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Traitement des documents, également connu sous le nom de Document Parsing, est le processus automatisé d'extraction et de structuration d'informations précieuses à partir de différents formats de documents, tels que les PDF, les documents Word, etc. En tirant parti de technologies avancées telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) et la reconnaissance d'entités nommées (NER), les solutions d'analyse de documents sont en mesure d'effectuer une analyse complète du contenu textuel de ces documents.
Les solutions de traitement des documents trouvent des applications dans un large éventail de secteurs, car elles permettent d'automatiser les processus manuels centrés sur les documents et d'améliorer l'efficacité de la saisie des données. En éliminant la saisie manuelle des données et en numérisant les flux de travail papier, l'analyse des documents joue un rôle crucial dans les initiatives de transformation numérique plus larges des organisations, en les aidant à éliminer les formalités administratives fastidieuses et à révéler la valeur cachée de leurs documents.
Les questions et réponses sur les documents impliquent l'utilisation de techniques de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique pour répondre automatiquement à des questions concernant le contenu et le contexte d'un document. Il peut aider les utilisateurs à trouver rapidement des informations pertinentes dans des documents volumineux ou complexes.
La rédaction de documents est le processus qui consiste à identifier et à supprimer ou à masquer les informations sensibles ou confidentielles des documents, telles que les informations personnelles identifiables (PII) ou les informations de santé protégées (PHI). Cela est essentiel pour garantir la confidentialité des données et la conformité aux réglementations.
Pour plus d'informations sur les meilleurs outils de rédaction de documents gratuits, consultez notre article dédié sur les meilleures solutions pour sécuriser les informations sensibles.
L'analyse des documents financiers consiste à extraire des données financières clés, telles que les numéros de compte, les détails des transactions et les montants monétaires, à partir de documents tels que des relevés bancaires, des factures et des formulaires fiscaux. Cela permet le traitement et l'analyse automatisés des informations financières.
L'analyse des CV implique l'extraction des informations pertinentes des CV, telles que les coordonnées, l'expérience professionnelle, les compétences et la formation, afin de faciliter l'efficacité des processus de sélection et de recrutement des candidats.
Découvrez le meilleurs outils d'analyse de CV gratuits dans notre article spécialisé, fournissant des informations sur l'optimisation de l'extraction des informations clés des CV pour diverses applications.
À l'instar de Resume Parsing, Invoice & Receipt Parsing permet d'extraire automatiquement les données des factures et des reçus, y compris les informations sur les fournisseurs, les détails des achats, les rubriques et les totaux. Cela rationalise les flux de travail de comptabilité, d'audit et de gestion des dépenses.
Découvrez notre gamme complète article présentant les meilleurs outils d'analyse de factures gratuits pour rationaliser votre flux de travail de traitement des documents.
L'extraction de tableaux est le processus qui permet d'identifier et d'extraire des données tabulaires à partir de documents, tels que des feuilles de calcul ou des tableaux PDF, dans un format structuré pour une analyse et une intégration plus poussées.
L'analyse des pièces d'identité et des passeports consiste à extraire des informations d'identification personnelles, telles que le nom, la date de naissance et les numéros de documents, à partir de documents d'identité tels que les permis de conduire, les passeports et les cartes d'identité. Cela prend en charge les processus de vérification d'identité, de sécurité et de conformité.
En savoir plus sur les les meilleures API d'analyse d'identifiants et modèles open source gratuits dans notre article détaillé, conçu pour simplifier l'extraction des informations des documents d'identification.
Pour les utilisateurs à la recherche d'un moteur rentable, il est recommandé d'opter pour un modèle open source. Voici la liste des meilleurs modèles Open Source de traitement de documents :
Grobid est une bibliothèque open source spécialisée dans l'extraction et l'analyse d'informations bibliographiques à partir de documents PDF, en particulier de publications scientifiques et d'articles universitaires. Il utilise une série de modèles d'apprentissage automatique pour analyser la structure logique des documents, identifier les métadonnées, les références et autres détails pertinents, et générer les informations dans des formats standardisés tels que TEI ou XML. Les performances robustes et les mises à jour continues de Grobid en font un outil puissant pour le traitement des documents académiques et scientifiques.
