Cloudflare dévoile Clairic, un modèle d'IA dédié à l'extraction de champs dans des documents non structurés. L'entreprise met en avant des gains de temps et de coût par rapport à un LLM seul sur un scénario type, tout en reconnaissant des limites sur les calculs plus longs. Clairic est accessible en préversion sur Workers AI, avec des poids ouverts annoncés comme à venir.
Cloudflare annonce 19,3 s pour la chaîne, 61,7 s pour GLM-5.3 seul
Cloudflare indique que la combinaison Clairic, le modèle de décision Clef et GLM-5.3 traite un e-mail de réclamation en 19,3 secondes. À l'inverse, GLM-5.3 exécutant les trois étapes seul prend 61,7 secondes et, selon l'entreprise, coûte presque deux fois plus cher. Cloudflare précise que Clairic ne gère pas encore de façon fiable des chaînes de calculs plus longues, et recommande pour l'instant d'exécuter ces calculs dans le code applicatif.
Clairic disponible en préversion sur Workers AI, poids ouverts prévus
Cloudflare a dévoilé Clairic, un modèle d’IA qu’elle décrit comme apte à extraire des informations de documents plus rapidement et pour un coût inférieur à celui des grands modèles de langage. Clairic peut être utilisé en avant-première sur Workers AI. L'entreprise prévoit également de publier prochainement des poids ouverts.
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Extraction par champs, une passe par champ et intégration en chaîne d'agents
Les utilisateurs spécifient les champs à extraire, par exemple un numéro de commande ou un total de facture, et Clairic retourne les valeurs associées dans le format approprié, assorties d’un score de confiance. À la différence des modèles de langage, Clairic ne produit pas le texte de façon incrémentale token par token : il fournit une réponse pour chaque champ en une unique opération et retourne null lorsqu’une valeur manque. En plus de l’extraction sur du texte non structuré, il est en mesure de réaliser des calculs élémentaires, des estimations ainsi que des prévisions. Clairic est conçu pour s'intégrer dans une chaîne d'agents, aux côtés de LLM et de modèles de type Système Un comme Jev. Dans l'exemple donné, Clairic extrait les champs et estime le coût de réparation, Clef applique les règles pour choisir entre remboursement et réparation, puis GLM-5.3 rédige la réponse au client.
