Notre lexique de l'IA et de l'IDP
Les Large Language Models sont des modèles d'IA capables de traiter de grandes quantités de texte et d'en extraire des informations pertinentes. Par exemple, GPT-4 peut être utilisé pour résumer un document complexe ou répondre à des questions sur son contenu. Ils permettent une compréhension contextuelle avancée des documents, facilitant ainsi l'extraction des données et l'analyse des contenus complexes.
Le Machine Learning est une technique de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Par exemple, un algorithme de Machine Learning peut apprendre à détecter des fraudes bancaires en analysant des millions de transactions. Dans l'IDP, le Machine Learning est utilisé pour améliorer continuellement la précision de l'extraction des données, en ajustant les modèles en fonction des nouveaux ensembles de données traités.
Le masquage des données sensibles est une fonctionnalité qui permet à l'IDP de détecter automatiquement des informations sensibles, telles que des numéros de sécurité sociale ou des numéros de carte de crédit, et de les masquer. Par exemple, lors du partage de documents, les données sensibles peuvent être cachées pour assurer la conformité avec les réglementations telles que le RGPD.
Les métadonnées sont des informations qui décrivent le contenu d'un document, telles que l'auteur, la date de création, le type de document, ou son sujet. Par exemple, les métadonnées d'une facture peuvent inclure le numéro de facture, le montant et la date. Elles permettent d'améliorer l'organisation et la recherche des documents en les rendant plus facilement retrouvables et en facilitant leur gestion.
Le Traitement du Langage Naturel est une technologie permettant aux systèmes informatiques de comprendre et d'interpréter le langage humain. Par exemple, le NLP est utilisé pour analyser des avis clients et extraire des informations sur la satisfaction. L'IDP utilise le NLP pour extraire des entités spécifiques, comme des noms, des dates ou des montants, facilitant ainsi l'analyse et la compréhension des documents de manière contextuelle.
La normalisation des données consiste à transformer les données extraites afin de les présenter dans un format cohérent et standardisé. Par exemple, convertir toutes les dates extraites au format "JJ/MM/AAAA". Cette étape est cruciale pour garantir que les informations provenant de différentes sources soient comparables et prêtes à être utilisées par des systèmes comme les ERP ou les CRM.
