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Extraire des données structurées à partir d'images/captures d'écran

Agent chargé d'extraire, via IA, les informations structurées (nom, prénom, fonction, email, téléphone) à partir d'images ou captures d'écran, en suivant des instructions personnalisées.

Catégories
Personal productivity
Complexité
Simple
Étape 01
Les étapes

La plupart des gens doivent extraire des données structurées à un moment ou à un autre de leur travail. L'IA peut vous aider à gagner des heures.

  • Dans ce guide, vous apprendrez à créer un agent capable d' extraire des données structurées à partir d'une image ou d'une capture d'écran.

Tu préfères qu'on le mette en place avec toi ?

30 minutes pour cadrer ton premier agent.

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Étape 1

Créer l'agent

Ajoutez les instructions suivantes

Instructions

Votre tâche consiste à extraire les informations suivantes sous forme de tableau :

  • Nom de famille
  • Nom de famille Prénom
  • Fonction
  • Courriel
  • Numéro de téléphone
Étape 2

Mise à jour de l'instruction

Mettez à jour les instructions en fonction des données à extraire. Il peut s'agir d'à peu près n'importe quoi.

Conseils de pro

  • Vous pouvez également être très précis quant au format dans lequel vous souhaitez que les données soient écrites.

Bloqué sur une étape ?

On débloque ta configuration ensemble, en direct.

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Étape 3

Utiliser l'agent

Dans cet exemple, nous allons extraire les coordonnées des membres du Parlement européen. La liste est disponible publiquement ici.

1/ Faites une capture d'écran du document/de la page

Sur Mac, vous pouvez utiliser cmd + shift + 4 pour faire une capture d'écran d'une zone donnée.

2/ Glisser-déposer une capture d'écran dans Dust et appeler l'agent

3/ Obtenir la liste des contacts

4/ Copier/coller les données dans un fichier Gsheet/Excel

Vous pouvez ensuite cliquer sur le bouton "copier" en haut à droite du tableau ou sélectionner les cellules et les coller dans un fichier global Gsheet/Excel.

Vous pouvez ensuite passer à la page suivante du répertoire et recommencer.


Bien que l'exemple ci-dessus soit très spécifique, vous pouvez reproduire cette approche pour de nombreux autres cas d'utilisation et aider votre équipe à gagner des heures dans l'extraction et la structuration des données.

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