Dans cette première session, nous explorons sans filtre la mise en œuvre d’IXP sur un cas concret : le traitement d’un arrêt maladie.

Aucun discours commercial : l’objectif est de partager comment on fait vraiment — du cadrage à la mise en production, avec un retour d’expérience praticien.

Nous aborderons :

🔧 1. Construction du flux d’extraction

Comment déclencher le traitement (robot, queue, fichier, API).

Structure du pipeline : ingestion → pré‑traitement → extraction → validation.

Comment articuler proprement extraction, exceptions et contrôle humain.

🧠 2. Entraîner et paramétrer IXP

Sélection d’un jeu d’exemples pertinent.

Stratégies d’annotation concrètes : ce qu’on garde, ce qu’on ignore, comment éviter de “polluer” le modèle.

Ce qui marche bien : cases à cocher, champs simples, structures régulières.

Ce qui “plante” souvent : scans biaisés, manuscrits, tampons, documents multi‑pages, champs ambigus.

⚠️ 3. Gérer la vraie vie

Les échecs d’extraction les plus fréquents.

Les métriques utiles (et celles qu’on regarde trop).

Comment construire une boucle d’amélioration continue sans surcharger les équipes.

Quand déclencher un contrôle humain, et comment le normaliser.

📤 4. Préparer les données pour l’étape agent

Structuration et normalisation : formats, types, cohérence.

Comment livrer un JSON propre à un agent IA ou un robot.

Ce qu’il faut absolument documenter pour éviter les malentendus côté dev (contrats, règles, exceptions métier).

🎁 Bonus communautaire

Exemples et structures (pseudo‑données, mappings, snippets).

Discussion ouverte : trucs & astuces, retours d’expérience, limites actuelles.

Échanges entre praticiens sur ce qu’on ferait différemment aujourd’hui.