Glossaire

Données non structurées

Qu’est-ce que Données non structurées ?

Les données non structurées ne suivent aucun schéma de tableau fixe : e-mails, contrats, manuels, pages web, présentations, images ou enregistrements audio. Elles représentent une grande partie du savoir de l'entreprise, mais ont longtemps été difficiles à exploiter automatiquement. Les modèles de langage peuvent les lire, y rechercher des informations et les convertir en données structurées, par exemple extraire d'un contrat les délais et montants sous forme de tableau.

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Dans KI.ordo, vous pouvez ajouter comme connaissances du texte, des PDF avec couche texte, des fichiers Word et des pages web, que les agents utilisent ensuite en citant leurs sources.

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Termes associés

Données structurées

Les données structurées suivent un schéma fixe avec des champs clairement nommés, comme des tableaux, des bases de données ou des objets JSON contenant nom, prix et date. Les machines peuvent les lire, les filtrer et les traiter de manière fiable, contrairement au texte libre ou aux images. Sur les sites web, le balisage schema.org décrit par exemple produits, événements ou FAQ afin que moteurs de recherche et systèmes d'IA en comprennent le contenu sans ambiguïté. L'IA peut aussi extraire des données structurées de textes non structurés.

données
JSON
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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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Modèle

Exploration de données

L'exploration de données (data mining) consiste à fouiller systématiquement de grands volumes de données pour y découvrir des tendances, des liens et des anomalies. Elle s'appuie sur des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique comme le clustering, la classification ou l'analyse d'associations. Exemple classique : l'analyse du panier d'achat dans le commerce, qui révèle les produits souvent achetés ensemble – une base pour l'assortiment, l'agencement et les recommandations.

analyse de données
reconnaissance de motifs
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