Agents IA & Automatisation
Traitement du langage naturel
Des pipelines qui classifient, extraient, résument et recherchent votre texte dans les langues que vous utilisez, avec une précision mesurée et une révision humaine là où le modèle n'est pas sûr.
Transformez du texte non structuré en données utilisables
Les e-mails, tickets, contrats, avis et transcriptions contiennent des informations que vos systèmes ne peuvent pas utiliser tant que quelqu'un ne les a pas lus. Nous construisons des pipelines NLP qui classifient, extraient, résument et recherchent ce texte, en utilisant des bibliothèques telles que spaCy et les transformers de Hugging Face, de grands modèles de langage, ou un mélange. Les pipelines fonctionnent en anglais et dans d'autres langues, y compris l'arabe, l'hébreu et le bengali, sont mesurés sur des exemples étiquetés issus de vos propres données, et envoient les cas incertains à des personnes plutôt que de deviner.
NLP assisté par l'IA, validé par des experts
Comment l'IA assiste
- L'IA pré-étiquette le texte pour l'annotation ; vos experts métier confirment ou corrigent les étiquettes.
- Les LLM rédigent des prompts d'extraction et des cas de test, comparés à des modèles entraînés sur vos données.
- Les agents de codage rédigent le code des pipelines, les connecteurs et les scripts d'évaluation pour révision par un ingénieur.
- L'IA regroupe les erreurs par type et par langue pour montrer où le pipeline peine.
Ce dont nos experts sont responsables
- Les définitions des étiquettes et les directives que suivent les annotateurs
- Le modèle ou le prompt pour chaque tâche, choisi selon la qualité mesurée et le coût
- Les seuils de confiance, et quels éléments sont envoyés à la révision humaine
- Traitement des données personnelles : expurgation, accès et conservation
Où chaque approche convient généralement
Points de départ à titre indicatif ; le choix final par tâche résulte de tests sur votre propre texte étiqueté.
| Règles | Modèle entraîné | Invite de LLM | Révision humaine | |
|---|---|---|---|---|
| Détection de la langue | Convient à certains cas | Convient généralement bien | Rarement le bon choix | Rarement le bon choix |
| Classification par sujet et intention | Convient à certains cas | Convient généralement bien | Convient généralement bien | Convient à certains cas |
| Noms, dates et montants | Convient à certains cas | Convient généralement bien | Convient à certains cas | Convient à certains cas |
| Extraction de clauses contractuelles | Rarement le bon choix | Convient à certains cas | Convient généralement bien | Convient généralement bien |
| Sentiment et thèmes | Rarement le bon choix | Convient généralement bien | Convient à certains cas | Convient à certains cas |
| Résumé de longs documents | Rarement le bon choix | Convient à certains cas | Convient généralement bien | Convient à certains cas |
- Convient généralement bien
- Convient à certains cas
- Rarement le bon choix
Qui a du texte à traiter
Les membres de votre équipe lisent chaque e-mail, ticket ou contrat entrant juste pour décider où il va ou pour en extraire quelques détails, et l'arriéré croît plus vite qu'ils ne peuvent le trier.
- Les équipes de support qui trient les tickets et e-mails entrants par sujet et par urgence
- Les équipes juridiques et d'approvisionnement qui extraient des dates et des conditions des contrats
- Les équipes d'analyse qui lisent des avis et des enquêtes rédigés en plusieurs langues
Ce que vous recevez
Pipelines de NLP conçus autour de votre texte
Traitement multilingue
Détection de la langue, étapes de traduction et évaluation par langue, couvrant l'anglais, l'arabe et l'hébreu de droite à gauche, le bengali et les autres langues dont vous avez besoin.
Extraction d'entités et de données
Noms, organisations, dates, montants et vos entités personnalisées extraits de contrats, d'e-mails et de transcriptions vers des champs structurés.
Classification et acheminement
Classification par intention, sujet et priorité qui achemine les tickets et les messages vers la bonne file d'attente, les cas incertains étant transmis à une personne.
Analyse du sentiment et des thèmes
Analyse de sentiment fondée sur les aspects et regroupement thématique à travers les avis, les enquêtes et les tickets, montrant ce que les gens mentionnent et ce qu'ils en pensent.
Résumé et recherche
Résumés de longs documents et de transcriptions avec des liens vers les passages sources, ainsi qu'une recherche sémantique dans vos collections de textes.
API, tâches par lots et flux
Pipelines livrés sous forme d'API, de tâches par lots planifiées ou de processeurs de flux, connectés à vos bases de données, vos magasins de documents et vos applications.
Où s'arrête le traitement de texte
- Les conversations avec les clients relèvent des AI Chatbots, et la réponse aux questions au sein de votre produit de LLM Integration ; le NLP traite ici le texte en masse.
- Les pages numérisées, les photos et l'écriture manuscrite nécessitent d'abord l'OCR ; cette étape est cadrée sous Computer Vision, et le NLP prend le relais une fois que le texte est lisible par machine.
- Le jugement métier reste à vos experts : nous organisons l'étiquetage et la mesure, mais l'interprétation juridique, médicale ou politique de votre texte vient de votre côté.
- Les étapes de traduction servent l'analyse ; les documents traduits pour publication ou usage juridique nécessitent des traducteurs professionnels, ce que ce service ne fournit pas.
