Dans de nombreuses applications professionnelles, les utilisateurs saisissent ou reçoivent du texte non structuré : commentaires des clients, notes internes, tickets d’assistance, rapports, etc. Ce contenu représente une information précieuse, mais il est difficile de l’exploiter sans un traitement spécifique.
C’est là que l’intelligence artificielle devient un outil puissant : en analysant automatiquement le contenu écrit d’un document 4D Write Pro, elle peut extraire des métadonnées utiles pour la compréhension, le tri ou la hiérarchisation.
Dans cette démonstration, nous avons mis en place un scénario complet d’analyse automatique de documents 4D Write Pro à l’aide de l’IA. A partir d’un texte simple, l’IA est capable de :
- Générer un titre concis reflétant le contenu
- Identifier le ton (positif, négatif, informatif, urgent…)
- Proposer des balises de classification
- Évaluer la qualité rédactionnelle du document
L’objectif est clair : enrichir automatiquement les documents avec des métadonnées utilisables, sans modifier l’expérience de l’utilisateur.
Cette fonctionnalité est utile dans de nombreuses situations réelles :
- Tri automatique des messages entrants : en fonction du ton et de l’urgence
- Classification des documents : par type, thème ou domaine d’activité
- Détection du contenu à améliorer : score de qualité faible = alerte
- Statistiques sur le sentiment des clients : suivi des tendances dans les commentaires
Comment cela fonctionne-t-il ?
L’utilisateur tape ou colle du texte dans une interface basée sur 4D Write Pro. En cliquant sur le bouton « Enregistrer », le document est stocké dans la base de données et analysé automatiquement par l’IA. Les résultats de l’analyse sont alors sauvegardés dans la base de données et peuvent être affichés dans l’interface pour enrichir le document.
HDI : Catégoriser les documents de 4D Write Pro
Voici les métadonnées que nous voulons extraire automatiquement grâce à l’IA :
- Titre : Un titre concis qui reflète le sujet et le ton du document
- Ton : Positif, négatif, neutre, informatif, urgent, etc., avec un emoji pour une référence visuelle rapide.
- Tags : 1 à 3 catégories professionnelles ou thématiques liées au contenu
- Qualité de la rédaction : Une note sur 5 basée sur la clarté, la structure et l’orthographe, avec un commentaire explicatif.
Détails techniques
1. Analyse déclenchée lors de l’enregistrement
Lorsque l’utilisateur clique sur le bouton « Enregistrer », une méthode lance l’analyse du document via l’IA. Elle enregistre ensuite le document et les métadonnées générées par l’IA dans la base de données :
var $infos : Object
$infos := cs.ChatManagement.new().computeInfo(WP Get text($doc); $apiKey)
var $ent : cs.DocumentEntity
$ent:=ds.Document.new()
$ent.WP:=$doc
$ent.Title:=$infos.title
$ent.Tone:=$infos.tone
$ent.Tone_Emoji:=$infos.tone_emoji
$ent.Tags:=$infos.tags
$ent.Quality_Score:=$infos.quality_score
$ent.Quality_Comment:=$infos.quality_comment
$ent.save()
2. Construction de l’invite
La méthode computeInfo construit à la fois l’invite du système et l’invite de l’utilisateur pour interroger l’IA.
L’invite du système explique et guide l’IA dans son analyse et sa réponse. L’invite utilisateur contient uniquement le contenu du document 4D Write Pro à analyser.
$systemPrompt:="Analyze the following text and provide the following information: \n"
$systemPrompt+="1. Suggest a short and relevant title for the document..."
$systemPrompt+="...\n"
$systemPrompt+="Respond in the following JSON format (no balise code):\n"
$systemPrompt+="{\"title\": \"string\", ... }"
$messages.push({role: "system"; content: $systemPrompt})
$messages.push({role: "user"; content: $document})
$result:=cs.AIManagement.new($apiKey).generateInfo($messages)
return $result
3. Classe d’appel OpenAI
La classe AIManagement encapsule la logique d’appel à OpenAI en utilisant le modèle gpt-4o-mini avec 4D AIKit:
Class constructor($openAIKey: Text)
This.clientAI:=cs.AIKit.OpenAI.new($openAIKey)
Function generateInfo ($messages: Collection) : Object
var $result:=This.clientAI.chat.completions.create($messages; {model: "gpt-4o-mini"})
return JSON Parse ($result.choice.message.text)
4. Exemple de résultat de l’IA
Voici un exemple de réponse renvoyée par l’IA :
{
"title": "Disappointment After Latest Product Update",
"tone": "Negative",
"tone_emoji": "😠",
"tags": "Product Feedback, Software, Support",
"quality_score": 5,
"quality_comment": "Well-written and structured message, clear and professional."
}
Suivant
Cette démonstration montre comment vous pouvez facilement intégrer une couche d’IA dans vos documents 4D Write Pro pour les enrichir automatiquement et en extraire des données structurées.
Le modèle présenté ici est modulaire, adaptable et réutilisable. Il peut être appliqué à différents types de contenu, y compris les courriels, les tickets de support, les notes internes et les commentaires des utilisateurs.
Il s’intègre parfaitement à vos applications 4D existantes, sans altérer l’expérience utilisateur, tout en ouvrant de nouvelles possibilités d’automatisation, de tri et d’analyse. L’IA agit ici comme un assistant invisible, capable d’enrichir automatiquement vos documents et de simplifier leur traitement.
Et vous, quel type d’intelligence aimeriez-vous ajouter à votre application ou à vos documents ? Partagez vos idées, vos cas d’utilisation ou vos questions sur le forum 4D; la communauté est là pour collaborer et vous inspirer !