{"id":1613,"date":"2023-02-23T16:39:00","date_gmt":"2023-02-23T16:39:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.graip.ai\/a-la-pointe-de-lindustrie-la-technologie-innovante-du-modele-ml-personnalise-de-graip-ai-dans-lidp"},"modified":"2024-12-09T14:57:20","modified_gmt":"2024-12-09T14:57:20","slug":"a-la-pointe-de-lindustrie-la-technologie-innovante-du-modele-ml-personnalise-de-graip-ai-dans-lidp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/graip.ai\/blog\/fr\/a-la-pointe-de-lindustrie-la-technologie-innovante-du-modele-ml-personnalise-de-graip-ai-dans-lidp","title":{"rendered":"\u00c0 la pointe de l&#8217;industrie : La technologie innovante du mod\u00e8le ML personnalis\u00e9 de Graip.AI dans l&#8217;IDP"},"content":{"rendered":"\n<p>Dans le domaine du <a href=\"https:\/\/graip.ai\/fr\/ai-et-idp\">traitement intelligent des documents<\/a> (IDP), les mod\u00e8les d&#8217;apprentissage automatique sont de plus en plus utilis\u00e9s pour automatiser le processus d&#8217;extraction de paires cl\u00e9-valeur \u00e0 partir de diff\u00e9rents types de documents. Ces mod\u00e8les de ML sont construits en s&#8217;entra\u00eenant sur un ensemble d&#8217;exemples \u00e9tiquet\u00e9s, l&#8217;objectif \u00e9tant d&#8217;apprendre \u00e0 reconna\u00eetre et \u00e0 identifier des paires cl\u00e9-valeur telles que &#8220;date de cr\u00e9ation du document&#8221; et &#8220;num\u00e9ro du document&#8221; au sein d&#8217;un document.<\/p>\n\n\n\n<p>Une fois le mod\u00e8le form\u00e9, il peut \u00eatre appliqu\u00e9 \u00e0 des documents, nouveaux et in\u00e9dits, ce qui lui permet d&#8217;extraire automatiquement des informations pertinentes telles que des dates et des num\u00e9ros. Les informations extraites peuvent ensuite servir \u00e0 classer, organiser et g\u00e9rer efficacement les documents. L&#8217;automatisation de ces t\u00e2ches, telles que la saisie de donn\u00e9es et la recherche d&#8217;informations, permet de gagner beaucoup de temps et d&#8217;am\u00e9liorer l&#8217;efficacit\u00e9 au sein de l&#8217;organisation. En outre, les mod\u00e8les ML de l&#8217;IDP sont continuellement mis \u00e0 jour et am\u00e9lior\u00e9s \u00e0 l&#8217;aide de nouvelles donn\u00e9es d&#8217;entra\u00eenement, ce qui leur permet de s&#8217;adapter \u00e0 l&#8217;\u00e9volution des formats de documents et d&#8217;accro\u00eetre leur pr\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n<p>Mais lorsqu&#8217;il s&#8217;agit d&#8217;extraire des paires cl\u00e9-valeur de documents, le choix du bon mod\u00e8le peut faire toute la diff\u00e9rence. Si les mod\u00e8les pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s, tels que ceux propos\u00e9s par les grandes entreprises technologiques, sont un choix populaire en raison de leur facilit\u00e9 d&#8217;utilisation, les mod\u00e8les personnalis\u00e9s peuvent \u00eatre une meilleure option pour atteindre une pr\u00e9cision \u00e9lev\u00e9e et trouver toutes les paires cl\u00e9-valeur.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h2>Contenu<\/h2><ul><li><a href=\"#h-comparaison-du-modele-ml-de-graip-ai-avec-le-modele-pre-entraine-de-microsoft\" data-level=\"2\">Comparaison du mod\u00e8le ML de Graip.AI avec le mod\u00e8le pr\u00e9-entra\u00een\u00e9 de Microsoft<\/a><\/li><li><a href=\"#h-modele-ml-de-microsoft\" data-level=\"2\">Mod\u00e8le ML de Microsoft<\/a><\/li><li><a href=\"#h-modele-ml-de-graip-ai\" data-level=\"2\">Mod\u00e8le ML de Graip.AI<\/a><\/li><li><a href=\"#h-conclusion\" data-level=\"2\">Conclusion<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-comparaison-du-modele-ml-de-graip-ai-avec-le-modele-pre-entraine-de-microsoft\">Comparaison du mod\u00e8le ML de Graip.AI avec le mod\u00e8le pr\u00e9-entra\u00een\u00e9 de Microsoft<\/h2>\n\n\n\n<p>Lors d&#8217;un test r\u00e9cent, nous nous sommes bas\u00e9s sur un document en anglais et en letton pour voir comment les deux mod\u00e8les relevaient le d\u00e9fi. Ils ont tous les deux donn\u00e9 de bons r\u00e9sultats, mais il existe des diff\u00e9rences notables dans leur approche.