Comment traiter de longs documents avec des LLMs ?

Pourquoi traiter de longs documents est un défi

La plupart des LLM ont des limites de contexte (8K, 32K ou parfois 200K tokens).
Envoyer un document complet d’un seul bloc peut entraîner :

• Une coupure du contenu,
• Des coûts élevés,
• Des lenteurs de traitement,
• Une perte de cohérence contextuelle.

Pour éviter cela, il faut une approche structurée : découper, router et traiter le document de manière intelligente.

1. Ne pas envoyer tout le document d’un coup

Il est tentant d’envoyer le document complet à un modèle, mais c’est rarement optimal.
Mieux vaut le diviser en sections plus petites et indépendantes.

Cette méthode permet :

• De réduire les coûts,
• D’améliorer la fiabilité,
• De maintenir la cohérence des réponses.

2. Utiliser le découpage (chunking) et les chevauchements

Le chunking consiste à découper un texte en segments plus courts.
Pour éviter la perte de contexte, on ajoute des chevauchements entre les parties, quelques phrases répétées entre deux segments.

Exemple :

• Chunk 1 : paragraphes 1 à 5
• Chunk 2 : paragraphes 5 à 9

Ce léger recouvrement aide le modèle à garder la continuité du sens.

💡 Astuce : adaptez la taille des chunks à la limite de tokens du modèle (par exemple 1 000 à 2 000 tokens pour GPT-4-turbo ou Claude 3).

3. Diviser le travail en plusieurs étapes

Plutôt que d’envoyer tout le document à un seul modèle, divisez le traitement en étapes successives :

1. Extraction : repérer la structure (titres, sections, métadonnées)
2. Résumé partiel : résumer chaque section séparément
3. Synthèse finale : combiner les résumés partiels

Chaque étape s’appuie sur les résultats de la précédente, ce qui rend le pipeline modulaire, traçable et économique.

4. Utiliser le meilleur modèle pour chaque tâche

Chaque modèle a ses forces :

• OCR ou extraction de texte : utilisez des APIs spécialisées dans la lecture de documents.
• Résumé : préférez un modèle à grand contexte ou optimisé pour la synthèse.
• Classification ou annotation : un petit modèle suffit souvent.
• Traduction : un modèle dédié offrira une meilleure précision.

En combinant plusieurs modèles, on obtient de meilleures performances tout en réduisant les coûts.

Comment Eden AI simplifie ce processus

Eden AI vous permet d’orchestrer plusieurs modèles et étapes IA facilement :

• Accès à des dizaines d’APIs (extraction, résumé, traduction, classification…).
• Une API unifiée pour chaîner plusieurs tâches LLM.
• Routage automatique vers le meilleur fournisseur selon le coût et la performance.
• Supervision centralisée du temps, du coût et de la précision.

Avec Eden AI, vous pouvez construire un workflow robuste pour traiter de très gros documents, sans écrire une seule ligne d’orchestration complexe.

Conclusion

Traiter de longs documents avec des LLM ne consiste pas à tout envoyer d’un coup, mais à structurer intelligemment le travail.
Grâce au découpage, au traitement par étapes et à la sélection du modèle le plus adapté à chaque tâche, vous pouvez analyser des documents à grande échelle, de façon fiable et économique.

Avec Eden AI, transformez un processus complexe en pipeline IA automatisé et optimisé, prêt pour la production.