@inproceedings{bagnol-etal-2025-application,
title = "Application de Transformers multimodaux {\`a} l{'}extraction d{'}informations des documents de sondage des sols",
author = {Bagnol, Stanislas and
Barrere, Killian and
Eglin, V{\'e}ronique and
Egyed-Zsigmond, El{\"o}d and
C{\^o}me, Jean-Marie and
Pitaval, David},
editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Chifu, Adrian-Gabriel and
Pinel-sauvagnat, Karen and
Favre, Benoit and
Maes, Eliot and
Nurbakova, Diana",
booktitle = "Actes de la 20e Conf{\'e}rence en Recherche d{'}Information et Applications (CORIA)",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
url = "https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-coria.2/",
pages = "11--20",
language = "fra",
abstract = "L{'}extraction d{'}information de documents complexes est un domaine de recherche qui b{\'e}n{\'e}ficie d{'}une tr{\`e}s grande attention tant dans la litt{\'e}rature, que dans l{'}industrie dans le cadre de la digitalisation des donn{\'e}es. Les Transformers et leurs adaptations ont tr{\`e}s largement contribu{\'e} {\`a} faire progresser cette recherche en s{'}appuyant sur des mod{\`e}les de langue qui ont introduit une compr{\'e}hension s{\'e}mantique de l{'}organisation de la structure des documents. Les coupes de sondage sont des documents industriels complexes et riches en informations, pour lesquels aucune solution d{'}extraction d{'}informations n{'}avait {\'e}t{\'e} propos{\'e}e. Nous montrons les limites des approches de bout-en-bout par des exp{\'e}rimentations avec le mod{\`e}le DONUT. Comme alternative, nous proposons une cha{\^i}ne de traitement hybride reposant sur le fine-tuning de Transformers multimodaux et des algorithmes heuristiques. Nous comparons deux architectures de Transformers multimodaux pr{\'e}-entrain{\'e}s : BROS et LayoutLMv3."
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<title>Application de Transformers multimodaux à l’extraction d’informations des documents de sondage des sols</title>
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<abstract>L’extraction d’information de documents complexes est un domaine de recherche qui bénéficie d’une très grande attention tant dans la littérature, que dans l’industrie dans le cadre de la digitalisation des données. Les Transformers et leurs adaptations ont très largement contribué à faire progresser cette recherche en s’appuyant sur des modèles de langue qui ont introduit une compréhension sémantique de l’organisation de la structure des documents. Les coupes de sondage sont des documents industriels complexes et riches en informations, pour lesquels aucune solution d’extraction d’informations n’avait été proposée. Nous montrons les limites des approches de bout-en-bout par des expérimentations avec le modèle DONUT. Comme alternative, nous proposons une chaîne de traitement hybride reposant sur le fine-tuning de Transformers multimodaux et des algorithmes heuristiques. Nous comparons deux architectures de Transformers multimodaux pré-entrainés : BROS et LayoutLMv3.</abstract>
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%X L’extraction d’information de documents complexes est un domaine de recherche qui bénéficie d’une très grande attention tant dans la littérature, que dans l’industrie dans le cadre de la digitalisation des données. Les Transformers et leurs adaptations ont très largement contribué à faire progresser cette recherche en s’appuyant sur des modèles de langue qui ont introduit une compréhension sémantique de l’organisation de la structure des documents. Les coupes de sondage sont des documents industriels complexes et riches en informations, pour lesquels aucune solution d’extraction d’informations n’avait été proposée. Nous montrons les limites des approches de bout-en-bout par des expérimentations avec le modèle DONUT. Comme alternative, nous proposons une chaîne de traitement hybride reposant sur le fine-tuning de Transformers multimodaux et des algorithmes heuristiques. Nous comparons deux architectures de Transformers multimodaux pré-entrainés : BROS et LayoutLMv3.
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[Application de Transformers multimodaux à l’extraction d’informations des documents de sondage des sols](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-coria.2/) (Bagnol et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
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