AI Agents for Document Processing

Qu’est-ce que Cradle AI ?

Cradl AI est une plateforme d’agent IA conçue pour l’extraction de données à partir de documents et l’automatisation de workflows, capable de convertir des PDF, des images, des factures, des contrats et des tableaux en données structurées. La plateforme réduit le risque que des résultats erronés parviennent aux systèmes ultérieurs grâce à un niveau de confiance, à des règles de validation et à une vérification manuelle.

Il convient aux équipes d’automatisation low-code, aux opérateurs métier et aux développeurs, et peut se connecter à des outils tels que n8n, Zapier, Power Automate, etc. Cradle AI n’est pas un simple OCR, mais un système d’extraction, de validation, de révision et d’exportation conçu pour les processus de production.

Une phrase pour présenter

Cradl AI relie la reconnaissance de documents, l’extraction des champs, la validation métier, la révision manuelle et l’exportation automatisée en un processus de production supervisable.

Processus de traitement principal

Types de documents pris en charge

• Version numérique et version scan PDF
• Factures, reçus et documents d’achat
• Contrats, formulaires de demande et formulaires commerciaux
• Rapports, états de compte et documents financiers
• Images et scans contenant du texte
• Document avec tableaux et détails sur plusieurs lignes
• Documents manuscrits ou partiellement manuscrits
• Fichiers similaires avec différents modèles et formats

Agent Builder

L’utilisateur peut définir dans Agent Builder les champs à extraire, les types de données, les descriptions et les processus de traitement. Des définitions de champs claires ainsi que des exemples représentatifs sont la base de l’exactitude.

• Créer des champs univoques, des tableaux et des structures imbriquées
• Définir les types de date, de nombre, de texte et d’énumération
• Décrire la signification des champs et leurs emplacements courants
• Extraction des tableaux de configuration et des éléments de ligne
• Ajouter la validation métier et le traitement des exceptions
• Définir les conditions de déclenchement de la révision manuelle
• Exécuter des tests d’échantillon avant la publication de la nouvelle version

Extraction de données

Cradl AI peut capturer automatiquement les données clés dans les documents et les transmettre sous forme de JSON structuré aux outils automatisés. Il met l’accent sur la compréhension des champs à partir de différents layouts, plutôt que de se fier uniquement à des modèles de coordonnées fixes.

• Identifier les fournisseurs, les clients et les numéros de documents
• Extraire la date, la devise, le montant et le montant des taxes
• Lire les adresses, les conditions et les informations du contrat
• Analyse des tableaux et détails de produits sur plusieurs lignes
• Gérer la qualité de scan et les différences de mise en page
• Conserver la confiance au niveau du champ et son lien avec le document d’origine

Extraction de tableaux et de détails

Tous les forfaits publics incluent l’Extraction de tableaux, qui peut être utilisée pour les lignes de facture, les relevés et les listes structurées. Les cellules combinées complexes et les tableaux sur plusieurs pages nécessitent toutefois un test spécifique.

• Extraire pour chaque ligne le produit, la quantité, le prix unitaire et le montant.
• Maintenir la relation structurelle entre les colonnes et les lignes
• Gérer un nombre variable de lignes et des détails sur plusieurs pages
• Vérifier la cohérence entre le total et les éléments de ligne
• Exporter les détails sous forme d’array pour un traitement ultérieur
• Tableau à faible niveau de confiance à vérifier manuellement

Score de confiance

Chaque prédiction reçoit un score de confiance allant de 0 à 100, et les développeurs d’automatisation peuvent définir une seuil pour décider s’il est nécessaire d’une vérification manuelle. Le seuil doit être fixé en fonction du risque associé à chaque champ.

