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Entraîner des modèles IDP directement dans DocuWare avec ses propres documents 

Avec DocuWare IDP, vous disposez désormais d’une solution idéale pour adapter les processus aux workflows spécifiques de vos clients : ils peuvent maintenant entraîner leurs modèles IDP pour la classification et la séparation des documents directement dans DocuWare, à partir de leurs propres documents. Les données d’entraînement sont simplement sélectionnées via les armoires DocuWare, puis les documents sont transférés et traités de manière sécurisée.  

Jusqu’à présent, les modèles IDP ne pouvaient être entraînés qu’en téléchargeant manuellement des documents sur la plateforme IDP. Désormais, les documents nécessaires à l’entraînement peuvent être sélectionnés directement dans les armoires DocuWare.  

Comment procéder 

Dans la configuration DocuWare, la section DocuWare IDP permet désormais de lancer directement l’entraînement de « Séparateurs» et de « Classificateurs ». 

IDP Model Training_EN_01-png
 Un simple clic ouvre une fenêtre contenant toutes les informations nécessaires à la création d’un nouveau séparateur ou classificateur. Vous êtes ensuite guidé pas à pas tout au long du processus d’entraînement. Une liste des armoires disponibles s’affiche également afin de sélectionner les documents à utiliser pour l’entraînement.  

IDP Model Training_EN_02_new 
 Pour la séparation de documents, vous devez sélectionner au moins une armoire.   

IDP Model Training_EN_03_new
Pour la classification, vous devez sélectionner au moins deux armoires différentes. Le système indique également si le nombre de documents disponibles dans l’armoire est suffisant pour réaliser l’entraînement. 

L’entraînement d’un modèle peut prendre jusqu’à 24 heures. Plusieurs entraînements peuvent toutefois être exécutés en parallèle. Pendant qu’un entraînement est en cours, vous pouvez déjà en configurer et en lancer un autre si nécessaire.  

Perspectives 

L’entraînement de modèles d’extraction est déjà en cours de développement et sera bientôt disponible. À l’avenir, il sera également possible, lors de l’entraînement d’un modèle de classification, de sélectionner un champ d’index en plus de l’armoire choisie. Les différentes valeurs de ce champ seront alors reconnues et entraînées comme des classes distinctes. 

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