Donnees documentaires structurees
Extrayez des donnees structurees depuis des documents et validez chaque resultat avec l IA afin que les operations repetitives s appuient sur des champs plus propres et des workflows aval plus coherents.
99%
sorties validees pour des documents operationnels a fort volume
SQL-like
stockage structure pour le reporting et l automatisation aval
Repeatable
traitement documentaire concu pour la coherence a l echelle
Operations documentaires structurees
Le RAG est utile quand les equipes ont besoin de meilleures reponses depuis le contexte. L extraction est differente. Elle transforme les documents en donnees structurees plus stables, plus interrogeables et plus faciles a faire evoluer sur des operations repetitives.
Pret pour l entreprise
Interfaces structurees avec un chemin clair de la configuration au deploiement.
Sorties structurees validees
99%
champs plus propres pour les workflows en aval
Pret pour l entreprise
Extrayez des donnees structurees depuis des documents et validez chaque resultat avec l IA. Contrairement au RAG, ce module ecrit l information dans une couche type SQL pour des reponses plus coherentes et une meilleure scalabilite.
Fonctionnalites
Le systeme ne doit pas s arreter a une capture de type OCR. Il doit produire des donnees exploitables, valider les sorties et s inserer dans la couche operationnelle qui possede ensuite le processus.
Recuperez les valeurs precises dont les operations, la compliance et le reporting ont reellement besoin.
Ajoutez des controles assistes par IA avant que les enregistrements ne passent aux systemes metier.
Gardez des workflows documentaires repetes coherents quand les volumes, formats et regles augmentent.
Definissez d abord les champs, les regles de validation et les systemes cibles, puis construisez le workflow d extraction autour de cela.
