Swiftask s'intègre à Lettria pour transformer vos textes bruts en données structurées. Identifiez automatiquement les entités, lieux, organisations et concepts dans vos flux.
Résultat :
Gagnez des heures d'analyse manuelle et structurez vos données pour une prise de décision rapide.
Agents IA
lettria
Connecteur lettria · OAuth 2.0 sécurisé
Vos équipes reçoivent quotidiennement des milliers de documents, emails et feedbacks. Extraire manuellement les informations clés (noms, montants, dates, produits) est une tâche monotone qui génère des erreurs et des délais inacceptables.
Les principaux impacts négatifs :
Surcharge cognitive et erreurs
L'extraction manuelle répétitive conduit inévitablement à des erreurs de saisie et à une fatigue opérationnelle.
Données non exploitables
Les informations restent bloquées dans des fichiers non structurés, empêchant toute analyse de tendance ou reporting efficace.
Réactivité client limitée
Le temps passé à traiter l'information retarde la réponse aux demandes clients et la résolution de problèmes critiques.
Avec l'intégration Swiftask et Lettria, vous automatisez l'extraction d'entités. Vos agents IA scannent, identifient et catégorisent les informations instantanément, sans aucune ligne de code.
AVANT / APRÈS
Le processus traditionnel
Un membre de votre équipe reçoit un email ou un rapport. Il doit le lire, identifier manuellement les entités pertinentes, les copier dans un fichier Excel ou un CRM. Ce processus est lent, sujet aux erreurs et non scalable.
L'automatisation Swiftask + Lettria
Dès qu'un texte arrive, votre agent Swiftask le transmet à Lettria. Les entités sont extraites en quelques millisecondes et automatiquement injectées dans vos outils métiers. Vos données sont prêtes à être analysées.
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ÉTAPE 1 : Définissez votre agent dans Swiftask
Créez un agent dédié à l'extraction. Configurez-le pour surveiller vos sources de données entrantes (emails, API, formulaires).
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ÉTAPE 2 : Configurez le connecteur Lettria
Activez le module Lettria dans Swiftask pour bénéficier de capacités de traitement du langage naturel (NLP) de pointe.
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ÉTAPE 3 : Paramétrez les entités à extraire
Sélectionnez les types d'entités à capturer (ex: noms de sociétés, dates, produits) pour personnaliser l'analyse selon vos besoins métier.
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ÉTAPE 4 : Automatisez le flux de sortie
Définissez où les données extraites doivent être envoyées : CRM, base de données, ou Slack pour notification immédiate.
Lettria apporte une compréhension sémantique profonde, allant au-delà de la simple recherche de mots-clés, pour identifier le contexte réel de chaque entité.
Chaque action est contextualisée et exécutée automatiquement au bon moment.
Chaque agent Swiftask utilise une identité dédiée (ex. agent-lettria@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.
L'IA élimine les erreurs humaines liées à la saisie manuelle de données textuelles.
Traitez des volumes massifs de textes sans augmenter vos effectifs ou vos coûts opérationnels.
Transformez le texte brut en actifs structurés pour vos tableaux de bord décisionnels.
Réduisez drastiquement le temps de traitement, permettant une réactivité accrue face aux opportunités ou incidents.
Le no-code permet aux équipes métiers de configurer elles-mêmes leurs flux d'extraction sans attendre l'IT.
Swiftask applique des standards de sécurité enterprise pour vos automatisations lettria.
Pour aller plus loin sur la conformité, consultez la page gouvernance Swiftask et ses détails d'architecture de sécurité.
RÉSULTATS
| Métrique | Avant | Après |
|---|---|---|
| Temps de traitement par document | 5 à 10 minutes | Moins de 2 secondes |
| Taux d'erreur | 5-10% (humain) | Moins de 0.1% (IA) |
| Volume de données traitées | Limité par la capacité humaine | Illimité, 24/7 |
| ROI opérationnel | Coûts de gestion élevés | Réduction significative des coûts |
Gagnez des heures d'analyse manuelle et structurez vos données pour une prise de décision rapide.