Nanonets

Qu'est-ce que Nanonets ?

Nanonets est une plateforme de traitement intelligent des documents par IA et d'automatisation des workflows, axée sur l'extraction de données à partir d'entrées non structurées et l'automatisation des processus métier en aval. Elle est conçue pour aider les équipes à transformer documents et autres informations semi-structurées en données structurées actionnables.

La plateforme utilise l'IA pour extraire les informations sans s'appuyer sur des modèles prédéfinis et fournit des moteurs de décision pour signaler, router et valider les éléments dans le cadre de workflows de bout en bout. Le résultat attendu est une réduction des efforts manuels dans les processus à forte charge documentaire tels que la gestion des comptes fournisseurs, le traitement des commandes et l'évaluation des risques en assurance.

Fonctionnalités clés

• Extraction de données par IA pour entrées non structurées : Extrait les informations pertinentes de documents et autres sources comme e-mails, tickets ou bases de données.
• Extracteurs à faible dépendance aux modèles : L'extraction de données ne repose pas sur des modèles prédéfinis.
• Automatisation no-code des workflows : Automatise les workflows manuels complexes via une plateforme no-code.
• Moteurs de décision apprenants : Prend en charge des règles/logique de décision pour signaler, examiner, valider les fichiers et enrichir les données extraites ou manquantes.
• Sortie structurée centralisée : Consolide les données extraites « en un seul endroit », puis exporte vers des systèmes métier ou formats de fichiers (XLS, CSV, XML).

Comment utiliser Nanonets

1. Démarrez un workflow d'automatisation en ingérant fichiers ou données depuis des sources comme e-mail, stockage cloud, tickets de support ou bases de données.
2. Configurez l'étape d'extraction IA pour que le système extrait les champs nécessaires des documents d'entrée.
3. Ajoutez des étapes de décision pour signaler les éléments à examiner, valider les données extraites ou enrichir les champs manquants via des moteurs de décision.
4. Exportez les résultats structurés vers votre système cible (par exemple, un CRM ou une base de données) ou vers des formats de fichiers courants comme XLS, CSV ou XML.

Cas d'usage

• Comptes fournisseurs (traitement des factures) : Ingestez les documents de factures, extrayez les données des factures/reçus/bons de commande, routez les éléments pour examen et rapprochez les transactions en synchronisant avec un ERP.
• Traitement des commandes et supply chain : Extrayez les informations liées aux commandes et automatisez les étapes de correspondance des commandes (y compris matching 2 voies/3 voies avec les demandes d'achat) et de gestion des documents pour accélérer le traitement.
• Évaluation des risques en assurance : Classez et organisez automatiquement les documents de demande, consolidez les données de plusieurs documents en une vue unique, et déclenchez des communications client via e-mails automatisés.
• Intake de documents depuis plusieurs canaux : Importez des documents depuis e-mail, Dropbox, Drive ou Microsoft Dynamics et standardisez les données extraites en une sortie structurée unique pour un traitement ultérieur.

FAQ

Nanonets nécessite-t-il des modèles prédéfinis pour l'extraction ?

La page indique que les extracteurs IA « ne reposent pas sur des modèles prédéfinis ».

Quels types d'entrées peuvent être traités ?

La plateforme est décrite comme extrayant à partir de documents et aussi de sources incluant e-mails, tickets et bases de données.

Où peuvent être envoyées les données extraites ?

La page mentionne l'export de données structurées vers des systèmes comme un CRM, WMS ou base de données, et aussi en XLS, CSV ou XML.

La configuration des workflows est-elle basée sur du code ?

La plateforme est décrite comme disposant d'une « plateforme no-code » pour automatiser les processus métier complexes.

Comment Nanonets gère-t-il les étapes de validation ou d'examen ?

Elle utilise des moteurs de décision pour signaler, examiner, valider les fichiers et enrichir les données extraites ou manquantes.

Alternatives

• Plateformes d'automatisation low-code/no-code avec ingestion de documents : Elles peuvent orchestrer l'intake et le routage, mais nécessitent souvent des outils supplémentaires ou une configuration personnalisée pour une extraction de haute qualité à partir de documents non structurés.
• Outils OCR et d'extraction de formulaires généraux : Utiles pour transformer les documents scannés en texte/champs, mais offrent moins d'automatisation de workflows de bout en bout et de décisionnalité par rapport à une plateforme combinant extraction + workflow.
• Pipelines ML personnalisés ou systèmes de traitement de documents internes : Offrent une flexibilité maximale, mais requièrent généralement plus d'efforts d'ingénierie pour construire, maintenir et faire évoluer la logique d'extraction et de workflow.
• RPA entreprise axée sur les tâches back-office : Peut automatiser les actions répétitives une fois les données disponibles, mais n'aborde pas aussi directement le workflow d'extraction document-vers-données structurées qu'une plateforme de traitement intelligent des documents.