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"345\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/li1_2ebfa6ee92.webp\" alt=\"mod\u00e8le ML de Graip.AI \/ Microsoft\" class=\"wp-image-333 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/345;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>L&#8217;une des principales diff\u00e9rences r\u00e9side dans le fait que notre mod\u00e8le personnalis\u00e9 adh\u00e8re syst\u00e9matiquement \u00e0 la logique selon laquelle tout le texte du document doit \u00eatre divis\u00e9 en paires cl\u00e9-valeur. Par exemple, le titre du document doit \u00eatre trait\u00e9, car il s&#8217;agit souvent d&#8217;un num\u00e9ro de document contenant des informations explicatives importantes. Cependant, le mod\u00e8le Microsoft ne consid\u00e8re pas cette information comme importante.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"420\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/li2_de4f3b8cb6.webp\" alt=\"Graip.AI \/ Microsoft: principales diff\u00e9rences\" class=\"wp-image-332 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/420;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>En g\u00e9n\u00e9ral, le mod\u00e8le Microsoft ignore souvent d&#8217;autres paires cl\u00e9-valeur importantes. Ce n&#8217;est pas une bonne approche, car il est pr\u00e9f\u00e9rable de diviser le texte en cl\u00e9s et en valeurs. M\u00eame si notre mod\u00e8le personnalis\u00e9 commet une erreur, celle-ci peut \u00eatre corrig\u00e9e ult\u00e9rieurement, mais si l&#8217;information est ignor\u00e9e, elle est perdue.<\/p>\n\n\n\n<p>Du point de vue de l&#8217;utilisateur final, l&#8217;utilisation du mod\u00e8le Microsoft peut \u00eatre moins avantageuse puisque des informations importantes peuvent \u00eatre perdues. En outre, nous avons \u00e9galement constat\u00e9 que le mod\u00e8le Microsoft ne reconna\u00eet pas toujours correctement les paires cl\u00e9-valeur.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"398\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/li3_09de880ed1.webp\" alt=\"Comparaison du mod\u00e8le ML de Graip.AI avec de Microsoft\" class=\"wp-image-331 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/398;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Bien que les deux mod\u00e8les soient performants, notre mod\u00e8le ML personnalis\u00e9 est mieux adapt\u00e9 \u00e0 l&#8217;extraction d&#8217;informations importantes \u00e0 partir de documents. Son souci de diviser tout le texte en cl\u00e9s et en valeurs et sa capacit\u00e9 \u00e0 corriger ult\u00e9rieurement les erreurs en font un choix plus fiable pour les utilisateurs qui cherchent \u00e0 extraire des informations de leurs documents. Le mod\u00e8le Microsoft, quant \u00e0 lui, ignore souvent des informations importantes, ce qui peut conduire \u00e0 la perte d&#8217;informations importantes \u00e0 partir des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-modele-ml-de-microsoft\">Mod\u00e8le ML de Microsoft<\/h2>\n\n\n\n<p>L&#8217;un des principaux avantages du mod\u00e8le Microsoft est sa capacit\u00e9 \u00e0 fournir de bons r\u00e9sultats pr\u00eats \u00e0 l&#8217;emploi pour les documents en langues courantes, en particulier l&#8217;anglais. Le mod\u00e8le est \u00e9galement bien pris en charge par Microsoft, avec des mises \u00e0 jour tous les six mois, ce qui est plut\u00f4t correct pour une plateforme de cette envergure. En outre, le mod\u00e8le est dot\u00e9 d&#8217;une interface conviviale et Microsoft investit massivement dans la recherche et le d\u00e9veloppement de l&#8217;IA. Microsoft offre \u00e9galement une possibilit\u00e9 limit\u00e9e de recycler son mod\u00e8le, bien que cela puisse \u00eatre co\u00fbteux et difficile.