La révision des contrats est répétitive et fastidieuse parce que les associés juniors des cabinets d'avocats doivent toujours identifier les mêmes points de données dans un contrat donné :

À quel moment le contrat est-il en vigueur? Quelles sont les modalités du renouvellement? Quelles sont les parties concernées par le présent contrat? Le modèle interface contrat API peut apprendre à extraire et à déterminer automatiquement les principales valeurs contractuelles, ce qui permet d'économiser des centaines d'heures de travail manuel.

Dataleon est une plateforme d'IA sans code qui fournit les meilleurs outils ML pour l'automatisation et le traitement des données. Elle peut faciliter le processus de formation d'un modèle en utilisant de puissants algorithmes du machine learning.

Avant d'élaborer et de mettre à l'essai un modèle, il est essentiel de préparer un grand nombre de données de grande qualité. Si les données ne sont pas claires, et elles contiennent beaucoup d'informatione manquantes. Il est essentiel de les peigner, de les étiqueter et de les préparer avant de former le modèle.

Création d'un preset.

Lorsque vous commencez à utiliser Dataleon, vous devrez créer une présélection de vos données. Les presets sont la partie où les données sont recueillies, préparés avant qu'un projet ne soit créé et enfin nettoyées. On peut considérer qu'il s'agit d'une source de données qui sera utilisée à l'avenir pour l'étiquetage.

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Après avoir téléchargé des images à partir du même preset, vous aurez l'option de vérifier que les images ne contiennent pas de fichiers dupliqués ou similaires. A cet effet, la plateforme offre une fonction Scan. Lorsque vous cliquez sur Scan, le système efface automatiquement les fichiers dupliqués ou similaires.

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Vous pouvez également visualiser tous les détails de chaque image que vous avez chargée. Cliquez juste sur l'image qui vous intéresse et affichez tous les détails. Vous pouvez recadrer l'image, si vous êtes insatisfait avec son arrière-plan, et vous pouvez aussi supprimer l'image.

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Création d'un projet.

Une fois les données téléchargées et nettoyées, il est possible de créer un projet. Le volet "Projets" est destiné à l'étiquetage des données réelles, à la génération de données synthétiques, ainsi qu'à la classification et à la détection des données.

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Si vous avez la certitude que les données sont précises, pertinentes et suffisantes, vous pouvez utiliser notre éditeur d'étiquettes prêt à l'emploi pour étiqueter vos données.

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La quantité importante de données non étiquetées est un problème croissant dans le machine learning.Il reste donc aux spécialistes des données plus de données qu'ils ne peuvent en analyser. Voilà où l'apprentissage actif intervient. L'apprentissage actif (Active learning) est le sous-ensemble du modèle Machine learning où un algorithme d'apprentissage peut interroger de façon interactive un utilisateur pour étiqueter les données avec les résultats désirés. Vous pouvez mettre en application l'apprentissage actif dans l'éditeur d'étiquettes.

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La quantité et la qualité de vos données de formation déterminent l'exactitude de la performance de votre modèle d'apprentissage machine. En conséquence, l'absence de données pertinentes et précises peut constituer un autre gros problème dans l'apprentissage automatique. Heureusement, on peut le résoudre facilement avec notre "Scene Editor", une interface api utilisée pour la génération de données.

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Création et entraînement d'un modèle.

Une fois vos données collectées et nettoyées, vous pouvez passer à la section "Knowledge Vision". Dans cette partie de la plateforme, vous pouvez entraîner votre modèle avec vos données (personnelles ou générées dans Datalabs) et visualiser le résultat.

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Chez Dataleon, notre solution d'intelligence artificielle exclusive vous permet de centraliser l'ensemble de vos contrats dans une base de données totalement sécurisée. Si vous avez besoin d'un tel modèle, n'hésitez pas à nous le signaler.

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