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Traitement documentaire intelligent

Dans les opérations de sinistres, de commerce, de finance et de juridique, le travail ne se décide pas dans un système de référence. Il se décide dans un PDF que quelqu'un a envoyé par courriel. Nous construisons l'extraction, la classification et l'acheminement qui transforment ce flux en données structurées exploitables par vos systèmes.

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Le problème métier

Les gabarits cassent dès qu'un fournisseur change sa mise en page

La capture documentaire traditionnelle fonctionne par gabarit : elle traite les documents anticipés et échoue sur le reste. Chaque nouveau fournisseur, changement de format ou cas inhabituel devient une tâche de configuration, et la file des exceptions grossit plus vite que l'équipe ne la vide. Le résultat est un processus nominalement automatisé et réellement doté de personnes qui corrigent ce que l'automatisation n'a pas su lire.

Ce que nous faisons

Extraire par le sens, vérifier par la règle

Nous extrayons les champs selon ce qu'ils signifient plutôt que selon leur emplacement, de sorte qu'un changement de mise en page ne casse pas la chaîne. Chaque valeur extraite est ensuite confrontée à des règles que vous avez déjà : les totaux se rapprochent, les dates sont plausibles, la partie existe dans vos données de référence. Tout ce qui échoue à la validation, ou dont le système n'est pas sûr, part vers une personne, document source et valeur extraite côte à côte. Les seuils de confiance vous appartiennent, et nous les réglons selon votre tolérance à l'effort de revue.

Traitement documentaire intelligent

Compétences

Intelligent Document Processing
OCR
Document Classification
Data Extraction
Contract Analysis
Invoice Processing
Form Processing

Cas d'usage courants

Traiter les factures fournisseurs au regard des bons de commande et ne router en revue que les écarts réels.
Lire les déclarations de sinistre et ouvrir le dossier avec les champs déjà remplis.
Extraire obligations, échéances et parties de contrats signés vers un registre.
Classer et acheminer le courrier entrant vers la bonne équipe sans qu'une personne le lise d'abord.

Notre méthode

Cadrer

Transformer la demande en spécification : qui l'utilise, ce qu'est une bonne réponse, qui tranche.
Ancrer

Se connecter aux contenus et systèmes qui détiennent les réponses, en respectant les permissions.
Évaluer

Évaluer sur un jeu annoté issu de vos propres cas, avant toute exposition externe.
Livrer et exploiter

Mise en production progressive avec supervision, maîtrise des coûts et suite de non-régression.

Technologies

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sécurité et gouvernance

Les réponses sont ancrées dans vos propres contenus et portent des citations, pour qu'un lecteur puisse les vérifier. La recherche respecte les droits déjà définis sur la source, ce qui signifie qu'un utilisateur ne voit jamais par l'application ce qu'il ne pourrait pas voir directement. Prompts, contexte récupéré et réponses sont journalisés à des fins d'audit, et l'évaluation tourne en continu plutôt qu'une seule fois au lancement.

Modèles de collaboration

Projet IA

Nous prenons la responsabilité de concevoir et livrer une solution IA définie.

Équipe IA dédiée

Capacité d'ingénierie dédiée sur le long terme, adaptée à votre stack et à votre modèle de livraison.

IA managée

Nous exploitons, surveillons et améliorons en continu les systèmes IA en production.

Pourquoi TeamExtension.ai

Nous concevons d'abord le chemin d'exception

L'automatisation documentaire se juge à ce qu'elle fait des dix pour cent difficiles, pas des quatre-vingt-dix faciles. Nous construisons la file de revue, les seuils de confiance et la piste d'audit comme partie du système et non après coup, car c'est ce qui décide si votre équipe lui fera confiance ou travaillera à côté.

Clients sélectionnés

Questions fréquentes

Quelle précision pouvons-nous attendre ?

Cela dépend de la qualité des documents et du type de champ : nous mesurons donc sur vos documents avant d'annoncer un chiffre. Plus utile : la précision est un curseur. Relever le seuil de confiance envoie davantage en revue et laisse passer moins d'erreurs. Nous le réglons avec vous selon le coût de chacune.

Devons-nous annoter des données d'entraînement ?

En général pas pour l'extraction, qui travaille à partir du document lui-même. Nous avons besoin d'un jeu annoté modeste pour l'évaluation, typiquement quelques centaines de documents, car c'est ainsi que la précision se mesure au lieu d'être supposée.

Qu'en est-il de l'écriture manuscrite et des scans médiocres ?

Les deux réduisent la précision, et les deux sont mesurables. Nous testons sur vos pires documents plutôt que sur les meilleurs et réglons le seuil de confiance en conséquence, pour que les entrées médiocres partent vers une personne au lieu de produire une valeur fausse mais assurée.

Peut-il gérer un nouveau type de document sans redéveloppement ?

De nouvelles mises en page d'un type connu, en général oui, car l'extraction n'est pas liée à un gabarit. Un type de document réellement nouveau, avec d'autres champs, demande de la configuration, mais c'est une tâche de définition et non de développement.

Où vont les données ?

Dans le système qui détient le processus : votre ERP, votre plateforme sinistres ou votre outil de gestion de dossiers, via son API. La couche d'extraction n'est pas une destination, et nous n'en construisons pas.

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