classification de documents de gestion, ledit procédé comportant la détermination (30) d'un jeu d'apprentissage (80) ; une classification statistique (40) comportant une phase d'apprentissage d'un modèle de classification sur ledit jeu d'entrainement, et une phase de prédiction consistant à appliquer ledit modèle de classification sur lesdites données pour effectuer des affectations desdites données à des classes. 2. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la détermination dudit jeu d'entrainement (80) est effectuée par l'application d'un ensemble de règles (70). 3. Procédé selon la revendication précédente, comportant une étape de révision (50) de ladite classification comportant l'application d'un deuxième ensemble de règles sur lesdites affectations. 4. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel si une règle dudit second ensemble affecte l'affectation d'une donnée de facturation, ladite donnée est introduite dans ledit jeu d'entrainement. 5. Procédé l'une des revendications précédentes, dans lequel l'application dudit ensemble de règles (70) génère une proposition de classe qui est proposée à un utilisateur pour validation ou correction, avant intégration dans ledit jeu d'entrainement (80). 3067141 25 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comportant une étape préalable de prétraitement (10) consistant en au moins traitement parmi : - la correction des erreurs (11) au sein des données de 5 facturation, en tirant profit de la nature desdites données ; - la lemmatisation (12) desdites données de facturation ; - l'établissement (13) de la hiérarchie entre des éléments au sein desdites données de facturation ; - la construction (14) d'un jeu de questions à poser à un 10 utilisateur pour valider la classification. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comportant une étape de présentation (60) afin de permettre à l'utilisateur de visualiser les données de facturation et leur affectation à des 15 classes. 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comportant préalablement à ladite détermination (30) d'un jeu d'apprentissage (80), une étape (20) de détermination des classes, 20 pouvant se baser sur un référentiel validé par l'utilisateur. 9. Programme d'ordinateur comportant des instructions qui, lorsqu'exécutés par un processeur d'un système informatique, entraînent la mise en oeuvre d'un procédé selon l'une des 25 revendications. 10. Système pour la classification de documents de facturation, comportant des moyens pour la détermination (30) d'un jeu d'entrainement (80) ; 30 une classification statistique (40) comportant une phase d'apprentissage d'un modèle de classification sur ledit jeu 3067141 26 d'entrainement, et une phase de prédiction consistant à appliquer ledit modèle de classification sur lesdites données pour effectuer des affectations desdites données à des classes. 5