Des documents qui restent vérifiables

Un champ rempli ne prouve rien

Une date peut être un souhait plutôt qu’un accord. Une possibilité n’est pas automatiquement une exigence. Un traitement contrôlé sépare texte original, informations dérivées et évaluation. Le résultat peut aussi être « inconnu ».

Les conditions comptent toujours

Une demande fictive indique : « Livraison souhaitée en semaine 24. La date définitive suit l’accord sur le plan. » Une configuration adaptée reconnaît la semaine, conserve la condition et laisse la date définitive inconnue.

La suite est un examen humain, pas une confirmation automatique dans l’agenda. Cet exemple illustre une nouvelle configuration documentaire, pas un analyseur de livraison nouvellement testé.

D’abord la bonne source

Une chaîne d’extraction construite conserve le texte original, identifie paragraphes et sections et relie les champs proposés à leur section source. Une régression ciblée distingue une page de résultats d’un document complet et oriente les problèmes vers la bonne étape.

De la proposition à l’examen

Règles ou IA peuvent aider à reconnaître et normaliser. Catégories et priorités provisoires sont des aides ; un champ proposé n’est pas encore un fait métier définitif. Un court extrait facilite l’examen, tandis que la source complète reste accessible pour le contexte.

Tester les erreurs importantes

Utilisez des exemples représentatifs avec données manquantes, contradictions et mises en page variées. Mesurez aussi les champs remplis à tort et les conditions perdues. Les connexions au dossier ou à la comptabilité suivent les accords sur sens, droits, conservation et récupération. La technique existante ne garantit pas un traitement sans erreur de tout document.