Solution de gestion intelligente du contenu ProcessMaker IDP

Les organisations créent et stockent beaucoup de contenu mais en savent souvent trop peu sur ce que ce contenu représente. Pour donner un sens au contenu, beaucoup d'efforts sont nécessaires au préalable. Cependant, la classification du contenu prend du temps et coûte cher lorsqu'elle est effectuée manuellement. Grâce aux capacités de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine (ML), cette opération peut être réalisée de manière exponentielle, plus rapidement et souvent avec plus de précision. En plus, la valeur ajoutée améliore la découverte et l'analyse du contenu.

ProcessMaker IDP exploite les technologies d'IA et de ML pour découvrir la véritable valeur du contenu. Cet article donne plus de détails sur les capacités cognitives uniques de ProcessMaker IDP.

Correction post-OCR

ProcessMaker IDP utilise la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour extraire le texte des documents. Les documents peuvent ainsi être recherchés et le texte extrait peut être utilisé pour un traitement ultérieur.

Si le service OCR n'est pas en mesure de reconnaître correctement les mots, par exemple en raison d'une mauvaise qualité d'image ou de taches, ils seront corrigés avec notre service de correction post-OCR. En utilisant à la fois un modèle de correction basé sur le contenu et un dictionnaire pour corriger les erreurs identifiées, nous améliorons la qualité de vos données OCR.

Mise en grappe des données

L'apprentissage automatique n'est pas en soi le Saint Graal, car il ne fonctionne que si un ensemble d'apprentissage approprié est disponible. La création d'un ensemble d'apprentissage implique un effort humain considérable lorsque l'on travaille avec de gros volumes de documents de types très différents.

ProcessMaker IDP utilise des techniques de clustering pour identifier automatiquement les documents similaires. Cela permet d'accélérer la préparation d'un ensemble d'apprentissage et de fournir un aperçu meilleur et plus précis des relations entre les documents.

Apprentissage automatique évolutif

Un apprentissage automatique correct nécessite un ensemble de formation et un ensemble de test, la mise en œuvre de classificateurs, et enfin le test de plusieurs classificateurs sur la base des données de formation. Pour améliorer les résultats, un data scientist doit tester manuellement les classificateurs et comparer les résultats.

Avec l'apprentissage automatique évolutif de ProcessMaker IDP, le système peut déterminer dynamiquement le classificateur le plus optimal pour obtenir les meilleurs résultats au lieu d'utiliser des classificateurs fixes avec un ensemble d'apprentissage fixe.

Apprentissage (inter)actif

Lorsque le Machine Learner détecte que le résultat est inférieur à une valeur seuil prédéfinie, l'utilisateur métier en est informé. ProcessMaker IDP demandera une intervention humaine via une tâche générée automatiquement afin que les champs de données pré-remplis puissent être corrigés.

ProcessMaker IDP (Inter-) Active Learning renvoie les corrections humaines et laisse le processus d'apprentissage les utiliser pour la formation et l'extension de l'ensemble de formation.

Reconnaissance d'entités nommées

La plupart des documents contiennent des entités nommées. L'entité nommée est un mot ou une phrase qui identifie clairement un élément parmi un ensemble d'autres éléments ayant des attributs similaires. Il peut s'agir de noms de sociétés, de dates, de lieux géographiques ou d'éléments plus spécifiques tels qu'un numéro de série ou de sécurité sociale. La détection de ces entités permet en outre à ProcessMaker IDP de découvrir les relations entre entités nommées afin d'améliorer les performances et la précision de la recherche d'informations.

ProcessMaker IDP fournit une détection automatique des entités nommées et, pour des besoins spécifiques, l'outil d'annotation intégré peut être utilisé pour produire du matériel de formation pertinent.

Reconnaissance d'images

Grâce à un algorithme de reconnaissance d'image, ProcessMaker IDP ajoute un contexte aux images de manière entièrement automatique. L'algorithme utilise des techniques d'apprentissage profond comme les réseaux neuronaux convolutifs et est entraîné avec un large ensemble d'images. Dès qu'il est entraîné, ProcessMaker IDP comprend ce qui se trouve sur l'image et l'enrichit de balises pertinentes décrivant le contenu de l'image.

Contrairement à la plupart des outils de reconnaissance, qui utilisent des services en nuage, la technologie de reconnaissance d'images de ProcessMaker IDP fonctionne sur site. Elle offre donc une confidentialité et un contrôle des données ultimes.

Configuration visuelle du flux de travail

Une tâche typique de Machine Learning consiste en plusieurs processeurs couplés ensemble. ProcessMaker IDP offre des fonctionnalités étendues qui vous permettent de créer de tels processus à l'aide d'une interface de configuration visuelle. La configuration visuelle des processeurs donne à l'utilisateur une vue détaillée des étapes d'une tâche et du flux de contenu à travers toute la configuration.

Les capacités cognitives de ProcessMaker IDP reposent entièrement sur notre propre ensemble de technologies d'IA et d'apprentissage automatique. Notre volonté de fournir des solutions sur site permet de garantir la vie privée et la confidentialité du contenu de nos clients. Avec un maximum de résultats.

ProcessMaker IDP offre des outils multilingues pour soutenir les opérations de nos clients au niveau local et international.

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