Découvrez les nouveautés, les modifications, ainsi que les correctifs et les limitations de Document Automation v.39.

Nouveautés

Présentation de la prise en charge personnalisée des generative AI Model connections dans Document Automation

Vous pouvez désormais connecter n\'importe quels LLM, y compris open source, On-Premises, ou des modèles personnalisés à Document Automation en utilisant la fonctionnalité Model connections dans AI Agent Studio. Cette amélioration étend la capacité Apporter votre propre clé (BYOK), permettant aux organisations de configurer et d\'utiliser des modèles personnalisés ou On-Premises generative AI via des connexions sécurisées et définies par l\'utilisateur au lieu d\'utiliser les connexions par défaut, telles que OpenAI, Anthropic ou Google Gemini, disponibles dans Document Automation.

Important : Si vous effectuez une mise à jour vers la version 39 ou une version ultérieure et utilisez BYOK pour les fournisseurs generative AI dans vos instances d\'apprentissage existantes, procédez comme suit :
  1. Créez des Model connections pour le fournisseur generative AI, puis utilisez-les dans l\'instance d\'apprentissage.
  2. Ouvrez l\'action Extraire des données de l\'instance d\'apprentissage et définissez Aucun dans l\'option Paramètres supplémentaires.

Utilisation des Model connections dans Document Automation

Modèles GPT‑5.1 et Claude Haiku 4.5 préinstallés pour l\'extraction de données
Lorsque vous traitez des documents en utilisant l\'option OpenAI ou Anthropic generative AI, les modèles GPT‑5.1 et Claude Haiku 4.5 seront utilisés pour l\'extraction des données.
Remarque : Ces modèles ne seront disponibles que dans certaines régions. Pour plus d\'informations, consultez Matrice de prise en charge des régions.

Matrice de prise en charge des régions

Présentation des modèles Google Gemini pour l\'extraction de données

Vous pouvez utiliser les modèles Google Gemini generative AI pour l\'extraction de données dans Document Automation.

Google Gemini comprend les fonctionnalités suivantes :

  • Traitement efficace de grands documents non structurés
  • Gestion des documents en anglais et dans d\'autres langues
  • Gérer des mises en page de document complexes
  • Traitement plus rapide des documents avec une meilleure précision d\'extraction des données
Remarque : L\'option Apporter votre propre clé (BYOK) n\'est pas prise en charge pour les modèles Google Gemini.

Créer une instance d\'apprentissage dans Document Automation

Qu\'est-ce qui a changé ?

Améliorations de l\'historique des versions en mode essai

Les améliorations suivantes ont été apportées à l\'historique des versions en mode essai :

  • Lorsque vous apportez des modifications à une instance d\'apprentissage et que la version sélectionnée dans l\'historique des versions est la plus récente, vous serez autorisé à enregistrer les changements effectués sur l\'instance d\'apprentissage.
  • Lorsque vous modifiez une instance d\'apprentissage et que la version sélectionnée dans l\'historique des versions n\'est pas la plus récente, une erreur s\'affiche lors de la tentative d\'enregistrement des modifications apportées à l\'instance d\'apprentissage. Cliquez sur Aller à la dernière version, apportez à nouveau des modifications à l\'instance d\'apprentissage, puis enregistrez les changements.
  • Le menu déroulant de l\'historique des versions affichera toutes les versions disponibles.

Voir l\'historique des versions d\'une instance d\'apprentissage

Correctifs

La Control Room peut désormais être installée en utilisant la base de données Microsoft SQL Server version 2016.

Auparavant, une erreur s\'affichait lors de l\'écriture des données Document Automation dans la base de données.
Vous pourrez désormais sélectionner un en-tête de tableau qui s\'étend sur plusieurs lignes dans les Paramètres d\'apprentissage avancés.

Auparavant, vous ne pouviez pas sélectionner l\'en-tête du tableau dans certains scénarios.

ID de cas Service Cloud : 02287894, 02287918
La fonctionnalité Adaptive Search Queries est désormais prise en charge sur la base de données Microsoft SQ  Server version 2016.

Auparavant, cette fonctionnalité n\'était pas prise en charge sur la version 2016 de la base de données Microsoft SQL Server.
Le gestionnaire (AAE_Robotic Interface Manager) ou l\'administrateur (AAE_Robotic Interface Admin) Automation Co-Pilot verra le message d\'erreur correct lors de la validation des documents dans le validateur Automation Co-Pilot.

