Extraction de données de PDF à Excel

Dans votre travail quotidien, vous devez régulièrement procéder à l'extraction de données de fichiers PDF vers Excel ? Selon le nombre de fichiers PDF à partir desquels vous devez extraire des données et les saisir dans Excel, ce processus peut prendre beaucoup de temps. Mais comment optimiser rapidement et efficacement l'extraction de données de PDF vers Excel ?

La méthode la plus intelligente consiste à appliquer l'une des 5 méthodes au total que vous découvrirez dans cet article. Cela permet d'optimiser le processus d'extraction des données et même de l'automatiser avec un logiciel.

De plus, vous apprendrez dans cet article tout ce qu'il faut savoir sur le sujet Extraction de données et leurs possibilités d'application.

définition de l'extraction de données

Vous avez lu une version traduite automatiquement du post original en allemand.

Extraction de données - Définition

L'extraction de données désigne le processus d'obtention systématique d'informations à partir de différentes sources de données, comme par ex :

  • Documents texte
  • Tableaux
  • Bases de données

Ce processus a pour but d'isoler des données spécifiques et de les rendre accessibles pour des analyses ou des traitements ultérieurs. 

L'extraction de données est essentielle pour filtrer les informations pertinentes dans de grands ensembles de données et les présenter dans un format structuré. 

Pour ce faire, des technologies automatisées telles que la reconnaissance optique des caractères (OCR) ou des solutions logicielles spécialisées sont souvent utilisées pour garantir l'efficacité et la précision. 

Les données extraites peuvent ensuite être utilisées dans différents contextes, tels que Analyses de veille stratégique ou l'apprentissage automatiqueLes données peuvent être utilisées pour le calcul de l'âge.

Extraction de données et ETL dans le processus de gestion des données

L'extraction (Extract), la transformation (Transform) et le chargement (Load) - en bref ETL - sont trois étapes essentielles du processus de gestion des données :

  1. Extraction de données (Extract) : Il s'agit de collecter et d'isoler des données provenant de différentes sources. Ces sources peuvent être diverses, comme par exemple des bases de données, des fichiers log, des documents texte ou des API externes. L'objectif est d'extraire les données nécessaires pour un traitement ultérieur.
  2. Transformation (Transform) : Au cours de cette étape, les données extraites sont nettoyées, transformées et structurées afin de répondre aux exigences du système cible ou de l'analyse. Les transformations typiques comprennent la préparation des données, les calculs, les agrégations ou l'uniformisation des formats de données.
  3. Charger (Load) : Les données transformées sont finalement chargées dans les systèmes cibles, que ce soit une base de données, un entrepôt de données ou un autre support de stockage. Le chargement peut se faire périodiquement ou en temps réel, selon les besoins.

Data Mining vs. extraction de données

L'extraction de données et le data mining sont deux concepts essentiels dans le domaine du traitement des données. 

Extraction de données désigne le processus de récupération d'informations à partir de différentes sources ou systèmes, que ce soit manuellement par copier-coller ou de manière automatisée par l'utilisation de logiciels ou de scripts. 

L'objectif principal de l'extraction de données est de collecter des données pertinentes provenant de différentes sources et de les rendre disponibles pour des étapes de traitement ultérieures. 

En revanche, la notion de Exploration de données au processus analytique de découverte d'informations ou de modèles jusqu'alors inconnus, mais potentiellement utiles, dans de grandes quantités de données. 

L'exploration de données utilise des algorithmes statistiques et mathématiques avancés pour identifier des modèles qui peuvent fournir des bases de décision et des connaissances. 

Alors que l'extraction de données est la première étape pour rendre les données disponibles, l'exploration de données se concentre sur l'identification des relations et des tendances cachées dans ces données afin de générer de la valeur ajoutée.

Instructions - Comment fonctionne l'extraction de données

Vous trouverez ci-dessous comment procéder à l'extraction des données étape par étape :

Étape 1 : identifier les données sources

Déterminez les sources à partir desquelles vous souhaitez extraire des données. Il peut s'agir de PDF, de pages web, de bases de données ou d'autres formats de fichiers.

Étape 2 : Choisir la méthode d'extraction

Choisissez la méthode appropriée pour l'extraction de vos données. Il peut s'agir d'un copier-coller manuel, de l'utilisation de convertisseurs PDF, d'outils spécialisés pour les données tabulaires ou de solutions automatisées telles que Logiciel OCR.

