
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Obtenez des informations plus précises et plus riches en vous appuyant sur une base de connaissances élargie pour votre LLM.
Optimisez l'automatisation de l'IA grâce à la puissance d'une OCR fiable et précise
Améliorer le traitement direct des documents grâce à des informations fondées sur des données
Automatisez grâce à une IA documentaire fiable et facile à intégrer
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Ce titre prestigieux est décerné aux développeurs qui font preuve d'une expertise exceptionnelle dans le domaine de l'ABBYY AI.
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Vérification avec intervention humaine


La vérification HITL associe l'expertise humaine aux processus automatisés pour garantir la fiabilité des décisions prises par les systèmes d'IA et leur alignement avec les objectifs de l’entreprise. En intégrant des vérificateurs humains aux points de décision critiques, cette approche améliore la précision, réduit les erreurs et renforce la confiance dans les flux de travail pilotés par l'IA.
La supervision humaine joue un rôle-clé dans la validation des résultats de l'IA, garantissant leur fiabilité et agissant comme un filet de sécurité crucial pour les tâches à fort enjeu, où les erreurs peuvent s'avérer coûteuses ou critiques. De plus, les apports de l'expertise humaine contribuent à l'apprentissage continu et à l'optimisation du modèle, permettant à l'IA de s'améliorer au fil du temps et de s'adapter à l'évolution des besoins de l'entreprise.
Les humains vérifient les informations générées par l'IA, ce qui limite les faux positifs et les faux négatifs.
Rationalisez les processus en déléguant les tâches répétitives à l'IA et en réservant l'intervention humaine aux décisions complexes.
L'alliance de l'automatisation et de la vérification humaine garantit aux parties prenantes des résultats fiables.
Exploitation stratégique de l'expertise humaine pour gérer des volumes croissants de données sans compromettre la précision.
Les systèmes d'IA évoluent grâce à l'intégration continue de données et aux retours humains, ce qui garantit une amélioration et une adaptabilité constantes.
Une interface utilisateur (UI) et un flux de travail de vérification manuelle prêts à l'emploi font gagner en efficacité, en offrant une interface optimisée qui permet aux experts humains de vérifier et de valider rapidement les données traitées par l'IA.
La vérification HITL (Human-in-the-loop/Humain dans la boucle) joue un rôle crucial dans le traitement intelligent des documents (IDP), en traitant les cas limites, en garantissant la précision des données lorsque les systèmes automatisés sont confrontés à des données incertaines ou complexes, ou en résolvant les problèmes liés au non-respect des règles de validation prédéfinies.
Les systèmes d'IA traitent de grands volumes de données et signalent les cas nécessitant une attention particulière.

Des experts du domaine concerné examinent les données signalées, et s’assurent de leur conformité aux objectifs de l’entreprise et aux normes de précision établies.

Les retours faits par les experts sont réinjectés dans l'IA afin d'améliorer son apprentissage et ses futures prises de décision. Ce processus cyclique assure une amélioration continue et la cohérence des résultats.

Pour de nombreuses organisations, la question n’est plus de savoir s’il faut investir dans l’innovation en IA, mais quand et comment le faire. Dans cet article, Ulf Persson, PDG d’ABBYY, présente les conclusions de notre rapport sur l’état de l’automatisation intelligente.

Les solutions OCR ont beaucoup évolué, intégrant l'IA, le machine learning (apprentissage automatique) et le traitement du langage naturel (NLP) pour offrir des solutions modernes de traitement intelligent des documents, capables de comprendre et d'extraire des données de n'importe quel document.

Cette démonstration exhaustive du tableau de bord Quality Analytics d'ABBYY Vantage illustre comment suivre les documents traités sans intervention humaine au fil du temps (taux de traitement direct). Les points-clés abordés incluent le suivi du traitement des documents, l'optimisation des ressources dédiées aux vérifications HITL, l'ajustement des paramètres de vérification des données et l'analyse de la précision de l'extraction.

Pour de nombreuses organisations, la question n’est plus de savoir s’il faut investir dans l’innovation en IA, mais quand et comment le faire. Dans cet article, Ulf Persson, PDG d’ABBYY, présente les conclusions de notre rapport sur l’état de l’automatisation intelligente.

Les solutions OCR ont beaucoup évolué, intégrant l'IA, le machine learning (apprentissage automatique) et le traitement du langage naturel (NLP) pour offrir des solutions modernes de traitement intelligent des documents, capables de comprendre et d'extraire des données de n'importe quel document.

Cette démonstration exhaustive du tableau de bord Quality Analytics d'ABBYY Vantage illustre comment suivre les documents traités sans intervention humaine au fil du temps (taux de traitement direct). Les points-clés abordés incluent le suivi du traitement des documents, l'optimisation des ressources dédiées aux vérifications HITL, l'ajustement des paramètres de vérification des données et l'analyse de la précision de l'extraction.

Certaines entreprises cherchent à déployer des agents d'IA pour des tâches simples et répétitives, là où un système basé sur des règles serait plus rapide et plus efficace ; découvrez pourquoi et comment dans cet article.

Andrew Pery, promoteur de l’éthique en IA, recommande aux organisations de combler le fossé entre innovation et conformité en adoptant une approche par strates de la réglementation de l'IA, qui trouve un équilibre entre innovation et impacts négatifs potentiels.
En combinant mémoire, modèles d'IA et intégration de systèmes, les agents d'IA repoussent comme jamais auparavant les limites de l'automatisation, illustrant le chemin parcouru et le potentiel qui s'offre encore à nous.
Certaines entreprises cherchent à déployer des agents d'IA pour des tâches simples et répétitives, là où un système basé sur des règles serait plus rapide et plus efficace ; découvrez pourquoi et comment dans cet article.

Andrew Pery, promoteur de l’éthique en IA, recommande aux organisations de combler le fossé entre innovation et conformité en adoptant une approche par strates de la réglementation de l'IA, qui trouve un équilibre entre innovation et impacts négatifs potentiels.
En combinant mémoire, modèles d'IA et intégration de systèmes, les agents d'IA repoussent comme jamais auparavant les limites de l'automatisation, illustrant le chemin parcouru et le potentiel qui s'offre encore à nous.
Les systèmes HITL sont conçus pour équilibrer vitesse et précision. En concentrant l’intervention humaine là où elle est le plus nécessaire, la vérification HITL garantit l’efficacité sans compromettre la fiabilité.
Avec la reconnaissance optique de caractères (OCR) et l’extraction automatisée de données, une précision de 100 % est souvent impossible à atteindre par la seule automatisation. Pour les processus critiques, où la justesse des données est non-négociable, une étape HITL est indispensable afin de traiter les exceptions et de garantir une parfaite justesse. La mise en œuvre de l’étape HITL dépend entièrement du processus métier concerné. En retour, cette intervention manuelle permet d'entraîner et d'améliorer en continu les modèles d'IA sous-jacents.
Le traitement de documents avec une étape HITL combine les atouts de l'automatisation et de la supervision humaine. Les systèmes HITL font intervenir des humains pour examiner ou vérifier les résultats lorsqu'une machine rencontre une incertitude, tandis que les systèmes totalement automatisés dépendent entièrement de règles prédéfinies et de données d'apprentissage. Cela rend le HITL particulièrement avantageux dans les scénarios exigeant une prise de décision nuancée ou une grande adaptabilité, surpassant les solutions entièrement automatisées en termes de précision et de fiabilité.
Programmez une démonstration et voyez comment l’automatisation intelligente d’ABBYY peut changer la façon dont vous travaillez – pour toujours