Langage & Document AI
Extraire, structurer et interroger des contenus textuels et documentaires à grande échelle, de façon robuste.
Ce que nous explorons
Nous concevons des pipelines Document AI (textes, PDF, rapports) pour l'extraction d'information, la classification et la recherche, avec un focus sur la qualité des données, la robustesse multi-formats et l'évaluation métier.
Verrous scientifiques & techniques
Ce qui rend le sujet non trivial en conditions réelles.- Hétérogénéité des formats (PDF multi-colonnes, tableaux, scans) et variabilité de mise en page.
- Bruit d'annotation / vérité terrain incomplète et ambiguïtés sémantiques.
- Contexte long et dépendances croisées (références, citations, sections).
- Évaluation fiable (métriques + échantillonnage) et réduction des erreurs critiques.
Approches & briques technologiques
Comment nous abordons le problème en R&D.- Extraction structurée (layout analysis, tableaux) + modèles NLP (classification, NER, relations).
- Indexation sémantique, recherche hybride (BM25 + embeddings) et évaluation 'query set'.
- Stratégies d'apprentissage efficaces : weak supervision, active learning, data-centric AI.
- Contrôles de robustesse : tests multi-formats, détection d'artefacts, analyse d'erreurs.
Illustrations de travaux
Quelques exemples de sujets traités dans ce thème.
Analyse de mise en page PDF
Illustration de travauxSegmentation, détection de tableaux, extraction structurée et validation sur corpus variés.
Extraction d'information métier
Illustration de travauxEntités, relations et règles de cohérence, avec gestion des cas ambigus.
Moteurs d'interrogation documentaire
Illustration de travauxRecherche on-premise, contraintes de sécurité, et protocoles de scoring/validation.
Envie d’échanger sur ce thème ?
Nous pouvons partager nos protocoles d’évaluation, nos retours d’expérience et nos options techniques adaptées à vos contraintes.