Auparavant, un message d\'erreur incorrect était affiché dans un tel scénario.
Lorsque vous activez l\'option mode essai pour une instance d\'apprentissage en mode public, l\'instance d\'apprentissage ne sera plus déplacée en mode privé et restera en mode public.

Auparavant, l\'instance d\'apprentissage passait en mode privé dans certains scénarios.

ID de cas Service Cloud : 02273055, 02291142
Les données extraites des tableaux à l\'aide de Cloud Extraction Service et d\'un Task Bot génèrent désormais des résultats similaires.

Auparavant, les résultats étaient différents dans certains scénarios.
L\'extraction de tableaux à l\'aide du Cloud Extraction Service fonctionne désormais pour les instances d\'apprentissage Définies par l\'utilisateur.

Auparavant, l\'extraction de tableaux ne fonctionnait pas dans un tel scénario.
Les Paramètres d\'apprentissage avancés, tels que les en-têtes de tableau et les indicateurs de fin de tableau, sont désormais conservés après l\'application de la valeur de fin de tableau.

Auparavant, l\'application d\'un nouvel indicateur de fin de tableau réinitialisait tous les paramètres d\'apprentissage avancés.
Vous pouvez désormais supprimer des tables personnalisées lors de la création ou de la modification d\'instances d\'apprentissage.

Auparavant, les utilisateurs ne pouvaient pas supprimer les tables personnalisées dans de tels scénarios.
La page Instances d\'apprentissage affiche désormais correctement les options dans la colonne Actions lorsque la langue de la Control Room est définie sur l\'allemand ou le français.

Auparavant, les options étaient mal alignées dans un tel scénario.
Vous ne verrez plus d\'erreur lors du déplacement des instances d\'apprentissage de IQ Bot vers Document Automation à l\'aide du package IQ Bot - DA Bridge.

Auparavant, une erreur était affichée dans un tel scénario dans certains cas.

ID de cas Service Cloud : 02284063
Vous pouvez désormais importer une instance d\'apprentissage sans erreur lorsque le fichier .dw contient une version différente de celle de l\'instance d\'apprentissage existante dans l\'environnement cible, à condition que l\'option de mode essai soit désactivée dans l\'instance d\'apprentissage existante.

Auparavant, une erreur était affichée dans un tel scénario.

ID de cas Service Cloud : 02282032, 02288219
Pour une instance d\'apprentissage, si vous conservez l\'invite de table par défaut utilisée dans l\'instance d\'apprentissage et ajoutez une invite personnalisée pour un champ de table dans les Adaptive Search Queries, l\'invite de table dans les Adaptive Search Queries ne se réinitialise plus et l\'invite personnalisée est conservée.

Après la mise à jour vers la version 39, toutes les invites de table vides ou laissées en blanc dans Adaptive Search Queries seront traitées comme si l\'utilisateur avait cliqué sur l\'option Utiliser la valeur par défaut, ce qui entraînera le retour des valeurs des invites aux invites de table par défaut. Dans un tel scénario, vous devez effacer manuellement les invites de table dans Adaptive Search Queries après la mise à jour afin de définir les valeurs d\'invite sur vide.

Lorsque vous déplacez une instance d\'apprentissage qui a été utilisée pour traiter des documents en allemand de IQ Bot vers Document Automation à l\'aide du IQ Bot - DA Bridge package et que vous traitez des documents dans Document Automation, les données contenant certains caractères allemands sont extraites correctement.

Auparavant, certains caractères allemands n\'étaient pas extraits correctement.

ID de cas Service Cloud : 02231391, 02273919
Vous pouvez désormais utiliser un nom de table personnalisé en japonais, coréen ou chinois lors de la création d\'une table personnalisée.

Auparavant, vous ne pouviez pas utiliser de nom de table personnalisé en japonais, coréen ou chinois.
Lorsque vous restaurez une instance d\'apprentissage à une version antérieure à partir de l\'historique des versions et que vous retraitez un document, le nombre de documents chargés n\'augmente pas.

Auparavant, le nombre de documents chargés augmentait dans un tel scénario.
Vous pouvez désormais ajouter des champs aux projets Standard Forms existants, créer de nouveaux modèles et entraîner les modèles sans aucune erreur.

Auparavant, une erreur était affichée dans un tel scénario.
Le validateur Automation Co-Pilot affiche désormais correctement une erreur de validation lorsqu\'un champ de signature requis n\'est pas trouvé dans les documents Standard Forms.

Auparavant, aucune erreur n\'était affichée dans un tel scénario.
Lorsque vous créez un modèle dans Standard Forms, tous les espaces au début ou à la fin des noms de tables seront automatiquement supprimés.

