Gregor Joeris, CTO Chief Technology Officer of SER Group & Managing director, SERgroup Holding International GmbH
Pour utiliser l'IA aussi efficacement que possible, une combinaison d'apprentissage et de méthodes basées sur des règles est recommandée. Dans la plupart des entreprises, il n'y a pas de larges équipes en charge de la gestion de ces données. Les systèmes d'apprentissage utilisés ne sont donc pas les plus performants, mais grâce à des algorithmes, il est possible de commencer à capitaliser sur ses données. Concrètement, il existe d'innombrables scénarios de déploiement de l'IA. Les DRH simplifient par exemple leur recrutement grâce à l'IA, les services clients s'appuient sur l'IA pour le support client, les services juridiques utilisent l'IA pour identifier les passages contractuels critiques, etc.
Accéder à des informations pertinentes à partir de contenu non structuré
Les services cognitifs ouvrent de nombreux domaines d'application qui aident les entreprises à faire un usage ciblé de leurs données et à tirer des enseignements d'un contenu non structuré :
- Classification : il est possible de classifier automatiquement les documents, images, fichiers audio et vidéos dans des taxonomies. Nous pouvons aussi évoquer la reconnaissance et l'affectation automatiques des types de documents lors du traitement du courrier entrant.
- Analyses des ressentis : afin d'optimiser le service client, il est possible d'identifier les émotions dans les e-mails, les courriers numérisés ou les articles de réseaux sociaux et de prévoir les perspectives de succès (comportement d'achat et préférences client).
- Named Entity Recognition (NER) : reconnaît et extrait les noms de personnes, de lieux, d'entreprises, d'institutions, par exemple pour répondre aux exigences européennes RGPD.
- Identification des risques/fraudes : mise en avant d’anomalies dans les documents pour détecter les risques, telles que les clauses contractuelles invalides ou les tentatives de fraude.
- Identification des experts : identifie rapidement les experts dans l'entreprise sur des sujets spécifiques et augmente la satisfaction des clients et des employés en fournissant des informations plus rapidement.
Combiner l'IA avec la gestion de l’information et des processus
De nombreuses méthodes actuellement utilisées fonctionnent bien avec des données ou des images structurées. Cependant, environ 80 % de toutes les données de l'entreprise telles que les lettres, les contrats ou les e-mails ne sont pas structurées. Or, ce sont des données qui contiennent des informations précieuses.
Ces informations doivent être analysées, préparées et fusionnées avec des données structurées afin de devenir utilisables ou pertinentes pour l'IA. Elles sont souvent situées dans des systèmes de stockage isolés (silos d'informations), ce qui complique leur utilisation. À cette fin, il est recommandé de combiner l'intelligence artificielle directement avec la gestion des informations et des processus.
Sur ce point, les plateformes de services de contenu combinent toutes les informations et les rassemblent à partir de différentes sources telles que bases de données, serveurs, ERP, CRM, etc. Elles empêchent le stockage de données redondant et organisent les documents grâce au contrôle de version et aux métadonnées. Grâce à des services cognitifs, les services d'IA sont alors automatiquement disponibles pour toutes les applications. Grâce à l'intelligence artificielle et à l'ECM, les entreprises bénéficieront d’une meilleure qualité des données, de processus métier optimisés et pourront réduire leurs coûts de fonctionnement. Les entreprises ne doivent donc plus hésiter à utiliser l'IA pour exploiter par elles-mêmes les nombreux avantages de cette technologie.
Accéder à des informations pertinentes à partir de contenu non structuré
Les services cognitifs ouvrent de nombreux domaines d'application qui aident les entreprises à faire un usage ciblé de leurs données et à tirer des enseignements d'un contenu non structuré :
- Classification : il est possible de classifier automatiquement les documents, images, fichiers audio et vidéos dans des taxonomies. Nous pouvons aussi évoquer la reconnaissance et l'affectation automatiques des types de documents lors du traitement du courrier entrant.
- Analyses des ressentis : afin d'optimiser le service client, il est possible d'identifier les émotions dans les e-mails, les courriers numérisés ou les articles de réseaux sociaux et de prévoir les perspectives de succès (comportement d'achat et préférences client).
- Named Entity Recognition (NER) : reconnaît et extrait les noms de personnes, de lieux, d'entreprises, d'institutions, par exemple pour répondre aux exigences européennes RGPD.
- Identification des risques/fraudes : mise en avant d’anomalies dans les documents pour détecter les risques, telles que les clauses contractuelles invalides ou les tentatives de fraude.
- Identification des experts : identifie rapidement les experts dans l'entreprise sur des sujets spécifiques et augmente la satisfaction des clients et des employés en fournissant des informations plus rapidement.
Combiner l'IA avec la gestion de l’information et des processus
De nombreuses méthodes actuellement utilisées fonctionnent bien avec des données ou des images structurées. Cependant, environ 80 % de toutes les données de l'entreprise telles que les lettres, les contrats ou les e-mails ne sont pas structurées. Or, ce sont des données qui contiennent des informations précieuses.
Ces informations doivent être analysées, préparées et fusionnées avec des données structurées afin de devenir utilisables ou pertinentes pour l'IA. Elles sont souvent situées dans des systèmes de stockage isolés (silos d'informations), ce qui complique leur utilisation. À cette fin, il est recommandé de combiner l'intelligence artificielle directement avec la gestion des informations et des processus.
Sur ce point, les plateformes de services de contenu combinent toutes les informations et les rassemblent à partir de différentes sources telles que bases de données, serveurs, ERP, CRM, etc. Elles empêchent le stockage de données redondant et organisent les documents grâce au contrôle de version et aux métadonnées. Grâce à des services cognitifs, les services d'IA sont alors automatiquement disponibles pour toutes les applications. Grâce à l'intelligence artificielle et à l'ECM, les entreprises bénéficieront d’une meilleure qualité des données, de processus métier optimisés et pourront réduire leurs coûts de fonctionnement. Les entreprises ne doivent donc plus hésiter à utiliser l'IA pour exploiter par elles-mêmes les nombreux avantages de cette technologie.