Quels problèmes les utilisateurs rencontrent-ils lors de la « comparaison de documents » à l'aide de l'IA ?
Relever les défis des utilisateurs dans la comparaison de documents AI ? | Article
Résoudre les défis des utilisateurs dans la comparaison de documents basée sur l'IA : aperçus des systèmes v500.
Nous vous emmenons dans les coulisses de nos solutions de comparaison de documents IA. Au fil du temps, nous avons eu des conversations perspicaces avec nos premiers utilisateurs, qui sont des professionnels qui comptent sur nos services. Nous avons écouté attentivement leurs enjeux et les questions qu'ils soulevaient avant de choisir notre solution. Dans cet article, nous visons à fournir une perspective impartiale et à partager comment nous avons relevé ces défis de front, permettant une comparaison efficace de plusieurs documents volumineux à plus grande échelle. Rejoignez-nous alors que nous plongeons dans les détails et révélons notre approche pour obtenir des résultats remarquables dans la comparaison de documents.
Comment avons-nous relevé ces défis ?
Lors de la comparaison de documents à l'aide de solutions d'IA, les utilisateurs peuvent rencontrer plusieurs problèmes. Voici quelques défis courants :
Précision et fiabilité :
La précision des solutions de comparaison de documents basées sur l'IA peut varier en fonction des algorithmes sous-jacents et de la qualité des données de formation. Les utilisateurs peuvent être confrontés à des problèmes où l'IA ne parvient pas à identifier les différences avec précision ou met en évidence des modifications incorrectes, ce qui entraîne des résultats peu fiables.
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Afficher la fonction de surbrillance | Validité des réponses | Double Approche | Questions ciblées | Réponses précises
Chez v500 Systems, nous relevons ce défi grâce à une double approche. Tout d'abord, notre système de comparaison de documents analyse méticuleusement les documents par rapport à la copie maîtresse, présentant un aperçu des modifications et attribuant une note à chaque écart. Deuxièmement, nos utilisateurs peuvent générer des modèles de questions ciblés, permettant à nos systèmes backend avancés de tirer parti de nombreux algorithmes. Notre système sélectionne intelligemment la ou les deux réponses les plus précises parmi le pool de réponses potentielles. Pour assurer la transparence et faciliter la vérification, nos membres peuvent utiliser la fonction "Afficher le surlignage", naviguant de manière transparente vers le paragraphe précis contenant les informations surlignées et confirmant la validité de la réponse.
Gestion de formats de documents complexes :
Les solutions d'IA peuvent rencontrer des difficultés avec des formats de documents complexes, tels que des documents numérisés, du texte manuscrit ou des documents contenant des tableaux, des graphiques ou des images complexes. L'extraction et la comparaison précises des informations de ces documents peuvent être difficiles pour les algorithmes d'IA.
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Cabinet d'avocats | Documents numérisés | Reconnaissance optique de caractères (OCR) | Texte manuscrit | Format numérique
Au cours de notre collaboration avec un cabinet d'avocats de taille moyenne, nous avons acquis une expérience directe des défis à relever. Une réalisation importante était que les avocats traitaient intensivement les documents numérisés, ce qui nécessitait une reconnaissance optique de caractères (OCR) fiable pour extraire des informations vitales. Pour compliquer encore les choses, ces documents étaient en langue polonaise, ce qui a entraîné la nécessité de développer notre propre solution OCR capable de gérer avec précision les caractères polonais uniques, tels que Ą, Ć, Ę, Ł, Ń, Ó, Ś, Ź et Ż. De plus, nous avons rencontré des limitations avec les outils OCR existants comme AWS, qui ne prenaient en charge que six langues. Au fur et à mesure que notre clientèle s'étend dans différentes langues, nous reconnaissons l'importance de développer des systèmes OCR dédiés, nécessitant environ une semaine par langue. Bien que nous ayons réussi à extraire du texte manuscrit et à gérer des informations de tableau sans problème, des difficultés peuvent survenir lors de la gestion de présentations PowerPoint. Les graphiques dans les présentations ont un but d'aide visuelle, souvent accompagnés d'explications orales, ce qui rend la compréhension contextuelle difficile pour l'IA. Cependant, si les notes du présentateur sont disponibles dans les fichiers PowerPoint (PPT), le système peut les traiter efficacement. Bien que notre objectif actuel tourne principalement autour des documents texte, nous développerons des solutions sur mesure si le besoin se fait sentir de gérer les images.
Dans notre aiMDC, lorsque les utilisateurs téléchargent des documents à traiter, nous proposons deux options : les documents numérisés et le format numérique. Dans le cas de documents numérisés, notre système utilise la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour extraire le texte sous-jacent et le rendre accessible. À l’inverse, aucune OCR n’est requise pour les documents déjà au format numérique puisque le texte est facilement disponible pour l’analyse et le traitement. Cette flexibilité garantit une gestion efficace de différents types de documents pour répondre aux besoins de nos utilisateurs.
