Audit et cadrage
Échantillonner les documents, mesurer la difficulté d'extraction et définir les champs et critères d'acceptation avant de construire.
Développement de pipeline d'IA documentaire et OCR
Les documents deviennent utiles lorsque leur contenu atteint votre processus d'affaires sous forme de données structurées et validées - et non sous forme de pièce jointe PDF.
Je construis des pipelines OCR et IA documentaire sur AWS Textract, avec tableaux, formulaires, mise en page, extraction LLM là où cela aide, et traçabilité complète.
Les situations auxquelles cela répond
- Saisie manuelle des factures, rapports ou formulaires techniques.
- OCR qui lit le texte mais perd les tableaux, la structure et la provenance.
- Aucune étape de validation entre l'extraction et le processus d'affaires.
- Aucun moyen d'auditer quel document, quelle page et quel modèle a produit une valeur.
Comment cela s'articule
Des documents au rapport consolidé
Un utilisateur importe des documents ; S3 et Step Functions orchestrent l’extraction, sept agents Pydantic AI parallèles recoupent les champs, puis la validation et un rapport consolidé closent l’exécution.
Ce que vous obtenez
- Un pipeline de l'ingestion de documents à des données structurées validées.
- Extraction de tableaux, formulaires et mise en page avec provenance au niveau des pages.
- Une couche de validation qui signale les valeurs incertaines avant utilisation.
- Traitement multi-modèles avec retour en arrière séquentiel.
- Traçabilité sur chaque page et procédure opérationnelle documentée.
Comment se déroule un engagement
Conception et réalisation
Construire l'ingestion, l'OCR, l'extraction et la validation, puis évaluer sur un ensemble de cas représentatif.
Industrialisation et prise en charge
Ajouter de la surveillance, des réessais, des contrôles de coûts et de provenance, puis remettre le manuel d'exploitation.
Preuve et lectures connexes
Questions fréquemment posées
Quels documents un pipeline d'IA documentaire peut-il traiter ?
PDFs scannés, PDFs nés numériques, formulaires, factures, rapports techniques et documents multi-pages avec tableaux. Chaque corpus nécessite son propre ensemble d'évaluation.
Utilisez-vous uniquement l'OCR ou également des modèles linguistiques ?
Les deux, lorsque cela aide. Textract gère les tableaux, les formulaires et la mise en page ; les modèles linguistiques ajoutent structure et interprétation, tandis que la validation maintient la sortie sous contrôle.
Comment gérez-vous les erreurs et les valeurs incertaines ?
Chaque champ porte sa provenance et un signal de confiance. Les valeurs incertaines sont signalées pour révision au lieu d'être acceptées silencieusement.
Le pipeline est-il utilisable dans un environnement réglementé ?
Le pipeline est conçu pour la traçabilité : chaque page, modèle et résultat peut être audité. Les exigences de conformité sont collectées lors de la définition et validées avec votre équipe.
Le pipeline peut-il fonctionner dans notre compte AWS ?
Oui. Il est construit avec votre compte, vos politiques IAM et vos contraintes de résidence des données, et il peut réutiliser votre stockage et vos files d'attente existants.