Comprendre le sens.Pas seulement la mise en page.Automatiser avec intention.
La plupart des plateformes d'automatisation documentaire se concentrent sur l'extraction de ce qu'elles voient : tableaux, champs, cases à cocher et blocs de texte détectés par l'océrisation et des modèles de machine learning. MiruIQ a été conçu pour un problème différent.
La comparaison en un coup d'œil
Découvrez comment MiruIQ se compare aux plateformes IDP classiques.
| Capacité | MiruIQ | Plateformes IDP classiques |
|---|---|---|
| Extraction fondée sur le sens | ||
| Sélection sémantique des tableaux | ||
| Interprétation du contexte hors des tableaux | ||
| Validation inter-documents | ||
| Orchestration de pipelines | ||
| IA locale dans le service géré | ||
| Isolation par pipeline |
Le sens d'abord. Tout normaliser.
Avec MiruIQ, vous définissez ce que les données signifient, pas leur apparence.
Qu'un document utilise "Bruttolohn", "Lohn", "Gross salary" ou explique les valeurs indirectement dans le texte environnant, MiruIQ extrait et normalise l'information dans une structure cible unique et cohérente.
S'adapter au changement
Gère avec aisance les mises en page changeantes et les variantes de documents ; reste stable même quand les formats évoluent.
Normaliser une fois
Définissez le sens une seule fois. MiruIQ mappe les représentations les plus diverses vers une structure cible unique et cohérente.
Résilient aux formats
Fonctionne quels que soient les langues, les mises en page et les versions de documents, sans réentraînement ni reconfiguration.
Extraction figée vs compréhension sémantique
Dans toute comparaison de logiciels IDP, la première question porte sur ce qui est réellement extrait. La plupart des plateformes d'automatisation documentaire, dont Klippa, Nanonets, Rossum et ABBYY, extraient des éléments figés : des tableaux selon la mise en page, des lignes et colonnes telles qu'elles apparaissent, des cases à cocher et champs de formulaire de manière structurelle.
Cela fonctionne bien quand les mises en page sont cohérentes, qu'il n'y a qu'un tableau ou champ évident et que l'interprétation intervient plus tard. MiruIQ va plus loin. Une comparaison d'IA documentaire devrait donc commencer un niveau plus bas : non pas quels champs un outil détecte, mais s'il comprend ce que ces champs signifient.
Extraction classique
L'extraction sémantique MiruIQ
L'extraction sémantique en pratique
Découvrez comment MiruIQ comprend un contexte qui échappe totalement aux outils classiques.
Normalisation des valeurs
MiruIQ interprète les notes contextuelles et les unités pour normaliser automatiquement les valeurs brutes extraites dans leur véritable forme numérique.
Un tableau de document affiche : Mois / Revenus / Déductions, avec les valeurs 4.5 et 0.8. Au-dessus du tableau figure la mention : "Tous les montants sont exprimés en milliers de CHF pour plus de lisibilité."
Les outils classiques extraient Revenus = 4.5 et Déductions = 0.8, en transmettant les valeurs telles quelles.
MiruIQ comprend que Revenus représente un revenu monétaire, interprète la note contextuelle en dehors du tableau et normalise automatiquement les valeurs en 4500 et 800 CHF.
{
"monthly_earnings_chf": 4500,
"monthly_deductions_chf": 800
}Interprétation du contexte
MiruIQ lit les notes de bas de page, les avertissements et les notes contextuelles autour des tableaux pour enrichir sémantiquement les valeurs extraites.
Les notes de bas de page indiquent : "Le salaire brut comprend le salaire de base et les bonus. La rémunération des heures supplémentaires est exclue." Un tableau en dessous affiche Employé / Salaire avec la valeur 7'200.
Les outils classiques extraient Salaire = 7200, sans contexte sémantique.
MiruIQ comprend que "Salaire" désigne le salaire brut, que les heures supplémentaires sont explicitement exclues, et aligne sémantiquement les valeurs extraites pour les contrôles en aval.
