Les équipes produit Thales maintiennent un catalogue de composants électroniques pour contrôler l’approvisionnement des lignes de production, anticiper l’obsolescence de composants et préparer leurs stocks.<br />L’extraction automatique des caractéristiques techniques des composants électroniques depuis leurs datasheets au format PDF permet d’augmenter sensiblement la quantité de composants catalogués.<br /><br />Réaliser une telle tâche d’extraction soulève de nombreux défis : la complexité visuelle des diagrammes de datasheets reste difficile à traiter, même pour les modèles multimodaux récents, et la forte consommation en ressources de ceux-ci soulève des questions écologiques et économiques dès lors qu’on souhaite industrialiser un tel procédé.<br /><br />Outre ces défis, nous expliquerons au cours de cette présentation les résultats obtenus via une approche de type “prompt engineering” ainsi que les raisons qui nous ont conduits à privilégier le fine-tuning d’un Vision Language Model (VLM) en insistant sur la méthodologie employée : constitution du jeu de données, comparaison de tailles VLM , méthode de fine-tuning utilisée, métrique créée pour évaluer le modèle fine-tuné.