Camelot est une bibliothèque Python open source qui se concentre sur l'extraction de données tabulaires à partir de fichiers PDF. Il exploite la bibliothèque Tabula et fournit une API conviviale pour automatiser l'extraction de données à partir de tableaux dans des documents PDF. Camelot est connu pour sa haute précision, avec un taux d'analyse déclaré de 99,02 %, ainsi que pour sa flexibilité dans la prise en charge de divers formats de sortie, notamment CSV, JSON et Excel. Cela fait de Camelot un excellent choix pour les tâches qui impliquent l'extraction et le traitement d'informations tabulaires à partir de PDF.
deepdoctection est une bibliothèque Python qui orchestre les tâches d'extraction de documents et d'analyse de mise en page à l'aide de modèles d'apprentissage profond. Bien qu'elle n'implémente pas ses propres modèles, deepdoctection permet aux utilisateurs de créer des pipelines qui exploitent des bibliothèques réputées pour la détection d'objets, la reconnaissance optique de caractères (OCR) et certaines tâches de traitement du langage naturel (NLP). La bibliothèque fournit un cadre intégré pour affiner, évaluer et exécuter ces modèles, ce qui permet de les personnaliser et de les adapter à des exigences spécifiques en matière de traitement des documents.
Si les modèles de traitement de documents open source offrent de nombreux avantages, tels que la rentabilité et la flexibilité, ils peuvent également présenter certains inconvénients potentiels dont les utilisateurs doivent être conscients :
Compte tenu des coûts et des défis potentiels liés aux modèles open source, une solution rentable consiste à utiliser des API. Eden AI facilite l'intégration et la mise en œuvre des technologies d'IA grâce à son API, en se connectant à plusieurs moteurs d'IA.
Eden AI présente une large gamme d'API d'IA sur sa plateforme, personnalisées en fonction de vos besoins et de vos limites financières. Ces technologies incluent l'analyse des données, l'identification de la langue, l'analyse des sentiments, la reconnaissance de logos, la réponse aux questions, l'anonymisation des données, la reconnaissance vocale et de nombreuses autres fonctionnalités.
Pour commencer, nous vous offrons un crédit gratuit pour vous permettre d'explorer nos API.
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Notre API standardisée vous permet d'intégrer facilement des API de traitement de documents dans votre système en utilisant différents fournisseurs sur Eden AI. Voici la liste (par ordre alphabétique) :
AffindaL'API de traitement des documents excelle dans l'extraction précise des données d'une grande variété de types de documents, notamment des factures, des reçus, des CV, etc. Il s'appuie sur des modèles avancés d'apprentissage automatique pour identifier et extraire des informations clés telles que les noms, les adresses, les dates et les tableaux. L'API d'Affinda est reconnue pour sa flexibilité et ses capacités d'intégration transparentes.
Amazon Textract est un service basé sur l'apprentissage automatique qui peut extraire automatiquement du texte, de l'écriture manuscrite et des données à partir de documents et d'images numérisés. Au-delà de la reconnaissance optique de caractères (OCR) traditionnelle, Textract utilise une vision par ordinateur avancée pour comprendre la structure et le contexte des informations. Ce service hautement évolutif peut être facilement intégré dans un large éventail d'applications.
Base64.ai est une solution de traitement de documents alimentée par l'IA qui permet d'extraire rapidement et avec précision les données de divers types de documents, y compris les cartes d'identité et les licences. Il utilise des modèles d'apprentissage automatique pour déterminer le type de document et extraire les informations pertinentes, atteignant un taux de précision allant jusqu'à 99 %. L'API de Base64.ai est conçue pour faciliter l'intégration et offre des temps de réponse rapides.
L'API de traitement des documents de Dataleon est spécialisée dans l'extraction de données à partir de documents complexes de plusieurs pages, tels que des contrats et des accords. Il combine l'apprentissage automatique et des algorithmes basés sur des règles pour identifier et extraire des informations clés, notamment des tableaux, des signatures et des métadonnées. L'API de Dataleon est hautement personnalisable, ce qui lui permet d'être adaptée à des types de documents et à des cas d'utilisation spécifiques.
Extracta.ai est une API de traitement de documents axée sur l'extraction de données à partir de factures, de reçus et d'autres documents financiers. Il s'appuie sur des techniques avancées de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel pour identifier et extraire les informations pertinentes, telles que les articles, les totaux et les détails des fournisseurs. L'API de Extracta.ai est conçue pour être rapide, précise et facile à intégrer.
Document AI de Google Cloud est une suite de services de traitement de documents qui permet d'extraire automatiquement les données de divers types de documents, notamment des factures, des contrats et des formulaires. Il utilise des modèles d'apprentissage automatique pour comprendre la structure et le contenu des documents, et peut être personnalisé en fonction de cas d'utilisation et de types de documents spécifiques. Google Cloud Document AI est connu pour son évolutivité et son intégration aux autres services Google Cloud.