Demandes typiques de traitement de texte
Scénarios types que nous cadrons, et non des études de cas clients.
Une boîte de réception partagée triée à la main
Quelqu'un trie une boîte de réception partagée chaque matin. Nous classerions les messages par sujet et par urgence, enverrions ceux dont nous sommes sûrs directement dans la bonne file d'attente et conserverions ceux qui ne sont pas clairs dans une liste de révision avec l'étiquette suggérée affichée.
Des termes clés enfouis dans des contrats signés
L'approvisionnement a besoin des dates de renouvellement, des délais de préavis et des limites de responsabilité à partir des contrats signés. Nous extrairions chaque champ avec un lien vers la clause dont il provient, et enverrions les champs à faible confiance à un relecteur avant qu'ils n'atteignent votre registre des contrats.
Des avis arrivant en plusieurs langues
Une équipe produit reçoit des avis en anglais, en arabe et en bengali. Nous détecterions la langue de chaque avis, baliserions les aspects mentionnés et le sentiment à leur égard, mesurerions la qualité séparément par langue et regrouperions les thèmes récurrents pour que l'équipe les lise.
Comment se déroule un projet de NLP
- 01
Revue des tâches et des données
Définir chaque tâche, ses étiquettes et les décisions qu'elle alimente, examiner un échantillon de texte dans chaque langue concernée et convenir du seuil de qualité.
- 02
Étiquetage et références
Étiqueter un jeu de test avec vos experts, puis comparer les approches, des règles et modèles spaCy aux transformeurs et LLM ajustés, sur la qualité et le coût.
- 03
Intégration du pipeline
Construire le pipeline sous forme d'API, de tâche par lots ou de flux, avec des seuils de confiance, une révision humaine pour les éléments incertains et des liens vers vos systèmes.
- 04
Surveiller et améliorer
Suivre la qualité, la dérive et les corrections en production, et réentraîner ou ajuster les invites lorsque la langue de vos données change.
Deux façons de travailler avec les outils d'IA
Choisissez où les agents de codage IA peuvent traiter votre code pendant que nous développons. Le standard d'ingénierie est le même dans les deux cas.
- Ingénierie IA Privée / Locale
Modèles hébergés en privé au sein d'une infrastructure que vous contrôlez ou d'un environnement isolé convenu.
Discuter de ce forfait - Ingénierie Claude Code / OpenAI Codex
Claude Code et/ou OpenAI Codex avec des paramètres cloud approuvés par votre organisation.
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Comment la conception, la QA et l'exploitation soutiennent votre pipeline
Écrans de révision pour votre personnel
Les concepteurs créent les écrans où le personnel vérifie les champs extraits, corrige les étiquettes et accepte les résumés, afin que les corrections soient rapides et alimentent l'évaluation.
QA avec des jeux de test étiquetés
La QA tient à jour des jeux de test étiquetés par tâche et par langue, suit la précision et le rappel par classe, et relance des vérifications de régression après des modifications de modèle, d'invite ou de pipeline.
Pipelines surveillés
DevOps exécute les pipelines avec surveillance des files d'attente, relances, alertes et suivi des coûts, sur des API hébergées ou sur une infrastructure privée lorsque le texte doit rester dans votre environnement.
Qualité maintenue dans le temps
Nous surveillons la dérive, comme de nouveaux produits, termes ou langues dans votre texte, examinons les corrections avec vous et mettons à jour les modèles ou les invites après des vérifications de régression.
FAQ
Questions fréquemment posées
Quelles langues pouvez-vous prendre en charge ?
L'anglais et bien d'autres, dont l'arabe, l'hébreu et le bengali. La qualité varie selon la langue et la tâche, aussi évaluons-nous chaque langue dont vous avez besoin sur votre propre texte avant de nous engager, et prévoyons-nous un étiquetage supplémentaire lorsqu'une langue dispose de moins de modèles prêts à l'emploi.
Devrions-nous utiliser un LLM ou un modèle NLP personnalisé ?
Cela dépend du volume, du coût, de la vitesse et de la stabilité de la tâche. Les LLM gèrent des tâches variées avec peu de données étiquetées ; les modèles entraînés plus petits sont souvent moins coûteux et plus constants à grand volume. Nous comparons les deux sur votre jeu de test, et de nombreux pipelines les combinent.
Quelle sera sa précision ?
Nous ne pouvons pas promettre un chiffre avant d'avoir vu vos données. Nous convenons avec vous des métriques cibles avant le développement, les mesurons sur un jeu de test vérifié par vos experts, et acheminons les résultats à faible confiance vers des personnes au lieu de les transmettre comme certains.
Les documents sensibles peuvent-ils rester dans notre environnement ?
Oui. Les pipelines peuvent s'exécuter dans votre compte cloud ou sur une infrastructure privée avec des modèles à poids ouverts, et les données personnelles peuvent être expurgées avant tout appel externe. Pour nos travaux de développement, Ingénierie IA Privée / Locale exécute les modèles de codage IA à l'intérieur d'une frontière convenue ; Ingénierie Claude Code / OpenAI Codex utilise des agents de codage commerciaux selon des conditions de compte convenues.
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Envoyez un échantillon du texte que vous traitez. Nous vous suggérerons quelles tâches conviennent au NLP, quelle approche convient à chacune et comment la qualité sera mesurée.