Chaque appareil, transaction et interaction dans notre monde numérique génère un flux infini de données. Par 2025, la quantité de données mondiales devrait atteindre le chiffre ahurissant de 180 zettaoctets. Alors, comment extraire et donner un sens à ces données croissantes?
C'est précisément là que l'IA générative prouve sa valeur. Ce blog explique les applications de l'IA générative pour l'extraction de documents et comment cette technologie permet de faire le tri et de se concentrer sur exactement ce dont vous avez besoin.
Quel est le buzz autour de Gen AI ?
L'IA générative (Gen AI) est une forme d'intelligence artificielle qui crée de nouveaux contenus tels que du texte, des images, de la musique et des vidéos. Au lieu de s'appuyer sur des règles prédéfinies, l'IA générative apprend des modèles à partir de grands ensembles de données et les utilise pour produire des résultats uniques. Cette capacité à générer du contenu inédit la rend plus polyvalente que l'IA traditionnelle.
Il utilise des technologies avancées telles que les réseaux neuronaux, l'apprentissage automatique et les grands modèles linguistiques (LLM), avec des modèles populaires comme ChatGPT, BARD et DALL-E en tête.
L'IA de la génération est capable de résumer des informations, de répondre à des questions et de générer du contenu personnalisé. Elle améliore également la détection des fraudes et l'analyse des données en reconnaissant des modèles. L'IA de la génération transforme notre façon d'interagir avec les machines, rendant les tâches quotidiennes plus rapides et plus efficaces.
Sa capacité à apporter une créativité humaine à divers domaines est ce qui fait que tout le monde s'enthousiasme pour son potentiel.
Comment l'IA de génération représente une avancée par rapport à l'IA traditionnelle
Voyons en quoi l’IA générative diffère de l’IA traditionnelle et pourquoi cette nouvelle approche gagne autant de terrain dans le traitement et l’extraction de documents.
Fonctionnalité | IA traditionnelle | IA générative |
Traitement de l'information | Données principalement structurées (par exemple, bases de données, feuilles de calcul) | Peut gérer des données structurées et non structurées (par exemple, du texte, des images, de l'audio) |
Approche d'apprentissage | Apprentissage supervisé ou non supervisé | Apprentissage non supervisé ou semi-supervisé, utilisant souvent des techniques telles que l'apprentissage par renforcement. |
Format de sortie | Sorties structurées (par exemple, nombres, catégories) | Peut générer du texte, des images ou du code lisibles par l'homme |
Extraction de documents/données | Limité aux champs et formats prédéfinis | Peut extraire des informations à partir de documents complexes, y compris un contexte et des relations nuancés |
Efficacité | Efficace pour les tâches bien définies mais peut avoir des difficultés avec des données complexes ou ambiguës | Peut être plus efficace pour les tâches complexes, en particulier lors du traitement de gros volumes de données non structurées |
Précision | Cela dépend de la qualité et de la quantité des données de formation | Peut atteindre une plus grande précision, en particulier lorsqu'il est formé sur de grands ensembles de données |
Génération IA + Traitement intelligent des documents = L'équipe de rêve
Gen AI bouleverse les choses dans le traitement des documents grâce à des fonctionnalités avancées classification, extraction de données, interprétation et analyseIl peut interpréter les informations provenant de divers documents, notamment données structurées, semi-structurées et non structurées.
Gen AI peut également extraire des données de documents mal imprimés ou obscurcis, tout en filtrant les doublons. Lorsqu'il est intégré dans Solutions de traitement intelligent des documents (IDP) il peut comprendre, interpréter et générer du contenu qui imite étroitement l’intelligence humaine.
Comment fonctionne l’IA générative dans l’extraction de données ?
Cela commence par nettoyer le texte Il utilise des techniques de traitement du langage naturel (TALN) telles que la tokenisation et l'étiquetage des parties du discours. Il utilise ensuite des transformateurs, les cerveaux derrière des modèles populaires comme GPT et BERT, pour appliquer un mécanisme d'« attention » afin de comprendre les relations entre les mots et les phrases.
Par exemple, lors du traitement des factures, les transformateurs peuvent identifier les dates de paiement tout en suivant simultanément les montants et les noms des fournisseurs.
Formés à partir d'énormes volumes de texte et de code, les modèles d'IA générative peuvent identifier des modèles et des corrélations que les méthodes traditionnelles peinent à identifier. Ils parviennent à générer du contenu de haute qualité en ajustant leurs paramètres.
Pour utiliser l'IA générative, vous lui donnez une invite ou un point de départ. Vous pouvez ensuite discuter avec elle pour explorer différentes options et affiner les résultats. Le résultat est en langage naturel, ce qui permet à chacun de comprendre facilement et de trouver les réponses qu'il recherche.
Voici un exemple :
Entrée : requête utilisateur


Voici à quoi ressemble l'interrogation en langage naturel des données Astera.
Sortie : Réponse en langage naturel

C'est ainsi que les réponses imitant l'humain sont reçues en réponse aux requêtes avec Astera.
6 applications concrètes de l'IA générative pour l'extraction de documents
L'IA générative fait beaucoup de bruit dans différents secteurs, aidant les équipes à faire face à leurs extraction de données de documents défis. Examinons quelques cas d'utilisation de Gen AI dans l'extraction de données dans divers secteurs.

