Fraunhofer accélère l'analyse de documents grâce à l'intelligence artificielle

L'Institut Fraunhofer a mis au point des solutions logicielles avancées, DocuLib et NLU.Suite, qui exploitent l'intelligence artificielle pour accélérer considérablement la numérisation, la classification et l'analyse de contenu de divers documents. Ces solutions utilisent le deep learning et des modèles linguistiques pilotés par l'IA, dans le but d'automatiser le traitement de l'information et d'améliorer l'efficacité des flux de travail professionnels.

DocuLib est un logiciel de reconnaissance optique de caractères (OCR) qui emploie des modèles de deep learning pour reconnaître avec précision le texte, même à partir de documents de mauvaise qualité d'impression ou de papier jauni. Cela permet une numérisation efficace des documents physiques. Par la suite, NLU.Suite analyse le contenu de ces documents numérisés, ou de ceux déjà sous forme numérique. Le système peut classifier les documents, tels que les factures ou les rapports, et en extraire les informations clés comme les dates et les noms.

Selon l'institut, ces outils sont conçus pour aider les entreprises et les institutions publiques à gérer plus efficacement les volumes croissants de documents. Ils sont particulièrement utiles pour les organisations qui traitent quotidiennement de grandes quantités de correspondance entrante et d'autres documents commerciaux. L'IA permet l'automatisation de tâches telles que le tri et le routage du courrier vers les destinataires appropriés.

Le Dr Nicolas Flores-Herr de Fraunhofer IAIS a indiqué que l'objectif est d'automatiser largement le traitement de l'information grâce à l'IA, accélérant ainsi les processus de travail axés sur les documents. NLU.Suite utilise la compréhension du langage naturel (NLU) à l'aide de modèles linguistiques entraînés sur de vastes données textuelles. La combinaison de méthodes statistiques et d'analyse basée sur des règles est conçue pour la vitesse et la précision avec des besoins en données réduits.