09Configuration ODESA

Le trieur de documents

Identifier des documents par leur contenu, puis les ranger et les renommer dans la bonne arborescence, sous contrôle humain.

Besoin métier

Les services administratifs accumulent des fichiers hétérogènes (factures, contrats, courriers, bons de livraison) dans un dossier « à classer », souvent nommés de façon illisible (scan0042.pdf, Document(3).pdf). Le tri manuel, ouvrir, identifier, renommer, déplacer, est répétitif, chronophage et systématiquement repoussé. Le besoin : automatiser l'identification et le classement à partir du contenu réel des fichiers, tout en gardant un humain dans la boucle pour les cas ambigus.

Comment ça fonctionne

1

On désigne le dossier source à trier (« à classer ») et l'arborescence cible (sous-dossiers de destination par type de document).

2

L'IA liste les fichiers du dossier source.

3

Pour chaque fichier, l'IA lit le contenu (directement ou via l'index plein-texte) afin d'identifier le type de document et d'en extraire les métadonnées utiles : émetteur (fournisseur, client), date, numéro, montant, objet.

4

À partir de règles de classement exprimées en langage naturel, l'IA détermine le sous-dossier de destination et un nom de fichier conforme à la convention retenue.

5

Elle déplace et renomme le fichier vers sa destination.

6

Quand un classement est ambigu (type incertain, métadonnée manquante, conflit de règles), l'IA s'arrête et demande à l'utilisateur de trancher avant d'agir.

7

Un récapitulatif des fichiers traités (et de ceux laissés en attente) est restitué.

Capacités ODESA mobilisées

fichiers (fs)

Cœur opérationnel : lister le dossier source, lire le contenu, renommer et déplacer chaque fichier, dans les limites des racines autorisées.

index (plein-texte)

Identifier le type et les métadonnées d'un document à partir de son contenu textuel (insensible casse/accents), notamment pour les volumes importants.

interaction humaine (ui)

Demander confirmation ou arbitrage lorsqu'un classement est ambigu, avant tout déplacement.

Déroulé type

1

L'utilisateur demande : « Trie le dossier À classer : factures dans Compta par année et fournisseur, contrats dans Juridique, courriers dans Correspondance. »

2

L'IA liste les fichiers du dossier À classer (par exemple 23 fichiers).

3

Pour scan0042.pdf, elle lit le contenu : facture Orange, février 2026, n° 7741, 89,90 €.

4

Elle déplace le fichier en Compta / 2026 / Orange et le renomme 2026-02_Orange_Facture.pdf.

5

Pour Document(7).pdf, elle identifie un contrat de maintenance et le range dans Juridique / Contrats.

6

Pour un fichier ambigu, elle demande : « Ce document ressemble à un courrier juridique (mise en demeure). Le classer dans Correspondance ou dans Juridique ? » et attend la réponse.

7

À la fin, elle restitue : « 21 fichiers classés, 2 en attente de votre arbitrage. »

Données & accès
  • Le dossier source à trier, accessible en lecture et en écriture (déplacement/renommage).
  • L'arborescence cible (sous-dossiers de destination), accessible en écriture.
  • Les règles de classement et la convention de nommage de l'organisation, exprimées en langage naturel.
  • Aucune base ni service externe requis ; pour les volumes importants, l'index plein-texte accélère l'identification.
Bornage & sécurité
  • Aucune capacité par défaut : seules fichiers, index et ui sont activées ; web, sql, com restent fermés.
  • Racines autorisées (jail) : ODESA ne peut agir que sur le dossier source et l'arborescence cible déclarés ; aucun autre emplacement n'est accessible.
  • Opérations bornées : lecture, renommage et déplacement uniquement dans le périmètre autorisé ; aucune suppression définitive sans règle explicite.
  • Validation humaine : les cas ambigus passent par une demande de confirmation avant action.
  • Jeton d'accès (Bearer) : tout appel à ODESA est protégé par un jeton.
  • Configuration verrouillable : règles et chemins peuvent être protégés par chiffrement / mot de passe.
  • Local : documents et traitements restent sur les machines du client.

Mise en place

Les étapes pour configurer ODESA sur ce cas d'usage.

1

Installer ODESA (exécutable, double-clic, icône près de l'horloge).

2

Déclarer les racines autorisées : dossier source et arborescence cible.

3

Activer les capacités fichiers, index (si volume important) et ui.

4

Formaliser les règles de classement et la convention de nommage avec l'utilisateur.

5

Connecter l'IA conversationnelle (jeton d'accès) et tester sur un échantillon avant de traiter le dossier complet.

