Extraire des données structurées depuis des sources hétérogènes
Transforme des PDFs, emails et pages web en tableaux propres et exploitables
Le besoin
Les données utiles se trouvent souvent dans des formats non structurés ou incompatibles entre eux.
- PDFs de factures, emails de commandes, pages HTML, tableaux scannés : chaque source a son propre format.
- L'agent normalise tout dans un schéma commun défini à l'avance.
- Le résultat est directement importable dans ton CRM, ta base de données ou ton tableur.
L'approche
L'agent reçoit les documents source dans un dossier surveillé ou via un webhook.
- Il identifie le type de chaque document et applique la stratégie d'extraction adaptée.
- Il extrait les champs définis dans ton schéma cible (nom, date, montant, référence, etc.).
- Il signale les champs manquants ou ambigus pour une vérification humaine.
- Il exporte le résultat dans le format cible (CSV, JSON, appel API).
Étape par étape
- 1
Définir le schéma de sortie
Tu listes les champs que tu veux extraire et leurs types. C'est ce schéma qui guide l'extraction sur tous les documents.
- 2
Traiter les documents en lot
L'agent traite chaque document, extrait les données et les mappe vers le schéma cible en signalant les incertitudes.
- 3
Valider et exporter
Tu valides les quelques lignes incertaines signalées et l'agent exporte le tout dans ton format de destination.
Le prompt à donner
Voici trente factures PDF de fournisseurs différents. Extrais pour chacune : numéro de facture, date, montant HT, TVA, montant TTC, nom du fournisseur et IBAN si présent. Exporte en CSV.
Le résultat
Un CSV propre avec une ligne par facture et tous les champs demandés, avec une colonne de confiance pour les champs incertains.
Le verdict NXUS
Un cas d'usage immédiatement rentable pour les équipes qui traitent beaucoup de documents. La précision est très bonne sur les documents bien formatés, moins sur les scans de mauvaise qualité.
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