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Structurez vos données automatiquement avec Deep Tagger

Swiftask intègre Deep Tagger pour transformer vos flux d'informations brutes en une base de données parfaitement organisée et prête pour l'analyse.

Resultat:

Gagnez des heures de saisie manuelle et éliminez les erreurs de classification grâce à l'IA.

Le chaos des données non structurées

La majorité des données d'entreprise sont stockées dans des formats non structurés : e-mails, PDF, rapports, notes. Exploiter ces informations est un défi quotidien qui consomme un temps précieux.

Les principaux impacts négatifs :

  • Perte d'informations critiques: Les données dispersées sont impossibles à analyser efficacement, entraînant des décisions basées sur des vues incomplètes.
  • Saisie manuelle coûteuse: Vos équipes passent un temps considérable à copier et classer des données au lieu de se concentrer sur l'analyse métier.
  • Incohérence des données: La classification humaine est sujette à l'erreur, créant des silos de données disparates et difficiles à réconcilier.

Deep Tagger couplé à Swiftask automatise la lecture, l'extraction et la structuration de vos données. L'IA identifie, étiquette et insère vos informations dans votre base de données cible.

AVANT / APRÈS

Ce qui change avec Swiftask

Gestion manuelle des données

Un collaborateur reçoit un document. Il l'ouvre, identifie les champs clés, les saisit manuellement dans Excel ou un CRM. Les erreurs de frappe sont fréquentes et le processus est lent.

Structuration avec Swiftask

Le document est traité instantanément par Deep Tagger. Les entités sont extraites, normalisées et envoyées automatiquement vers votre base de données. Zéro saisie, 100% de précision.

4 étapes pour structurer vos données

ÉTAPE 1 : Définition du schéma cible

Configurez dans Swiftask les champs nécessaires pour structurer vos données entrantes.

ÉTAPE 2 : Activation de Deep Tagger

Connectez Deep Tagger pour analyser intelligemment vos documents et fichiers entrants.

ÉTAPE 3 : Mapping automatique

Associez les entités extraites par l'IA aux champs de votre base de données.

ÉTAPE 4 : Exécution en temps réel

Dès qu'une donnée arrive, elle est traitée, structurée et archivée automatiquement.

Capacités de traitement intelligent

L'IA analyse le contexte sémantique, le format du document et les relations entre les données extraites.

  • Connecteur cible : L'agent exécute les bonnes actions dans deep tagger selon le contexte de l'événement.
  • Actions automatisées : Extraction d'entités nommées. Normalisation des formats (dates, devises). Classification automatique par catégories. Export direct vers bases de données SQL ou outils SaaS.
  • Gouvernance native : La précision de l'extraction est monitorée en continu pour garantir la fiabilité de vos données.

Chaque action est contextualisée et exécutée automatiquement au bon moment.

Chaque agent Swiftask utilise une identité dédiée (ex. agent-deep-tagger@swiftask.ai ). Vous gardez une visibilité complète sur chaque action et chaque message envoyé.

À retenir : L'agent automatise les décisions répétitives et laisse à vos équipes les actions à forte valeur.

Avantages opérationnels majeurs

1. Gain de productivité

Libérez vos équipes des tâches répétitives de saisie de données.

2. Précision accrue

Éliminez les erreurs humaines liées à la saisie manuelle.

3. Données exploitables

Transformez vos archives en une base de données prête pour le reporting.

4. Évolutivité

Traitez des milliers de documents sans augmenter vos effectifs.

5. Standardisation

Appliquez un format uniforme à toutes vos données entrantes.

Sécurité des données

Swiftask applique des standards de sécurité enterprise pour vos automatisations deep tagger.

  • Chiffrement des données: Toutes les données sont chiffrées pendant le transit et au repos.
  • Confidentialité: Vos documents ne servent jamais à entraîner des modèles tiers.
  • Conformité RGPD: Traitement conforme aux normes de protection des données européennes.
  • Contrôle d'accès: Gestion granulaire des droits sur les données structurées.

Pour aller plus loin sur la conformité, consultez la page gouvernance Swiftask et ses détails d'architecture de sécurité.

RÉSULTATS

Performance de la structuration

MétriqueAvantAprès
Temps de traitementPlusieurs minutes/docQuelques secondes
Taux d'erreurÉlevé (humain)Négligeable (IA)
Volume traitéLimité par l'effectifIllimité
ROICoûteuxRentabilité rapide

Passez à l'action avec deep tagger

Gagnez des heures de saisie manuelle et éliminez les erreurs de classification grâce à l'IA.

Optimisez vos flux de données avec le filtrage intelligent Deep Tagger

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