Problèmes de langue et de traduction :
Les solutions d'IA peuvent rencontrer des difficultés lors de la comparaison de documents dans différentes langues ou lors de la traduction de texte d'une langue à une autre. Des traductions inexactes ou une incapacité à comprendre les nuances contextuelles peuvent entraîner des erreurs dans la comparaison des documents.
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Compréhension PNL | Moteurs de traduction indépendants | Spécialisation de domaine | Cote de confiance | Formation et qualité des données
Ce sujet revêt une importance significative dans le cadre plus large de la compréhension de l'IA et de la PNL, ce qui justifie une approche globale de la traduction. Pour assurer une traduction précise des informations, nous avons développé trois moteurs de traduction indépendants. Nous considérons méticuleusement la « note de confiance » de chaque mot pour garantir une compréhension précise. Nous accordons la priorité à la formation et à la qualité des données, à la maîtrise de la langue, à la sensibilisation au contexte et à la spécialisation dans un domaine (par exemple, juridique, finance, aviation et soins de santé). L'adaptation en temps réel et l'amélioration continue grâce aux commentaires des utilisateurs jouent un rôle essentiel dans l'amélioration de nos capacités de traduction. De plus, l'analyse des sentiments est cruciale pour comprendre le texte, englobant les phrases idiomatiques, le sarcasme et les variations culturelles.
Bien que l'IA puisse fonctionner dans des langues maternelles, nous avons adopté la position selon laquelle, dans la plupart des cas, les modèles d'IA sont principalement formés en anglais. Pour fournir la plus grande précision dans l'extraction d'informations pertinentes pour nos membres, nous préférons travailler en anglais. Par conséquent, nous les traduisons automatiquement en anglais lors du téléchargement du document pour un traitement ultérieur.
Enfin, la traduction est étroitement liée à la reconnaissance optique de caractères (OCR). Pour un résultat de traduction optimal, il est impératif que l'OCR extraie avec précision toutes les lettres, y compris les caractères spéciaux spécifiques à des langues particulières. Ne pas le faire compromet la qualité de la traduction - une leçon inestimable que nous avons tirée des expériences passées.
Sensibilité à la structure et au formatage du document :
Les modèles d'IA peuvent être sensibles aux changements de structure ou de formatage des documents, ce qui entraîne des écarts dans les résultats de comparaison. Même des modifications mineures telles que les styles de police, l'espacement des lignes ou l'indentation peuvent affecter la précision de la comparaison des documents.
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Structure des paragraphes | Compréhension de l'IA et de la PNL | Expérience cohérente | Des informations précieuses | Des décisions précises
Chez v500 Systems, nous n'avons rencontré aucun défi à cet égard. Cependant, lors de la mise en œuvre de la reconnaissance optique de caractères (OCR), nous accordons la priorité à la préservation de la structure de paragraphe d'origine pour des raisons visuelles et esthétiques. Cela permet à nos membres de visualiser les documents dans un format familier, assurant une expérience cohérente.
Notre approche met l'accent sur l'importance que l'IA et la PNL comprennent les informations contenues dans les documents pour prendre des décisions précises et débloquer des informations précieuses pour nos membres. La longueur du document, 63 ou 108 pages, n'est pas la principale préoccupation. Ce qui compte vraiment, ce sont les informations qu'ils contiennent. Nous pouvons obtenir des réponses complètes et faciliter la recherche efficace d'informations en utilisant des techniques de questionnement direct.
Notre système fonctionne dans le cloud AWS, garantissant l'indépendance de la plate-forme et fournissant un accès sécurisé via une connexion sécurisée.
Traitement de gros volumes de données :
La comparaison d'un grand nombre de documents peut être gourmande en ressources informatiques et en temps. Les utilisateurs peuvent rencontrer des problèmes de performances ou des retards lorsqu'ils traitent de grands ensembles de documents, en particulier si la solution d'IA n'est pas optimisée pour gérer efficacement ces volumes.
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Comparaison de documents | Conception | Évolutivité | Efficacité | Étape de traitement
En effet, cela peut poser un défi potentiel. Cependant, nous avons résolu ce problème de manière proactive au cours des étapes fondamentales de notre conception. Bien que nous ne puissions pas fournir de commentaires spécifiques sur nos concurrents, nous nous concentrons sur l'optimisation de l'efficacité.
Lorsqu'un membre télécharge un ensemble de documents, nous avons rationalisé le processus pour gérer l'essentiel de la charge de travail en amont. Les documents subissent une série de fonctions apparentées à un tapis roulant dans une usine. Ces fonctions incluent la reconnaissance optique de caractères (OCR), la traduction, etc. L'étape de traitement d'un ensemble de documents de 100 pages prend généralement 2 à 3 minutes, après quoi les documents sont marqués comme "Terminé".
Les utilisateurs peuvent sélectionner un ensemble de documents prêts avec plusieurs fichiers (plus de 100) pour le processus de comparaison de documents. Ils peuvent spécifier un modèle avec des questions prédéfinies ; notre système fournit des réponses en temps réel à ces requêtes. Pour garantir une lisibilité optimale, nous avons conçu le système pour afficher les solutions de manière séquentielle, avec un intervalle d'une seconde entre chaque réponse. De plus, notre système est conçu pour évoluer efficacement en réponse à des demandes à volume élevé. En tirant parti du cloud AWS, nous pouvons ajouter automatiquement des serveurs GPU à notre infrastructure pour gérer efficacement les charges accrues de traitement des informations.