{
"gross_salary": 7200,
"includes_base_pay": true,
"includes_bonuses": true,
"includes_overtime": false
}Cela évite les écarts silencieux lorsque les données sont comparées, validées ou agrégées entre systèmes.
Conçu pour de vrais processus métier, pas pour des documents isolés
La logique inter-documents est une capacité de premier ordre.
De nombreux workflows exigent d'évaluer plusieurs documents ensemble : demandes de crédit, sinistres d'assurance, dossiers de conformité et rapports d'incident. MiruIQ le prend en charge nativement.
Regroupement de documents
Regroupez les documents liés en un seul dossier métier et attendez que le groupe soit complet.
Validation inter-documents
Effectuez une validation sémantique inter-documents et transmettez des résultats de validation structurés.
Cycle de vie explicite
Supprimez immédiatement tout état intermédiaire après la validation : aucune rétention implicite des documents.
Cette capacité n'est pas proposée nativement par la plupart des plateformes d'automatisation documentaire.
Des pipelines, pas des solutions ponctuelles
L'orchestration plutôt que l'extraction ponctuelle.
MiruIQ s'articule autour de pipelines qui relient sources, classificateurs, extracteurs, validations et destinations en flux d'automatisation cohérents.
Sources
Traitement
Routage & sortie
MiruIQ agit comme la couche d'orchestration entre les documents et les décisions, pas comme un simple point d'extraction.
Extraire l'essentiel, pas tout
Concentrez-vous sur les pages pertinentes, même dans de très gros fichiers.
Au lieu de traiter un document comme un bloc unique, MiruIQ peut opérer au niveau de la page et de la section grâce à la détection sémantique de pertinence.
Détection de pertinence
Identifiez les pages qui comptent et ignorez le texte standard et le bruit.
Extraction ciblée
N'extrayez que les sections ou tableaux pertinents, pour une précision et des performances accrues.
Idéal pour
IA locale, dans tous les modèles de déploiement
Pas d'IA de cloud public. Pas d'inférence tierce.
MiruIQ exécute l'IA et les LLM en local dans tous les modes de déploiement, y compris l'offre gérée as-a-service.
Pas d'IA de cloud public
Les documents ne sont jamais envoyés à des fournisseurs d'IA de cloud public. Aucune dépendance aux API d'inférence des hyperscalers.
Infrastructure locale
Les modèles d'IA s'exécutent au sein d'une infrastructure opérée par MiruIQ ou entièrement on-premise.
Isolation dès la conception
Pas de pools de documents partagés, pas de visibilité entre pipelines. Un état temporaire cloisonné et des contextes de traitement isolés.
Garanties
Nous ne confions pas les documents de nos clients à des fournisseurs d'IA cloud tiers, et vous ne devriez pas non plus.
Questions de comparaison
Ce qu'il faut vérifier dans toute comparaison de logiciels IDP, et où se situe MiruIQ.
Trois critères : une extraction qui gère vos documents les plus difficiles (tableaux complexes, documents longs, dossiers mixtes) sans modèle figé par mise en page, une revue humaine intégrée au flux plutôt que greffée après coup, et une plateforme capable de se déployer là où vos données doivent résider. MiruIQ a été construit précisément sur ces trois points.
Les outils à base de modèles figés apprennent une mise en page et se cassent dès qu'elle change. MiruIQ est piloté par schéma : vous définissez les données dont vous avez besoin et l'extraction comprend le document sémantiquement : le même schéma fonctionne pour tous les formats de factures fournisseurs et toutes les mises en page de relevés bancaires.
Faites passer vos cinq documents les plus difficiles par chaque candidat avant de lire la moindre liste de fonctionnalités. Posez ensuite la question de déploiement que les fournisseurs adossés aux hyperscalers évitent : la solution peut-elle fonctionner on-premise ou en hébergement suisse/UE avec des modèles d'IA locaux ? Enfin, exigez une tarification que vous pouvez calculer par document.
Une automatisation documentaire qui comprend le sens
Dépassez l'extraction fondée sur la mise en page. Construisez une automatisation qui comprend ce que vos documents signifient.