Synthèse de documents complexes optimisée par l’IA

Les ingénieurs consacrent plusieurs heures à parcourir et analyser des dossiers de demandes contenant des centaines de documents et jusqu’à plusieurs milliers de pages. La forte dépendance à l’analyse manuelle des documents ralentit les délais de réponse et entraîne une variabilité dans les résultats. Ces limites peuvent se répercuter sur les processus en aval, affectant la cohérence des résultats et l’efficacité opérationnelle.

Nous avons développé un pipeline personnalisé de traitement documentaire récursif, enrichi par un LLM, capable de générer des synthèses de documents volumineux ainsi que des synthèses globales des principaux concepts. Nous avons combiné l’OCR et des LLM de petite taille, en privilégiant la précision de l’extraction et la rapidité des réponses.

En identifiant les éléments clés nécessaires à l’analyse des documents, nous avons conçu un modèle de réponse structuré en 35 points. Celui-ci offre une vue d’ensemble de chaque dossier tout en fournissant des références vers les documents ou pages concernés, facilitant ainsi leur vérification. Nous avons également mis en place une génération intelligente des titres de documents et des synthèses intermédiaires afin de faciliter la navigation et la compréhension.

L’expérience utilisateur étant au cœur du projet, nous avons favorisé une adoption rapide grâce à une interface ergonomique, un référencement intelligent via des liens extensibles, une séparation claire des sujets clés et des mécanismes de feedback intégrés.

Creating a solution that extracts and structures key information from large document sets enables more efficient and reliable processing, resulting in:

• Improved analysis efficiency, reducing time spent on manual review and information retrieval.
• Higher accuracy and completeness, ensuring critical pieces of information are consistently captured.
• Greater consistency in outputs, with standardized summaries across folders.