Étude de cas
Structurer l'information : l'annotation de documents au service de l'IA

+40 %
d’augmentation de la vitesse d’extraction d'entités
÷3
réduction des besoins de validation manuelle
+15 k
documents annotés en 3 mois
Dans les secteurs juridique, financier et administratif, la capacité à automatiser l’extraction d’informations critiques à partir de documents est un enjeu majeur pour accélérer les workflows.
La mission
Constituer un dataset d’apprentissage pour extraire des entités clés (noms, montants, dates, adresses) à partir de documents semi-structurés (contrats, factures, rapports).
Innovatiana a mis en place une solution d’annotation adaptée, incluant :
- L’identification et la classification manuelle des zones et entités pertinentes dans les documents ;
- L’annotation d'exemples variés pour couvrir la diversité des formats et styles rédactionnels.
Les résultats
- Des datasets d’entraînement robustes pour des modèles d’extraction d’informations (IE) performants ;
- Une automatisation plus fiable du traitement documentaire et de l’indexation ;
- Un gain de productivité notable pour les équipes traitant de grands volumes de documents.
👉 Lire l’étude complète : Découvrez comment l’annotation documentaire accélère l’automatisation de l’extraction d’informations.
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