Étape 3 : Extraction manuelle des données (le cas échéant)

Si vous choisissez la méthode manuelle, ouvrez le fichier source, sélectionnez les données pertinentes et copiez-les. Collez ensuite les données dans l'application cible, par exemple une feuille de calcul Excel.

Étape 4 : Extraction automatisée des données (le cas échéant)

Si vous utilisez des méthodes automatisées, installez le logiciel correspondant ou utilisez des outils en ligne. Téléchargez les données sources et lancez le processus d'extraction. Assurez-vous que les données extraites sont correctes.

Étape 5 : Vérifier et valider les résultats

Examinez les données extraites pour vous assurer qu'elles sont correctes et complètes. Validez les résultats, en particulier pour les méthodes automatisées, afin de minimiser les erreurs.

Étape 6 : Traitement ultérieur et analyse

Une fois l'extraction réussie, les données peuvent être traitées ou analysées. Cela pourrait inclure l'importation dans une base de données, l'utilisation dans des outils de business intelligence ou l'intégration dans d'autres applications.

Étape 7 : Feedback et optimisation (le cas échéant)

Si vous utilisez une solution automatisée, recueillez des informations en retour et, si nécessaire, optimisez les paramètres d'extraction afin d'améliorer la précision et l'efficacité.

Étape 8 : Enregistrer et gérer les données extraites

Stockez les données extraites en toute sécurité et gérez-les de manière appropriée. Il peut s'agir de mettre en place un système de gestion de base de données ou de les stocker dans des formats de fichiers appropriés.

En suivant systématiquement ces étapes, vous pourrez mener à bien le processus d'extraction de données, quelle que soit la méthode choisie.

extraction de données use cases

Cas d'utilisation - l'extraction de données est ici particulièrement pertinente

Entreprise - Traitement automatisé des factures

problèmes :

Dans une entreprise qui reçoit de grandes quantités de factures, la saisie et le traitement manuels prennent beaucoup de temps et sont sources d'erreurs. Les différents formats et structures des factures rendent difficile un traitement efficace.

Solution :

L'utilisation de l'extraction de données permet d'utiliser les technologies OCR pour extraire automatiquement les informations des factures. 

Le logiciel extrait automatiquement les données de facturation telles que les montants, les dates et les informations sur les clients, ce qui réduit considérablement le temps de traitement et minimise les erreurs.

Assurance - traitement des sinistres

problèmes :

Dans le secteur des assurances, les sinistres doivent être traités de manière efficace et précise. Or, les informations relatives aux sinistres sont souvent disponibles sous différents formats, allant des e-mails et des images aux rapports manuscrits.

Solution :

Grâce à l'utilisation de technologies d'extraction de données, les assurances extraient automatiquement les données pertinentes de différents formats. 

Cela comprend les rapports de sinistres, les images et les rapports médicaux. L'extraction permet un traitement plus rapide des sinistres, ce qui augmente la satisfaction des clients et réduit les coûts de traitement.

Administration - Gestion des dossiers dans les institutions publiques

problèmes :

Dans les administrations publiques, d'énormes quantités de documents et de dossiers doivent être organisées et recherchées efficacement. Les méthodes manuelles sont souvent lentes et entraînent des retards dans les demandes.

Solution :

La mise en œuvre de technologies d'extraction de données permet aux administrations d'extraire des informations des documents papier et des dossiers numériques. 

Par exemple, le logiciel peut saisir automatiquement les données pertinentes des demandes de permis de construire. Cela accélère considérablement la gestion des dossiers et permet de réagir plus rapidement aux demandes.

Avantages et défis de l'extraction de données pour les entreprises

AspectAvantagesDéfis à relever
Efficacité- Traitement accéléré des données- Effort de mise en œuvre pour les nouveaux systèmes
- Réduction des erreurs manuelles- Besoin de formation pour les employés
- Automatisation des tâches répétitives
Précision- Extraction précise des données- Défis liés aux différents formats de données
- Minimisation des erreurs grâce à des processus automatisés- Nécessité d'une mise à jour et d'un suivi réguliers
Rentabilité- Économies grâce à la réduction des heures de travail- L'investissement initial dans la technologie peut être élevé
- Réduction des coûts de traitement- Résistances possibles lors du passage à des processus automatisés
Flexibilité et évolutivité- Adaptabilité à différentes sources de données- L'intégration dans les systèmes existants peut être complexe
- Évolutivité pour les grands volumes de données- Défis de la protection des données et de la conformité

Explication - Différents types de données

Il existe différents types de données, qui peuvent être distingués en fonction de leur structure et de leur nature. Voici quelques-uns des types de données de base :

Données structurées :

  • Définition : les données structurées sont bien organisées et suivent un schéma ou un tableau clair, ce qui facilite leur stockage, leur traitement et leur analyse.
  • Exemple : un tableau Excel avec des colonnes telles que "nom", "âge" et "adresse" représente des données structurées.

