Saisie répétée
Extraire les champs et vérifier les exceptions.
SENXOS / AI ENGINEERING
L’IA interprète.
Les résultats se vérifient.
Documents, connaissances et processus avec sources, règles et vérification humaine.
Commencer par un travail à améliorer.
Réponses difficiles
Rechercher avec droits et sources.
Outils dispersés
Préparer les actions avec approbation.
Résultats variables
Évaluer les exemples et erreurs.
Comprendre pour aider au travail.
Intelligence documentaire
Organiser factures et contrats avec sources et règles de champs et montants.
Recherche de connaissances
Consulter les documents autorisés, citer les sources et indiquer les preuves insuffisantes.
Agents contrôlés
Préparer intention et paramètres; règles et droits encadrent l’exécution.
Évaluation et amélioration
Vérifier qualité, exceptions, latence et coût sur des données représentatives.
Concepts générés par IA, pas des captures clients.
Du document à l’information utile.
Exemples préparés et règles locales. Aucun OCR, modèle, téléversement, stockage ou accord de paiement.
Exemple source
- Référence
- SX-SAMPLE
- Ligne un
- 1250.00
- Ligne deux
- 750.00
- Sous-total
- 2000.00
- Taxe
- 120.00
- Total
- 2120.00
Champs préparés
{
"reference": "SX-SAMPLE",
"lines": [
"1250.00",
"750.00"
],
"subtotal": "2000.00",
"tax": "120.00",
"total": "2120.00"
}Vérification
Choisissez un exemple et vérifiez.
Les modèles interprètent, le code vérifie.
Accès
- Traitement
- Obtenir des données autorisées.
- Arrêt ou vérification
- Arrêter sans autorisation.
Définir les limites avant d’étendre.
Données
Confirmer les données envoyées ou masquées.
Accès
Limiter documents et outils.
Approbation
Distinguer brouillons et actions.
Historique
Définir sources, versions et évaluation.
L’IA dans le travail quotidien.
L’IA interprète et propose; les systèmes métier contrôlent données, droits et exécution. Cloud, privé ou hybride selon les besoins.
Questions fréquentes
Les données vont-elles à un modèle externe ?
Cela dépend du modèle et du déploiement. Définir ce qui peut être transmis, masqué ou conservé en interne et vérifier les conditions du fournisseur.
Comment traiter les réponses erronées ?
Sources, tests représentatifs et règles ; exceptions et actions importantes passent par une confirmation humaine.
Faut-il remplacer les systèmes existants ?
Pas nécessairement. Examiner données et interfaces permet d’envisager intégration ou améliorations ciblées.
Pourquoi valider avant de développer ?
Les prototypes et données permettent de vérifier hypothèses, résultats et périmètre avant de poursuivre les investissements.
Choisir une tâche à améliorer.
Présentez sources, processus et critères utiles. Évaluer les données et la validation avant le périmètre.