CHAPITRE VII : RÉALISATION DES
FONCTIONNALITÉS
I. PRESENTATION DE L'INTERFACE
II. PRESENTATION DE L'OUTIL DE
CLASSIFICATION
III.
III
COÛT DU PROJET CONCLUSION
PROJET DE FIN DE CYCLE MASTER 2
LISTE DES FIGURES
Figure 1 : Organigramme de DITECH CONSULTING GROUP 4
Figure 2: Cycle de vie du scrum 14
Figure 3: Planification de projet 15
Figure 4: Trello 16
Figure 5: Logigramme 18
Figure 6 : Diagramme d'activé << Ajout de nouvel
employé>> 24
Figure 7 : Diagramme d'activité << Imputation de
document>> 25
Figure 8 : Diagramme d'activité << Enregistrement
de service>> 26
Figure 9 : Diagramme de séquence << Ajout d'un
nouvel employé>> 27
Figure 10 : Diagramme de séquence <<
Enregistrement d'un service>> 28
Figure 11: Diagramme de cas d'utilisation 29
Figure 12: Diagramme de classe 31
Figure 13: Nettoyage des données 32
Figure 14: Epoch 33
Figure 15: Modèle 34
Figure 16: Réseau de neurone convolutif 34
Figure 17: Logo Anaconda 37
Figure 18: Logo Django 37
Figure 19 : Logo Visual Studio Code 38
Figure 20: Logo Jupyter 38
Figure 21 : Logo Python 38
Figure 22: Logo CSS 39
Figure 23: Logo Html 39
Figure 24: Logo Vues.js 39
Figure 25: Logo Scikit Learn 40
Figure 26 : Logo Keras 40
Figure 27 : Logo UML 40
Figure 28 : Environnement matériel 41
Figure 29 : Page de connexion 42
Figure 30 : Page d'enregistrement du personnel 43
Figure 31 : page d'enregistrement de courrier 43
Figure 32 : Page de rattachement de document 44
Figure 33 : Page d'imputation 44
Figure 34 : Tableau de bord 45
Figure 35 : Tableau des résultats de classification
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IV
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LISTE DES TABLEAUX
Tableau 1 : Comparaison des solutions 8
Tableau 2 : Contrainte de projet 14
Tableau 3 : Cas d'utilisation « ajout d'un nouveau
service » 20
Tableau 4 : Cas d'utilisation « ajout d'un nouvel
employé » 21
Tableau 5 : Cas d'utilisation « imputation de document
» 23
Tableau 6 : Coût du projet 47
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LISTE DES SIGLES
A
API Application Programming Interface
C
CSS Cascading Style Sheets
CNN Convolutional Neural Network
D
DG Directeur Général
E
ESATIC Ecole Supérieure Africaine des
Technologies de l'Information et de la Communication
G
GED Gestion Electronique de document
H
HTML HyperText Markup Language
I
IA Intelligence Artificielle
M
MBDS Mobiquité Base de Données et
Integration des Systèmes
MIAGE Méthodes Informatiques
Appliquées à la Gestion des Entreprises
ML Machine Learning
O
OCR Optical Character Recognition
P
PDG Président Directeur
Général
U
UNDP United Nations Developement Programme
UML Unified Modeling Language
X
XML eXtensible Markup Language
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INTRODUCTION
L'Intelligence Artificielle (IA) a fait l'objet d'une
couverture médiatique et d'une attention sans précédent
ces dernières années. Ce fort intérêt pour
l'intelligence artificielle est particulièrement pertinent pour les
avancées technologiques majeures qui ont permis d'augmenter
significativement les performances des ordinateurs dans de nombreux domaines,
comme la reconnaissance automatique de la parole et la vision par ordinateur
[1]. Ces avancées ouvrent la perspective d'introduire l'intelligence
artificielle sous différentes formes. Un point clé à noter
est que de plus en plus d'industries reçoivent une attention dans ce
domaine, comme la finance, la banque, l'assurance, etc. L'intelligence
artificielle a une grande place dans les entreprises et les systèmes de
production, en effet ces domaines d'application ne cessent de se multiplier de
l'automatisation des tâches à l'analyse de grandes bases de
données, en passant par la logistique, l'analyse prédictive.
L'intelligence artificielle est souvent perçue comme un
ensemble de technologies pouvant apporter de nombreux avantages, notamment en
termes de performances, et parfois en termes de facilitation du travail ou
encore de réduction des pénalités ou des tâches
répétitives qui permettent une automatisation fastidieuse.
Toutefois certaines entreprises sont confrontées à des
problèmes dus à la perte de documents, la gestion de
traçabilité des documents, le suivi des tâches ainsi que le
désordre dans l'organisation des documents. Raison pour laquelle, la
réalisation de notre projet de fin d'étude a
nécessité une solution basée sur l'IA afin de mettre en
place un outil de classification des documents dans une application de gestion
électronique des documents.
Mais concrètement, comment procéder avec un tel
projet ? Comment mettre en place une application de gestion électronique
de documents ? Quel type de réseau neuronal est utilisé pour la
classification des documents ? Et comment utiliser une interface de
programmation d'application (API) pour faciliter la classification ?
Les réponses à ces différentes questions
constituent le contenu de notre travail. Ainsi, dans une première
partie, nous faisons un tour d'horizon de la structure d'accueil, de la gestion
électronique des documents et de l'intelligence artificielle. La
deuxième partie se consacre aux études techniques pour mettre en
évidence l'approche projet et l'analyse conceptuelle. La dernière
partie couvre la mise en oeuvre de la solution à travers la
sélection rationnelle, la réalisation du projet et l'estimation
financière.
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PREMIÈRE PARTIE :
GÉNÉRALITÉS
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