IA extractive

L’IA extractive est une branche spécialisée de l’intelligence artificielle axée sur l’identification et la récupération d’informations spécifiques à partir de sources de données existantes. Contrairement à l’IA générative, qui crée de nouveaux contenus, l’IA extractive est conçue pour localiser des éléments précis de données au sein de jeux de données structurés ou non structurés. En exploitant des techniques avancées de traitement du langage naturel (NLP), l’IA extractive peut comprendre le langage humain afin d’extraire des informations pertinentes à partir de divers formats, comme des documents texte, des images, des fichiers audio, et plus encore.

Fondamentalement, l’IA extractive fonctionne comme un mineur de données intelligent. Elle passe au crible de grandes quantités d’informations pour trouver des extraits pertinents correspondant à la requête ou aux mots-clés d’un utilisateur. Cette capacité rend l’IA extractive inestimable pour les tâches nécessitant précision, transparence et contrôle sur les informations extraites. Elle garantit que les utilisateurs reçoivent des réponses précises directement issues de sources de données fiables.

Comment fonctionne l’IA extractive ?

L’IA extractive fonctionne grâce à une combinaison de techniques sophistiquées de NLP et d’algorithmes d’apprentissage automatique. Le processus comprend plusieurs étapes clés :

1. Ingestion des données :
   • Le système accepte divers formats de données, notamment des documents texte, des PDF, des emails, des images, etc.
   • Les données sont prétraitées pour standardiser les formats et préparer l’analyse.
2. Tokenisation :
   • Les données textuelles sont décomposées en unités plus petites appelées tokens, comme des mots ou des phrases.
   • La tokenisation facilite l’analyse des structures linguistiques.
3. Analyse grammaticale (Part-of-Speech Tagging) :
   • Chaque token est étiqueté selon son rôle grammatical (ex. : nom, verbe, adjectif).
   • Cette étape aide à comprendre les relations syntaxiques entre les mots.
4. Reconnaissance d’entités nommées (NER) :
   • Le système identifie et classe les entités clés dans le texte, comme des noms de personnes, d’organisations, des lieux, des dates et des valeurs monétaires.
   • Le NER permet l’extraction d’informations spécifiques pertinentes à la requête.
5. Analyse sémantique :
   • Le système interprète le sens et le contexte des mots et des phrases.
   • Il comprend les synonymes, antonymes et nuances contextuelles.
6. Traitement des requêtes :
   • L’utilisateur saisit une requête ou des mots-clés spécifiant l’information recherchée.
   • Le système interprète la requête pour déterminer les paramètres de recherche.
7. Récupération d’informations :
   • Grâce à des algorithmes d’indexation et de recherche, le système parcourt les données pour trouver des correspondances avec la requête.
   • Les fragments de données pertinents sont identifiés et extraits.
8. Présentation des résultats :
   • Les informations extraites sont présentées à l’utilisateur dans un format clair et organisé.
   • Le système peut également fournir la source ou le contexte d’où provient l’information.

Cette approche systématique permet à l’IA extractive de fournir des informations précises et fiables, directement issues de données existantes.

Différence entre l’IA extractive et l’IA générative

Comprendre la distinction entre l’IA extractive et l’IA générative est essentiel pour sélectionner l’outil approprié selon les applications.

Bien que les deux technologies reposent sur l’IA et le NLP, l’IA extractive privilégie la précision et la récupération, tandis que l’IA générative met l’accent sur la créativité et la génération de nouveaux contenus.

Exemple 1 : Extraction de données de factures

Une entreprise traite plus de 1 000 factures par jour provenant de différents fournisseurs, chacun ayant des formats uniques. La saisie manuelle des données de factures est laborieuse et sujette aux erreurs.

• Automatisation de la saisie des données :
  Le système extrait automatiquement les informations essentielles telles que le nom du fournisseur, la date de la facture, les montants et les détails des lignes.
• Conservation des structures de tableaux :
  Préserve les formats de tableaux des factures, garantissant l’intégrité des données.
• Catégorisation :
  Organise les données extraites en catégories telles qu’informations générales, détails du fournisseur et lignes d’articles.

Bénéfices :

• Précision : Atteint jusqu’à 99 % de précision dans l’extraction des données.
• Efficacité : Réduit considérablement le temps de traitement.
• Économies : Diminue les coûts opérationnels liés à la saisie manuelle.

