Le Problème
Les grandes organisations accumulent des connaissances plus vite qu’elles ne peuvent les publier.
Les instituts de recherche, ONG, organismes de politiques et universités maintiennent souvent des collections de documents comptant des centaines ou milliers de fichiers, y compris des PDFs basés sur des images et des mises en page multi-colonnes.
- documents difficiles à découvrir
- navigation incohérente
- capacité de recherche limitée
- faible visibilité sur les moteurs de recherche
- la recherche traditionnelle échoue sur les documents scannés ou complexes
Les connaissances existent, mais l’archive ne fonctionne pas comme un système de connaissance utilisable.
La Solution
La publication d’archives transforme les collections de documents — y compris les PDFs basés sur des images — en archives web structurées avec recherche sémantique.
Chaque document passe par un traitement OCR avancé pour extraire le texte des images, y compris les mises en page multi-colonnes et avec pieds de page. Le texte obtenu est enrichi par des embeddings sémantiques (FAISS ou recherche vectorielle similaire) pour les requêtes basées sur le sens.
Structure de l’Archive
Accès au Niveau Document
Chaque document devient une page web individuelle pouvant être liée, indexée et citée.
Navigation de l’Archive
Collections organisées selon des structures thématiques, chronologiques ou institutionnelles.
Structuration Automatique
Les titres et sections de documents génèrent automatiquement des structures de navigation.
Structuration Assistée par IA
Lorsque les documents manquent de structure cohérente, le traitement automatisé peut établir une couche structurelle supplémentaire et générer des liens sémantiques.
Infrastructure de Recherche
Recherche rapide de texte complet et recherche sémantique dans toute l’archive.
- recherche dans des milliers de documents, y compris des PDFs images
- recherche sémantique via embeddings vectoriels (FAISS) pour des requêtes basées sur le sens
- indexation instantanée côté client et serveur
- performance rapide grâce au déploiement statique
- traitement OCR robuste gérant les multi-colonnes, pieds de page et mises en page scannées
Visibilité dans la Recherche
Les documents peuvent être enrichis avec des métadonnées SEO lors de la conversion.
Métadonnées SEO
Titres de pages, descriptions et liens canoniques automatisés.
Open Graph
Aperçus optimisés pour les liens partagés sur les réseaux sociaux.
Données Structurées
Balises schema décrivant les rapports, publications et documents institutionnels.
Enrichissement Sémantique
Indexation basée sur des embeddings pour une recherche et découverte consciente du sens dans des documents complexes.
Couche de Distribution
Les rapports institutionnels restent souvent enfouis dans des archives statiques. Une couche de distribution permet aux lecteurs de partager directement les documents.
- pages de documents partageables
- messages sociaux générés automatiquement
- aperçus et résumés de documents
- liens optimisés pour la distribution
- liens de recherche sémantique vers du contenu associé
Cas d’Utilisation Typiques
- bibliothèques de rapports d’instituts de recherche
- archives de publications universitaires
- documentation de politiques gouvernementales
- organismes de normalisation
- collections de recherche d’ONG
- archives de documentation technique
- collections nécessitant OCR et découverte sémantique
Échelle de l’Archive
- 500 documents
- 2.000 documents
- 10.000+ documents
Comme l’archive est publiée comme infrastructure statique, même les très grandes collections restent rapides, sécurisées et peu coûteuses à héberger. L’indexation sémantique garantit que la pertinence de recherche évolue avec la taille.
Flux de Travail du Projet
- audit de l’archive et évaluation des documents (y compris analyse des formats et des images)
- configuration OCR et indexation sémantique
- lot initial de transformation
- déploiement comme archive recherchable et consciente du sens
Audit Initial de l’Archive
Un audit initial évalue les formats de documents, la cohérence structurelle, l’aptitude à l’OCR et les stratégies de recherche sémantique.