Cas d'usage

Automatisez l’extraction d’informations de vos documents avec des modèles de langage avancés. Traitez contrats, factures ou rapports en quelques minutes, réduisez les erreurs et organisez vos données sous des formats exploitables adaptés à vos besoins.

Besoin

Dans de nombreux secteurs, les entreprises manipulent quotidiennement des volumes importants de documents : contrats, factures, rapports, courriers, fiches techniques, et bien plus. Ces documents contiennent des informations essentielles à extraire, structurer, et analyser. Cependant, cette tâche reste chronophage et sujette aux erreurs lorsqu’elle est effectuée manuellement. Les principaux défis sont:

Un volume élevé de données non structurées : La plupart des informations contenues dans les documents ne sont pas organisées de manière exploitable.
La complexité du langage : Les textes juridiques, financiers, ou techniques peuvent être denses et difficiles à interpréter.
Le manque de ressources humaines : Le traitement manuel est coûteux et limite la productivité.
Tâches rébarbatives: Renommer, classer et ordrer les documents, bien que nécessaire, est une tâche souvent rébarbative et inintéressante.

Solution

Grâce à l’émergence des modèles de langage avancés comme ChatGPT, les défis liés à l’extraction d’information peuvent désormais être relevés avec une précision et une automatisation sans précédent. Ces Large Language Models (LLM), entraînés sur des milliards de données textuelles, sont capables d’analyser et d’extraire des informations pertinentes de manière contextuelle, quel que soit le format du document (PDF, JPG, PNG, etc.), tout en s’adaptant à sa complexité.

Comment ça fonctionne ?

Analyse du document: Les modèles scannent le contenu textuel pour identifier des entités clés (noms, dates, montants, termes spécifiques, etc.).
Extraction contextuelle: Contrairement aux outils traditionnels, les LLM comprennent le contexte, ce qui leur permet d’extraire non seulement des mots-clés, mais aussi des relations complexes entre les données.
Structuration des données: Les informations extraites sont automatiquement organisées dans des formats exploitables (tableaux, bases de données, JSON).
Adaptabilité : Les LLM peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques de chaque entreprise, en se formant sur des données propres (FAQ, historiques, bases internes).

Exemples de documents pris en charge :

Contrats et documents juridiques : Extraction de clauses, de conditions, ou d’échéances.
Factures, bons de commande et tickets : Identification des montants, dates, numéros de commande.
Rapports techniques : Résumé des points clés, extraction des données chiffrées.
E-mails ou communications : Identification des actions requises ou des informations pertinentes.

Bénéfices

Automatisation et gain de temps: L’automatisation de l’extraction d’information réduit drastiquement le temps nécessaire pour traiter de grands volumes de documents. Une tâche qui pourrait prendre des heures est désormais effectuée en quelques minutes.
Réduction des coûts opérationnels: Cela permet une réduction des coûts pour l’entreprise ainsi qu’un gain de temps libre pour les collaborateurs qui pourront se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Précision accrue: Les LLM comme ChatGPT offrent une compréhension contextuelle qui minimise les erreurs, même dans les documents complexes ou ambigus.
Accessibilité à grande échelle: Les entreprises peuvent facilement traiter des milliers de documents simultanément, améliorant ainsi leur productivité sans une augmentation majeure des coûts.
Structuration des données non organisées: Les informations sont directement disponibles sous des formats exploitables (Excel, JSON, API), ce qui facilite leur intégration dans des systèmes existants.
Flexibilité et personnalisation: Les modèles peuvent être ajustés pour des cas d’usage spécifiques, en fonction des besoins de l’entreprise ou des particularités des documents.