Finance
Dans le monde de la finance, où les enjeux sont élevés, la précision est essentielle, mais les données non structurées peuvent compliquer le processus d'extraction des données. Heureusement, l'IA sauve la mise en automatisant le traitement des factures, des reçus et des rapports financiers, ce qui permet de gagner des centimes !
L'IA générative extrait des informations vitales des factures, des demandes de prêt et des formulaires W-2. Elle extrait automatiquement des détails cruciaux tels que les montants des paiements et les dates d'échéance. Le résultat est des flux de travail rationalisés et un temps de traitement réduit.
Cela signifie moins d’erreurs manuelles et plus de temps pour que les analystes financiers se concentrent sur la stratégie.
Légal
Dans le secteur juridique, l’IA générative simplifie l’extraction de données à partir de contrats et de documents juridiques. Elle trouve rapidement les informations pertinentes, ce qui simplifie la gestion des documents. Les avocats peuvent se concentrer sur la victoire des affaires plutôt que sur la recherche de détails, transformant ainsi le « jargon juridique » en « facilité juridique ».
Vente au détail
Les détaillants sont souvent confrontés à un flot de données non structurées issues des avis clients et des historiques d'achat. L'IA générative permet de donner un sens à tout cela. Elle révèle les tendances des préférences des clients et identifie les produits les plus performants.
Grâce à ces informations, les détaillants peuvent mieux gérer leurs stocks et créer des stratégies marketing ciblées qui fidélisent les clients.
Droit des assurances
L'IA générative automatise l'extraction des montants des réclamations et des détails des polices, transformant ce qui était autrefois un processus lent en une opération fluide.
Grâce à l'IA qui se charge de la plupart des tâches, les assureurs peuvent améliorer les délais de service et garder le sourire aux clients. Une étude a révélé que le traitement automatisé des réclamations peut réduire les délais de traitement de 100 %. Énorme 70%Et soyons honnêtes : personne n’aime attendre des réclamations.
Aclaimant réduit le temps de saisie des données de 50 % grâce à Astera
Vous avez des difficultés avec l'extraction manuelle des données à partir de fichiers PDF ? Découvrez comment Aclaimant a automatisé le processus et réalisé de grosses économies grâce à Astera.
Lisez l’étude de cas complète ici ! Éducation
L'IA générative peut analyser les enquêtes et les évaluations des élèves pour en tirer des informations sur leurs performances et leur engagement. Grâce à ces informations, les enseignants peuvent affiner leurs stratégies d'enseignement et s'assurer que chaque élève reçoit l'attention dont il a besoin.
Mobilier Médical
L'IA générative utilise le traitement du langage naturel pour analyser les données non structurées des dossiers médicaux électroniques (DME). Elle identifie les informations clés qui aident les médecins à établir des diagnostics et à prendre des décisions de traitement précis.
En matière de documentation clinique, l’IA simplifie la création de rapports médicaux. Elle examine les notes des médecins, les antécédents des patients et les rapports de diagnostic, les transformant en documents structurés tels que les DSE et les résumés de sortie. Ces systèmes d’IA extraient des détails importants et mettent en évidence des concepts critiques, garantissant que les prestataires de soins de santé sont « sur la même longueur d’onde » et améliorant la coordination des soins aux patients.
Comment La Astera Utilisez Gen AI pour extraire le meilleur pour votre entreprise ?
Comme nous l'avons vu, l'intégration de l'IA générative dans l'extraction de données remodèle la façon dont les entreprises gèrent leurs données. Si vous êtes prêt à extraire chaque once de valeur de vos données, Astera peut vous aider à le faire. Notre solutions intelligentes facilitez l’extraction des données : plus besoin de jongler avec des formats complexes ou de saisir manuellement !
Avec la génération de modèles alimentée par l'IA, spécifiez simplement les champs dont vous avez besoin et Astera L'intelligence fera le gros du travail. De plus, notre cartographie robuste gère même les ensembles de données les plus complexes, vous donnant ainsi l'assurance que vos données sont entre de bonnes mains.

Avec Astera, tu peux maintenant extraire n'importe quel document, de n'importe quelle source, dans n'importe quel format, à toute heure. Prêt à exploiter tout le potentiel de vos données non structurées ? Inscrivez-vous à un essai gratuit dès aujourd'hui !
Auteurs:
Anum Fatima