Précision accrue
Les humains vérifient les informations générées par l'IA, ce qui limite les faux positifs et les faux négatifs.
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.
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.
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.
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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
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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.
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