Notre lexique de l'IA et de l'IDP
Les données complexes sont des informations qui présentent une structure ou une organisation difficile à analyser, comme des tableaux imbriqués, des graphiques, ou des textes avec des dépendances contextuelles fortes. Par exemple, un rapport financier avec des annotations, des tableaux et des graphiques est considéré comme une donnée complexe.
Les données génériques sont des informations qui peuvent être facilement standardisées et traitées sans complexité particulière. Par exemple, des noms, des adresses, ou des numéros de téléphone sont des données génériques, car elles suivent des formats prédéfinis et sont relativement simples à extraire et à organiser.
Le déploiement d'une solution IDP peut se faire soit dans le cloud, soit sur des serveurs locaux (on-premises). Le déploiement cloud permet une accessibilité accrue, une scalabilité facile, et des mises à jour régulières sans intervention de l'entreprise. Par exemple, une entreprise qui opte pour le cloud peut accéder à l'IDP depuis n'importe où et s'adapter rapidement aux variations de volumes de données. Le déploiement on-premises, quant à lui, est souvent préféré pour des raisons de sécurité et de confidentialité, notamment pour les entreprises qui doivent se conformer à des réglementations strictes sur le traitement des données.
Les ERP sont des systèmes qui centralisent et gèrent l'ensemble des activités d'une entreprise, incluant la gestion des finances, des ressources humaines, de la chaîne logistique et de la production. Des exemples courants de logiciels ERP incluent SAP, Oracle ERP, et Microsoft Dynamics. L'IDP s'intègre aux ERP pour automatiser le traitement des documents liés aux processus métiers, tels que les factures, les bons de commande et les relevés bancaires, améliorant ainsi l'efficacité et la précision.
L'entraînement des modèles est le processus par lequel l'IA et l’IDP sont amélioré pour mieux reconnaître et extraire les données des documents. Par exemple, un modèle peut être entraîné avec des milliers d'exemples de factures pour apprendre à identifier avec précision les éléments importants tels que le montant, le numéro de facture, et la date. Cela permet au système d'améliorer continuellement ses performances au fur et à mesure de son utilisation.
L'extraction de données est le processus par lequel l'IDP identifie et extrait des informations pertinentes à partir d'un document. Par exemple, à partir d'une facture, l'IDP peut extraire des données telles que le montant total, la date d'émission, et les coordonnées du fournisseur. Ces données peuvent ensuite être utilisées dans des systèmes comme des ERP ou des CRM pour automatiser les processus métiers.
