Des problèmes réels.Des approches éprouvées.Vos documents.
Six défis réels de traitement documentaire, chacun résolu par une combinaison différente de classificateurs, extracteurs, validateurs et connecteurs.
Chaque défi documentaire suit un modèle
De la réception des dossiers d'assurance aux demandes de visa, les mêmes briques se combinent différemment pour résoudre des problèmes fondamentalement distincts.
Routage par classification préalable
Classifiez les documents par structure dès leur arrivée, puis acheminez chaque type vers son propre chemin d'extraction et de livraison. Le résultat de classification pilote tout le traitement en aval.
Vérification inter-documents pilotée par API
Les documents arrivent individuellement et sont extraits dès réception. Un système externe signale quand le groupe est complet ; les contrôles inter-documents s'exécutent alors sur l'ensemble.
Extraction sémantique de clauses
Des classificateurs sémantiques identifient les sections pertinentes par leur sens, pas leur mise en page. Chaque correspondance alimente sa propre définition de structure et son extracteur ; de nouveaux types de sections s'ajoutent sans modifier les existants.
Extraction multi-schémas
Le même document est traité par plusieurs classificateurs et extracteurs en parallèle : chaque système en aval reçoit une sortie structurée différente de la même source.
Traitement avec porte de contrôle
Extrayez et livrez simultanément à un système de revue et à une porte d'acceptation. Le pipeline se met en pause jusqu'à l'arrivée d'une décision externe, puis route selon le résultat.
Contrôle de complétude et de conformité
Un dossier documentaire fixe est contrôlé pour sa complétude, sa cohérence inter-documents et sa conformité aux règles à l'aide de contrôleurs simples ; les lacunes sont signalées avant toute revue humaine.
Trier le courrier du matin
Comment une équipe d'assurance a utilisé l'automatisation du traitement des sinistres pour éliminer le tri manuel de plus de 400 documents quotidiens.
Assurance
Comment une équipe d'assurance a utilisé l'automatisation du traitement des sinistres pour éliminer le tri manuel de plus de 400 documents quotidiens.
Une équipe opérationnelle d'assurance reçoit chaque jour plus de 400 documents, tous liés à des sinistres. Formulaires de déclaration, rapports médicaux, rapports de police, devis de réparation et correspondance arrivent mélangés, par e-mail et courrier numérisé. Un gestionnaire ouvre chaque document, le lit, détermine à quel sinistre il se rattache et de quel type de document il s'agit, puis le transmet au bon interlocuteur. Le seul tri du courrier entrant occupe la matinée entière.
- Ingestion
- Classification par structure
- Extraction & mapping
- Livraison
Vérifier le dossier de demande
Comment une société de leasing détecte chaque incohérence dans les demandes de financement automobile.
Services financiers
Comment une société de leasing détecte chaque incohérence dans les demandes de financement automobile.
Une société de leasing reçoit des demandes de financement de véhicules via un portail web. Les demandeurs téléversent leurs documents un par un (pièce d'identité, fiches de salaire, relevés bancaires, contrat d'achat), mais l'ensemble requis varie selon le demandeur. Un militaire doit fournir ses documents de service. Une personne avec un second emploi doit joindre plusieurs déclarations de revenus. L'équipe de souscription croise manuellement noms, adresses et revenus dans les documents reçus. En période de pointe, 12 % des incohérences passent inaperçues. Le même schéma s'applique à tout processus d'octroi de crédit : une demande de crédit, comme un leasing, est un dossier de documents disparates, et l'extraction des relevés bancaires en est généralement la partie la plus difficile.
- Ingestion
- Classification par nom de fichier
- Extraction
- Validation
- Livraison
Lire les bonnes pages
Comment une équipe juridique a utilisé MiruIQ comme logiciel d'analyse de contrats pour extraire des données de clauses spécifiques dans plus de 2 000 contrats, sans lire une seule page.
Juridique & M&A
Comment une équipe juridique a utilisé MiruIQ comme logiciel d'analyse de contrats pour extraire des données de clauses spécifiques dans plus de 2 000 contrats, sans lire une seule page.
Une équipe juridique d'entreprise menant une due diligence d'acquisition fait face à une data room virtuelle de plus de 2 000 documents de 30 à 80 pages chacun. Les collaborateurs recherchent des clauses précises : clauses de changement de contrôle, plafonds d'indemnisation, droits de résiliation. Lire chaque page représente six semaines de travail pour quatre personnes.
- Ingestion
- Classification sémantique
- Classification de structure de clause
- Extraction
- Sortie
Une expédition, de nombreuses parties prenantes
Comment un transitaire traite les documents d'expédition dès leur arrivée, chacun acheminé vers le bon système en quasi temps réel.