• Transfert automatique des données à haute fiabilité et conformes aux règles
• Les champs à faible niveau de confiance sont placés dans la file d’audit manuel.
• Des seuils plus stricts sont appliqués aux montants élevés, ainsi qu’aux champs de compte et d’identité.
• Les champs de description ordinaires peuvent utiliser des seuils plus souples.
• Ajuster en fonction du taux d’erreur réel plutôt que de chercher aveuglément l’automatisation
• Enregistrer les raisons de l’acceptation et du contrôle de chaque champ

Guardrails et anti-illusions

La plateforme propose des Guardrails intégrés et des vérifications anti-illusions pour détecter les anomalies avant que des résultats erronés ne deviennent des données commerciales. Les entreprises peuvent également ajouter leur propre logique de validation.

• Vérifier que les champs obligatoires ne manquent pas.
• Vérifier la date, la devise et le format des valeurs
• Vérifier la relation entre le subtotal, la taxe et le montant total
• Restreindre les valeurs d’énumération et la plage de valeurs raisonnables
• Comparer les champs du document aux données maîtresses externes
• Détection des valeurs inventées par le modèle et absentes dans le texte original
• Arrêter l’écriture automatique en cas d’échec et demander une révision.

Vérification manuelle

Les documents présentant un degré de confiance faible ou ayant échoué à la validation sont transférés dans une interface de révision humaine dédiée, où les évaluateurs peuvent consulter le texte original, corriger les champs et approuver. Les rôles de révision ne disposent que des droits d’inspection sans contrôle sur l’ensemble du processus.

• Voir en détail les documents anormaux et incertains
• Localiser les champs à faible confiance et le texte original correspondant
• Modifier les champs erronés et les détails du tableau
• Poursuivre l’automatisation en aval après l’approbation du résultat
• Enregistrer l’auditeur, la date et les modifications apportées
• Utiliser le feedback de correction pour l’apprentissage continu de l’agent

Mécanisme d’apprentissage autonome

Cradl AI utilisera des corrections manuelles pour améliorer les performances de l’extraction ultérieure, permettant à l’agent d’adapter progressivement ses capacités aux documents d’entreprise. Les entreprises doivent toutefois s’assurer que les corrections erronées ne soient pas considérées comme un feedback de haute qualité.

• Collecter les corrections de champs approuvées
• Apprendre de nouveaux fournisseurs et les changements de mise en page
• Réduire les réintroductions répétées de anomalies similaires dans la file d’attente
• Établir des normes opérationnelles uniformes pour les auditeurs
• Vérification aléatoire périodique des résultats pour éviter la dérive
• Réétablir la référence lorsqu’il y a un changement de règles du document

Construteur de flux de travail

Workflow Builder est disponible dans tous les forfaits publics et permet de combiner les étapes d’extraction, de validation, de révision et de sortie en un processus complet. Les entreprises doivent définir des résultats clairs pour chaque chemin anormal.

• Ordre d’accès et de traitement du document de configuration
• Diriger vers différents agents en fonction du type de document
• Définir la validation, les seuils et les vérifications manuelles
• Concevoir des branches pour le succès, l’échec et les délais dépassés
• Envoyer des données structurées vers des outils en aval
• Conserver l’état et les journaux pour chaque exécution du processus

Intégration native

Nœud de la communauté n8n

Le nœud officiel n8n permet de télécharger de nouveaux documents ou de faire référence à des documents existants, d’attendre la fin du traitement et de recevoir des événements nécessitant une intervention manuelle. Les appels de retour Webhook prennent en charge la vérification par signature HMAC.

• Document de téléchargement de données binaires du flux de travail
• Sélection dynamique de l’agent Cradl configuré
• Transfert de variables JSON personnalisées et de contexte
• Attendre le résultat du traitement asynchrone avant de continuer.
• Écoute terminée ou vérification manuelle des événements requise
• Inscription et gestion automatiques des Webhook
• Vérifier la signature HMAC pour empêcher la falsification des appels de retour

API et SDK Python

Cradl AI est conçu avec une approche priorisant les API ; les développeurs peuvent gérer les modèles, la documentation et les prédictions à l’aide du SDK Python officiel. Ce SDK peut être installé via pip et authentifié à l’aide des identifiants API de leur compte.

