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Glossaire

IA extractive

Qu’est-ce que IA extractive ?

L’IA extractive désigne les méthodes qui prélèvent des informations existantes dans des textes ou documents, au lieu de rédiger un contenu nouveau. Le résultat provient de la source mot pour mot ou selon une structure fixe : numéros de facture tirés de PDF, phrases clés pour un résumé ou passage pertinent en réponse à une question. Comme rien n’est inventé, le risque d’affirmations fausses est plus faible qu’avec une approche purement générative ; les deux sont souvent combinées.

Ce que fait KI.ordo

Dans les flux KI.ordo, le bloc « Champ depuis JSON » extrait des valeurs de données structurées, et un modèle vous permet de tirer noms, entreprises, lieux et dates d’un texte.

En savoir plus →: IA extractive

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Termes associés

Reconnaissance d’entités nommées (NER)

La reconnaissance d’entités nommées (Named Entity Recognition, NER) est une technique de traitement du langage qui repère dans un texte les noms de personnes, d’entreprises et de lieux, ainsi que les dates ou montants, et les classe par catégorie. Le texte libre devient ainsi une donnée structurée. Exemple : l’entreprise expéditrice, l’interlocuteur, la date de livraison et le montant d’une facture sont extraits d’un e-mail et transférés dans un CRM.

  • TAL
  • Extraction d’information
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Traitement intelligent des documents (IDP)

Le traitement intelligent des documents (Intelligent Document Processing, IDP) lit automatiquement des documents comme des factures, contrats ou formulaires, identifie leur type et transforme les informations utiles en données structurées. Il associe reconnaissance de texte pour les scans, traitement du langage et règles de contrôle. Les entreprises réduisent la saisie manuelle et accélèrent des processus comme le traitement des factures entrantes. Les champs incertains doivent être vérifiés par un humain.

  • Documents
  • Extraction de données
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Résumé automatique de texte

Le résumé automatique permet à l'IA de condenser de longs textes en leurs idées principales. Les méthodes extractives reprennent mot pour mot les phrases importantes, les méthodes abstractives reformulent le contenu ; les grands modèles de langage fonctionnent surtout de manière abstractive. C'est utile pour des comptes rendus, des rapports ou de longs fils d'e-mails ; pour une décision importante, comparez le résumé à l'original.

  • NLP
  • Résumé
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IA générative

L’IA générative désigne les systèmes d’IA qui créent de nouveaux contenus – textes, images, audio, vidéo ou code – au lieu de seulement classer ou évaluer des données existantes. Elle repose sur des modèles qui apprennent des régularités dans de grandes masses de données pour produire des résultats nouveaux et plausibles. En entreprise, elle sert par exemple à rédiger des brouillons d’e-mails, des résumés, des fiches produits ou des pistes visuelles. Les résultats peuvent comporter des erreurs et doivent être vérifiés.

  • Notion de base
  • Création de contenu
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