Factures et bons de commande
Numéro, date, fournisseur, lignes de produits, quantités, prix unitaires, montants et TVA, pour la comptabilité ou le rapprochement commande, livraison et facture.
Extraction de données par IA
Extraction de données de documents par IA : des PDF aux données structurées fiables
PDF, scans, factures, bons de commande, contrats, CV, cahiers des charges, rapports : nous construisons le pipeline qui lit vos documents et alimente votre ERP, votre CRM ou votre logiciel avec des données vérifiées, champ par champ. Tensoria est une agence IA basée à Toulouse qui conçoit des pipelines d'extraction de documents sur mesure pour les PME et ETI.
Factures et bons de commande
Contrats et CV
Cahiers des charges
Sur devis
Cas d'usage
Les documents qu'on traite
Chaque type de document a son propre schéma de champs, ses cas limites et son niveau de tolérance à l'erreur.
Contrats
Parties, dates d'effet et d'échéance, clauses de renouvellement ou de résiliation, montants engagés et obligations principales, pour un suivi sans relecture intégrale.
CV
Expériences, formations, compétences et coordonnées, harmonisées dans un format commun exploitable par un outil de recrutement ou un référentiel de compétences.
Cahiers des charges techniques
Exigences fonctionnelles et techniques, contraintes normatives et critères d'acceptation, extraits et classés pour préparer un appel d'offres ou un cadrage projet.
Rapports et comptes rendus
Constats, mesures, conclusions et annexes, structurés en champs exploitables pour un suivi statistique ou une réinjection dans un système métier.
Scans et documents papier numérisés
Documents reçus sous forme d'image plutôt que de texte natif, traités par OCR puis par le même pipeline de structuration et de validation.
Du prototype à la production
Ce qu'il faut ajouter à un essai sur PDF
Coller un PDF dans un assistant conversationnel et obtenir une réponse correcte prouve que le contenu est compréhensible par un modèle de langage. Ce n'est pas encore un système sur lequel votre équipe ADV, votre comptabilité ou votre CRM peuvent s'appuyer tous les jours, sans supervision. Un pipeline de production ajoute cinq éléments qu'un essai ponctuel n'a pas besoin de traiter.
Un schéma de sortie stable
Les mêmes champs, dans le même format, à chaque document
Un schéma défini à l'avance (types de champs, formats de date, unités) garantit que le premier document et le dix millième produisent une sortie exploitable de la même façon.
Des règles de validation métier
Des vérifications qui connaissent votre métier
Un total qui ne correspond pas à la somme des lignes, une échéance antérieure à l'émission, un numéro de commande absent du référentiel : ces incohérences sont détectées avant l'enregistrement.
Un score de confiance par champ
Savoir quand ne pas faire confiance à l'extraction
Chaque champ extrait reçoit un niveau de confiance. En dessous d'un seuil défini avec vous, il part en revue humaine au lieu d'être validé silencieusement.
Une mesure sur les cas limites
Scans médiocres, tableaux et documents multi-pages
Un document net d'une page se traite bien presque toujours. La vraie question porte sur le scan flou, le tableau à colonnes fusionnées ou le contrat de trente pages : c'est sur ces cas que le pipeline doit être testé en priorité.
Une mesure avant la mise en production
Une précision constatée, pas supposée
Avant tout déploiement, la précision est mesurée champ par champ sur un échantillon de vos documents réels. C'est cette mesure, et non une conviction générale sur les capacités de l'IA, qui décide si le pipeline est prêt.
Méthode
Comment on construit le pipeline
Chaque étape est validée avant de passer à la suivante, avec vos documents réels comme matière première.
01
Cadrer le schéma et lire les documents
Définition précise des champs avec vos équipes métier, puis détection du type de document : texte natif dans le PDF, ou scan nécessitant une étape d'OCR.
02
Découper et structurer par LLM
Le document est découpé en sections exploitables, puis un modèle de langage produit une sortie structurée conforme au schéma défini, plutôt qu'un texte libre à réinterpréter.
03
Valider selon vos règles métier
Des règles de cohérence propres à votre activité contrôlent chaque champ extrait et attribuent un score de confiance, avant tout enregistrement.
04
Organiser la revue humaine
Les documents sous le seuil de confiance sont présentés dans une interface de revue, pour correction en quelques clics plutôt qu'en ressaisie complète.
05
Mesurer la précision avant mise en production
Sur un échantillon de vos documents, chaque champ extrait est comparé à une valeur de référence validée par une personne du métier. Le pipeline ne passe en production que sur la base de ce résultat mesuré, champ par champ.
Intégration
Où vont les données
L'extraction n'a de valeur que si les données arrivent là où votre équipe les utilise déjà.
Votre ERP
Lignes de commande, factures ou données achats injectées dans votre système de gestion, sans ressaisie.
Votre CRM
Coordonnées, historique contractuel ou données prospects rattachées à la bonne fiche client, automatiquement.
Votre GED ou base documentaire
Documents classés, indexés et enrichis de métadonnées, pour une recherche plus fine que le texte intégral.
