De nombreuses organisations mettent en œuvre des pipelines de traitement de documents intelligents afin d'extraire des informations significatives d'un volume croissant de contenu non structuré (tels que des demandes d'assurance, des demandes de prêt et plus encore). Traditionnellement, ces pipelines nécessitent des efforts d'ingénierie importants, car la mise en œuvre implique souvent l'utilisation de plusieurs modèles d'apprentissage automatique (ML) et l'orchestration de flux de travail complexes. Alors que les organisations intègrent ces pipelines [...]