<\/p>\n\n\n\n<p>D&#8217;autre part, l&#8217;un des principaux inconv\u00e9nients du mod\u00e8le Microsoft est qu&#8217;il peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme d\u00e9pass\u00e9 \u00e0 tout moment, ce qui peut ne pas convenir aux utilisateurs qui l&#8217;ont d\u00e9j\u00e0 int\u00e9gr\u00e9 dans leur syst\u00e8me. En outre, le mod\u00e8le ne fournit pas d&#8217;interface pour l&#8217;apprentissage actif et les am\u00e9liorations post-traitement, et il peut \u00eatre difficile de pr\u00e9dire les r\u00e9sultats du mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-modele-ml-de-graip-ai\">Mod\u00e8le ML de Graip.AI<\/h2>\n\n\n\n<p>L&#8217;un des principaux avantages de notre mod\u00e8le est qu&#8217;il se concentre sur la classification de l&#8217;ensemble du document et sur la recherche de paires cl\u00e9-valeur, ce qui garantit qu&#8217;aucune information n&#8217;est perdue. Nous avons \u00e9galement d\u00e9montr\u00e9 une tr\u00e8s grande qualit\u00e9 de reconnaissance des documents. En outre, notre mod\u00e8le de ML prend en charge diff\u00e9rentes langues et nous pouvons fournir un h\u00e9bergement sur site, ce qui permet aux utilisateurs de placer et de stocker leurs donn\u00e9es sur leurs propres serveurs pour une s\u00e9curit\u00e9 accrue.<\/p>\n\n\n\n<p>Un autre avantage de notre mod\u00e8le est sa conformit\u00e9 l\u00e9gale, qui r\u00e9pond \u00e0 toutes les normes de s\u00e9curit\u00e9 n\u00e9cessaires. Avec notre mod\u00e8le, les utilisateurs ont un contr\u00f4le total sur le recyclage et le post-traitement, ce qui permet un apprentissage actif.<\/p>\n\n\n\n<p>Notre mod\u00e8le donne \u00e9galement aux utilisateurs un contr\u00f4le total sur toutes les versions du mod\u00e8le et permet une int\u00e9gration facile avec des solutions tierces.<\/p>\n\n\n\n<p>En conclusion, notre mod\u00e8le personnalis\u00e9 offre un certain nombre d&#8217;avantages par rapport aux autres mod\u00e8les disponibles sur le march\u00e9, notamment sa focalisation sur la classification de l&#8217;ensemble du document et la recherche de paires cl\u00e9-valeur, sa haute qualit\u00e9 de reconnaissance des documents, sa prise en charge de diff\u00e9rentes langues, ses options d&#8217;h\u00e9bergement sur site et sa conformit\u00e9 l\u00e9gale. En outre, les utilisateurs ont un contr\u00f4le total sur le recyclage et le post-traitement et peuvent l&#8217;int\u00e9grer \u00e0 des solutions tierces.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion\">Conclusion<\/h2>\n\n\n\n<p>Ce qui distingue le mod\u00e8le <a href=\"https:\/\/graip.ai\/fr\">Graip.AI<\/a> des autres mod\u00e8les sur le march\u00e9, c&#8217;est qu&#8217;il met l&#8217;accent sur la classification de tout le texte d&#8217;un document en cl\u00e9s et en valeurs et sur la d\u00e9finition des relations entre ces derni\u00e8res. Cette approche garantit qu&#8217;aucune information n&#8217;est perdue et permet une compr\u00e9hension plus compl\u00e8te des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p>Un autre avantage cl\u00e9 du mod\u00e8le Graip.AI est sa fonction d&#8217;apprentissage actif. Cela permet au client de baliser lui-m\u00eame les donn\u00e9es et, une fois le mod\u00e8le form\u00e9, de n&#8217;apporter que de l\u00e9g\u00e8res modifications aux r\u00e9sultats, si n\u00e9cessaire. Il en r\u00e9sulte un syst\u00e8me enti\u00e8rement automatis\u00e9 dans lequel le client g\u00e8re ses propres cycles et mod\u00e8les.<\/p>\n\n\n\n<p>Outre ses performances sup\u00e9rieures, le mod\u00e8le Graip.AI est \u00e9galement plus rentable que son homologue de Microsoft.<\/p>\n\n\n\n<p>Dans l&#8217;ensemble, le mod\u00e8le Graip.AI repr\u00e9sente une avanc\u00e9e significative dans le domaine du traitement intelligent des donn\u00e9es (<a href=\"https:\/\/graip.ai\/blog\/fr\/guide-du-debutant-en-matiere-de-traitement-intelligent-des-documents\">IDP<\/a>). Son objectif de classification de l&#8217;ensemble du texte d&#8217;un document, sa fonction d&#8217;apprentissage actif et sa rentabilit\u00e9 en font une option tr\u00e8s attrayante pour les entreprises et les organisations qui cherchent \u00e0 extraire des informations pr\u00e9cieuses de leurs donn\u00e9es.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dans le domaine du traitement intelligent des documents (IDP), les mod\u00e8les d&#8217;apprentissage automatique sont de plus en plus utilis\u00e9s pour automatiser le processus d&#8217;extraction de paires cl\u00e9-valeur \u00e0 partir de diff\u00e9rents types de documents. 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