Auparavant, une erreur s\'affichait lors de l\'entraînement du modèle dans un tel scénario.
Après avoir effectué une recherche d\'instance d\'apprentissage, vous pouvez désormais créer une instance d\'apprentissage dans Community Edition si la limite le permet.

Auparavant, les utilisateurs ne pouvaient pas créer d\'instance d\'apprentissage dans un tel scénario.

Limites

Les limitations suivantes s\'appliquent aux Model connections :
  • Les Model connections utilisant le fournisseur Automation Anywhere ne sont pas prises en charge.

    Solution de contournement : Utilisez les fournisseurs generative AI intégrés lors de la création d\'instances d\'apprentissage.

  • Dans les Model connections, les types de modèles Affiné et Ancré ne sont pas encore pris en charge.

    Solution de contournement : Utilisez le type de modèle Standard.

  • Les modèles de fournisseur generative AI suivants dans Amazon Bedrock ne sont pas encore pris en charge :
    • Anthropic Claude
    • Nova Lite
    • Nova Pro
    • Nova Micro

    Solution de contournement : Utilisez les modèles personnalisés pris en charge.

  • Les modèles Google Vertex AI ne sont pas pris en charge.

    Solution de contournement : Utilisez les modèles personnalisés pris en charge.

  • Seuls les modèles intégrés prenant en charge le schéma OpenAPI offrent une extraction de données generative AI basée sur la vision (GenAIVision et GenAIVisionPlus). Les modèles personnalisés ne prennent pas en charge l\'extraction de données generative AI basée sur la vision, même lors de l\'utilisation du schéma OpenAPI.

    Solution de contournement : Utilisez les modèles intégrés pour l\'extraction de données generative AI assistée par la vision.

  • En mode essai, lorsque vous revenez à une version précédente de l\'instance d\'apprentissage qui utilisait une Model connection, le fournisseur intégré generative AI OpenAI GPT est sélectionné à la place de la Model connection.
  • Les détails de la Model connection ne sont pas visibles dans l\'historique des versions du mode essai.
  • L\'importation ou l\'exportation des instances d\'apprentissage utilisant les Model connections n\'est pas prise en charge.

    Solution de contournement : Passez à un modèle intégré, puis importez ou exportez l\'instance d\'apprentissage. Après avoir importé l\'instance d\'apprentissage, passez à la Model connection utilisée précédemment.

  • La copie des instances d\'apprentissage utilisant les Model connections n\'est pas prise en charge.

    Solution de contournement : Passez à un modèle intégré, puis copiez l\'instance d\'apprentissage. Après avoir copié l\'instance d\'apprentissage, passez à la Model connection utilisée précédemment.
Les connexions de modèles personnalisés ne sont pas prises en charge dans les instances d\'apprentissage utilisant le Cloud Extraction Service. Si vous sélectionnez une connexion de modèle personnalisé pour de telles instances d\'apprentissage, l\'extraction de document échouera.
Si vous utilisez la version 39 (Build 42496) ou une version antérieure et que vous utilisez la version 3.39.13 du Document Extraction package, l\'extraction échouera.

Solution de contournement : Utilisez le Document Extraction package version 3.39.11 ou une version antérieure, ou mettez à jour vers la version v.39 (Build 42649).
L\'extraction de document échouera avec l\'erreur « 500 : Échec interne, échec de l\'initialisation d\'ABBYY » si vous modifiez le chemin par défaut (C:/ProgramData/AutomationAnywhere/GlobalCache) de Emplacement du cache global pour vos appareils.
Dans l\'option Paramètres d\'apprentissage avancés, il se peut que vous voyiez des champs de table répertoriés dans le menu déroulant Colonne principale même si ces champs ne sont pas sélectionnés pour le retour d\'informations de validation.

Solution de contournement : Évitez de sélectionner un champ de table dans la liste déroulante Colonne principale si ce champ n\'est pas choisi pour le retour d\'informations de validation.
Lorsque vous traitez des documents contenant plusieurs tables dans Standard Forms, l\'ordre des tables extraites est inversé.
Lorsque vous utilisez une expression régulière pour un champ de table sans définir d\'alias, l\'expression régulière pourrait ne pas être prise en compte pour l\'extraction des données.