Données non structurées :

  • Définition : les données non structurées n'ont pas de structure de données prédéfinie et ne peuvent pas être organisées facilement dans des tableaux ou des schémas.
  • Exemple : les documents texte, les vidéos, les images et les enregistrements audio sont souvent des données non structurées.

Données semi-structurées :

  • Définition : les données semi-structurées ont une certaine organisation, mais contrairement aux données structurées, elles ne suivent pas un schéma fixe.
  • Exemple : les données JSON ou XML qui contiennent des paires champ-valeur sont des données semi-structurées.

Données quasi-structurées :

  • Définition : les données quasi-structurées se situent entre les données structurées et les données non structurées et peuvent contenir des parties de structure et de texte de forme libre.
  • Exemple : Les documents HTML sont des données quasi-structurées, car ils utilisent des balises pour la structure, mais peuvent également contenir du texte libre.

Type de solution d'extraction de données

Il existe différents types de solutions d'extraction de données, basées sur des technologies et des approches différentes. 

Celles-ci peuvent être divisées en méthodes d'extraction logiques et physiques :

Solutions d'extraction de données logiques

  • Outils d'analyse syntaxique - Ces solutions analysent la structure des sources de données et extraient des informations en interprétant la structure logique. Elles sont particulièrement efficaces pour les données structurées et semi-structurées.
  • Reconnaissance optique des caractères (OCR) Les outils OCR sont utilisés pour extraire du texte d'images ou de documents numérisés. Ils convertissent les documents physiques en texte lisible par la machine.
  • Expressions régulières (Regex) - Regex est une puissante technique de reconnaissance de formes qui peut être utilisée pour identifier et extraire des formes ou des structures spécifiques dans des données textuelles.

Solutions d'extraction de données physiques

  • ETL (Extraire, Transformer, Charger) - Les outils ETL sont des solutions physiques d'extraction de données utilisées dans les grandes entreprises. Ils collectent des données provenant de différentes sources, les transforment dans le format souhaité, puis les chargent dans une base de données cible ou un entrepôt de données.
  • Solutions basées sur l'API - Grâce à l'utilisation d'API, les données peuvent être extraites directement des applications ou des systèmes. Cela permet une extraction automatisée et programmée des données.
  • Le web scraping - Cette méthode extrait des données directement des sites web. Un script parcourt automatiquement les pages web, identifie les informations pertinentes et les extrait.
  • Accès direct à la base de données - Dans certains cas, l'extraction de données peut se faire directement à partir de bases de données, en utilisant des requêtes SQL pour récupérer des enregistrements spécifiques.

Le choix de la solution appropriée dépend de plusieurs facteurs, dont le type de données, les exigences d'extraction et l'intégration dans les systèmes existants. Des solutions hybrides sont souvent utilisées, qui combinent plusieurs de ces approches afin de permettre une extraction complète des données.

Catégories de solution d'extraction de données 

Les solutions d'extraction de données peuvent être classées en différentes catégories, en fonction des besoins spécifiques et des technologies utilisées pour l'extraction des données. 

Il s'agit là de quelques catégories courantes de solutions d'extraction de données :

  1. Extraction basée sur le texte :

    OCR (Reconnaissance optique des caractères) : Extrait du texte à partir d'images ou de documents scannés.
    Regex (expressions régulières) : Identifie et extrait des modèles de texte à partir de données non structurées.

  2. Extraction de données tabulaires et structurées :

    Outils d'extraction de tableaux : outils spécialisés permettant d'extraire des données de tableaux dans des documents ou des pages web.
    Outils d'analyse syntaxique : Interprètent la structure logique des documents et extraient des données structurées.

  3. Extraction de données basée sur le web :

    Web Scraping : extrait des données directement de sites web, souvent pour la collecte d'informations sur Internet.

