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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.

Result:

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.

Main negative impacts:

  • 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.

BEFORE / AFTER

What changes with 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

STEP 1 : Définition du schéma cible

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

STEP 2 : Activation de Deep Tagger

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

STEP 3 : Mapping automatique

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

STEP 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.

  • Target connector: The agent performs the right actions in deep tagger based on event context.
  • Automated actions: Extraction d'entités nommées. Normalisation des formats (dates, devises). Classification automatique par catégories. Export direct vers bases de données SQL ou outils SaaS.
  • Native governance: La précision de l'extraction est monitorée en continu pour garantir la fiabilité de vos données.

Each action is contextualized and executed automatically at the right time.

Each Swiftask agent uses a dedicated identity (e.g. agent-deep-tagger@swiftask.ai ). You keep full visibility on every action and every sent message.

Key takeaway: The agent automates repetitive decisions and leaves high-value actions to your teams.

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 applies enterprise-grade security standards for your deep tagger automations.

  • 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.

To learn more about compliance, visit the Swiftask governance page for detailed security architecture information.

RESULTS

Performance de la structuration

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

Take action with deep tagger

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

Streamline data workflows with Deep Tagger intelligent filtering

Next use case