Dans le domaine du traitement intelligent des documents (IDP), les modèles d’apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés pour automatiser le processus d’extraction de paires clé-valeur à partir de différents types de documents. Ces modèles de ML sont construits en s’entraînant sur un ensemble d’exemples étiquetés, l’objectif étant d’apprendre à reconnaître et à identifier des paires clé-valeur telles que “date de création du document” et “numéro du document” au sein d’un document.
Une fois le modèle formé, il peut être appliqué à des documents, nouveaux et inédits, ce qui lui permet d’extraire automatiquement des informations pertinentes telles que des dates et des numéros. Les informations extraites peuvent ensuite servir à classer, organiser et gérer efficacement les documents. L’automatisation de ces tâches, telles que la saisie de données et la recherche d’informations, permet de gagner beaucoup de temps et d’améliorer l’efficacité au sein de l’organisation. En outre, les modèles ML de l’IDP sont continuellement mis à jour et améliorés à l’aide de nouvelles données d’entraînement, ce qui leur permet de s’adapter à l’évolution des formats de documents et d’accroître leur précision.
Mais lorsqu’il s’agit d’extraire des paires clé-valeur de documents, le choix du bon modèle peut faire toute la différence. Si les modèles pré-entraînés, tels que ceux proposés par les grandes entreprises technologiques, sont un choix populaire en raison de leur facilité d’utilisation, les modèles personnalisés peuvent être une meilleure option pour atteindre une précision élevée et trouver toutes les paires clé-valeur.
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Comparaison du modèle ML de Graip.AI avec le modèle pré-entraîné de Microsoft
Lors d’un test récent, nous nous sommes basés sur un document en anglais et en letton pour voir comment les deux modèles relevaient le défi. Ils ont tous les deux donné de bons résultats, mais il existe des différences notables dans leur approche.
L’une des principales différences réside dans le fait que notre modèle personnalisé adhère systématiquement à la logique selon laquelle tout le texte du document doit être divisé en paires clé-valeur. Par exemple, le titre du document doit être traité, car il s’agit souvent d’un numéro de document contenant des informations explicatives importantes. Cependant, le modèle Microsoft ne considère pas cette information comme importante.
En général, le modèle Microsoft ignore souvent d’autres paires clé-valeur importantes. Ce n’est pas une bonne approche, car il est préférable de diviser le texte en clés et en valeurs. Même si notre modèle personnalisé commet une erreur, celle-ci peut être corrigée ultérieurement, mais si l’information est ignorée, elle est perdue.
Du point de vue de l’utilisateur final, l’utilisation du modèle Microsoft peut être moins avantageuse puisque des informations importantes peuvent être perdues. En outre, nous avons également constaté que le modèle Microsoft ne reconnaît pas toujours correctement les paires clé-valeur.
Bien que les deux modèles soient performants, notre modèle ML personnalisé est mieux adapté à l’extraction d’informations importantes à partir de documents. Son souci de diviser tout le texte en clés et en valeurs et sa capacité à corriger ultérieurement les erreurs en font un choix plus fiable pour les utilisateurs qui cherchent à extraire des informations de leurs documents. Le modèle Microsoft, quant à lui, ignore souvent des informations importantes, ce qui peut conduire à la perte d’informations importantes à partir des données.
Modèle ML de Microsoft
L’un des principaux avantages du modèle Microsoft est sa capacité à fournir de bons résultats prêts à l’emploi pour les documents en langues courantes, en particulier l’anglais. Le modèle est également bien pris en charge par Microsoft, avec des mises à jour tous les six mois, ce qui est plutôt correct pour une plateforme de cette envergure. En outre, le modèle est doté d’une interface conviviale et Microsoft investit massivement dans la recherche et le développement de l’IA. Microsoft offre également une possibilité limitée de recycler son modèle, bien que cela puisse être coûteux et difficile.
D’autre part, l’un des principaux inconvénients du modèle Microsoft est qu’il peut être considéré comme dépassé à tout moment, ce qui peut ne pas convenir aux utilisateurs qui l’ont déjà intégré dans leur système. En outre, le modèle ne fournit pas d’interface pour l’apprentissage actif et les améliorations post-traitement, et il peut être difficile de prédire les résultats du modèle.
Modèle ML de Graip.AI
L’un des principaux avantages de notre modèle est qu’il se concentre sur la classification de l’ensemble du document et sur la recherche de paires clé-valeur, ce qui garantit qu’aucune information n’est perdue. Nous avons également démontré une très grande qualité de reconnaissance des documents. En outre, notre modèle de ML prend en charge différentes langues et nous pouvons fournir un hébergement sur site, ce qui permet aux utilisateurs de placer et de stocker leurs données sur leurs propres serveurs pour une sécurité accrue.
Un autre avantage de notre modèle est sa conformité légale, qui répond à toutes les normes de sécurité nécessaires. Avec notre modèle, les utilisateurs ont un contrôle total sur le recyclage et le post-traitement, ce qui permet un apprentissage actif.
Notre modèle donne également aux utilisateurs un contrôle total sur toutes les versions du modèle et permet une intégration facile avec des solutions tierces.
En conclusion, notre modèle personnalisé offre un certain nombre d’avantages par rapport aux autres modèles disponibles sur le marché, notamment sa focalisation sur la classification de l’ensemble du document et la recherche de paires clé-valeur, sa haute qualité de reconnaissance des documents, sa prise en charge de différentes langues, ses options d’hébergement sur site et sa conformité légale. En outre, les utilisateurs ont un contrôle total sur le recyclage et le post-traitement et peuvent l’intégrer à des solutions tierces.
Conclusion
Ce qui distingue le modèle Graip.AI des autres modèles sur le marché, c’est qu’il met l’accent sur la classification de tout le texte d’un document en clés et en valeurs et sur la définition des relations entre ces dernières. Cette approche garantit qu’aucune information n’est perdue et permet une compréhension plus complète des données.
Un autre avantage clé du modèle Graip.AI est sa fonction d’apprentissage actif. Cela permet au client de baliser lui-même les données et, une fois le modèle formé, de n’apporter que de légères modifications aux résultats, si nécessaire. Il en résulte un système entièrement automatisé dans lequel le client gère ses propres cycles et modèles.
Outre ses performances supérieures, le modèle Graip.AI est également plus rentable que son homologue de Microsoft.
Dans l’ensemble, le modèle Graip.AI représente une avancée significative dans le domaine du traitement intelligent des données (IDP). Son objectif de classification de l’ensemble du texte d’un document, sa fonction d’apprentissage actif et sa rentabilité en font une option très attrayante pour les entreprises et les organisations qui cherchent à extraire des informations précieuses de leurs données.