  4. Extraction liée à la base de données :

    ETL (Extraire, Transformer, Charger) : Extrait des données de différentes sources, les transforme et les charge dans des bases de données ou des entrepôts de données.
    Extraction basée sur les API : utilise les API pour extraire les données directement des applications ou des systèmes.

  5. Extraction d'images et de multimédia :

    Reconnaissance d'images et de sons : extrait des informations d'images ou de fichiers audio.

  6. Reconnaissance automatisée des formulaires:

    Outils automatisés de reconnaissance des formulaires : Identifient et extraient les données des formulaires, y compris les informations structurées et non structurées.

  7. Extraction de données à partir de documents :

    Outils de gestion de documents : Extraient les données pertinentes de différents types de documents, tels que les PDF, les documents Word, etc.

  8. Extraction de données de messagerie :

    Outils d'analyse syntaxique des e-mails : Extraire les données structurées des e-mails, comme les informations de facturation.

Le choix de la catégorie appropriée dépend des besoins spécifiques d'une entreprise ou d'un projet. Souvent, plusieurs solutions sont combinées afin de permettre une extraction de données complète pour différents types d'informations.

4 façons d'extraire des données de PDF et de les coller dans Excel

Si vous souhaitez utiliser concrètement les possibilités d'extraction de données pour extraire des données de PDF et les insérer dans Excel, voici 4 possibilités simples - mais attention, nous avons également une solution pour les documents plus sophistiqués ci-dessous !

  • Copier-coller
  • Convertisseur de PDF
  • Importation directe dans Excel
  • Outils d'extraction de tableaux PDF
extraction de données copier-coller

Copier + coller

La méthode la plus simple est le copier-coller. Vous sélectionnez le texte dans le fichier ouvert, vous le copiez et vous le collez dans le tableau Excel. 

Cela fonctionne bien si vous n'avez que quelques textes à copier de fichiers PDF vers des fichiers Excel. Toutefois, plus vous devez effectuer d'opérations, plus le processus est sujet à des erreurs et moins il est efficace, et une autre méthode vous conviendra mieux.

Copier + coller avec Microsoft Word

Si vous souhaitez copier un tableau de PDF vers Excel, il n'est pas possible de reprendre la structure par un simple copier-coller. Dans un tel cas, vous devez d'abord ouvrir le fichier PDF dans Word et ensuite le copier/coller dans Excel.

Pour pouvoir utiliser cette méthode, vous devez utiliser Microsoft Word 2013 ou une version plus récente. Ensuite, vous devez suivre les étapes suivantes :

  1. Ouvrez le fichier PDF avec Microsoft Word
  2. Copiez le contenu du fichier Microsoft Word et collez-le dans une feuille de calcul Excel.

Bien que cette méthode donne des résultats raisonnables, elle ne peut pas traiter des éléments complexes, tels que des tableaux compliqués avec des interlignes. De plus, elle ne permet pas d'extraire des données en grande quantité, car vous devez ouvrir chaque fichier PDF séparément.

extraction de données pdf

Convertisseur de PDF

Les convertisseurs PDF vous conviennent surtout si vous devez régulièrement insérer des données dans Excel à partir d'environ 5 fichiers PDF. Cette méthode est plus efficace que le simple copier-coller, mais elle n'est pas adaptée aux grandes quantités de données.

Le processus est très simple : vous sélectionnez le document PDF dont vous souhaitez extraire les informations, vous le téléchargez sur un site de conversion de PDF et vous le convertissez en un fichier Excel ou dans un autre format souhaité.

Selon le convertisseur, vous pouvez même modifier le texte et les images dans le fichier PDF et les exporter ensuite vers Excel.

Les bons convertisseurs sont par exemple Adobe Acrobat, PDFelement ou Cometdocs.

Inconvénient : un convertisseur PDF ne fonctionne qu'avec des documents PDF corrects. Vous ne pouvez donc pas convertir un texte manuscrit scanné et enregistré au format PDF.

extraction de données tables pdf

Outils d'extraction de tableaux PDF

Si vous devez avant tout extraire des données de tableaux PDF, des outils d'extraction tels que Tabula, PdfTables ou Docparser sont plus appropriés.

Il suffit de faire glisser une boîte autour du tableau souhaité et de convertir ensuite son contenu en un fichier Excel ou autre.

