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Process IA · Data & analytics

Automatiser l'extraction de données documentaires avec l'IA · Data & analytics

Extraction de données documentaires : un levier concret pour la fonction data et analytics, à condition de le mener jusqu'à la production. C'est précisément le métier d'Atlas.

Enjeux IA · Data & analytics

L'IA au service de la fonction data et analytics

La fonction data porte la responsabilité de transformer des données brutes en valeur, tout en garantissant leur qualité et leur gouvernance. L'IA fluidifie la préparation et démocratise l'accès à l'analyse pour les métiers.

  • Préparation et nettoyage automatisés des données pour fiabiliser les analyses
  • Analyse en langage naturel permettant aux métiers d'interroger la donnée
  • Détection automatique de tendances, corrélations et anomalies
  • Documentation et gouvernance du patrimoine de données (data catalog)

Les data scientists consacrent jusqu'à 80% de leur temps à préparer la donnée, un travail que l'automatisation réduit drastiquement.

Notre réponse

Extraction de données documentaires — concrètement

Ce qui distingue notre approche de l'extraction de données documentaires dans la fonction data et analytics, c'est l'exigence d'exécution : un prototype évalué sur vos données réelles avant toute industrialisation.

Identification des champs cibles sur documents variés

Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.

Extraction structurée vers un format exploitable

Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.

Normalisation et fiabilisation des données

Sous contrôle humain pour les décisions sensibles.

Export vers vos applications et bases de données

Branché sur vos données réelles, pas sur un jeu de démonstration.

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de l'extraction de données documentaires pour la fonction data et analytics, fixer la cible de valeur et les garde-fous.

02 — Prototyper

Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.

03 — Industrialiser

Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.

04 — Mettre à l'échelle

Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.

−80%
de saisie documentaire
98%
de fiabilité visée
−40%
de temps de traitement
+20 pts
de satisfaction
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Factures, contrats, formulaires, courriers ou rapports : le moteur s'adapte à la structure de chaque famille documentaire.

Chaque donnée extraite porte un score de confiance et un taux d'exactitude est suivi, ce qui permet de calibrer le contrôle humain.

La fonction data porte la responsabilité de transformer des données brutes en valeur, tout en garantissant leur qualité et leur gouvernance. L'IA fluidifie la préparation et démocratise l'accès à l'analyse pour les métiers. Sur l'extraction de données documentaires, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

Parlons de l'extraction de données documentaires.

Un échange de 30 minutes pour cadrer l'extraction de données documentaires pour la fonction data et analytics et chiffrer la valeur atteignable.

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