Phoenix incarne la stratégie d’Abbyy visant à utiliser des modèles ciblés. Une approche qui se distingue par une focalisation sur des modèles plus petits et spécialisés, qui permettent une adaptation fine aux contextes métiers variés, réduisant ainsi la complexité et les coûts liés aux déploiements à grande échelle.
En misant sur des modèles légers et spécialisés, Abbyy entend proposer aux entreprises une plus grande agilité dans l’automatisation de leurs processus documentaires, tout en maximisant la précision et la pertinence des résultats. Phoenix est un exemple de cette philosophie, car il permet de traiter des types de documents très spécifiques avec une efficacité accrue, par opposition aux grands modèles génériques qui peuvent être coûteux et moins adaptés aux particularités des différents secteurs d’activité.
Le Purpose-Built AI Center d’Abbyy, une plateforme centrale
Pour ne pas pénaliser les entreprises ayant déjà développé leurs modèles, Abbyy introduit également Abbyy IDP, une passerelle sécurisée permettant d’exploiter la puissance des grands modèles de langage (LLM) tout en préservant la sécurité des données. Cette passerelle est accompagnée d’applications prêtes à l’emploi pour aider les entreprises à maximiser la valeur de leurs données. L’ensemble de ces nouvelles capacités a été présenté lors de l’événement Abbyy Ascend 2024 et s’intègre au Purpose-Built AI Center, un nouveau hub destiné aux développeurs et aux leaders de l’innovation souhaitant accélérer le développement d’applications basées sur l’intelligence artificielle.Le Purpose-Built AI Center d’Abbyy se positionne comme une plateforme centrale permettant aux entreprises l’accès à une suite d’outils d’IA spécifiquement conçus la création d’applications de nouvelle génération. Les entreprises et les développeurs peuvent ainsi explorer les capacités de l’IA d’Abbyy, dont les SLM, qui, dans certains cas d’usage, apportent des performances comparables, voire supérieures, à celles des LLM, tout en améliorant le retour sur investissement. Cette plateforme permet l’intégration de nouveaux documents dans les processus métier. Ces nouvelles fonctionnalités viennent enrichir un écosystème composé de plus de 80 modèles documentaires adaptés à différents usages.
Une gestion conforme des factures électroniques
Parmi les dernières améliorations présentées par Abbyy, plusieurs fonctionnalités ont été introduites. Le traitement des factures électroniques est un système permettant une gestion rationalisée et conforme à tous les formats de factures, garantissant le respect des différentes réglementations nationales, à l’heure où la facturation électronique se généralise en Europe (Directive 2014/55/UE). L’analyse de la qualité des processus est un ensemble d’outils d’analyse des tendances des taux de traitement direct (STP), visant une amélioration continue de la qualité et des performances d’extraction des données.Enfin, Analyse des Big Data est une fonctionnalité optimisée pour l’analyse des processus contenant des milliards de points de données, notamment dans le cadre de la transformation numérique des entreprises qui exigent une compréhension fine des interactions complexes entre les données et les processus. Cette fonctionnalité est cruciale dans des secteurs tels que la finance ou la logistique, où l’analyse de grandes quantités de données est essentielle pour améliorer les chaînes de valeur.
Abbyy a également dévoilé ses dernières améliorations en matière de performance de la reconnaissance optique de caractères (OCR) ainsi que des outils destinés à aider les développeurs à créer plus efficacement des applications de pointe. Parmi les points forts, on retrouve des capacités d’OCR optimisées grâce à l’amélioration de la mémoire, de la qualité de la conversion des documents et de la détection de la structure des documents. La nouvelle reconnaissance de l’écriture manuscrite (ICR) propose une prise en charge multilingue, avec des modules de comparaison de documents et des profils de traitement mis à jour pour l’extraction de données, le traitement du langage naturel (NLP) et l’archivage. Enfin, la prise en charge simplifiée des API permet une intégration améliorée et mise à jour pour les langages de développement courants,
tels que .NET et Python, entre autres.
