Deux fonctionnalités sont disponibles dans Digitrame :
- intègration d'un correcteur orthographique puissant qui permet de vérifier et corriger les fautes d’orthographe et de grammaire dans vos documents. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour s’assurer que vos communications professionnelles soient impeccables
- la reconnaissance des notes de frais :.vous pouvez simplement prendre une photo de vos reçus et l’application se charge de les convertir en entrées comptables, simplifiant ainsi la saisie de vos dépenses
Utilisation de l’API ChatGPT dans Digitrame
Fonctionnement des Tokens
L’API ChatGPT intégrée dans Digitrame fonctionne sur un système de tokens. Pour simplifier, nous considérons qu’un token correspond à un mot. Cependant, certains mots longs peuvent être considérés comme 2 ou même 3 tokens par le modèle.
Exemple Pratique :
Prenons la phrase suivante : “Bonjour, je vous invite à la réunion du lundi 23 mars”. Cette phrase comprend 11 mots soit l'équivalent de 11 tokens.
Tarification en Fonction du Modèle IA Utilisé
La tarification de l’utilisation de l’API dépend du modèle d’IA utilisé. Plus le modèle est avancé, plus le coût par token est élevé. Pour la correction de la grammaire et de l’orthographe, le modèle GPT-3.5 est suffisant et offre un bon équilibre entre coût et performance.
Calcul des Tokens
Pour envoyer une phrase à l’IA, il est nécessaire de fournir un contexte afin d’indiquer à l’IA ce que vous souhaitez qu’elle fasse. Ce contexte est également comptabilisé en tokens.
Dans Digitrame, vous ne géré pa le contexte il a été crée (en dur dans Digitrame" pour chaque appel.
Exemple de Contexte
Pour la gestion des courriers, le contexte envoyé est le suivant : “You are a helpful assistant that corrects grammatical and spelling errors”.
Comptabilisation des Tokens
L’IA va vous retourner le texte corrigé, et le nombre de mots retournés sera également comptabilisé en tokens supplémentaires.
Résumé du Calcul des Tokens
Pour les courriers, le nombre total de tokens est calculé comme suit :
• Nombre de mots envoyés
• Nombre de mots reçus
• Nombre de mots dans le contexte envoyé
En somme, l’équation est la suivante :
Nombre total de tokens = Nombre de mots envoyés + Nombre de mots reçus + Nombre de mots dans le contexte envoyé
Les 3 modèles
Actuellement 3 modèles sont disponibles pour la correction orthagraphique, pour les notes de frais c'est le modèle GPT-4 qui est sélectionné par défaut.
- gpt-3.5 turbo
- gpt-4 turbo
- gpt-4
GPT-3.5 turbo
- Performance: Il s’agit d’une version optimisée et plus performante de GPT-3.5, conçue pour être plus rapide et plus efficace.
- Coût: Généralement moins coûteux que les modèles GPT-4, ce qui le rend plus accessible pour des tâches courantes comme la correction grammaticale et orthographique.
- Utilisation: Convient pour les applications nécessitant une réponse rapide et une bonne qualité de traitement du langage, telles que les chatbots, la rédaction de texte, et la correction de grammaire.
GPT-4 Turbo
- Performance: C’est une version optimisée de GPT-4, conçue pour offrir des performances similaires voire meilleures, mais à un coût moindre et avec une latence réduite.
- Coût: Bien que généralement plus abordable que GPT-4 standard, il reste plus cher que GPT-3.5 Turbo.
- Utilisation: Convient pour des applications nécessitant des performances élevées mais avec un budget plus maîtrisé. Il est idéal pour des entreprises qui souhaitent bénéficier des capacités avancées de GPT-4 tout en optimisant les coûts et la rapidité de réponse
GPT-4
- Performance: Il offre des capacités de traitement du langage naturel nettement améliorées par rapport à GPT-3.5, avec une meilleure compréhension contextuelle et une génération de texte plus cohérente.
- Coût: Plus cher à utiliser que GPT-3.5, en raison de ses capacités avancées.
- Utilisation: Idéal pour des tâches complexes nécessitant une compréhension approfondie et une génération de texte de haute qualité, telles que l’analyse de texte, la création de contenu complexe, et les applications nécessitant une intelligence artificielle avancée.
En lançant le traitement ChatGPT, un écran vous permettra de comparer votre texte initial et celui de ChatGPT.
- à gauche votre texte
- à droite le texte corrigé avec les mots en gras qui auront été modifié
Une option vous permet de récupérer automatiquement le texte corrigé : il suffit de cliquer sur le bouton en bas en droite "Remplacer"
Reconnaissance des notes de frais
le contexte envoyé est différent : "je veux un json avec le code catégorie(categorie) à renseigner à partir de cette table de correspondance ([Avion:6251],[Carburant:60614],[Location voiture:6251],[Hôtel:6256],[Internet:626],[Parking:6251],[Péage:6251],[Restaurant:6256],[Taxi:6251],[Téléphone:626],[Timbre:626],[Train:6251],[Divers:6063],[Frais de réception:6257],[AdBlue:60614100]), le montant TTC(montant_TTC), HT(montant_HT), et TVA(montant_TVA), avec la date au format jj/mm/aaaa(datecre), le numéro de facture(numero_facture), le mode de réglement(mode_reglement) à renseigner à partir de cette table de correspondance ([carte bancaire:1],[Chèque:2],[Espèces:3],[American Express:8]) sinon 0, le nom de l'entreprise(nom_entreprise), et un champs message avec tes commentaires si tu en as (message)"
A partir de ce contexte chatGPT va retourner un message du type qui sera retraité directement par Digitrame, :
{
"categorie": 6256,
"montant_TTC": 5.60,
"montant_HT": 5.09,
"montant_TVA": 0.51,
"datecre": "15/02/2024",
"numero_facture": "0000028",
"mode_reglement": 1,
"nom_entreprise": "BAR TABAC PRESSE",
"message": "Aucun commentaire"
}
Pour la reconnaissance à partir d'une photo, le moteur par défaut est GPT-4 io , plus puissant pour ce style de traitement complexe.
Pour cette note de frais, ChatGPT va utiliser 1440 tokens.