VLM Powered OCR

Convertisseur d'évaluation de performance IA vers Excel

Extrayez plus de 25 champs, dont la note globale, les scores de compétence, les catégories de performance, les points forts, les objectifs de développement et les recommandations de promotion — depuis n'importe quel format de formulaire d'évaluation, sans modèle par entreprise.

Enterprise-grade security · TLS 1.3 encrypted

PDF
Scanné
XLSX/CSV
Score d'évaluation

Ce que vous pouvez extraire d'une évaluation de performance

Saisissez les noms de colonnes dont vous avez besoin — l'IA trouve ces valeurs sur n'importe quel formulaire d'évaluation en comprenant la signification de chaque libellé, et non son emplacement sur la page.

Employé et informations d'évaluation

Employee Name
Employee ID
Job Title
Department
Reviewer Name
Review Period

Notes et scores

Overall Rating
Category Scores (Communication, Collaboration, Productivity, Quality, Leadership)
Promotion Recommendation

Commentaires et développement

Strengths
Areas for Improvement
Goals / Development Plan
Employee Comments
Reviewer Notes
Next Review Date

Ceci n'est pas une liste exhaustive — saisissez tout nom de champ présent dans vos formulaires d'évaluation. L'IA lit le document pour trouver ce que vous demandez.

Pourquoi les évaluations de performance sont plus difficiles à extraire que les formulaires RH standardisés

Les échelles de notation, les modèles de compétences et les cadres d'objectifs changent d'une équipe à l'autre. La reconnaissance optique basée sur des modèles et le copier-coller manuel échouent tous deux face à cette variabilité.

Le problème

01 Chaque organisation utilise un formulaire différent — et les formulaires changent à chaque cycle

Les échelles de notation varient de 1 à 5 à « Dépasse/Atteint/En dessous ». Les modèles de compétences utilisent cinq ou douze catégories. L'OCR basé sur des modèles nécessite un modèle distinct par mise en page — une équipe gérant les évaluations de trois services ne peut pas utiliser une seule configuration. Les professionnels RH sur r/humanresources décrivent régulièrement le suivi manuel des employés, car le logiciel ne peut pas s'adapter à leurs règles d'affectation.

02 Les notes structurées et le texte narratif se trouvent sur la même page

Une seule évaluation comporte une grille de notation (Communication : 4, Collaboration : 3), une note globale, une recommandation de promotion et des paragraphes de texte narratif — points forts, axes d'amélioration, plan de développement. L'OCR traditionnel ignore le texte narratif ou ne parvient pas à l'associer au bon employé. Les compilateurs manuels doivent copier les notes et saisir les commentaires en deux passes distinctes, doublant ainsi le risque d'erreur.

03 Compiler des centaines d'évaluations masque le coût réel

Pour 200 employés, ces minutes se cumulent pour représenter 10 à 15 heures de saisie de données par cycle d'évaluation. Les décisions de rémunération, de promotion et les rapports de relève dépendent tous de notes précises — mais les SIRH stockent les évaluations sous forme de PDF sans en extraire les champs. La charge de ressaisie incombe aux RH.

Comment l'extraction de colonnes personnalisée résout ce problème

01 Définissez les colonnes une fois — l'IA les trouve sur n'importe quel formulaire par leur sens sémantique

L'extraction de colonnes personnalisée vous permet de saisir les noms de colonnes de votre feuille de suivi — « Note globale », « Score de communication », « Points forts ». L'IA localise chaque valeur en comprenant le contexte de l'étiquette, et non les coordonnées des pixels. La même définition de colonne fonctionne sur toutes les mises en page de formulaires, sans modèle par organisation.

02 Scores et récits extraits ensemble — un seul passage, une seule ligne

L'IA traite visuellement l'ensemble de la page. La ligne de sortie contient à la fois des colonnes numériques (Note globale, Score de communication) et des colonnes narratives (Points forts, Axes d'amélioration) alignées côte à côte. Pas de passages séparés ni de fusion manuelle. Les évaluations multipages sont traitées comme un seul document.

03 Traitez tous les employés par lots dans un seul tableur — prêt à analyser

Importez 200 évaluations en un seul lot — chaque évaluation devient une ligne avec tous les champs alignés. Utilisez un Lien de collecte pour rassembler les formulaires des managers sans leur donner accès au système. Enregistrez votre configuration de colonnes comme modèle et réutilisez-la à chaque cycle.

Des PDF d'évaluation de performance à un tableur de notes consolidé en trois étapes

Si vous compilez les notes du cycle d'évaluation de ce trimestre, voici le flux de travail, du téléchargement à la sortie prête à l'analyse.

1

Téléchargez les formulaires d'évaluation — n'importe quel format, en une seule fois

Importez les évaluations complétées sous forme de PDF depuis votre SIRH (Workday, BambooHR, UKG), des formulaires papier scannés signés par les managers, ou des captures d'écran de portails d'évaluation. Le Traitement par lots gère les fichiers de plusieurs services avec des modèles différents en une seule opération. Les évaluations de plusieurs pages sont traitées comme un seul document. Utilisez un Lien de collecte pour permettre aux managers à distance de télécharger leurs formulaires directement dans votre file d'attente, sans avoir besoin de compte.

2

Définissez les colonnes une fois — champs numériques et textuels dans n'importe quel ordre

Saisissez les champs dont vous avez besoin : « Note globale », « Score de communication », « Points forts », « Axes d'amélioration », « Recommandation de promotion ». Mélangez librement les champs de notation et les champs de texte. Utilisez une colonne inférée comme « Niveau de performance (options : Excellent/Bon/En développement/À améliorer) » pour que l'IA classe chaque note dans une catégorie. Ajoutez une colonne calculée comme « Score moyen (Communication + Collaboration + Productivité + Leadership / 4) » pour obtenir une note composite lors de l'extraction — l'IA lit les scores par catégorie sur le formulaire, calcule la moyenne et la restitue avec les scores bruts. Une seule configuration de colonnes fonctionne pour tous les services.