Solution de contournement : Définissez un alias pour le champ de table avant d\'utiliser une expression régulière.
Limitations des versions précédentes
Lorsque vous essayez d\'enregistrer un processus sans disposer des autorisations requises, l\'entrée du journal d\'audit pour cet événement inclura Source comme Control Room au lieu de Espace de travail de documents et Nom de l\'élément comme Inconnu au lieu de <learning-instance-name>.
Lorsque vous modifiez et validez un processus lié à une instance d\'apprentissage publique utilisant Cloud Extraction Service, le bot d\'extraction peut ne pas apparaître dans les dépendances, ce qui peut entraîner l\'échec du traitement du document.
Solution de contournement: Utilisez l\'une des options suivantes :
  • Mettez à jour vers la version v.39
  • Utilisez le processus par défaut ou copiez l\'instance d\'apprentissage pour créer un nouveau processus, puis publiez l\'instance d\'apprentissage avant de traiter les documents.
Vous ne pourrez pas utiliser un nom de table personnalisé en japonais, coréen ou chinois lors de la création d\'une table personnalisée.
Lorsque vous traitez des documents dont les noms de fichier comportent 75 caractères ou plus en mode test, vous pourriez ne pas constater d\'améliorations du temps de retraitement pour ces documents.
Si vous avez désactivé le fournisseur d\'OCR dans les paramètres administrateur et si vous utilisez une langue autre que l\'anglais pour votre Control Room, vous verrez une erreur vous demandant d\'activer les paramètres du fournisseur d\'OCR en anglais dans les scénarios suivants :
  • Lorsque vous créez une instance d\'apprentissage utilisant un fournisseur d\'OCR
  • Lorsque vous changez de fournisseur d\'OCR pour une instance d\'apprentissage existante
Lorsque vous utilisez les Document Classifier actions(Classer, Classer des documents et Entraîner le classificateur) et l\'action Extraire des données dans le Document Extraction packageensemble dans un bot, le bot échouera à s\'exécuter.

Solution de contournement : Assurez-vous de créer des bots distincts lorsque vous utilisez l\'une des actions du package Document Classifier ainsi que l\'action Extraire des données du package Document Extraction. Si vous devez exécuter ces bots dans une séquence, incluez ces bots dans un processus Automation Co-Pilot.
Si vous copiez une instance d\'apprentissage qui utilise un analyseur tiers configuré dans Document Automation et traitez des documents en utilisant l\'instance d\'apprentissage copiée, l\'extraction des données échouera.
Lorsqu\'un utilisateur traite un document sur une instance d\'apprentissage de processus personnalisé, le décompte des documents validés n\'est pas mis à jour après l\'extraction. En outre, si l\'utilisateur soumet le document, le nombre de documents validés est mis à jour avec une valeur négative.
Un utilisateur disposant des autorisations d\'administrateur Automation Co-Pilot ne peut pas afficher les tâches Document Automation qui sont attribuées ou demandées et qui sont à l\'état en attente ou terminé.
Lorsque vous utilisez les IQ Bot Pre-processor package actions et si le chemin du dossier de sortie contient des caractères japonais, vous verrez une erreur lors du traitement des documents.

Solution de contournement : Créez un dossier de sortie dans un chemin de dossier qui ne contient aucun caractère japonais et fournissez le chemin dans le champ de chemin du dossier de sortie.

IQ Bot

L\'installateur IQ Bot On-Premises affiche désormais la bonne version dans le répertoire d\'installation.

Auparavant, la version affichée dans le répertoire d\'installation était incorrecte.

Mises à jour de l\'interface

Document Automation
Les écrans suivants sont mis à jour avec l\'introduction de modèles personnalisés dans Document Automation à l\'aide des Model connections :
  • Créer une option d\'instance d\'apprentissage

    Créer un nouvel écran d\'instance d\'apprentissage mis à jour

  • Créer la configuration de l\'instance d\'apprentissage

    Créer l\'écran de configuration mis à jour de l\'instance d\'apprentissage

  • Modifier la configuration de l\'instance d\'apprentissage

    Modifier l\'écran de configuration mis à jour de l\'instance d\'apprentissage

  • Option de paramètres supplémentaires dans le robot d\'extraction

    Écran des paramètres supplémentaires mis à jour dans le robot d\'extraction

Présentation de la prise en charge des connexions de modèles d\'IA générative personnalisés dans Document Automation

Vous pouvez désormais utiliser le fournisseur Google Gemini generative AI lors de la création d\'instances d\'apprentissage :Créer une instance d\'apprentissage en utilisant le fournisseur Google Gemini generative AI

Présentation des modèles Google Gemini sur AWS et GCP pour l\'extraction de données dans Document Automation