Notre lexique de l'IA et de l'IDP
Un extranet est une extension du réseau interne d'une entreprise, permettant à des partenaires ou clients externes d'accéder à certaines informations de manière sécurisée. Par exemple, un extranet peut être utilisé pour partager des contrats ou des rapports avec des partenaires commerciaux. L'IDP peut se connecter à un extranet pour traiter automatiquement les documents partagés, facilitant ainsi la collaboration et garantissant la cohérence des données entre les différentes parties.
Opposé de la segmentation, la fusion de documents est une fonctionnalité de l'IDP qui permet de combiner plusieurs fichiers en un seul tout en intégrant les métadonnées pertinentes. Par exemple, plusieurs contrats d'un même client peuvent être fusionnés pour n'en faire qu'un seul fichier, facilitant ainsi une gestion centralisée des informations.
La Gestion Électronique des Documents est un système centralisé permettant de stocker, organiser et gérer les documents électroniques d'une organisation. Par exemple, une GED peut être utilisée pour stocker et retrouver facilement des contrats, des factures, ou des dossiers clients. Grâce à l'IDP, il est possible de se connecter à une GED pour extraire, traiter et enrichir les informations contenues dans les documents, améliorant ainsi leur organisation, leur accessibilité et la gestion des archives.
Les hallucinations en IA désignent des cas où un modèle d'intelligence artificielle génère des informations incorrectes ou inventées qui semblent plausibles mais ne sont pas fondées sur des données réelles. Par exemple, un modèle de langage peut répondre à une question en inventant des faits qui n'existent pas dans les données d'entraînement. Ce phénomène est problématique dans des contextes où la précision est cruciale, comme la génération de contenu médical ou juridique.
L'Intelligence Artificielle est une technologie qui permet aux machines de simuler des capacités humaines telles que l'apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes. Par exemple, l'IA est utilisée pour des tâches comme la reconnaissance de la parole, l'analyse des images, et le traitement du langage naturel. Dans l'IDP, l'IA est au cœur du processus d'automatisation, permettant de comprendre, analyser et extraire des informations complexes à partir de documents variés.
L'IA générative est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images, ou de la musique. Par exemple, un modèle de type GPT-4 peut générer des articles, écrire des poèmes ou créer des images à partir de descriptions textuelles. Cette technologie est utilisée pour automatiser des tâches créatives et fournir des suggestions innovantes dans divers domaines.
