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Webinaires sur les technologies derrière la Digital Intelligence :
ABBYY va donner une introduction à la création de projets de facture en s'appuyant sur l'IA ce 7 mai à 11H00 CEST

Le , par Stéphane le calme

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ABBYY a préparé une série de webinaires à l’intention des développeurs pour les familiariser avec les technologies derrière la Digital Intelligence. Le premier, qui a eu lieu le 9 avril, était une introduction au NPL (Natural Language Processing, ou traitement automatique du langage naturel) et au Machine Learning. Le second, qui a eu lieu le jeudi 16 avril 2020 à 14H00 CEST, a proposé une introduction à la classification automatique. Le troisième était une introduction à l’extraction de données et le quatrième une introduction à l'interface de vérification dans le Machine Learning.

Pour le dernier webinaire de cette série, ABBYY a choisi une introduction à la création des projets de facture qui va s’appuyer sur l’IA et le Machine Learning. Pierre Hagot, Partner Account Manager ABBYY et Olivier Vasseur, Solution Architect ABBY, les hôtes de cette session, vont se servir d’ABBYY FlexiCapture tout le long de leur exposé.

Pourquoi avoir choisi cette technologie ? Notons que la gamme de technologie FlexiCapture se décompose en trois grandes parties, une instance distribuée, un service Cloud et le SDK. Cette technologie permet de récupérer n’importe quel type de document (carte d’identité, Avis d’imposition, Factures, Carte Vital, Lettre, Contrat,…) de les classifier et d’en extraire des informations particulières sur la base de règles qui auront été définies, vérifier ces documents et les exportés.


FlexiCapture se positionne comme le meilleur outil du marché en matière de data capture grâce à l’intégration d’algorithme basé sur l’intelligence artificielle permettant une maximisation de certaines fonctionnalités clés comme :
  • Capture des données pour tous types de documents : ABBYY FlexiCapture SDK fournit les outils capables d’extraire les données des formulaires figés, ainsi que des documents semi-structurés et non structurés. Toutes les données requises peuvent être rapidement localisées et extraites dans le format approprié.
  • Traitement des factures prêt à l’emploi : FlexiCapture SDK fournit des Projets clé en main pour le traitement des factures. Les champs principaux sont tout de suite extraits, sans qu’aucune configuration supplémentaire ne soit nécessaire.
  • Paramétrage basé sur l’API : l’API de FlexiCapture SDK permet aux développeurs de paramétrer les procédures en partant de zéro ou de peaufiner une procédure existante sans avoir recours à des outils visuels. Par exemple, ils peuvent créer des définitions de projets et de documents, puis les utiliser pour traiter des documents et exercer le système. Ils peuvent aussi développer leurs propres outils pour administrer les projets FlexiCapture.
  • Classification avancée des documents : la classification intégrée des documents permet aux développeurs de créer à partir de zéro un outil de classification, de l’exercer grâce aux résultats de la vérification et de mettre en œuvre l’autoapprentissage pour améliorer la précision des résultats.
  • Apprentissage grâce au retour d’information : FlexiCapture SDK permet aux développeurs de mettre en place un apprentissage pour les procédures d’extraction des champs et de classification. Alimentée par le retour d’information fourni par l’utilisateur, cette technologie améliore considérablement la précision de l’extraction des champs et de la classification.
  • Bibliothèque d’échantillons de code : un ensemble complet d’échantillons de codes explique comment programmer l’utilisation du SDK. Chaque section de la bibliothèque possède des extraits de code accompagnés de consignes pas-à-pas sur la façon d’effectuer telle ou telle tâche. Les développeurs peuvent également réutiliser les échantillons de code dans leurs programmes.

Les développeurs sont invités ce jeudi 7 mai 2020 à 11H00 CEST à participer gratuitement.

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Regarder le replay des sessions précédentes :

Introduction au traitement automatique du langage naturel et au Machine Learning
Introduction à la classification automatique
Introduction à l'extraction de données
Introduction à l'interface de vérification dans le Machine Learning

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