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# Configuration de l’auto-apprentissage pour l’extraction de champs

> Configurez l’auto-apprentissage dans ABBYY FlexiCapture afin que le système apprenne l’emplacement des champs à partir des corrections des opérateurs, y compris les étapes de configuration et les variantes de section.

L’auto-apprentissage permet au système de tirer des enseignements des décisions des opérateurs lors du traitement des documents afin d’améliorer la détection des champs. Lorsque le système ne parvient pas à trouver un champ, un opérateur indique son emplacement correct. Après l’exportation des documents corrigés, le système utilise ces corrections comme données d’apprentissage.

L’entraînement à l’extraction des champs [peut également être effectué par l’administrateur](/fr/flexi-capture/field-adminlearning) si un projet doit être entraîné avant que les opérateurs ne commencent à y travailler.

<div id="configure-auto-learning">
  ## Configurer l’auto-apprentissage
</div>

<Steps>
  <Step title="Créer la définition de document">
    Créez une définition de document. Dans les propriétés de sa section, sélectionnez **Autoriser l’entraînement de l’emplacement des champs**.
  </Step>

  <Step title="Créer les champs">
    Créez les champs dans la section et sélectionnez **Peut avoir une région** dans les propriétés de chaque champ.
  </Step>

  <Step title="Enregistrer et publier">
    Enregistrez et publiez la définition de document.
  </Step>

  <Step title="Activer l’étape d’entraînement">
    Dans les propriétés du type de lot, cliquez sur **Workflow** et activez l’étape **Training**.
  </Step>
</Steps>

Une fois que l’administrateur a configuré la définition de document, le système apprend automatiquement des corrections apportées par les opérateurs dans les stations de vérification.

<div id="configure-variants-for-auto-learning">
  ## Configurer des variantes pour l’auto-apprentissage
</div>

Pour les documents d’un même type dont l’apparence varie considérablement, créez des variantes pour chaque disposition de champs et entraînez un classificateur pour les distinguer. Pour plus d’informations, consultez [Emplacements variables des champs dans des documents du même type](/fr/flexi-capture/field-training-recommendations#training-variant).

<Steps>
  <Step title="Ajouter des variantes de section">
    Ajoutez des variantes de section à l’aide de l’une des méthodes suivantes :

    * Créez des variantes manuellement : dans l’onglet **Jeux de données** des propriétés de la section, cliquez sur **Afficher**, puis sur **Ajouter**.
    * Chargez des variantes depuis une base de données : dans l’onglet **Jeux de données**, cliquez sur **Configurer**, puis sélectionnez **Base de données** comme source de données.
    * Créez des variantes à l’aide d’un script : dans l’onglet **Jeux de données**, cliquez sur **Configurer**, puis sélectionnez **Script** comme source de données.
  </Step>

  <Step title="Enregistrer et publier">
    Enregistrez et publiez la définition de document.
  </Step>

  <Step title="Entraîner un classificateur sur les variantes">
    1. Passez en mode **Ouvrir les lots d’entraînement du classificateur** et chargez des images de documents dans un nouveau lot.
    2. Attribuez une classe de référence à chaque document, en utilisant les variantes comme classes distinctes. Cliquez sur **Définir la classe → Ajouter → Ajouter**, sélectionnez **Spécifier la variante**, puis sélectionnez une variante dans la liste.
    3. Entraînez le classificateur avec **Project → Entraînement à la classification → Entraîner**.
  </Step>
</Steps>

Pour permettre aux opérateurs de vérifier et de modifier la variante attribuée à un document, affichez les ID des variantes sur le formulaire à l’aide d’un [champ de service](/fr/flexi-capture/templates/service-field). Pour plus d’informations, consultez [Permettre aux opérateurs de modifier les variantes](/fr/flexi-capture/field-training-service-field).

<div id="how-auto-learning-works">
  ## Fonctionnement de l’auto-apprentissage
</div>

Les documents dont les emplacements des champs ont été vérifiés et corrigés par les opérateurs sont placés dans un lot d’entraînement et comparés à la version actuelle du FlexiLayout entraîné. Si tous les champs sont correctement détectés, le FlexiLayout n’a pas besoin d’être réentraîné.

Il arrive que le FlexiLayout détecte correctement les champs, même si l’opérateur a dû les modifier : les documents ont été traités avec une version ancienne ou non entraînée en attente de vérification, tandis que le système a entre-temps entraîné le FlexiLayout sur d’autres documents. Ces documents restent dans le lot d’entraînement avec le statut **Pour les tests** et sont utilisés pour des tests de régression afin d’éviter une dégradation des versions ultérieures.

Si un FlexiLayout entraîné est appliqué et que certaines régions de champs ne correspondent pas, ces documents sont utilisés pour entraîner une nouvelle version et reçoivent le statut **Pour l’entraînement**. Il en résulte une nouvelle version du FlexiLayout. FlexiCapture applique la nouvelle version et la version précédente aux documents **Pour l’entraînement** et **Pour les tests**, vérifie dans quelle mesure les régions de champs détectées correspondent à celles confirmées par l’utilisateur, conserve la version offrant la meilleure correspondance et supprime l’autre.