Scénario de traitement des factures

• Recevoir les factures des fournisseurs depuis la boîte de réception ou l’interface de téléchargement
• Extraire le numéro de facture, la date, le fournisseur et la monnaie
• Lire le solde net, la taxe, le montant total et les éléments de ligne
• Vérifier le total, le taux d’imposition et la commande d’achat
• Remettre les factures anormales au service des paiements pour révision
• Enregistrer le résultat de l’approbation dans le ERP ou le système comptable
• Conserver l’original, les champs et le suivi d’audit des approbations

Scénarios de contrats et de formulaires

• Extraire les deux parties, la date et les clauses clés du contrat
• Identifier les informations sur la renouvellement, la résiliation et le montant
• Traiter les formulaires de demande, les formulaires de sinistre et les documents d’enregistrement
• Vérifier que la signature, les champs obligatoires et les pièces jointes sont complets.
• Transférer les clauses à haut risque ou floues à un traitement manuel
• Exporter des données structurées vers les systèmes CRM, de dossiers ou de documents

Scénarios de gestion logistique et de contrôle des documents

• Extraire la lettre de transport, la liste d’emballage et les documents de livraison
• Associer le numéro aux données principales de la commande ou de la livraison
• Gérer les formats différents des transporteurs et fournisseurs
• Identifier les pages manquantes, les documents dupliqués et les montants anormaux
• Créer une file d’exceptions manuelles pour le centre de documents
• Envoyer les résultats vers le système d’archivage et d’exploitation

Pour quels types d’équipes

• Équipes d’automatisation utilisant n8n, Zapier ou Power Automate
• Départements financiers et opérationnels nécessitant l’extraction de données structurées à partir de documents
• Les entreprises souhaitant passer d’un prototype OCR à un processus de production
• Opérations à haut risque nécessitant une vérification manuelle et un suivi d’audit complet
• Équipe capable de gérer les champs, les règles de validation et la file d’attente des exceptions
• Développeurs qui créent des produits personnalisés de traitement de documents via une API

Prix de Cradle AI

Cradl AI propose les versions Free, Builder, Pro et Enterprise. Le site officiel permet de choisir entre le paiement mensuel et annuel, le tarif annuel étant moins cher que le paiement mensuel ; les prix indiqués ci-dessous ne comprennent pas les taxes éventuellement applicables.

Comparaison des fonctionnalités des forfaits

Planification du nombre de pages et de la capacité

• La facturation est basée principalement sur le nombre de pages traitées et non sur le nombre de fichiers.
• Les PDF à plusieurs pages consomment en fonction du nombre réel de pages.
• Pour savoir si les tests, les échecs et le traitement ultérieur sont facturés, il faut consulter les règles du compte.
• Comptez d’abord le nombre de pages pour les mois normaux et ceux à pic.
• Préserver la capacité de révision manuelle plutôt que de se fier uniquement à la productivité de l’IA
• Pour plus de 5000 pages ou en cas de besoin de nombreux agents, consultez Enterprise.
• Vérifier le prix unitaire élevé et savoir si le traitement s’arrête automatiquement avant l’achat.

Tutoriel pour commencer rapidement

1. Inscrivez-vous à un compte Free et choisissez un type de document à haute fréquence.
2. Collecter des échantillons représentatifs de différents fournisseurs, formats et qualités.
3. Définir les champs et types de données réellement nécessaires en aval.
4. Dans Agent Builder, configurez les champs, les tableaux et les instructions.
5. Exécuter l’échantillon et vérifier point par point les prédictions par rapport au texte original.
6. Ajouter des seuils de confiance et des règles de validation métier.
7. Configurez une vérification manuelle avant de relier le système en aval.
8. Augmenter progressivement le nombre de pages et les types de documents une fois que les objectifs de qualité ont été atteints.

