Solutions basées sur des modèles d'IA : l'avenir de l'extraction de données

L'extraction de données est un élément crucial de toute entreprise traitant de gros volumes d'informations et implique la capture de données provenant de diverses sources, telles que des factures, des reçus, des contrats et d'autres documents. L'extraction manuelle de données peut être fastidieuse et sujette aux erreurs, tandis que d'autres techniques d'extraction de données automatisées telles que l'extraction logique et l'extraction basée sur l'apprentissage automatique ont leurs défauts. (indice : données inexactes !)

C'est là qu'intervient l'extraction de données basée sur l'IA avec une extraction basée sur des modèles réutilisables. Il révolutionne la façon dont les organisations traitent les documents non structurés. Dans cet article de blog, nous expliquerons pourquoi les règles d'extraction de données basées sur des modèles et pourquoi il s'agit d'un meilleur choix par rapport aux techniques d'extraction de données manuelles et automatisées.

Qu'est-ce que l'extraction de données basée sur des modèles d'IA ?

L'extraction de données basée sur des modèles d'IA est une technique qui consiste à utiliser des modèles réutilisables pour extraire des champs de données spécifiques et des paires clé-valeur d'un document. Le modèle est créé en fonction de la structure et du format du document, et il comprend des champs pour les données qui doivent être extraites. Une fois le modèle créé, il peut être réutilisé pour de futurs documents avec une structure et un format similaires.

L'approche basée sur des modèles d'IA permet aux organisations d'automatiser le traitement des documents à mesure que les données capturées font partie des pipelines de données qui alimentent en données leur entrepôt de données. Cela signifie que les données peuvent être facilement consultées et utilisées par reporting et analyse solutions, ce qui permet à votre organisation de prendre plus facilement des décisions éclairées basées sur les données et, en fin de compte, d'augmenter le résultat net.

Pourquoi l'extraction de données basée sur des modèles d'IA est-elle meilleure ?

Il existe trois principales alternatives à l'extraction de données basée sur des modèles d'IA : l'extraction manuelle de données, l'extraction logique et l'extraction basée sur ML. Examinons de plus près chacune des alternatives pour voir comment elles rivalisent avec l'approche basée sur des modèles.

Extraction manuelle des données

L'extraction manuelle de données implique la lecture et l'interprétation manuelles de documents non structurés pour extraire des données. Cette approche est lente, inefficace et sujette aux erreurs humaines et à la subjectivité, ce qui peut entraîner des inexactitudes dans les données extraites.

De plus, l'extraction manuelle des données n'est pas évolutive. Cela nécessite des ressources humaines pour extraire manuellement les données de chaque document, ce qui la rend coûteuse et chronophage (et même peu pratique !) pour les entreprises qui gèrent de gros volumes de données.

Extraction logique

L'extraction logique est une technique qui utilise des règles logiques pour extraire des données de documents non structurés. Il s'appuie sur la définition de règles manuelles ou de modèles qui identifient les éléments de données dans un document. Cependant, cette approche n'est pas sans ses limites.

Pour commencer, la définition des règles nécessite un haut niveau d'expertise et d'efforts manuels, ce qui peut être long et coûteux. De plus, l'extraction logique n'est pas évolutive, car les règles doivent être créées manuellement pour chaque type de document.

Cette approche est également susceptible d'erreurs et d'inexactitudes, car elle repose sur l'exactitude des règles créées. De plus, il est incapable de gérer des documents complexes avec plusieurs structures, limitant ainsi son applicabilité.

Extraction basée sur ML

La technique d'extraction basée sur l'apprentissage automatique (ML) implique la formation d'un modèle d'apprentissage automatique pour reconnaître des modèles dans des documents non structurés, ce qui lui permet d'extraire automatiquement les données pertinentes. Il peut être efficace dans certains cas, mais a aussi ses inconvénients.

Pour commencer, il faut de gros volumes de données pour entraîner les algorithmes. Les modèles ML peuvent être gourmands en calculs, nécessitant une puissance de traitement et un temps importants pour s'entraîner et s'exécuter.

