Les validations sont un élément important des résultats de l'IA, car elles permettent de garantir la qualité des données extraites et de s'assurer que les informations fournies sont précises et fiables. Il existe plusieurs types de validations disponibles, chacun ayant un rôle spécifique dans le processus d'analyse des données.
Type de validation
Les validations de succès sont utilisées pour identifier les données correctement extraites et validées. Les données validées sont marquées comme réussies et sont prêtes à être utilisées pour la suite du traitement.
Les validations d'erreurs, en revanche, sont utilisées pour identifier les données incorrectes ou non valides. Les données non valides peuvent être corrigées ou supprimées du traitement.
Validations croisées et unitaires
Pour effectuer des validations supplémentaires sur les données extraites, il est possible d'utiliser des corrélations de données et des validations unitaires ou croisées. Les corrélations de données sont utilisées pour vérifier la cohérence des données entre différents champs ou documents, tandis que les validations unitaires ou croisées sont utilisées pour vérifier la validité des données à un niveau plus granulaire.
💡 Bon à savoir
En conclusion, les validations sont un élément crucial du processus d'analyse des données. Elles permettent de garantir la qualité et la fiabilité des informations extraites, en identifiant et en corrigeant les données incorrectes ou non valides. Il est important de bien comprendre les différents types de validations disponibles et de les utiliser de manière appropriée pour obtenir des résultats précis et fiables.