LLM et Agents IA : Transformer les Données Non Structurées pour une Prise de Décision plus Intelligente

Jeremi Piccioni - Consultant Workspace

Chez Cloud Sultans, notre mission est d’aider les petites et grandes entreprises à mieux collaborer et à atteindre une productivité élevée en tirant pleinement parti de Google Workspace (anciennement GSuite). Aujourd’hui, nous explorons l’un des domaines technologiques les plus passionnants : comment les modèles de langage (LLM) et les agents IA transforment les données non structurées en informations exploitables et structurées.

Pourquoi les données non structurées posent problème

Dans un monde axé sur les données, les entreprises sont submergées par des documents — e-mails, PDF, contrats, rapports, feuilles de calcul. Bien que ces informations soient cruciales pour les opérations et la prise de décisions, elles sont souvent non structurées, c’est-à-dire non organisées dans des tableaux ou bases de données. Elles sont donc difficiles à analyser avec des logiciels traditionnels.

Pour extraire ces données, les entreprises utilisaient jusqu’ici des outils comme la reconnaissance optique de caractères (OCR), capables de convertir des images de texte en texte lisible. Mais l’OCR n’offre aucune compréhension sémantique : il convertit les pixels en mots, sans en saisir le sens ni les relations. C’est là que les LLM et les agents IA entrent en jeu.

La complexité des documents : bien plus que du texte

On pourrait penser que les documents sont de simples fichiers texte, mais ceux du monde professionnel comportent souvent des structures complexes : tableaux sur plusieurs pages, images, métadonnées, ou encore des liens hiérarchiques entre documents.

Par exemple, un contrat peut référencer plusieurs avenants, factures et bons de commande qui y sont liés. Une simple extraction de texte ne suffit pas — il faut comprendre comment tout est connecté.

Certains documents atteignent 600 pages, avec des milliers de mots et des relations complexes entre les tableaux et paragraphes. Sans traitement intelligent, ces insights précieux restent enfouis. Les pipelines de données traditionnels ne sont pas conçus pour cette complexité.

Hiérarchies documentaires : verticales et horizontales

Comprendre comment les documents sont liés les uns aux autres est essentiel. Ces liens sont souvent de deux types :

Hiérarchies verticales : un contrat-cadre lié à plusieurs déclarations de travaux, avenants, et factures associées. Ces connexions sont essentielles pour avoir une vue complète d’un projet ou d’un dossier juridique.
Hiérarchies horizontales : par exemple, des articles de recherche qui citent d’autres travaux, conduisent à des brevets ou à une documentation produit. Ou encore, des documents liés à une chaîne logistique (lettres de transport, certificats d’assurance, reçus d’expédition) tous liés à un même envoi mais archivés séparément.

Un système intelligent doit non seulement lire les documents, mais aussi interpréter les relations entre eux, souvent à travers différents départements ou sources.

La révolution des LLM

Bienvenue aux Transformers génératifs pré-entraînés (GPT) — la technologie derrière les LLM. Ces modèles sont formés sur d’énormes volumes de données et conçus pour comprendre le langage humain en profondeur. Ils traduisent les mots en représentations mathématiques (tokens) dans un espace multidimensionnel.

Avec plus de 600 milliards de paramètres, ces modèles détectent les modèles, comprennent les nuances, et génèrent des réponses humaines. Surtout, ils nous permettent d’analyser les documents comme un humain… mais à la vitesse machine et à grande échelle.

Transformer le texte en données : le modèle d’expansion-contraction

Extraire des données structurées d’un document ne consiste pas à le compresser. Cela commence par une expansion : lorsqu’un outil OCR ou NLP traite un document, il peut transformer un PDF de 1 000 mots en millions de tokens.

Ensuite, les LLM filtrent cette masse pour identifier ce qui est important : noms, dates, montants, relations utiles à la prise de décision. L’objectif n’est pas de résumer, mais de distinguer les éléments significatifs dans un flux de données chaotiques.

Les agents IA : une intelligence modulaire

Plutôt que de tout confier à une seule IA géante, nous utilisons des agents IA spécialisés. Voici comment ils fonctionnent :

Agent d’Inspection : première analyse du document — métadonnées, taille, structure.
Agent OCR : convertit les éléments visuels en texte lisible.
Agent de Vectorisation : encode le texte extrait en vecteurs via un LLM.
Agent de Découpage : identifie et sépare les différents documents dans un fichier.
Agent d’Extraction : extrait les données clés (nom du client, montant, date…).
Agent d’Appariement : relie les documents entre eux, en identifiant les relations verticales et horizontales.

Du pipeline classique au flux intelligent

Avant, les flux de données étaient linéaires et rigides. Avec les agents IA, on passe à des workflows dynamiques et événementiels, où chaque agent peut agir de façon autonome et interagir avec d’autres en temps réel.

Les avantages :

Scalabilité : traitement parallèle
Autonomie : moins de supervision humaine
Flexibilité : remplacement facile d’un agent
Intelligence adaptative : exploration de plusieurs scénarios pour déterminer le plus pertinent

L’ère nouvelle de l’intelligence documentaire

Grâce aux LLM et agents IA, nous entamons une révolution où les données non structurées deviennent enfin un atout stratégique.

Imaginez pouvoir :

Interroger des milliers de documents comme vous interrogeriez un chatbot.
Lier automatiquement tous les documents associés à un client, un contrat, ou une transaction.
Automatiser des flux entiers sur Google Workspace (Drive, Gmail, Docs), avec un niveau d’intelligence jamais atteint.