Export de données
Les données extraites de vos documents et validées doivent parvenir aux systèmes dont dépendent vos processus (ERP, CRM, plateformes d'automatisation, workflows agentiques ou modèles d'IA), idéalement sans intervention manuelle. L’IA documentaire ABBYY assure cette dernière étape en exportant automatiquement les données au format requis par chaque système en aval et en les acheminant via l'API REST ou des connecteurs prédéfinis disponibles sur l'ABBYY Marketplace.
Les champs de données, structurés, sont exportés aux formats JSON ou CSV, nettoyés, validés et immédiatement utilisables dans les ERP, les bases de données ou les workflows (flux de travail) agentiques.
Doclang fournit une représentation lisible par machine du document complet, incluant la structure, la mise en page et les métadonnées de gouvernance. Ainsi, les grands modèles de langage (LLM) et les agents d'IA travaillent à partir de données vérifiées, et non d'approximations.
Les textes reconnus sont exportés aux formats DOCX, XLSX, HTML et autres formats modifiables, en préservant la structure originale du document.
Les images traitées sont exportées sous forme de fichiers PDF et PDF/A interrogeables, pour faciliter leur récupération et leur archivage à long terme. Elles sont aussi envoyées directement sur SharePoint ou sur un stockage partagé. Les champs sensibles peuvent être définitivement retirés avant l'exportation lorsque la conformité l'exige.
Les données validées doivent atteindre leur destination, qu'il s'agisse d'un ERP vieux de plusieurs décennies, d'une plateforme développée en interne, d'une application métier spécialisée ou d'un orchestrateur de flux de travail agentiques. Les connecteurs prédéfinis couvrent les systèmes d'entreprise les plus courants avec un effort d'intégration minimal. Pour tout le reste, une API ouverte donne aux équipes de développement la flexibilité nécessaire pour créer ce dont elles ont besoin. Dans les deux cas de figure, les données arrivent dans le format attendu par le système de réception.
La plupart des processus métier commencent par un document : une facture à approuver, un contrat donnant lieu à une obligation, un formulaire ouvrant un dossier. Lorsque les données structurées sont directement exportées vers les systèmes qui les traitent, le document devient l’élément déclencheur du processus. Les approbations sont acheminées, les dossiers ouverts et les obligations suivies, ce qui crée un processus de bout en bout alimenté par les données du document.
Les données sont cryptées lors du transfert et validées selon vos règles métier avant exportation, ce qui garantit que seules des données propres et conformes parviennent aux systèmes en aval. Les anomalies sont signalées pour vérification humaine. Si nécessaire, certains champs peuvent être définitivement retirés avant l’exportation et les données sous-jacentes peuvent être rendues irrécupérables dans le fichier exporté. Les pistes d’audit sont préservées et les obligations réglementaires, telles que le RGPD, le CCPA et les exigences propres à chaque secteur d’activité, sont respectées sans contrôle manuel.
Pour les équipes produit et développement, les fonctionnalités d'exportation d'ABBYY peuvent être nativement intégrées à votre application. Ainsi, les données structurées parviennent aux utilisateurs finaux directement dans le cadre de l'expérience utilisateur de votre produit, et non via un système externe.
L'exportation des données est l'étape finale du pipeline ABBYY de traitement intelligent des documents (IDP). Une fois vos documents traités, classés et validés, les données structurées sont prêtes à quitter le système et à être exploitées.
C'est là que l'extraction révèle toute sa valeur pour votre activité. Les données validées sont automatiquement formatées pour leur destination et exportées vers les systèmes, les flux de travail et les pipelines d'IA qui les utilisent, bouclant ainsi le processus allant du document à la prise de décision.
Une IA sur mesure extrait les données de tout type de document et les valide selon vos règles métier. Les anomalies sont signalées ; les données ainsi nettoyées sont automatiquement acheminées.
Les données validées sont structurées dans le format de sortie requis (JSON, CSV, Doclang, ou autres) et prêtes pour le système ou le flux de travail spécifique qui va les recevoir.
Les données sont exportées en toute sécurité vers la destination de votre choix (API REST, dossier partagé SFTP, base de données ODBC, SharePoint ou système externe via un connecteur Marketplace ou un script personnalisé), ce qui déclenche automatiquement l'étape suivante.
