Episode 224 : Données non structurées et modern OCR

Oct 28, 2025 · 51m 23s
Episode 224  : Données non structurées et modern OCR
Chapters

01 · Intro

0s

02 · La promesse des éditeurs

3m 6s

03 · Comprendre le RAG et son fonctionnement

8m 5s

04 · Difficultés liées à l'OCR et à l'extraction de données

11m 6s

05 · Recommandations pour l'optimisation des documents

19m 3s

06 · Mistral Document AI et ses fonctionnalités

28m 46s

07 · Chunking et gestion des documents

33m 49s

08 · Fine-tuning des modèles d'embeddings

40m 55s

09 · Formats de documents et leur pérennité

43m 8s

10 · Conclusion et perspectives

47m 23s

Description

Dans cet épisode on explore les défis et les évolutions du RAG (Retrieval-Augmented Generation) dans le contexte de l'IA. L'équipe du Bigdata Hebdo discute des promesses des éditeurs, des difficultés...

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Dans cet épisode on explore les défis et les évolutions du RAG (Retrieval-Augmented Generation) dans le contexte de l'IA. L'équipe du Bigdata Hebdo discute des promesses des éditeurs, des difficultés rencontrées par les utilisateurs, et des mécanismes d'IA nécessaires pour traiter efficacement les documents.

On parle des enjeux liés à l'OCR, au chunking, et à l'importance des modèles d'embeddings.

00:00 Introduction
03:06 La promesse des éditeurs
08:05 Comprendre le RAG et son fonctionnement
11:06 Difficultés liées à l'OCR et à l'extraction de données
19:05 Recommandations pour l'optimisation des documents
28:46 Mistral Document AI et ses fonctionnalités
33:49 Chunking et gestion des documents
40:55 Fine-tuning des modèles d'embeddings
43:00 Formats de documents et leur pérennité
47:23 Conclusion et perspectives

Notes et ressources 
https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-224-donnees-non-structurees-et-modern-ocr
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Information
Author Vincent Heuschling
Organization Vincent Heuschling
Website -
Tags
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