Votre schéma, pas l'interprétation du modèle.
Votre organisation définit les données dont elle a besoin et sous quelle forme. L'IA extrait selon cette définition, pas selon ce qui lui semble pertinent.
Governed Extraction
Des données extraites par IA auxquelles vous pouvez vous fier.
Extrayez de vos documents exactement l'information dont votre activité a besoin, avec la fidélité d'un processus maîtrisé et la vitesse de l'IA.
Le problème
Extraire des données avec l'IA est facile. Qu'elles soient justes, beaucoup moins. Un numéro de dossier avec un chiffre erroné, un montant arrondi ou un identifiant fiscal reconstitué « de mémoire » peuvent invalider tout un processus. Dans les secteurs réglementés, une donnée presque juste est une donnée fausse.
Piliers
Fidélité littérale.
Identifiants, références, montants et dates sont copiés du document tels qu'ils y figurent, jamais reconstitués de mémoire.
Automatique quand c'est possible, humain quand c'est nécessaire.
Ce qui respecte vos règles passe tout seul. Ce qui est douteux s'arrête et part en revue auprès d'une personne avant d'atteindre le moindre système.
Chaque valeur, avec sa source.
Chaque donnée extraite renvoie à son document d'origine. Auditer, c'est ouvrir l'original.
Comment ça marche
Définissez
l'information que vous devez extraire.
Traitez
les documents en continu : ce qui est fiable avance seul, ce qui est douteux attend une revue.
Intégrez
des données vérifiées dans vos systèmes et dans votre GDC.
Interroger l'assistant
Vous voulez appliquer GenInContext à votre situation ?
Le site présente la proposition générale. L'assistant peut vous aider à la relier à votre stack, à votre cas d'usage et à votre niveau de maturité en IA.
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