Classification et indexation automatique
Le classement manuel des documents entrants est une tâche répétitive et source d'erreurs. Les collaborateurs perdent un temps considérable à catégoriser, nommer et taguer chaque document, ce qui entraîne des incohérences dans l'arborescence et complique la recherche ultérieure.
Le flux automatisé
Un processus structuré pour des résultats rapides et fiables.
Ingestion des documents
Récupération automatique des documents entrants depuis vos sources : emails, GED, plateformes collaboratives, scanners.
Analyse du contenu
L'IA analyse le contenu textuel et visuel du document pour en identifier la nature, le sujet et les informations clés.
Génération des métadonnées
Attribution automatique de la catégorie, des tags, mots-clés, type de document et niveau de confidentialité.
Classement et indexation
Rangement automatique dans l'arborescence documentaire et indexation pour une recherche instantanée.
Résultats concrets
Opérationnel en 3 à 5 semaines
De la spécification au déploiement, avec des résultats visibles dès les premières semaines.
Questions fréquentes - Classification et indexation automatique
Autres flux Gestion Documentaire
Recherche sémantique dans les bases documentaires
Les moteurs de recherche classiques par mots-clés ne retrouvent qu'une fraction des documents pertinents. Les collaborateurs reformulent leurs requêtes, parcourent des dizaines de résultats non pertinents et finissent souvent par solliciter un collègue pour localiser l'information recherchée.
Synthèse de documents longs
Les rapports annuels, études sectorielles et manuels techniques représentent des centaines de pages que les décideurs n'ont pas le temps de lire intégralement. L'information clé reste enfouie dans des documents volumineux, ralentissant la prise de décision et la diffusion des connaissances.
Extraction structurée de connaissances
Les connaissances critiques de l'entreprise sont dispersées dans des documents non structurés : notes internes, comptes rendus, emails, rapports. Alimenter manuellement des bases de connaissances, wikis ou référentiels internes est fastidieux et souvent incomplet, ce qui freine le partage d'expertise.
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