Limites & points d'attention
  • L'identification repose sur le texte réellement extractible : un PDF scanné non océrisé ou une image ne livrent pas de contenu exploitable.
  • La fiabilité dépend de la régularité des documents : des pièces très atypiques peuvent être mal classées et demander un arbitrage.
  • Le déplacement modifie l'organisation des fichiers ; il est recommandé de tester sur un échantillon et de conserver une sauvegarde au démarrage.
  • Les règles de classement doivent être claires : des règles contradictoires multiplient les demandes d'arbitrage.
  • L'IA assiste le tri ; la responsabilité finale du classement (notamment pour les pièces sensibles) reste humaine.
Évolutions possibles
  • Océrisation préalable des PDF scannés pour traiter aussi les documents image.
  • Tri automatique et continu d'un dossier de dépôt (surveillance) plutôt qu'à la demande.
  • Extraction structurée des métadonnées vers une base de données (capacité sql) ou un tableur.
  • Détection de doublons et de versions multiples d'un même document.
  • Planification via VAILS d'un passage de tri quotidien ou hebdomadaire.

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09ODESA configuration

The document sorter

Identify documents by their content, then file and rename them in the right tree, under human control.

Business need

Administrative departments accumulate heterogeneous files (invoices, contracts, letters, delivery notes) in a "to file" folder, often named illegibly (scan0042.pdf, Document(3).pdf). Manual sorting, open, identify, rename, move, is repetitive, time-consuming and systematically postponed. The need: automate identification and filing from the files' real content, while keeping a human in the loop for ambiguous cases.

How it works

1

You designate the source folder to sort ("to file") and the target tree (destination subfolders by document type).

2

The AI lists the files in the source folder.

3

For each file, the AI reads the content (directly or via the full-text index) to identify the document type and extract the useful metadata: issuer (supplier, client), date, number, amount, subject.

4

From filing rules expressed in plain language, the AI determines the destination subfolder and a file name matching the chosen convention.

5

It moves and renames the file to its destination.

6

When a filing is ambiguous (uncertain type, missing metadata, rule conflict), the AI stops and asks the user to decide before acting.

7

A recap of the processed files (and those left pending) is returned.

ODESA capabilities used

Files (fs)

Operational core: list the source folder, read the content, rename and move each file, within the allowed roots.

Full-text index

Identify a document's type and metadata from its text content (case/accent-insensitive), especially for large volumes.

Human interaction (ui)

Ask for confirmation or arbitration when a filing is ambiguous, before any move.

Typical flow

1

The user asks: "Sort the To-file folder: invoices into Accounting by year and supplier, contracts into Legal, letters into Correspondence."

2

The AI lists the files in the To file folder (e.g. 23 files).

3

For scan0042.pdf, it reads the content: Orange invoice, February 2026, no. 7741, €89.90.

4

It moves the file to Accounting / 2026 / Orange and renames it 2026-02_Orange_Invoice.pdf.

5

For Document(7).pdf, it identifies a maintenance contract and files it in Legal / Contracts.

6

For an ambiguous file, it asks: "This document looks like a legal letter (formal notice). File it in Correspondence or in Legal?" and waits for the answer.

7

At the end, it reports: "21 files filed, 2 awaiting your decision."

Data & access
  • The source folder to sort, readable and writable (move/rename).
  • The target tree (destination subfolders), writable.
  • The organisation's filing rules and naming convention, expressed in plain language.
  • No database or external service required; for large volumes, the full-text index speeds up identification.
Scope & security
  • No capability by default: only files, index and ui are enabled; web, sql, com stay closed.
  • Allowed roots (jail): ODESA can only act on the declared source folder and target tree; no other location is accessible.
  • Bounded operations: read, rename and move only within the allowed perimeter; no permanent deletion without an explicit rule.
  • Human validation: ambiguous cases go through a confirmation request before action.
  • Access token (Bearer): every call to ODESA is protected by a token.
  • Lockable configuration: rules and paths can be protected by encryption / password.
  • Local: documents and processing stay on the customer's machines.

Setup

The steps to configure ODESA for this use case.

1

Install ODESA (executable, double-click, icon near the clock).

2

Declare the allowed roots: source folder and target tree.

3

Enable the files, index (if large volume) and ui capabilities.

4

Formalise the filing rules and the naming convention with the user.

5

Connect the conversational AI (access token) and test on a sample before processing the whole folder.

Limits & caveats
  • Identification relies on actually extractable text: a non-OCR'd scanned PDF or an image yields no usable content.
  • Reliability depends on the regularity of documents: very atypical items may be misfiled and require arbitration.
  • Moving changes the file organisation; it is recommended to test on a sample and keep a backup at the start.
  • Filing rules must be clear: contradictory rules multiply arbitration requests.
  • The AI assists sorting; final responsibility for filing (especially for sensitive items) stays human.
Possible extensions
  • Prior OCR of scanned PDFs to also process image documents.
  • Automatic, continuous sorting of a drop folder (watching) rather than on demand.
  • Structured metadata extraction to a database (sql capability) or a spreadsheet.
  • Detection of duplicates and multiple versions of the same document.
  • VAILS scheduling of a daily or weekly sorting pass.

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