Notre lexique de l'IA et de l'IDP
La classification automatique des documents est le processus par lequel l'IDP identifie et catégorise des documents en fonction de leur contenu. Par exemple, des courriers entrants peuvent être classés automatiquement en fonction de leur type (contrat, facture, demande de renseignements). Cela permet de trier les documents de manière rapide et efficace, en appliquant des règles prédéfinies qui automatisent le traitement et l'archivage des informations.
La collecte des données consiste à extraire des informations à partir de documents non structurés (tels que des emails, contrats, etc.) et à les convertir en un flux de métadonnées. Par exemple, l'IDP peut analyser des courriels pour en extraire des informations importantes, facilitant ainsi une gestion plus structurée et automatisée des données.
La compréhension intelligente du layout est une technologie de l'IDP qui permet d'analyser la disposition géométrique des informations dans un document. Par exemple, elle identifie des colonnes, des lignes, ou des champs dans des documents comme des factures ou des tableaux, permettant de comprendre leur organisation. Cette technologie est cruciale pour le traitement de documents semi-structurés, où la disposition des informations est essentielle pour une extraction précise.
Le croisement des données consiste à relier des informations extraites de différents documents pour créer des connexions significatives. Par exemple, l'IDP peut relier une commande, une facture et un bon de livraison, garantissant la cohérence des données et facilitant le suivi des transactions.
Un Data Warehouse est un système de stockage de données centralisé utilisé pour l'analyse et la création de rapports. Par exemple, une entreprise peut utiliser un Data Warehouse pour consolider des données provenant de différents départements (ventes, marketing, finances) afin d'obtenir une vision globale de ses performances. Ces entrepôts de données sont souvent utilisés pour prendre des décisions stratégiques basées sur des données consolidées.
Le Deep Learning est une technique avancée de l'intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux composés de plusieurs couches. Ces réseaux apprennent à partir de grandes quantités de données et sont capables de reconnaître des modèles complexes. Par exemple, le Deep Learning est utilisé pour la reconnaissance faciale ou la détection de fraudes. Dans le cadre de l'IDP, le Deep Learning est utilisé pour des tâches comme la reconnaissance d'image et le traitement du langage naturel, rendant possible l'analyse précise des documents et l'extraction de données complexes.