Exemple 2 : Analyse de documents juridiques avec l’IA extractive

Un cabinet d’avocats doit examiner des milliers de contrats pour identifier les clauses relatives à la confidentialité et aux accords de non-concurrence. Grâce à l’IA extractive :

• Identification des clauses :
  Le système analyse les contrats pour extraire les clauses relatives à la confidentialité et à la non-concurrence.
• Évaluation des risques :
  Signale les clauses pouvant présenter des risques de conformité ou des conflits avec des accords existants.
• Génération de résumés :
  Fournit des résumés des principales obligations contractuelles pour une consultation rapide.

Bénéfices :

• Gain de temps : Réduit le temps passé par les avocats sur la relecture manuelle.
• Précision accrue : Minimise le risque de passer à côté de clauses critiques.
• Meilleure conformité : Favorise le respect des normes légales et réglementaires.

Exemple 3 : Amélioration du support client

Une entreprise technologique souhaite améliorer son expérience de support client. En déployant l’IA extractive :

• Exploitation de la base de connaissances :
  Extrait des réponses à partir d’un vaste référentiel de documents de support.
• Réponses rapides :
  Fournit aux clients des réponses immédiates et précises à leurs questions.
• Assistance aux agents :
  Met à disposition des agents de support des informations pertinentes en temps réel.

Bénéfices :

• Satisfaction client améliorée : Résolution plus rapide des problèmes.
• Charge de travail réduite : Diminue le nombre de tickets nécessitant une intervention humaine.
• Qualité de support constante : Garantit des réponses précises et homogènes.

Recherches sur l’IA extractive

1. DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications
   Publié : 2024-09-12
   Auteurs : Chen Sun, Qing Tong, Wenshuang Yang, Wenqi Zhang
   Cet article traite de l’efficacité du déploiement de modèles d’IA en périphérie dans des scénarios réels gérés par de grands modèles d’IA dans le cloud. Il met en lumière les défis liés à la personnalisation des modèles Edge AI pour des applications spécifiques à l’utilisateur et les enjeux juridiques potentiels liés à un entraînement local inapproprié. Pour répondre à ces défis, les auteurs proposent le cadre « DiReDi », qui implique des processus de distillation de connaissances et de distillation inverse. Ce cadre permet de mettre à jour les modèles Edge AI sur la base de données utilisateur tout en préservant la confidentialité. Les résultats de simulation démontrent la capacité du cadre à améliorer les modèles Edge AI en incorporant des connaissances issues de scénarios réels d’utilisateur.
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2. An open-source framework for data-driven trajectory extraction from AIS data — the $α$-method
   Publié : 2024-08-23
   Auteurs : Niklas Paulig, Ostap Okhrin
   Cette recherche présente un cadre pour l’extraction de trajectoires de navires à partir de données AIS, crucial pour la sécurité maritime et la connaissance du domaine. L’article aborde les inexactitudes techniques et les problèmes de qualité des données dans les messages AIS en proposant un cadre dépendant de la manœuvrabilité et axé sur les données. Ce cadre permet de décoder, construire et évaluer efficacement les trajectoires, améliorant ainsi la transparence dans l’exploration des données AIS. Les auteurs fournissent une implémentation Python open source démontrant la robustesse du cadre pour extraire des trajectoires propres et ininterrompues pour des analyses ultérieures.
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3. Bringing AI Participation Down to Scale: A Comment on Open AIs Democratic Inputs to AI Project
   Publié : 2024-07-16
   Auteurs : David Moats, Chandrima Ganguly
   Ce commentaire évalue le programme Democratic Inputs d’Open AI, qui finance des projets visant à accroître la participation du public à l’IA générative. Les auteurs critiquent les postulats du programme, tels que la généralité des LLM et l’assimilation de la participation à la démocratie. Ils prônent une participation à l’IA axée sur des communautés spécifiques et des problèmes concrets, avec un réel intérêt pour les résultats, incluant la propriété des données ou des modèles. Cet article souligne la nécessité d’une implication démocratique dans la conception de l’IA.
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4. Information Extraction from Unstructured data using Augmented-AI and Computer Vision
   Publié : 2023-12-15
   Auteur : Aditya Parikh
   Cet article explore le processus d’extraction d’informations (IE) à partir de données non structurées et non étiquetées grâce à l’IA augmentée et aux techniques de vision par ordinateur. Il met en avant les défis liés aux données non structurées et la nécessité de méthodes IE efficaces. L’étude montre comment l’IA augmentée et la vision par ordinateur peuvent améliorer la précision de l’extraction d’informations, optimisant ainsi les processus décisionnels. La recherche fournit des perspectives sur les applications potentielles de ces technologies dans divers domaines.
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