Universal Extractor

Universal Extractor est conçu pour convertir un contenu non structuré ou semi-structuré en données structurées. Il s’adresse aux analystes de données, chercheurs, développeurs et ingénieurs d’automatisation qui extraient régulièrement des faits à partir de factures, contrats, pages produit, rapports et contenus web. L’objectif est une extraction répétable alimentant des pipelines d’analyse et des modèles ML.
Au cœur, l’outil mêle des définitions de champs basées sur des règles à une reconnaissance assistée par machine. Les utilisateurs définissent des templates d’extraction ou s’appuient sur des règles par défaut pour identifier des champs courants tels que dates, identifiants, prix, quantités, noms et URL. Les sorties sont par défaut au format JSON, avec des exports CSV ou XML en option, et chaque champ peut porter une cote de confiance.
Le moteur supporte plusieurs types d’entrée (URL, texte brut, PDF, HTML) et peut analyser des mises en page complexes, y compris des tableaux et des entrées sur plusieurs lignes. Il normalise les dates et les nombres selon des formats locaux et offre des hooks de validation pour assurer la cohérence entre les documents. Le traitement par lot et l’accès API permettent une automatisation à grande échelle.
Les cas d’usage courants incluent l’automatisation de la capture de données de factures, l’enrichissement de catalogues, la collecte de données concurrentielles et l’extraction de données de recherche. La valeur unique réside dans des templates portables entre documents, le support de localisation et une piste d’audit pour la traçabilité et la conformité. Hypothèses : sources accessibles et contenus non cryptés; exclusions : OCR pour contenu uniquement image, sauf activation explicite. La qualité des données est suivie par des scores de confiance par champ et un rapport global pour guider les ingénieurs de données.