Toutefois, ces outils ne fonctionnent eux aussi que pour les "PDF originaux" et non pour les textes manuscrits scannés.

En outre, dans certains cas, vous avez besoin de connaissances internes pour adapter un outil d'extraction de tableaux de manière à ce qu'il fonctionne pour votre cas d'utilisation spécifique. 

En d'autres termes, l'utilisation d'un outil pour extraire les tableaux PDF demande toujours beaucoup de travail et n'est donc pas la solution idéale.

La main tape sur l'ordinateur portable

Importation directe dans Excel

Vous pouvez également importer un fichier PDF directement dans Excel. Cela se passe de la manière suivante :

  1. Ouvrez la feuille de calcul Excel
  2. Sélectionnez l'onglet "Données" > "Récupérer les données" > "Depuis un fichier" > "Depuis un PDF".
  3. Sélectionnez le fichier PDF et choisissez "Importer".
  4. Un panneau de navigation s'affiche alors avec les tableaux et les pages de votre fichier PDF et un aperçu.
  5. Sélectionnez le tableau et cliquez sur "Charger". Le tableau est importé dans la feuille Excel.

Pour les ensembles de données simples, cette méthode est simple et efficace. Mais si vos données sont complexes, vous devez recourir à un logiciel capable d'automatiser l'extraction et l'insertion de ces données.

Konfuzio Logo sur boîte verte

Extraire automatiquement des données de fichiers PDF avec Konfuzio

La solution la plus simple consiste à utiliser une solution logicielle pour automatiser l'extraction des données des fichiers PDF.

Les solutions d'extraction de données automatisées utilisent une technologie de reconnaissance de texte, connue sous le nom de reconnaissance optique de caractères (ROC), pour extraire avec précision les données des documents.

Un exemple d'une telle solution automatisée est Konfuzio, qui peut traiter de grandes quantités de PDF natifs et non natifs en quelques secondes. En utilisant la Documents IA de Konfuzio, la solution s'intègre aussi facilement dans les logiciels existants. 

Extraction de données GIF

Avantages et inconvénients des méthodes

Les différentes méthodes d'extraction de données d'un fichier PDF présentent des avantages et des inconvénients.

MéthodeAvantagesInconvénients
Copier-collerMéthode la plus simple pour un petit nombre de fichiers PDFCoûteux si le nombre de fichiers est important
Pas de logiciel ou d'équipement supplémentaire nécessaireSensible aux erreurs
Processus très laborieux
Convertisseur de PDFManipulation facileChoix limité de fonctions
Grand choix d'outils en lignePas de possibilité d'extraire des données en grande quantité
ÉconomiqueNe fonctionne que pour les PDF originaux
Outils d'extraction de tableaux PDFExtrait rapidement et précisément les données d'un tableauNe fonctionne qu'avec les fichiers PDF natifs
Extrait également les données dans d'autres formatsNécessite des experts internes
Pas de processus entièrement automatisé  
Importation directe dans ExcelMéthode simpleImpossible d'extraire des données en grande quantité
Aucun logiciel ou équipement supplémentaire requisNécessite quelques connaissances d'Excel
Erreurs fréquentes de formatage
KonfuzioAdapté aux grandes quantités de donnéesDoit être inséré dans le paysage logiciel
Fonctionne de manière automatiséeLe cas échéant, phase d'initiation
Entraînement individuel
offre bien d'autres intégrations qu'Excel

Conclusion : l'extraction de données peut être simple et efficace

Si vous souhaitez que votre extraction de données soit simple et efficace, vous devez adapter la méthode à la quantité de documents à traiter.

Surtout si vous devez régulièrement extraire des données de nombreux PDF, vous devriez utiliser un logiciel qui automatise ce processus.

Une bonne solution est par exemple Konfuzio, qui non seulement travaille efficacement, mais peut également être entraîné individuellement par vos soins grâce à l'IA. Vous pouvez ainsi utiliser Konfuzio pour les cas d'application qui font précisément partie des activités quotidiennes de votre entreprise.

Vous avez d'autres questions ou vous avez besoin de conseils personnalisés pour l'extraction de vos données ? Notre équipe d'experts se tient à votre disposition. Contactez-nous dès maintenant pour discuter de solutions sur mesure répondant à vos besoins spécifiques. Nous nous réjouissons de vous soutenir sur la voie d'un traitement efficace des données !

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