À Toulouse, tester la faisabilité IA avant d’industrialiser

Exemple : extraire des informations de documents techniques

Un scénario possible pour une équipe toulousaine est l’extraction de champs depuis des documents de formats variés. Le test doit vérifier la bonne valeur, son unité, la source et la gestion des champs absents. Il ne suppose pas une expertise sectorielle ou une certification que nous n’annonçons pas.

Une démonstration sur un document propre ne suffit pas. Les scans, tableaux, versions contradictoires et documents incomplets font partie du problème à évaluer.

Un protocole de test avant la première intégration

Nous séparons les exemples de mise au point des documents réservés à l’évaluation. Les réponses attendues sont validées par une personne compétente du métier.

Le résultat utile n’est pas seulement un taux global : il faut distinguer champ absent, mauvaise extraction, mauvaise unité et valeur sans source. Les conséquences métier de ces erreurs peuvent être très différentes.

1. Définir les champs attendus, formats, unités et règles de validation.
2. Constituer un échantillon représentatif avec annotations de référence.
3. Comparer une extraction simple et une approche IA sur le même jeu.
4. Fixer les seuils de reprise humaine avant de connecter le résultat au SI.

Décider de la suite avec votre équipe à Toulouse

Le bilan du POC doit dire ce qui fonctionne, ce qui reste incertain et ce qui serait nécessaire pour exploiter la solution. Si les résultats sont insuffisants, ajuster ou arrêter est une conclusion utile.

Un atelier sur site peut aider à comprendre les documents et leurs usages. Les conditions du déplacement et la disponibilité des experts métier sont intégrées au cadrage ; le développement et les démonstrations peuvent ensuite se dérouler à distance.

Questions avant de démarrer