L'extraction de documents est l'application phare de GenAI

L’article traite de l’évolution et de l’impact de l’IA générative (GenAI) sur l’automatisation des tâches de bureau complexes, notamment l’extraction de documents. L’auteur revient sur son expérience en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique chez LinkedIn, où l’interprétation précise des titres de poste dans différentes langues et régions était une tâche difficile. Avec l’avènement de grands modèles linguistiques (GML) comme GPT-4, des tâches autrefois difficiles, comme la compréhension et la standardisation des CV, sont devenues triviales. Le véritable potentiel de la GenAI réside dans l’automatisation du travail de bureau qui implique l’extraction d’informations à partir de documents, une tâche qui représente une part importante du PIB mondial. Parmi les exemples, citons la gestion des dépenses, le traitement des demandes d’indemnisation des soins de santé et la souscription de prêts. Bien que les GML soient connus pour avoir des hallucinations dans certains contextes, ils excellent dans le raisonnement sur le texte lorsqu’ils sont fondés sur des documents d’entrée spécifiques. La clé d’une extraction réussie de documents à l’aide des GML est la conversion de texte propre et la conception de schémas robustes, qui garantissent des sorties cohérentes et précises. L’auteur souligne l’importance d’une extraction de texte appropriée, qui implique le traitement de mises en forme et d’annotations complexes. Il partage son expérience de la création de Docupanda.io, une solution SaaS conçue pour relever les défis de la compréhension des documents en générant des représentations de texte propres et en adhérant à des schémas prédéfinis. L’article souligne que la définition de ces schémas est cruciale et que l’IA peut aider à les affiner grâce à des commentaires itératifs. Enfin, l’auteur encourage l’exploration de l’utilisation des GML pour régulariser le traitement des documents, suggérant que la véritable « application tueuse » de la GenAI est sa capacité à transformer le travail de bureau basé sur des documents.