Extraction de documents
Les faits prisonniers des PDF, factures et contrats sont lus et versés en données propres et vérifiées que vos systèmes peuvent utiliser — avec une personne qui revérifie tout ce dont l'IA doute.
Imaginez un commis qui lit chaque facture entrante et recopie soigneusement les détails dans votre système — date, montant, fournisseur — et dépose tout ce qui est barbouillé ou louche sur votre bureau avec une note, au lieu de deviner. C'est ça, l'extraction de documents : des champs typés sortis de la paperasse, avec les doutes honnêtes acheminés à une personne.
Le problème, en mots simples
Un dossier se remplit de PDF — factures, contrats, formulaires signés. Chaque fait dont vos systèmes ont besoin s'y trouve : montants, dates, clauses de renouvellement. Et chacun entre dans votre base de données de la même façon : une personne ouvre le fichier, trouve le champ et le retape. C'est lent, c'est ingrat, et retaper a son taux de coquilles. L'alternative à l'ancienne — un lecteur à gabarits qui cherche un chiffre à des coordonnées fixes — brise le jour où un fournisseur redessine sa facture. Alors la pile grossit, et les données dont votre automatisation a besoin restent prisonnières des pièces jointes.
Ce que nous mettons en place
Nous montons une chaîne de lecture. Les documents sont d'abord convertis en texte propre (Docling pour les PDF et les numérisations, MarkItDown pour Word et Excel, des extracteurs spécialisés ailleurs). Un modèle lit ensuite le texte et remplit un formulaire strict — les champs exacts que vous avez déclarés, chacun avec son type (des sorties structurées, validées contre un schéma Pydantic : un gabarit vérifié par la machine qui refuse les mauvaises formes, comme une date là où un montant devrait aller). Si la validation échoue, on montre au modèle l'erreur précise et on lui demande de se corriger. S'il doute encore ou échoue à répétition, le document part dans une file de revue humaine — jamais directement dans votre base de données. Les gros arriérés passent par le traitement par lots, qui coûte moins cher que les appels un à un.
Comment ça fonctionne, étape par étape
- Le document arrive
Un PDF, une numérisation, un fichier Word, un chiffrier — il entre dans la chaîne tel quel.
- Il est converti en texte propre
Mise en page, tableaux et pages numérisées deviennent du texte simple et lisible, avec lequel le modèle travaille de façon fiable.
- Le modèle remplit le formulaire
Il extrait exactement les champs que vous avez déclarés — numéro de facture, total, date d'échéance — dans une structure typée.
- Le formulaire est vérifié, pas cru sur parole
La validation contrôle chaque champ contre le schéma. Un échec renvoie le modèle avec l'erreur précise à corriger.
- Le doute va à une personne
Tout ce qui est sous la barre de confiance atterrit dans une file de revue humaine, avec le document et la meilleure hypothèse du modèle côte à côte.
- Des données propres entrent dans vos systèmes
Les enregistrements validés coulent dans votre base, chacun traçable jusqu'au document source exact.
Ce qui change pour vous
Avant : la paperasse est retapée à la main, ou lue par des gabarits fragiles qui brisent à chaque nouveau design — et l'automatisation que vous voulez ne peut pas exister, parce que les champs n'existent pas. Après : factures, contrats et formulaires atterrissent en données typées et validées, chaque enregistrement traçable jusqu'à son document source, avec des humains qui ne revoient que les cas véritablement incertains. Ce qu'il ne fera pas : être parfait sur des numérisations affreuses ou de l'écriture manuscrite — c'est exactement à ça que sert la file de revue humaine, et c'est une caractéristique, pas une excuse.