Logistique
Comment un transitaire traite les documents d'expédition dès leur arrivée, chacun acheminé vers le bon système en quasi temps réel.
Un transitaire traite des expéditions internationales. Chaque expédition implique plusieurs documents (factures commerciales, listes de colisage, connaissements, certificats d'origine, déclarations douanières), mais ils n'arrivent pas ensemble. Ils sont générés à des moments différents par des acteurs différents : l'expéditeur envoie d'abord la facture commerciale, le transporteur émet le connaissement quelques jours plus tard, les déclarations douanières suivent séparément. Quatre services ont besoin de données différentes issues de ces documents, et chacun en a besoin dès que le document concerné est disponible, pas après l'assemblage du dossier complet. Aujourd'hui, des opérateurs ressaisissent les mêmes données dans quatre systèmes distincts, souvent retardés par des documents qui ne sont pas encore arrivés.
- Ingestion
- Classification
- Extraction
- Livraison
Contrôler l'autorisation
Comment un assureur santé prétraite les demandes d'autorisation préalable, et retient le pipeline jusqu'à l'approbation d'un système de revue clinique.
Santé
Comment un assureur santé prétraite les demandes d'autorisation préalable, et retient le pipeline jusqu'à l'approbation d'un système de revue clinique.
Un assureur santé reçoit des milliers de demandes d'autorisation préalable par semaine. Chaque demande arrive sous forme d'un dossier de PDF médicaux (formulaire d'orientation, notes cliniques, résultats de laboratoire, parfois comptes rendus d'imagerie), faxés ou téléversés depuis les cabinets médicaux de tout le pays. Un relecteur clinique doit évaluer si l'acte demandé est médicalement nécessaire. Aujourd'hui, le relecteur ouvre chaque PDF, cherche manuellement le diagnostic, l'acte demandé et les éléments justificatifs, puis saisit les détails pertinents dans le système de revue. L'essentiel du temps est consacré à localiser l'information, pas à décider. Avec une obligation légale de répondre sous 7 jours calendaires, l'arriéré devient un risque de conformité. Et comme chaque dossier contient des données de santé protégées (PHI), les équipes qui évaluent des services AWS de traitement intelligent des documents comme Textract se heurtent à une seconde contrainte : des données patients transitant par des clouds américains.
- Ingestion
- Classification
- Extraction
- Porte de revue
- Vérification externe
- Livraison conditionnelle
Compléter la demande de visa
Comment un poste consulaire a automatisé le contrôle administratif des demandes de visa.
Administration
Comment un poste consulaire a automatisé le contrôle administratif des demandes de visa.
Un poste consulaire traite des demandes de visa. Chaque demande est un dossier : passeport, formulaire de demande, attestation d'employeur, relevés bancaires, assurance voyage, réservations d'hôtel, itinéraire de vol et parfois lettres d'invitation. Les agents instructeurs passent l'essentiel de leur temps sur des contrôles administratifs (le passeport est-il valable plus de 6 mois ? Les relevés bancaires sont-ils récents ?) avant même d'évaluer l'éligibilité.
- Ingestion
- Contrôle de complétude
- Extraction
- Contrôle inter-documents
- Contrôle de conformité
- Livraison
Six scénarios. Six concepts réutilisables.
Routage par classification préalable
La classification comme point d'entrée de tout le traitement en aval : les documents sont routés par structure, pilotant l'extraction et la livraison.
Vérification inter-documents pilotée par API
Les documents arrivent individuellement et sont extraits dès réception. Un système externe signale quand le groupe est complet ; les contrôles inter-documents produisent alors des décisions notées et auditables.
Extraction sémantique de clauses
Des classificateurs sémantiques identifient des types de clauses spécifiques par le sens et des exemples, puis des pipelines de structure et d'extraction par clause tirent les valeurs ; chaque type de clause est un triplet autonome.
Extraction multi-schémas
Le même document produit des sorties structurées différentes selon qui a besoin des données. Le document reste le même ; seul le prisme change.
Traitement avec porte de contrôle
L'extraction livre simultanément à une file de revue et à une porte d'approbation ; le pipeline se met en pause jusqu'à l'arrivée d'une décision externe, puis route selon le résultat.
Contrôle de complétude et de conformité
Un dossier documentaire fixe est contrôlé pour sa complétude, sa cohérence inter-documents et sa conformité aux règles à l'aide de contrôleurs simples : signalez les lacunes et n'escaladez que lorsque tous les contrôles administratifs sont passés.
Un modèle correspond à votre processus ?
Chaque modèle est construit à partir des mêmes composants modulaires : classificateurs, extracteurs, validateurs et connecteurs. Trouvons ensemble la bonne combinaison pour vos documents.