De plus, cette approche peut ne pas toujours fournir des résultats précis en raison de divers facteurs tels que des données de formation insuffisantes, un surajustement, des inexactitudes dans le modèle et des variations dans les données.

L'interprétabilité des résultats peut également être problématique, car il n'est pas toujours évident de savoir comment le modèle ML est arrivé à ses décisions.

Extraction de données basée sur un modèle d'IA

L'extraction de données basée sur des modèles d'IA offre plusieurs avantages par rapport aux autres techniques d'extraction de données que nous avons vues ci-dessus. D'abord et avant tout, il est très précis car il élimine le risque d'erreur humaine. Il n'y a aucune chance de fautes de frappe, d'orthographe et d'autres erreurs qui peuvent affecter l'exactitude des données. De plus, cela élimine également les risques inhérents à la formation de modèles.

Avec l'extraction de données basée sur un modèle AI, les données sont extraites précisément telles qu'elles apparaissent dans le document, ce qui garantit leur exactitude.

Étant donné que le modèle est conçu pour extraire des champs de données spécifiques d'un document, le processus d'extraction est cohérent pour tous les documents ayant une structure et un format similaires. Cela garantit que les données extraites sont cohérentes, ce qui est crucial pour les entreprises qui s'appuient sur les données pour prendre des décisions.

L'extraction de données basée sur des modèles AI est également très efficace. Avec un modèle réutilisable, vous pouvez extraire des données de plusieurs documents en quelques secondes, ce qui vous fait gagner du temps et des ressources. Les modèles peuvent être adaptés à différents types et formats de documents pour permettre une extraction transparente des données à partir de divers documents non structurés tels que des factures, des reçus, des contrats, etc.

Cas d'utilisation de l'extraction de données basée sur des modèles AI

L'extraction de données basée sur des modèles d'IA peut être utilisée dans divers secteurs, notamment la finance, la santé et le droit. Regardons quelques exemples concrets :

• Finances: Les organisations financières utilisent l'extraction de données basée sur des modèles d'IA pour extraire des informations de factures, relevés bancaires, demandes de prêt et autres documents financiers importants. Par exemple, une banque peut créer des modèles pour extraire le nom du client, le numéro de compte, l'ID de transaction, la date et d'autres informations pertinentes à partir de documents. Cela peut aider la banque à rationaliser ses processus, à réduire les erreurs et à améliorer son service client.
• Soins de santé: Les prestataires de soins de santé peuvent utiliser l'extraction de données basée sur des modèles d'IA pour extraire des informations sur les patients à partir de dossiers médicaux, de réclamations d'assurance et d'autres documents de santé. Par exemple, un hôpital peut utiliser un modèle pour saisir le nom, l'âge, les antécédents médicaux, le diagnostic et d'autres informations pertinentes du patient à partir d'un dossier médical. Cela peut aider l'hôpital à améliorer les soins aux patients, à réduire les erreurs et à rationaliser les opérations.
• Juridique : Un cabinet d'avocats peut utiliser l'extraction de données basée sur des modèles d'IA pour extraire des informations de contrats, d'accords et d'autres documents juridiques. Par exemple, un cabinet d'avocats peut utiliser un modèle pour extraire le nom du client, la date de l'accord, les termes et conditions et d'autres informations pertinentes d'un contrat. Cela peut aider le cabinet d'avocats à réduire les erreurs, à gagner du temps et à améliorer ses services juridiques.

Un dernier mot

Les solutions basées sur l'IA avec une extraction basée sur des modèles réutilisables changent la donne pour les organisations traitant de gros volumes de données. Il offre plusieurs avantages par rapport aux techniques d'extraction de données manuelles et automatisées, notamment la précision, la cohérence, la vitesse et la flexibilité.

Cette approche peut aider les entreprises à rationaliser le traitement des documents, à réduire les erreurs et à améliorer leurs services. Si vous recherchez un moyen fiable et efficace d'extraire des données de vos documents, l'extraction de données basée sur des modèles d'IA est la solution.

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