IA Extraction de données structurées

Module 1 – Comprendre les données structurées et non structurées Définir les notions de données structurées et non structurées Illustrer par des cas concrets en entreprise (rapports, emails, images, notes, enregistrements, etc.) Expliquer pourquoi transformer les données en informations exploitables est essentiel à la performance Module 2 – Identifier les sources et formats de données non structurées Analyser les textes libres (emails, contrats, rapports PDF, comptes rendus) Explorer les données visuelles et multimédia (images, vidéos, schémas techniques) Examiner les données issues de capteurs, logs systèmes ou monitoring Rechercher et exploiter les informations issues de la documentation, de la veille ou de bases externes Module 3 – Utiliser les techniques et outils d'extraction Appliquer les méthodes classiques (règles, dictionnaires métiers, taxonomies) Introduire le NLP (traitement automatique du langage naturel) Exploiter les grands modèles de langage (LLMs, ex. GPT) Mettre en œuvre l'OCR pour traiter les documents scannés Transformer les données extraites en formats structurés (CSV, JSON, bases relationnelles, etc.) Module 4 – Garantir la qualité, la fiabilité et la validation Détecter les erreurs fréquentes (OCR, ambiguïtés, doublons) Valider les extractions par relecture humaine (human-in-the-loop) Mesurer la performance avec des métriques adaptées (précision, rappel, cohérence) Adopter les bonnes pratiques pour fiabiliser les résultats Module 5 – Respecter l'éthique, la réglementation et la sécurité Protéger la confidentialité et la sensibilité des données Appliquer les cadres légaux (RGPD, normes sectorielles) Mettre en œuvre l'anonymisation et la pseudonymisation Assurer un hébergement sécurisé conforme aux standards internationaux Module 6 – Mettre en pratique sur un cas concret Extraire des informations clés d'un rapport, d'un contrat ou d'un document technique Convertir un document PDF ou une source brute en tableau structuré exploitable