Amélioration des images
Human in the Loop (HITL) & apprentissage continu 
Export des données Intégrez en toute fluidité à vos flux de travail des documents issus de multiples canaux — appareils mobiles, emails, dossiers partagés, scanners en réseau et connexions directes à des systèmes d’entreprise via une API ou des connecteurs pré-intégrés — quelle que soit la façon dont ces documents sont parvenus à votre entreprise. Cette flexibilité vous permet de soutenir efficacement différents processus métier, en s’adaptant à vos besoins spécifiques et en rationalisant vos opérations à chaque point d’entrée.
La qualité des images peut grandement varier d’un document à un autre, en fonction de facteurs tels qu’un mauvais éclairage ou la distorsion due aux caméras des appareils mobiles. Elle peut aussi porter de nombreux éléments parasites comme des arrière-plans à motifs, des marques de protection, des champs marqués, des lignes ou des guides qui masquent les informations importantes.
Les algorithmes d’ABBYY, permettant d’améliorer les images grâce à l’IA, optimisent chaque image pour une extraction de données précise. L’IA corrige les distorsions et sépare le texte de l’arrière-plan, même pour les documents les plus complexes ou visuellement chargés tels que les cartes d’identité, les certificats de naissance ou les formulaires. Vous obtenez ainsi des résultats fiables et des taux élevés de traitement direct.
L’IA a transformé la capacité de lire et d’interpréter des contenus précédemment considérés comme impossibles à traiter. Cela augmente de façon spectaculaire les possibilités d’automatisation. L’IDP ABBYY utilise des technologies OCR (reconnaissance optique de caractères) et ICR (reconnaissance intelligente de caractères) de pointe, basées sur l’IA, pour numériser des textes imprimés ou manuscrits afin de pouvoir ensuite les traiter. Ces technologies sont capables de reconnaître la structure logique de l’ensemble du document, y compris des éléments complexes tels que les tableaux, ce qui permet de classer les documents, d’en extraire les données et de les exporter en formats numériques de grande qualité.
Automatisez la classification et l’acheminement des documents grâce aux modèles de classification IA qui analysent à la fois le texte et les images grâce à un apprentissage multimodal pour reconnaître et organiser les documents. Une fois classifiés, les documents sont automatiquement attribués à un modèle d’extraction basé sur l’IA pour leur traitement. Grâce au HITL (human-in-the-loop), ces modèles apprennent des corrections faites par les utilisateurs et s’adaptent automatiquement. Ainsi, leur performance s’améliore continuellement au fil du temps.
Extrayez les données de vos documents professionnels, qu’ils soient structurés, semi-structurés ou non structurés grâce à une IA et un machine learning de pointe, imitant la compréhension des humains. L’IDP ABBYY lit et comprend les documents dans plus de 200 langues et traite sans difficulté les tableaux complexes, les textes manuscrits, les cases à cocher, les codes-barres, les signatures, etc..
La validation automatique croise les informations avec celles contenues dans les bases de données et s’assure de la conformité aux règles de validation établies. Notre approche d’une conception low-code vous donne la possibilité d’utiliser à votre convenance les modèles pré-entraînés disponibles sur ABBYY Marketplace, d’ajuster ces modèles prêts à l’emploi aux besoins propres à votre organisation ou de former des modèles sur mesure pour vos documents spécifiques.
Combinez l’IA spécialisée avec la flexibilité des grands modèles de langage (LLM) pour optimiser les flux de documents. Cette approche hybride permet une synthèse avancée, un raisonnement contextuel et une communication automatisée, ouvrant la voie à de nouvelles efficacités dans un environnement sécurisé et évolutif.
Perfectionnez en permanence vos processus grâce au modèle human-in-the-loop (HITL – humain dans la boucle), qui permet à des experts du sujet de faire des vérifications manuelles et de corriger le classement des documents ou les données extraites, ceci grâce à une interface très pratique. Cette étape optionnelle est essentielle lorsqu’il faut atteindre 100% de justesse ou lorsqu’un document ne répond pas aux règles de validation spécifiquement mises en place pour chaque modèle d’IA. Chaque fois qu’une correction est faite, les modèles d’IA s’améliorent et deviennent plus précis grâce à cet apprentissage continu.
