Intégration des LLM
Associer une plateforme de traitement intelligent des documents (IDP) sur mesure à la flexibilité des grands modèles de langage (LLM) vous permet d'aller au-delà de l'extraction de données standard. Cette approche hybride offre des fonctionnalités avancées telles que la synthèse, le raisonnement contextuel et la communication automatisée. En intégrant le LLM de votre choix à votre IDP, vous pouvez optimiser vos flux de travail documentaires existants, gérer les contenus non structurés avec plus de précision et gagner en efficacité, le tout dans un environnement sécurisé, contrôlé et évolutif.
L'intégration d'un LLM à vos flux de travail de traitement documentaire offre des avantages opérationnels significatifs et accélère votre parcours vers une automatisation intelligente.
Allez au-delà de la simple extraction de données. Utilisez les LLM pour interpréter les informations extraites, comparer les valeurs aux réglementations ou normaliser les données selon les codes et classifications spécifiques à votre secteur d’activité.
Déclenchez des actions de suivi intelligentes en fonction du contenu des documents. Par exemple, un LLM peut rédiger automatiquement un email professionnel à un fournisseur si une facture présente des anomalies identifiées par la plateforme IDP.
Traitez de grands volumes de texte non structuré en générant des synthèses concises, avec un LLM. Vos équipes peuvent ainsi évaluer des profils de candidats, vérifier des clauses juridiques ou analyser des rapports plus efficacement.
Tirez le meilleur parti des fonctionnalités créatives des LLM pour un prototypage rapide et pour traiter des contenus très variables ou non structurés, là où les règles déterministes peuvent s'avérer insuffisantes.
Intégrer un LLM à votre flux de traitement des documents ABBYY est simple et rapide. Notre architecture ouverte vous permet d'utiliser votre propre LLM (OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude, Mistral AI, etc.) et de le connecter pour optimiser l'extraction, la validation et le post-traitement. Vous bénéficiez ainsi du meilleur des deux mondes : la structure de l'IDP et la flexibilité de l'IA générative.
Utilisez la plateforme sur mesure d'ABBYY pour faire un premier classement des documents, pour segmenter et extraire les données. Vous tirez ainsi de vos documents une base de faits structurée et précise.
Envoyez les données structurées et extraites (ou des segments spécifiques du document) au LLM de votre choix via un connecteur pré-intégré ou un appel d'API. Cette approche ciblée minimise l'utilisation de jetons et les coûts, tout en réduisant les risques d'hallucinations.
Tirez parti des résultats du LLM pour des tâches en aval telles que l'enrichissement des données, la génération de synthèses ou la rédaction de communications, le tout orchestré au sein de votre flux de travail automatisé.
Découvrez comment Ashling a développé une solution innovante en combiant ABBYY Vantage et GPT-4 Turbo afin d’automatiser le traitement de 30 000 contrats de location par an pour une franchise internationale de restauration rapide, avec un taux de justesse de 82 %.
Cet article explique la différence entre les grands modèles de langage (LLM) et les petits modèles de langage (SLM), et montre pourquoi le choix du bon modèle, associé à des données de grande qualité, est essentiel pour libérer tout le potentiel de l’IA pour l’entreprise.
L'utilisation conjointe des LLM et de l'IA documentaire permet de tirer parti des atouts de l'un pour compenser les limites de l'autre. Découvrez comment dans cet article.
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.
Utiliser la mauvaise IA pour traiter les documents — en particulier pour les workflows essentiels à l’entreprise — peut créer plus de problèmes qu’en résoudre. Obtenez le guide pratique pour combiner l’IA générative et l’IA documentaire afin de décupler votre impact.
Ce livre blanc explore les problèmes importants liés à l’utilisation de données documentaires brutes et non structurées pour des applications LLM, et propose une meilleure approche pour garantir que votre IA repose sur des bases claires et précises.
Cet article, accompagné d’une démo vidéo, utilise un cas pratique d’ABBYY Vantage pour montrer comment ces technologies peuvent fonctionner ensemble dans une application concrète : l’automatisation des demandes d’indemnisation d’assurance.
Utiliser la mauvaise IA pour traiter les documents — en particulier pour les workflows essentiels à l’entreprise — peut créer plus de problèmes qu’en résoudre. Obtenez le guide pratique pour combiner l’IA générative et l’IA documentaire afin de décupler votre impact.
Ce livre blanc explore les problèmes importants liés à l’utilisation de données documentaires brutes et non structurées pour des applications LLM, et propose une meilleure approche pour garantir que votre IA repose sur des bases claires et précises.
Cet article, accompagné d’une démo vidéo, utilise un cas pratique d’ABBYY Vantage pour montrer comment ces technologies peuvent fonctionner ensemble dans une application concrète : l’automatisation des demandes d’indemnisation d’assurance.
Les frais corollaires aux LLM sont généralement facturés par jeton. En utilisant une plateforme IDP pour prétraiter les documents et n’en extraire que les informations pertinentes, vous alimentez le LLM de données beaucoup plus petites et ciblées. Cela réduit considérablement la consommation de jetons et les coûts opérationnels par rapport à l'intégration de documents complets dans le modèle. De plus, cette approche vous permet de contrôler parfaitement les données envoyées au LLM, ce qui représente un avantage considérable pour la confidentialité des données. .