Tutoriel sur l’agent de facturation

1. Créer les champs pour le numéro de facture, le fournisseur, la date, la monnaie et le montant.
2. Définir les lignes de commande comme un tableau contenant la description, la quantité, le prix unitaire et le montant.
3. Ajouter les règles de cohérence entre le montant de l’impôt, le montant net et le montant total.
4. Associer les données du fournisseur ou des commandes d’achat pour effectuer une correspondance.
5. Définir des seuils de confiance élevés pour les champs de compte, de numéro fiscal et de montants importants.
6. Transférer les factures répétées, conflictuelles et non correspondantes à un traitement manuel.
7. Après approbation, exporter vers l’environnement de test ERP.
8. Maintenir l’approbation financière pour les résultats avant le paiement effectif.

Tutoriel d’intégration n8n

1. Installez le nœud communautaire officiel Cradle AI et préparez les identifiants OAuth.
2. Finalisez l’autorisation du compte dans les paramètres des identifiants.
3. Récupérer les données binaires d’un document à partir d’e-mails, de formulaires ou de nœuds de stockage.
4. Sélectionnez « Extract Data From Document » et l’agent cible.
5. Transférer les variables nécessaires et entrer en attente du résultat.
6. Vérifier la signature HMAC du Webhook.
7. Créer des branches pour les événements de fin, de vérification manuelle et d’échec.
8. Utiliser des données de test pour valider l’idempotence, les tentatives de réessai et les écritures en aval.

Tutoriel de développement d’API

1. Créez et stockez en toute sécurité les identifiants API dans le compte.
2. Installez le SDK Python officiel ou préparez un client d’interface standard.
3. Téléchargez le document et enregistrez l’ID du document retourné.
4. Sélectionnez un Agent ou un modèle pour créer une tâche de prédiction.
5. Poller l’état ou utiliser un Webhook pour recevoir les événements de fin.
6. Vérifier la confiance, les résultats de validation et l’état de révision.
7. Seuls les données approuvées sont écrites dans le système d’affaires officiel.
8. Supprimer les documents conformément à la politique de conservation et enregistrer le journal des traitements.

Sécurité et gouvernance des données

Cradl AI permet aux clients de configurer la conservation des données et d’y accéder ou de les supprimer via une API ; les documents des clients ne sont pas utilisés pour entraîner des modèles partagés, ni mis à disposition d’autres utilisateurs. Les entreprises doivent néanmoins vérifier le contrat, la région ainsi que le sous-traitant.

• Ne téléversez que les documents minimums nécessaires à l’achèvement de la transaction.
• Rotation périodique des identifiants API, d’OAuth et des clés Webhook
• Utiliser HMAC pour valider tous les appels en retour asynchrone
• Séparer les droits en fonction des administrateurs, des développeurs et des vérificateurs
• Contrôle de la conservation des données en configuration Pro ou Enterprise
• Utiliser les journaux complets pour suivre l’extraction, la correction et la déclenchement des actions
• Appliquer une protection supplémentaire aux données d’identité, financières et contractuelles
• Exporter les résultats avant la suspension du service et vérifier la suppression des données

Évaluation de l’efficacité

Avantages du produit

• Couvre l’ensemble du processus d’extraction, de validation, de vérification manuelle et d’exportation
• La confiance au niveau des champs permet de définir des seuils automatisés en fonction du risque.
• La lutte contre les hallucinations et les règles métier réduisent la propagation des données erronées vers le bas de la chaîne
• La correction manuelle peut être utilisée pour améliorer continuellement les performances de l’agent.
• Prend en charge les tableaux, les listes détaillées, les scans et divers documents complexes
• Peut se connecter directement à n8n, Zapier, Make et Power Automate
• Priorité aux API, avec un SDK Python officiel et des nœuds n8n
• La version gratuite permet de valider 50 pages d’échantillons de entreprises réelles.
• L’édition entreprise offre des droits d’accès, SSO, un contrôle de conformité et un support dédié.