3

Téléchargez un tableur consolidé — chaque employé, prêt à analyser

Chaque évaluation devient une ligne. Un lot de 150 évaluations produit 150 lignes avec tous les champs alignés — notes, scores composites, commentaires narratifs et décisions de promotion. Exportez en XLSX, CSV ou JSON. Triez par Note globale pour la planification des rémunérations, filtrez par Recommandation de promotion pour l'analyse de la relève, ou regroupez les Axes d'amélioration par service. Enregistrez votre configuration de colonnes comme modèle pour le prochain cycle. Activez le Mode révision avec Bbox pour mettre en évidence les données extraites par rapport à l'image du formulaire original pour vérification.

Quand l'extraction des évaluations de performance fonctionne le mieux — et quand être prudent

Quand ça fonctionne le mieux

Formulaires numériques ou scannés propres avec sections étiquetées. Les évaluations provenant de plateformes SIRH ou scannées à 200+ dpi s'extraient avec une grande précision. L'IA fait correspondre les champs en lisant les en-têtes de section comme « Compétences clés » ou « Note globale ».

Traitement par lots de formulaires de différents services avec des modèles variés. Importez des évaluations utilisant des systèmes de notation sur 1 à 5, descriptifs ou en pourcentage en un seul lot. La même définition de colonne extrait le tout dans un seul fichier Excel.

Formulaires multi-pages avec sections séparées. Les pages d'auto-évaluation, de notation du manager et de plan de développement sont traitées comme un seul document. Tous les champs sont associés au bon employé.

Quand être prudent

Récits manuscrits denses ou écriture cursive. La cursive liée a une précision inférieure à celle du texte imprimé. L'IA gère bien l'écriture manuscrite en lettres détachées et lisibles — testez sur un échantillon avant de traiter des lots contenant beaucoup de cursive.

Systèmes de notation non étiquetés ou ad hoc. Des coches dans des cases sans libellé ou des évaluations uniquement narratives sans note peuvent ne pas correspondre aux colonnes attendues. Les grilles étiquetées (« Dépasse / Atteint / En dessous ») s'extraient de manière fiable.

Captures d'écran SIRH avec éléments d'interface superposés. Les captures de navigateur de Workday ou SuccessFactors peuvent avoir des barres latérales masquant le contenu. Recadrez la zone d'évaluation avant de télécharger.

Questions fréquentes

Quels champs spécifiques peuvent être extraits d'un formulaire d'évaluation de performance ?

L'outil extrait le nom de l'employé, son identifiant, son poste, son service, le nom de l'évaluateur, la période d'évaluation, la note globale, les scores par compétence (Communication, Collaboration, Productivité, Leadership), les points forts, les axes d'amélioration, les objectifs de développement, les recommandations de promotion, les commentaires de l'employé et les notes de l'évaluateur. Vous saisissez uniquement les colonnes dont vous avez besoin — l'IA localise chaque valeur en comprenant le contexte de son libellé, et non sa position en pixels. Les libellés qui varient d'une organisation à l'autre (« Leadership » vs « Gestion des personnes ») sont mappés à la colonne que vous définissez.

Comment l'IA gère-t-elle les différentes échelles de notation utilisées par les organisations ?

L'IA lit quelle que soit l'échelle présente — numérique (1 à 5, 1 à 10), descriptive (Dépasse/Atteint/En dessous), Likert ou pourcentage. La colonne « Note globale » capture le score tel qu'il est imprimé sur le document : un 4,2 sur une échelle de 1 à 5 et un 84 % sur une échelle en pourcentage sont tous deux extraits fidèlement. Pour une comparaison entre employés, normalisez les scores dans votre tableur après l'extraction. Aucun type d'échelle ne doit être préconfiguré par organisation.

Peut-elle extraire à la fois des scores structurés et du texte libre en un seul passage ?

Oui. L'extraction de colonnes personnalisée gère les deux : les champs numériques comme « Note globale » et « Score de communication » sont extraits dans leurs propres colonnes, tandis que les sections narratives comme « Points forts » et « Axes d'amélioration » sont extraites sous forme de colonnes de texte — le tout dans la même ligne consolidée du tableur. Vous pouvez filtrer par scores numériques et lire les commentaires narratifs associés sans changer de document.

Fonctionne-t-elle avec les évaluations de performance de n'importe quelle plateforme SIRH ?

Oui. L'IA lit les évaluations exportées depuis Workday, SAP SuccessFactors, BambooHR, UKG, ADP, Lattice, 15Five et Culture Amp — ainsi que les formulaires papier scannés et les captures d'écran de portails web. L'extraction sémantique signifie qu'aucune configuration par plateforme n'est nécessaire. Lorsque vous rencontrez une nouvelle mise en page, vérifiez la première extraction pour confirmer le mappage des champs, puis traitez le reste par lots.

Puis-je traiter par lots les évaluations de l'ensemble de mon service en une seule fois ?

Oui. Importez les évaluations d'un nombre quelconque d'employés et de services, en utilisant n'importe quelle combinaison de modèles de formulaires, en un seul lot. Chaque évaluation devient une ligne avec tous les champs alignés — de la « Note globale » et du « Score de communication » aux « Points forts » et « Axes d'amélioration ». Enregistrez votre configuration de colonnes comme modèle pour les cycles récurrents. Utilisez un Lien de collecte pour recueillir les formulaires des managers sans leur donner accès au système — ils téléchargent via une URL partageable avec un code de vérification, sans connexion requise.

📮 contact email: [email protected]