La plateforme IDP fournit l'infrastructure nécessaire à la conformité de l'entreprise, comprenant la traçabilité des données, les pistes d'audit et la vérification des différentes versions. En intégrant les LLM à ce cadre de gouvernance, vous conservez une visibilité et un contrôle parfaits du traitement des données, garantissant ainsi l'auditabilité de vos flux de travail et leur conformité aux réglementations propres à votre secteur d’activité.
Le recours exclusif à des LLM généralistes présente des risques importants, notamment d’hallucinations avec les données, de fragilité des prompts (des mises à jour peuvent interrompre les flux de travail), de coûts opérationnels élevés et de manque d'explicabilité et de traçabilité. Ces modèles ne disposent pas non plus de l'infrastructure essentielle pour un traitement à l'échelle de l'entreprise, comme les règles de validation des données et la possibilité d'une intervention humaine.
Tous les secteurs peuvent bénéficier de l'intégration de grands modèles de langage (LLM) à leurs flux de traitement des documents. Les LLM étendent les possibilités d'automatisation en prenant en charge des tâches qui nécessitent raisonnement et compréhension, libérant ainsi les opérateurs de certaines étapes manuelles et chronophages. Que ce soit dans les services financiers, la santé, le droit ou l'assurance, les LLM apportent des fonctionnalités avancées au traitement des documents, permettant un traitement de l'information et une prise de décision plus rapides. Cette automatisation étendue ouvre de nouvelles perspectives de transformation de la manière dont les entreprises optimisent leurs processus.
Bien que les grands modèles de langage (LLM) offrent des fonctionnalités puissantes, leur principal atout ne réside pas dans l'extraction précise et factuelle de données. La technologie de traitement intelligent des documents (IDP), conçue spécifiquement à cette fin, garantit une fiabilité bien supérieure pour l'extraction de données structurées et non structurées. Cependant, les LLM enrichissent énormément l'IDP en étendant l'automatisation à des tâches exigeant une compréhension et un raisonnement plus approfondis, telles que la synthèse d'informations, la génération de résumés ou la gestion d'une logique conditionnelle complexe. Cette puissante combinaison d'IDP et de LLM améliore l'efficacité des processus et génère une plus grande valeur pour l'entreprise grâce à une automatisation plus étendue.
Programmez une démonstration et voyez comment l’automatisation intelligente d’ABBYY peut changer la façon dont vous travaillez – pour toujours
Découvrez comment Ashling a développé une solution innovante en combiant ABBYY Vantage et GPT-4 Turbo afin d’automatiser le traitement de 30 000 contrats de location par an pour une franchise internationale de restauration rapide, avec un taux de justesse de 82 %.
Cet article explique la différence entre les grands modèles de langage (LLM) et les petits modèles de langage (SLM), et montre pourquoi le choix du bon modèle, associé à des données de grande qualité, est essentiel pour libérer tout le potentiel de l’IA pour l’entreprise.
L'utilisation conjointe des LLM et de l'IA documentaire permet de tirer parti des atouts de l'un pour compenser les limites de l'autre. Découvrez comment dans cet article.
Découvrez comment Ashling a développé une solution innovante en combiant ABBYY Vantage et GPT-4 Turbo afin d’automatiser le traitement de 30 000 contrats de location par an pour une franchise internationale de restauration rapide, avec un taux de justesse de 82 %.
Cet article explique la différence entre les grands modèles de langage (LLM) et les petits modèles de langage (SLM), et montre pourquoi le choix du bon modèle, associé à des données de grande qualité, est essentiel pour libérer tout le potentiel de l’IA pour l’entreprise.
L'utilisation conjointe des LLM et de l'IA documentaire permet de tirer parti des atouts de l'un pour compenser les limites de l'autre. Découvrez comment dans cet article.
Découvrez comment Ashling a développé une solution innovante en combiant ABBYY Vantage et GPT-4 Turbo afin d’automatiser le traitement de 30 000 contrats de location par an pour une franchise internationale de restauration rapide, avec un taux de justesse de 82 %.
Cet article explique la différence entre les grands modèles de langage (LLM) et les petits modèles de langage (SLM), et montre pourquoi le choix du bon modèle, associé à des données de grande qualité, est essentiel pour libérer tout le potentiel de l’IA pour l’entreprise.
L'utilisation conjointe des LLM et de l'IA documentaire permet de tirer parti des atouts de l'un pour compenser les limites de l'autre. Découvrez comment dans cet article.
Utiliser la mauvaise IA pour traiter les documents — en particulier pour les workflows essentiels à l’entreprise — peut créer plus de problèmes qu’en résoudre. Obtenez le guide pratique pour combiner l’IA générative et l’IA documentaire afin de décupler votre impact.
Ce livre blanc explore les problèmes importants liés à l’utilisation de données documentaires brutes et non structurées pour des applications LLM, et propose une meilleure approche pour garantir que votre IA repose sur des bases claires et précises.
Cet article, accompagné d’une démo vidéo, utilise un cas pratique d’ABBYY Vantage pour montrer comment ces technologies peuvent fonctionner ensemble dans une application concrète : l’automatisation des demandes d’indemnisation d’assurance.
