Notre lexique de l'IA et de l'IDP
Le masquage des données sensibles est une fonctionnalité qui permet à l'IDP de détecter automatiquement des informations sensibles, telles que des numéros de sécurité sociale ou des numéros de carte de crédit, et de les masquer. Par exemple, lors du partage de documents, les données sensibles peuvent être cachées pour assurer la conformité avec les réglementations telles que le RGPD.
Les métadonnées sont des informations qui décrivent le contenu d'un document, telles que l'auteur, la date de création, le type de document, ou son sujet. Par exemple, les métadonnées d'une facture peuvent inclure le numéro de facture, le montant et la date. Elles permettent d'améliorer l'organisation et la recherche des documents en les rendant plus facilement retrouvables et en facilitant leur gestion.
Le Traitement du Langage Naturel est une technologie permettant aux systèmes informatiques de comprendre et d'interpréter le langage humain. Par exemple, le NLP est utilisé pour analyser des avis clients et extraire des informations sur la satisfaction. L'IDP utilise le NLP pour extraire des entités spécifiques, comme des noms, des dates ou des montants, facilitant ainsi l'analyse et la compréhension des documents de manière contextuelle.
La normalisation des données consiste à transformer les données extraites afin de les présenter dans un format cohérent et standardisé. Par exemple, convertir toutes les dates extraites au format "JJ/MM/AAAA". Cette étape est cruciale pour garantir que les informations provenant de différentes sources soient comparables et prêtes à être utilisées par des systèmes comme les ERP ou les CRM.
L'OCR est une technologie qui convertit du texte imprimé ou écrit en format numérique, facilitant ainsi la numérisation et le traitement automatisé des documents. Par exemple, l'OCR est utilisé pour convertir des factures papier en fichiers numériques pouvant être utilisés dans un logiciel de comptabilité. Dans l'IDP, l'OCR est utilisée pour lire des documents tels que des factures et des contrats, transformant ainsi le contenu en données exploitables.
Un Proof of Concept est une démonstration visant à prouver la faisabilité d'une idée ou d'une solution avant sa mise en œuvre complète. Par exemple, une entreprise peut réaliser un POC pour vérifier si une solution d'IDP peut bien extraire les informations d'un type spécifique de document avant de l'adopter pour l'ensemble de son flux de travail.
