Modèle payStub de Document Intelligence

Ce contenu s’applique à : 🟩 v4.0 (GA)

Le modèle payStub de Document Intelligence associe de puissantes fonctionnalités de reconnaissance optique de caractères (OCR) à des modèles Deep Learning pour analyser et extraire les données relatives à la rémunération et aux revenus à partir des bulletins de paie. L’API analyse les documents et fichiers contenant des informations liées à des données de paie, extrait les informations clés et retourne une représentation des données sous forme de JSON structuré.

Essayer l’extraction de données payStub

Les bulletins de paie sont des documents essentiels émis par les employeurs aux employés, qui indiquent les revenus, les déductions et des renseignements sur le salaire net pour une période de rémunération spécifique. Découvrez comment les données sont extraites à l’aide du modèle prebuilt-payStub.us. Vous avez besoin des ressources suivantes :

• Un abonnement Azure : vous pouvez en créer un gratuitement

• Une instance Intelligence documentaire dans le Portail Azure. Vous pouvez utiliser le niveau tarifaire gratuit (F0) pour tester le service. Une fois votre ressource déployée, sélectionnez Accéder à la ressource pour accéder à la clé et au point de terminaison.

  

Document Intelligence Studio

1. Sur la page d’accueil d’Intelligence documentaire Studio, sélectionnez payStub.

2. Vous pouvez analyser l’exemple de bulletin de paie ou charger vos propres fichiers.

3. Sélectionnez le bouton Exécuter l’analyse et, si nécessaire, configurez les Options d’analyse :

Critères des entrées

Les formats de fichier suivants sont pris en charge.

• Photos et analyses : pour obtenir de meilleurs résultats, fournissez une photo claire ou une analyse de haute qualité par document.
• PDF et TIFFs : pour les fichiers PDF et les TIFF, jusqu’à 2 000 pages peuvent être traitées. (Avec un abonnement de niveau gratuit, seules les deux premières pages sont traitées.)
• Taille du fichier : la taille de fichier pour l’analyse des documents est de 500 Mo pour le niveau payant (S0) et de 4 Mo pour le niveau gratuit (F0).
• Dimensions de l’image : les dimensions doivent être comprises entre 50 pixels x 50 pixels et 10 000 pixels x 10 000 pixels.
• Verrous de mot de passe : si vos fichiers PDF sont verrouillés par mot de passe, vous devez supprimer le verrou avant la soumission.
• Hauteur du texte : la hauteur minimale du texte à extraire est de 12 pixels pour une image de 1 024 x 768 pixels. Cette dimension correspond à environ 8 points de texte à 150 points par pouce.
• Entraînement de modèle personnalisé : le nombre maximal de pages pour les données d’apprentissage est de 500 pour le modèle de modèle personnalisé et de 50 000 pour le modèle neuronal personnalisé.
• Entraînement du modèle d’extraction personnalisé : la taille totale des données d’entraînement est de 50 Mo pour le modèle de modèle et de 1 Go pour le modèle neuronal.
• Entraînement du modèle de classification personnalisé : la taille totale des données d’apprentissage est de 1 Go avec un maximum de 10 000 pages. Pour 2024-11-30 (GA), la taille totale des données d’apprentissage est de 2 Go avec un maximum de 10 000 pages.
• Types de fichiers Office (DOCX, XLSX, PPTX) : la limite maximale de longueur de chaîne est de 8 millions de caractères.

Langues et régions prises en charge

Pour obtenir la liste complète des langues prises en charge, consultez notre page Prise en charge des langues du modèle prédéfini.

Extractions de champs

Pour connaître les champs d’extraction de documents pris en charge, consultez la page Schéma du modèle payStub dans notre référentiel d’exemples GitHub.

Paramètres régionaux pris en charge

La version de prebuilt-payStub.us prend en charge les paramètres régionaux en-us.

Étapes suivantes

• Traitez vos propres formulaires et documents avec Studio Intelligence Documentaire.

• Effectuez un démarrage rapide avec Intelligence documentaire et créez une application de traitement des documents dans le langage de développement de votre choix.