Problèmes de confidentialité et de sécurité :
Les solutions d'IA qui impliquent la comparaison de documents peuvent nécessiter le téléchargement de documents sensibles ou confidentiels vers un service tiers ou une plate-forme cloud. Cela peut soulever des problèmes de confidentialité et de sécurité, principalement si les documents contiennent des informations sensibles que les utilisateurs hésitent à partager.
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La sécurité est primordiale | Infrastructure isolée | Normes PCI DSS | Documents confidentiels | Confiance et éthique
Nous accordons la plus grande importance à la résolution des problèmes de sécurité, reconnaissant leur importance primordiale. Depuis le début de notre infrastructure, nous avons méticuleusement conçu la sécurité de notre environnement AWS isolé et séparé, en veillant à ce qu'il ne soit pas une réflexion après coup. Nous nous conformons aux normes PCI DSS, comprenant le besoin de confidentialité lorsque nos membres travaillent avec des documents sensibles. Chez v500 Systems, nous maintenons des pratiques strictes pour nous assurer que nous n'avons accès à aucun document de membre. Nos moteurs et algorithmes d'intelligence artificielle sont utilisés uniquement dans une infrastructure AWS dédiée et sécurisée, NON à l'aide de solutions tierces telles que Chat GPT. En tant qu'entreprise éthique, nous apprécions profondément la confiance que nous accordent nos membres.
Manque d'interprétabilité :
Les modèles d'IA utilisés pour la comparaison de documents fonctionnent souvent comme des boîtes noires, ce qui rend difficile pour les utilisateurs de comprendre comment l'IA est arrivée à ses résultats. Un manque d'interprétabilité peut rendre difficile la vérification de l'exactitude de la comparaison ou l'identification de biais ou d'erreurs potentiels dans les décisions de l'IA.
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Afficher la fonction de surbrillance | Vérification rapide | Plusieurs pages | Environnement Fermé | Des systèmes méticuleusement conçus
Après mûre réflexion, nous avons reconnu la nécessité d'être prudent lorsque l'on fait confiance à l'IA. Avec ce principe à l'esprit, nous avons méticuleusement conçu tous nos systèmes. Dans la comparaison de documents, nous avons implémenté une fonctionnalité cruciale appelée "Afficher la surbrillance". Cette fonctionnalité permet à nos membres de vérifier rapidement la source de la réponse, y compris le paragraphe spécifique et sa réponse correspondante. Cette fonctionnalité s'avère inestimable lorsqu'il s'agit de répondre à des questions telles que « Quels sont les risques pour le propriétaire dans le contrat de location ? » Comme les réponses peuvent s'étendre sur plusieurs pages, la fonction "Afficher la surbrillance" permet une vérification rapide. De plus, notre environnement fermé garantit que les membres travaillent exclusivement avec leurs documents de confiance, éliminant la présence de toute entrée externe parasite.
Considérations de coût :
En fonction de la complexité de la tâche de comparaison de documents et de la solution d'IA utilisée, des coûts peuvent être associés à la licence, à l'utilisation ou à l'accès à certaines fonctions ou fonctionnalités. Les utilisateurs doivent tenir compte des implications financières avant d'adopter une solution de comparaison de documents basée sur l'IA.
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Le coût est une considération importante pour les solutions d'IA, principalement en raison de la nature gourmande en ressources des processus pilotés par GPU. Alors que nombre de nos concurrents ciblent les moyennes et grandes entreprises, nous nous sommes concentrés sur les professionnels avant-gardistes et les petites et moyennes entreprises (PME) à la recherche de services d'IA avancés tels que la comparaison de documents et la recherche cognitive intelligente. Notre objectif est de les aider à améliorer leur efficacité, à économiser jusqu'à 90 % de leur temps et à rationaliser leurs opérations en traitant leur arriéré de documents. Pour rendre l'IA accessible à ce secteur ambitieux, nous proposons des solutions AI Software-as-a-Service (SaaS) sur la base d'un abonnement, à partir de 20 $ par mois, avec des coûts d'utilisation supplémentaires applicables aux « gros utilisateurs » traitant des milliers de documents par mois.
Ce sont quelques-uns des problèmes que les utilisateurs peuvent rencontrer lors de la comparaison de documents à l'aide de solutions d'IA. Il est important d'évaluer et de tester soigneusement différentes solutions pour s'assurer qu'elles répondent aux exigences spécifiques et relèvent les défis liés au cas d'utilisation de l'utilisateur.
Solutions IA | SaaS | Professionnels | PME | Comparaison de documents | Recherche cognitive intelligente | Efficacité | Gain de temps | Opérations d'augmentation | Effacer l'arriéré de documents | Solutions SaaS IA | Basé sur l'abonnement | Coûts d'utilisation | Secteur ambitieux | Professionnels avant-gardistes | Automatisation
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