Classement automatique du courrier : simulation

Simulation ALADiN

Notre produit est destiné à :

  1. Capturer les flux clients entrants de toutes vos sources
  2. Convertir les documents vers un format simple à archiver et à utiliser
  3. Identifier l’émetteur du courrier pour le classer dans un dossier client
  4. Classer automatiquement le courrier dans une catégorie métier
  5. Extraire des données
    • basées sur la catégorie
  6. Identifier les doublons
  7. Exporter les documents vers GED, CRM, BPM

Le point n°4 nécessite un peu plus d’expertise en apprentissage machine (BigData) pour des résultats optimums et pour cela nous proposons de vous simuler l’application correctement configurée par nos soins.

Conditions

L’offre de simulation s’applique :

Prérequis pour une simulation

NDA

Si vous souhaitez un NDA (accord de confidentialité) merci de nous envoyer un modèle que l’on vous retournera signé. Vos documents restent votre propriété exclusive nous ne nous en resservirons jamais.

Documents pré classés

Tout d’abord nous avons besoin de vous pour obtenir des documents déjà correctement classés par catégorie. Nous utiliserons ces documents :

  • À 80% en apprentissage, par tirage au sort
  • À 20% en test, par tirage au sort

Pour accélérer les traitements, les documents sont attendus au format :

  • PDF (texte ou image)
  • Images de courriers (tiff, png, jpg)

Chacun des documents doit être pré classé dans un dossier dont le nom correspond à la catégorie de classement

.ZIP  
├── catégorie1  
│   ├── document1.1  
│   └── document1.2  
├── catégorie2  
│   ├── document2.1  
│   └── document2.2  
...  
└── catégorieN

Combien de documents ?

Tout dépend du nombre de catégories et de la qualité du classement.

Simulation rapide

Pour une simulation rapide : 10 documents par catégorie, avec un maximum de 10 catégories.

Idéalement 20 ou 30 documents par catégorie.

Remarque :

  • Il n’est pas nécessaire d’avoir le même nombre de documents pour chaque catégorie
  • Des documents correctement classés sont préférables à un grand nombre mal classé

Simulation fiable

Pour une simulation plus fiable : au moins catégorie² par catégorie.

Exemple :

Pour 10 catégories :

  • 100 documents par catégorie

Pour 20 catégories :

  • 400 documents par catégorie

Pour 100 catégories :

  • 10 000 documents par catégorie

Remarque :

  • Il n’est pas nécessaire d’avoir le même nombre de documents pour chaque catégorie
  • Des documents correctement classés sont préférables à un grand nombre mal classé

Résultat

Nous vous fournirons un rapport graphique indiquant le taux de classement observé :

  • Total
  • Par catégorie

Par exemple : Le taux de classement correct en % (axe vertical) par catégorie (axe horizontal masqué sur l’exemple). Chaque courbe représente un algorithme particulier ce qui permet de configurer le plus adapté à vos documents.

Simulation de classement automatique des documents

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