Restrictions d'utilisation et précautions

• La version gratuite ne permet que 50 pages par mois, 1 Agent et 1 poste.
• Il y a une grande différence de prix et de capacité entre Builder et Pro.
• Les scans flous, les écrits manuscrits et les tableaux complexes sur plusieurs pages peuvent encore être mal interprétés.
• Un niveau de confiance élevé ne signifie pas pour autant que le champ est forcément correct ; une vérification par échantillonnage est nécessaire.
• Des retours d’information artificiels erronés peuvent entraîner des déviations dans l’apprentissage ultérieur.
• L’efficacité de la production dépend d’échantillons représentatifs et de définitions de champs claires.
• L’écriture automatique en aval nécessite l’idempotence, le retrait et le contrôle des droits.
• Les permissions des rôles et SSO sont principalement disponibles dans Enterprise.
• Les règles de facturation pour le nombre de pages excédentaires et les tentatives de réessai en cas d’échec doivent être confirmées avant l’achat.
• La plateforme principale est fermée, mais le fait que les SDK et les nœuds soient ouverts ne signifie pas qu’il est possible de gérer l’ensemble du système en interne.

GitHub et le monde du logiciel open source

Cradl AI dispose d’une organisation officielle sur GitHub, qui met à disposition le SDK Python ainsi que les nœuds de la communauté n8n. Le SDK Python est licencié sous la licence Apache-2.0 et peut être utilisé pour télécharger des documents, effectuer des prédictions et accéder à l’API.

Le code source des nœuds n8n est public et offre OAuth, l’extraction de documents, la déclenchement d’événements et la vérification HMAC. Les modèles de Cradl AI, Agent Builder, l’interface de révision manuelle et la plateforme de contrôle cloud restent des services commerciaux propriétaires.

Informations de base

Indice de recommandation

4,7 / 5. Cradle AI convient aux équipes qui ont besoin d’intégrer de manière fiable l’extraction de documents dans des processus automatisés, offrant une fiabilité élevée, des outils de contrôle, une révision manuelle et des intégrations officielles assez complètes ; cependant, les coûts élevés pour un grand nombre de pages, la précision des documents complexes et les risques liés à l’écriture ultérieure doivent être vérifiés à l’aide d’échantillons réels.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que Cradle AI fait principalement ?

Il extrait des données structurées à partir de documents et garantit leur disponibilité pour les processus ultérieurs grâce à des règles, à un niveau de confiance et à une vérification manuelle.

En quoi Cradle AI diffère-t-il de l’OCR classique ?

L’OCR classique produit principalement du texte, tandis que Cradle AI gère également la structure des champs, la validation, les anomalies, la révision manuelle et la livraison automatisée.

Quels documents Cradle AI prend-il en charge ?

Prend en charge les PDF numériques et scannés, les factures, les reçus, les contrats, les formulaires, les rapports, les images, les tableaux et les documents manuscrits.

Cradl AI est-il gratuit ?

Une version gratuite permanente est disponible, permettant de traiter jusqu’à 50 pages par mois, avec 1 agent et 1 poste.

Combien coûte Cradle AI ?

Builder : 50 dollars par mois, soit 40 dollars en abonnement annuel ; Pro : 300 dollars par mois, soit 240 dollars en abonnement annuel.

Peut-il être transmis pour révision manuelle ?

Oui, les résultats à faible niveau de confiance ou ceux ayant échoué à la validation peuvent être automatiquement transférés à l’interface d’examen humain.

Cradl AI propose-t-il une API ?

Fournit une API, un SDK Python officiel, des Webhooks et des nœuds de la communauté n8n.

Les données des clients entraînent-elles un modèle partagé ?

Selon les informations officielles, les données des clients ne seront pas utilisées pour entraîner des modèles partagés ; les entreprises doivent néanmoins vérifier le contrat et la portée du traitement des données.

Cradl AI est-il open source ?

La plateforme principale n’est pas open source, mais le SDK Python officiel est soumis à la licence Apache-2.0, et le code source des nœuds n8n est également public.