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Comprendre les resultats

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Comment lire, evaluer et agir sur les resultats produits par Claira lors de la revision documentaire assistee par l'IA.

Comprendre les resultats

Apres qu'une analyse Claira a ete executee sur un document, l'IA produit un resultat fonde sur votre prompt. Savoir ou trouver les resultats, comment les evaluer et quoi faire lorsqu'ils sont insuffisants est essentiel pour tirer profit de la revision assistee par l'IA.

Ou apparaissent les resultats

Claira affiche les resultats a deux endroits :

  1. Le panneau de reponse Claira. Immediatement apres une analyse, la sortie de l'IA apparait dans la zone Resultats du panneau Claira. C'est la que vous lisez, examinez et (pour les analyses unitaires) modifiez le resultat avant enregistrement.
  2. Le champ Nuix Discover connecte. Une fois le resultat enregistre, il est ecrit directement dans le champ Nuix Discover que vous avez connecte dans les Parametres. Des lors, le resultat fait partie de votre flux de revision habituel — consultable, triable et exportable comme toute autre valeur de champ.

Pour les analyses en lot, les resultats sont ecrits automatiquement dans le champ connecte au fur et a mesure du traitement de chaque document. Pour les analyses unitaires, vous voyez d'abord le resultat dans le panneau Claira et pouvez le modifier avant enregistrement.

La qualite des resultats depend de la qualite du prompt

Le facteur le plus important pour la qualite des resultats est le prompt que vous redigez. L'IA suit vos instructions de maniere litterale ; des prompts clairs et precis produisent des resultats clairs et precis.

Si vos resultats sont vagues, incoherents ou manquent d'informations cles, examinez d'abord votre prompt — pas le modele ni les donnees.

Considerez l'IA comme un assistant meticuleux mais tres litteral. Elle fera exactement ce que vous demandez, mais n'inferera pas votre intention si vos instructions sont ambigues.

Motifs de resultats courants

Selon la facon dont vous redigez votre prompt, les resultats suivent en general l'un de ces motifs :

Classification structuree

L'IA renvoie une etiquette parmi un ensemble defini, par ex. Pertinent / Non pertinent ou Privilegie / Non privilegie. Cela fonctionne mieux lorsque votre prompt liste explicitement les valeurs autorisees.

Resumes en texte libre

L'IA renvoie un resume narratif du contenu du document. Utile pour l'evaluation du dossier, la construction de chronologies ou lorsque les reviseurs ont besoin d'un apercu rapide.

Donnees extraites

L'IA extrait des elements precis du document — noms, dates, adresses courriel, expressions cles. Cela fonctionne mieux avec des prompts qui specifient exactement quoi extraire et comment formater la sortie.

Sortie multi-champs

Certains prompts demandent a l'IA de renvoyer plusieurs informations a la fois (par ex. une determination de pertinence, un score de confiance et une courte explication). L'IA peut le faire lorsque le prompt definit clairement la structure de sortie.

Comment evaluer les resultats

La meilleure facon d'evaluer les resultats est de tester votre prompt sur des documents dont vous connaissez deja la bonne reponse.

  1. Selectionnez des documents de reference. Choisissez 10 a 25 documents couvrant la plage de votre ensemble : positifs clairs, negatifs clairs et cas limites. Sachez quelle doit etre la bonne reponse pour chacun.
  2. Executez votre prompt et comparez. Analysez chaque document de reference et comparez la sortie de l'IA a votre reponse attendue.
  3. Verifiez la coherence. Executez le meme prompt sur des documents similaires et verifiez si l'IA donne des resultats coherents. Si elle dit « pertinent » pour un contrat et « non pertinent » pour un contrat quasi identique, le prompt doit probablement etre resserre.
  4. Examinez les cas limites en priorite. Les documents les plus difficiles pour les reviseurs humains le sont en general aussi pour l'IA. Portez une attention particuliere aux documents ambigus.

Que faire lorsque les resultats ne sont pas bons

Si les resultats sont inexacts ou incoherents, suivez ces etapes :

  1. Affinez votre prompt. Cela resout la majorite des problemes de qualite. Soyez plus precis sur ce que vous voulez, definissez les termes cles et precisez le format exact de sortie. Consultez la Vue d'ensemble des prompts.
  2. Modifiez un seul parametre a la fois. Ne changez qu'une variable (formulation du prompt, format de sortie ou mode d'analyse), puis reexecutez le meme jeu de reference pour mesurer l'impact clairement.
  3. Verifiez le texte extrait du document. Si un document n'a pas de texte extrait, tres peu de texte ou du texte illisible (courant avec des numerisations de mauvaise qualite), l'IA n'a rien d'exploitable. Verifiez que le document a un texte utilisable dans Nuix Discover.
  4. Simplifiez d'abord, puis complexifiez. Si un prompt complexe ne fonctionne pas, revenez a la version la plus simple, confirmez qu'elle fonctionne, puis ajoutez les exigences une par une.
Lorsque vous modifiez votre prompt, reanalysez les memes documents de reference pour comparer directement les nouveaux resultats aux anciens. Vous verrez ainsi si le changement a aide ou nui.

Etapes suivantes


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