L'API de traitement des documents de HiReAbility est spécialisée dans l'extraction de données à partir de CV et de CV. Il utilise des algorithmes avancés de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique pour identifier et extraire des informations clés, telles que l'expérience professionnelle, la formation et les compétences. L'API de HiReAbility est conçue pour être rapide, précise et facilement intégrée aux systèmes de suivi des candidats et à d'autres applications liées aux ressources humaines.
L'API de traitement des documents de Klippa offre un large éventail de fonctionnalités, notamment le traitement des factures, le traitement des reçus et l'extraction de documents d'identité. Il utilise une combinaison d'apprentissage automatique et d'algorithmes basés sur des règles pour identifier et extraire les informations pertinentes, et peut être personnalisé en fonction de types de documents et de cas d'utilisation spécifiques. L'API de Klippa est connue pour sa flexibilité et son évolutivité.
Form Recognizer de Microsoft Azure est un service de traitement de documents capable d'extraire automatiquement les données des formulaires, des factures et d'autres documents structurés. Il utilise des modèles d'apprentissage automatique pour comprendre la mise en page et le contenu des documents, et peut être personnalisé en fonction de types de documents et de cas d'utilisation spécifiques. Azure Form Recognizer est conçu pour être extrêmement précis et évolutif, avec des fonctionnalités d'intégration transparentes.
L'API de traitement des documents de Mindee est connue pour sa capacité à extraire des données d'un large éventail de types de documents, notamment des factures, des reçus et des pièces d'identité. Il utilise des modèles d'apprentissage automatique avancés pour identifier et extraire les informations pertinentes, et peut être personnalisé en fonction de cas d'utilisation et de types de documents spécifiques. L'API de Mindee est conçue pour être rapide, précise et facile à intégrer.
Les IA privées fontL'API de traitement des documents offre une approche unique de l'extraction des données, en mettant l'accent sur la confidentialité et la sécurité. Il utilise des techniques cryptographiques avancées pour protéger les informations sensibles, tout en fournissant une extraction de données précise et fiable. L'API de Private AI est conçue pour les cas d'utilisation nécessitant des niveaux élevés de confidentialité des données, tels que dans les secteurs de la santé et de la finance.
L'API de traitement des documents de Ready Redact est spécialisée dans la suppression des informations sensibles des documents, telles que les identifiants personnels, les données financières et les informations confidentielles. Il utilise des techniques avancées de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel pour identifier et rédiger les informations pertinentes, tout en préservant la structure globale et le contenu du document. L'API de Ready Redact est conçue pour les cas d'utilisation nécessitant des niveaux élevés de confidentialité et de sécurité des données.
L'API de traitement des documents de SenseLoaf offre une gamme de fonctionnalités, notamment le traitement des factures, le traitement des reçus et l'extraction de documents d'identité. Il utilise une combinaison d'apprentissage automatique et d'algorithmes basés sur des règles pour identifier et extraire les informations pertinentes, et peut être personnalisé en fonction de types de documents et de cas d'utilisation spécifiques. L'API de SenseLoaf est reconnue pour sa flexibilité et sa facilité d'intégration.
L'API de traitement des documents de Tabscanner est conçue pour extraire des données à partir de tableaux et d'autres contenus structurés des documents. Il utilise des techniques avancées de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel pour identifier et extraire les informations pertinentes, et peut être personnalisé en fonction de types de documents et de cas d'utilisation spécifiques. L'API de Tabscanner est connue pour sa précision et sa rapidité.
L'API de traitement des documents de Veryfi offre une gamme de fonctionnalités, notamment le traitement des factures, le traitement des reçus et les rapports de dépenses. Il utilise des modèles d'apprentissage automatique pour identifier et extraire les informations pertinentes, et peut être personnalisé en fonction de types de documents et de cas d'utilisation spécifiques. L'API de Veryfi est conçue pour être rapide, précise et facile à intégrer.
Eden AI propose une plateforme conviviale permettant d'évaluer les informations tarifaires provenant de divers fournisseurs d'API et de suivre l'évolution des prix au fil du temps. Par conséquent, il est essentiel de se tenir au courant des derniers prix. Le tableau des prix ci-dessous présente les tarifs pour les petites quantités pour décembre 2023, et vous pouvez obtenir des remises pour des volumes potentiellement importants.
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Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises : notre application vous permet d'appeler plusieurs API d'IA.
L'équipe Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration du traitement des documents. Cela peut être fait en :
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