Les analyses qualitatives de pointe fournies par l’IA documentaire d’ABBYY apportent une compréhension claire du niveau de performance de votre traitement des documents et suivent les améliorations en matière de taux de traitement direct au fil du temps. Grâce à ces informations exploitables et à des recommandations sur mesure, vous pouvez pointer les causes réelles des problèmes et prendre des mesures efficaces pour améliorer la qualité de l’extraction des données par les modèles, pour d’excellents résultats avec vos flux IDP.
L’IA documentaire ABBYY exporte automatiquement les données dans le bon format pour répondre à vos besoins : JSON, CSV, XML, ou autres. Ces données sont ensuite envoyées facilement à vos systèmes d’automatisation et outils d’entreprise grâce à une simple API REST ou à des connecteurs pré-intégrés, pour rejoindre vos processus en aval.
Comment l’association d’une IA documentaire dédiée et des LLM crée-t-elle des flux de travail de bout en bout à la fois précis et riches en contexte.
Pourquoi des données documentaires propres et structurées sont-elles un prérequis pour des agents d’IA fiables, et comment l’amélioration continue permet-elle au système de devenir plus intelligent.
Que se passe-t-il lorsque l’IDP ne se contente pas d’extraire des données, mais dote des agents autonomes de la capacité de décider automatiquement quoi en faire, tout au long des flux de travail ?
Comment l’association d’une IA documentaire dédiée et des LLM crée-t-elle des flux de travail de bout en bout à la fois précis et riches en contexte.
Pourquoi des données documentaires propres et structurées sont-elles un prérequis pour des agents d’IA fiables, et comment l’amélioration continue permet-elle au système de devenir plus intelligent.
Que se passe-t-il lorsque l’IDP ne se contente pas d’extraire des données, mais dote des agents autonomes de la capacité de décider automatiquement quoi en faire, tout au long des flux de travail ?
Que se passe-t-il lorsque l’IDP ne se contente pas d’extraire des données, mais dote des agents autonomes de la capacité de décider automatiquement quoi en faire, tout au long des flux de travail ?
Les exportations se répartissent en quatre catégories.
Doclang est un format de document ouvert, natif de l'IA, développé par un groupe de travail industriel comprenant ABBYY, IBM, Nvidia et Red Hat. Contrairement aux formats PDF ou HTML, il définit explicitement la structure, la mise en page et le sens sémantique du document sous une forme lisible par les machines, ce qui en fait le format de sortie privilégié lorsque les données documentaires alimentent des grands modèles de langage (LLM) ou des pipelines d'IA. Il réduit les hallucinations en ancrant les entrées du modèle dans un contenu vérifié et intègre des métadonnées de gouvernance, telles que les indicateurs de données personnelles et les politiques d'utilisation du modèle, directement dans le fichier.
Les données sont cryptées pendant leur transmission et validées selon vos règles métier avant de quitter la plateforme. Certains champs peuvent être définitivement retirés avant l'exportation, apparaissant comme des zones caviardées dans les images exportées, les données sous-jacentes étant irrécupérables. Ceci garantit la conformité au RGPD, au CCPA et aux exigences sectorielles sans intervention manuelle lors de l'exportation.
Oui. Les flux d'exportation peuvent être configurés de façon à initier des actions en aval (parcours d'approbation, génération de rapports, signalement de conformité) en fonction du contenu et du statut des données exportées, étendant ainsi l'automatisation du traitement documentaire aux processus métier qui en dépendent.
Les données sont validées selon vos règles métier avant l'exportation. Si une anomalie est détectée (champ manquant, valeur hors des clous ou violation de règle), le document est signalé pour vérification humaine au lieu d'être transmis en aval. Cela protège l'intégrité des données dans vos flux de travail.
Programmez une démonstration et voyez comment l’automatisation intelligente d’ABBYY peut changer la façon dont vous travaillez – pour toujours
Comment l’association d’une IA documentaire dédiée et des LLM crée-t-elle des flux de travail de bout en bout à la fois précis et riches en contexte.
Pourquoi des données documentaires propres et structurées sont-elles un prérequis pour des agents d’IA fiables, et comment l’amélioration continue permet-elle au système de devenir plus intelligent.
