Document AI et RAG, ancrés dans vos propres documents
Nous transformons les propres documents d'une entreprise, contrats, manuels et pièces, en quelque chose qu'une IA peut lire, extraire et sur quoi répondre avec précision, avec une citation vers la source. Un système de connaissance privé et ancré, pas un chatbot public.
Nous construisons des systèmes de Document AI et de génération augmentée par récupération (RAG) pour les entreprises à Chypre et dans toute la région EMEA. Le travail est le même qu'il s'agisse de factures, de contrats, de manuels ou de dossiers : transformer vos propres documents en quelque chose qu'une IA peut lire, extraire et sur quoi répondre, chaque réponse étant traçable jusqu'à la page dont elle provient.
C'est la seule capacité sur laquelle nous ne faisons pas que conseiller. Nous en livrons un nous-mêmes, en usage quotidien, qui lit et rapproche des documents financiers en 11 langues. Nous construisons ce que nous utilisons, et ici c'est littéralement vrai.
Lire, extraire et répondre
Le Document AI recouvre deux tâches qui vont souvent de pair. L'une lit les documents et en extrait des données structurées. L'autre permet à une personne de poser une question et d'obtenir une réponse ancrée à travers toute une bibliothèque de documents. Nous construisons les deux.
- Extract
Extraction
Factures, contrats, formulaires et scans deviennent des données structurées et vérifiables, des champs que vous pouvez comptabiliser, classer ou interroger, au lieu de pages que quelqu'un ressaisit.
- Retrieve
Récupération et réponse (RAG)
Posez une question en langage clair et obtenez une réponse tirée de vos propres documents, avec une citation vers la source exacte.
- Route
Classification et acheminement
Des documents triés, étiquetés et envoyés à la bonne file ou au bon système dès leur arrivée, pas à la main.
- Read
Traitement multilingue
Documents en grec et multilingues lus comme des entrées de premier ordre, pas un cas limite greffé à la fin.
Des réponses avec une source, pas une supposition
Un simple modèle de langage répondra avec assurance qu'il connaisse ou non la réponse. Le RAG colmate cette fuite : le système récupère d'abord les passages pertinents de vos propres documents, puis répond à partir d'eux, et vous montre quel passage il a utilisé.
“What did we pay Petrolina in Q1?”
€2,198.32 across 47 receipts.
cite · source docRetrieved first, answered from that, shown, not asserted
Ancré, pas supposé
Les réponses viennent de vos documents, avec la source affichée, pour que vous puissiez vérifier chacune.
Privé par conception
Vos données alimentent la réponse, pas le jeu d'entraînement d'un modèle public. Vos documents restent les vôtres.
Construit pour être vérifié
Une traçabilité de chaque résultat jusqu'à la page dont il provient. Rien n'est pris sur parole.
Vos documents, conservés en Europe
Le Document AI touche à vos éléments les plus sensibles : contrats, pièces financières, dossiers clients. Nous sommes une entreprise ancrée en Europe, et nous construisons pour la résidence des données dans l'UE par défaut.
Hébergé dans l'UE par défaut
Documents et traitement conservés dans l'UE, pas expédiés vers une région que vous ne sauriez nommer.
Piste d'audit
Un enregistrement de ce que le système a lu et de ce qu'il a répondu, pour les questions qu'un régulateur ou un auditeur posera.
Gouvernable
Construit pour répondre aux obligations de l'EU AI Act, pas adapté à celles-ci après coup.
Nous livrons cela. Ça s'appelle Pileform.
La plupart des entreprises qui vendent du Document AI n'en ont jamais exploité un à grande échelle. Nous, si, en usage quotidien par des équipes financières, lisant et rapprochant des documents en 11 langues à travers 55 juridictions de TVA, avec Xero et QuickBooks de l'autre côté.
C'est la preuve derrière tout ce qui précède. Une journée de clôture comptable devient environ vingt minutes de vérification. Le Document AI que nous construisons pour vous tient au même niveau d'exigence : de qualité production, multilingue, auditable, et à vous d'exploiter.
Questions, réponses claires
Qu'est-ce que le RAG (génération augmentée par récupération) ?
Le RAG est une façon de répondre aux questions à partir de vos propres documents plutôt qu'à partir de la mémoire d'un modèle de langage. Le système récupère d'abord les passages pertinents, puis répond à partir d'eux et affiche la source. Cet ancrage est ce qui rend la réponse vérifiable et l'empêche d'être une supposition assurée.
En quoi est-ce différent d'utiliser simplement ChatGPT sur nos fichiers ?
Un chatbot public n'a aucune prise fiable sur vos documents ni de citation vers une source, et il peut utiliser vos données d'une façon que vous ne contrôlez pas. Nous construisons un système privé ancré dans vos documents, avec les sources affichées et vos données conservées dans l'UE.
Peut-il gérer les documents en grec et multilingues ?
Oui. Le traitement multilingue est une véritable force, pas une réflexion après coup. Il lit des documents en 11 langues, et les entrées en grec et multilingues sont traitées comme de premier ordre, pas comme un cas limite.
Où nos données sont-elles stockées, et sont-elles utilisées pour entraîner l'IA ?
Nous construisons pour la résidence des données dans l'UE par défaut : vos documents sont hébergés et traités dans l'UE, sous votre contrôle. Vos données alimentent vos réponses, pas le jeu d'entraînement d'un modèle public.
Avec quels types de documents pouvez-vous travailler ?
Factures, contrats, formulaires, manuels, scans, dossiers, la plupart des travaux à forte densité documentaire. L'extraction les transforme en données structurées ; le RAG permet aux personnes de poser des questions à travers toute la bibliothèque et d'obtenir une réponse ancrée.
Est-ce un service que vous construisez pour nous, ou seulement votre produit ?
Les deux. C'est notre propre produit livré et la preuve que nous l'exploitons en production. Nous construisons aussi des systèmes de Document AI et de RAG pour des clients sur leurs propres documents et données, tenus au même niveau d'exigence.
Quelle est sa précision, et pouvons-nous faire confiance aux réponses ?
Chaque réponse RAG porte une citation vers la source, elle est donc vérifiable plutôt que prise sur parole. Pour l'extraction, nous validons sur vos documents réels et rendons compte d'une précision honnête avant toute mise en production.
Dites-nous ce qui est enfoui dans vos documents. Extraction, un système de réponses ancré, ou les deux. Nous vous dirons ce qui vaut la peine d'être construit, et nous avons déjà construit la preuve. .