Votre logiciel, via API
Pour un éditeur, les données extraites peuvent être exposées par une API dédiée et intégrées dans votre propre produit.
Un export simple en JSON, CSV ou base de données reste possible quand aucune intégration directe n'est nécessaire.
Conditions de réussite
Ce qui rend un projet d'extraction fiable, et ses limites
À réunir avant de démarrer
- Un échantillon représentatif de vos documents réels, y compris les cas les plus difficiles.
- Une définition claire des champs attendus, avec les personnes qui utilisent la donnée au quotidien.
- Un volume suffisant pour justifier un pipeline automatisé plutôt qu'une simple saisie assistée.
- De la visibilité sur les documents manuscrits éventuels, dont la fiabilité reste plus variable que le texte imprimé.
- Un choix d'hébergement clair selon la sensibilité des documents : France, chez vous ou sur votre propre infrastructure.
Livrables
Ce que vous recevez
Schéma de données
La liste des champs extraits, leur format et leurs règles de validation, documentés et réutilisables.
Pipeline documenté
L'architecture complète, de la lecture du document jusqu'à l'écriture dans le système cible.
Rapport de précision par champ
Le résultat mesuré sur votre échantillon, champ par champ, pas un chiffre global qui masque les points faibles.
Interface de revue
Un écran ou un export dédié pour corriger rapidement les cas sous le seuil de confiance, sans ressaisie complète.
Transfert
Le pipeline et sa documentation vous appartiennent. Vous pouvez internaliser son exploitation ou la confier à un autre prestataire : l'objectif est que la solution vous soit utile durablement, pas qu'elle vous enferme.
Preuves
Des pipelines d'extraction déjà en production
Trois projets où l'extraction de documents alimente un flux métier réel, sous contrôle humain.
Cas client
ModelRH : structurer des données RH à grande échelle
Extraction de compétences depuis des CV, offres d'emploi et fiches métier, avec rapprochement sémantique et revue humaine sur les correspondances peu confiantes.
Voir le cas client →Cas client
Infine : rapports d'expertise sinistre
Extraction structurée d'une quinzaine de champs depuis le PDF d'expertise, avec relecture et validation de l'expert avant tout envoi à l'assureur.
Voir le cas client →Cas client
Raynier : suivi des achats fournisseurs
Extraction des prix, quantités et références depuis les emails fournisseurs, avec validation humaine avant enregistrement dans la base de données.
Voir le cas client →Nous avons aussi construit des pipelines d'extraction d'exigences dans des cahiers des charges techniques industriels et de données de CV, sur des projets non publiés, avec la même approche.
Pour aller plus loin
Ressources liées
Architecture
Extraction PDF par IA : architecture et coûts 2026
Factures
OCR factures IA : stacks, validation, B2B 2026
Outils
Top outils d'extraction de données et OCR en 2026
ADV et achats
Rapprocher bon de commande, livraison et facture
Contrats
Extraire les données de vos contrats reçus par email
Architecture hybride
RAG sur factures fournisseurs : architecture SQL et IA
Flux entrant
Automatisation des emails entrants
Quand les documents arrivent par email plutôt que déposés manuellement, l'extraction se branche directement sur ce flux.
Pour un éditeur
Développement SaaS IA
Intégrer une brique d'extraction directement dans votre propre produit, exposée via une API.
Système existant
Audit technique RAG et agents IA
Un premier pipeline existe déjà mais manque de fiabilité : l'audit établit une baseline et priorise les corrections.
Questions fréquentes
Un essai ponctuel montre que l'IA comprend un document isolé. La production ajoute un schéma de sortie stable, des règles de validation métier, un score de confiance par champ, une revue humaine sur les cas douteux, et une mesure de précision sur un échantillon de vos propres documents avant tout déploiement.
Nous constituons avec vous un échantillon représentatif de vos documents, y compris les cas difficiles (scans de mauvaise qualité, tableaux, documents multi-pages). Chaque champ extrait est comparé à une valeur de référence validée par une personne qui connaît le métier. Le rapport de précision est donné champ par champ, pas comme un pourcentage global.
Chaque extraction reçoit un score de confiance. En dessous d'un seuil défini avec vous, le document est écarté du traitement automatique et envoyé en revue humaine plutôt que validé à tort. C'est ce mécanisme qui évite qu'une donnée fausse entre silencieusement dans votre ERP ou votre CRM.
L'hébergement est discuté selon vos contraintes de confidentialité : cloud souverain en France, infrastructure de votre choix, ou déploiement sur site pour les documents les plus sensibles.
Certains contenus manuscrits sont exploitables, mais la fiabilité est nettement plus variable qu'avec du texte imprimé. Nous le vérifions dès le cadrage sur un échantillon de vos documents manuscrits réels, pour une estimation honnête plutôt qu'une promesse générique.
Arrêtez de ressaisir ce que vos documents contiennent déjà
Le premier échange sert à regarder ensemble un échantillon de vos documents et à évaluer ce qu'un pipeline d'extraction peut fiabiliser chez vous.
