Sinequa, éditeur de logiciels de recherche et d'analyse de données basées sur les technologies de l'intelligence artificielle (IA), annonce que sa plateforme de recherche intelligente aide 2,5 millions d'utilisateurs à exploiter plus de 5 milliards de documents et 100 milliards d'enregistrements. Cela leur permet d'extraire les informations pertinentes et exploitables les plus pertinentes pour améliorer les opérations commerciales ainsi que les processus décisionnels.
« L'intelligence artificielle est une technologie pragmatique qui a un impact significatif dans le secteur des services financiers, un domaine où l'apprentissage automatique commence à transformer les processus métier associés au service client, aux finances personnelles, à la détection des fraudes et à la gestion des risques », déclare Dan Faggela, CEO d'Emerj, cabinet d'étude spécialisé dans l'intelligence artificielle. « En fait, le machine learning s'impose progressivement comme une première étape cruciale vers la modernisation de nombreux flux de travail et de l'infrastructure de données existante au sein des banques et autres institutions financières. »
En 2018, McKinsey a mené une enquête auprès de 2 000 cadres dans 10 secteurs d'activité et a constaté que 47 % des entreprises avaient intégré l'IA à leurs processus commerciaux. Cela représente une augmentation rapide de l'adoption de l'IA : en effet, l'étude de 2017 révélait que seulement 20 % des répondants utilisaient l'IA dans une partie essentielle de leurs activités. En tant que leader dans le domaine de la recherche intelligente, Sinequa contribue à aider les entreprises à faire le grand saut vers l'intelligence artificielle en permettant aux utilisateurs de tirer parti des capacités du Machine Learning et NLP de Sinequa pour améliorer l'intelligence humaine des utilisateurs tout au long de l'expérience.
Nos clients sont allés au-delà des tests de modèles d'IA en laboratoires. Certains des déploiements les plus importants actuellement en production tirent parti des capacités de recherche intelligente :
Services financiers — Identification et protection de contenus confidentiels
Une des 20 premières banques mondiales fait confiance aux capacités d'apprentissage automatique intégrées de Sinequa pour automatiser l'identification et la classification des contenus confidentiels, conformément à ses politiques internes et aux réglementations externes en vigueur. Les avantages en termes de productivité et de conformité sont estimés à plus de 50 millions de dollars par an.
Service client — Rationalisation de l'acheminement et de la résolution des tickets d'incident
Un fournisseur mondial de technologie applique les algorithmes Sinequa pour accompagner automatiquement les services d'assistance en acheminant les tickets complexes vers l'équipe d'experts concernée. Parmi les avantages immédiats, mentionnons l'accélération du délai total de résolution (TTR) et l'allègement de la congestion du service d'assistance - Dans de nombreux cas, l'association des modèles de recherche et d'IA permet aux clients de trouver des réponses à leurs questions avant même que le téléphone du centre d'assistance se mette à sonner.
« La nécessité de prendre des décisions métier reposant sur des données n'a rien de nouveau pour les entreprises compétitives. L'extraction d'informations exploitables à partir de données nécessite du temps et une analyse humaine. Les modèles d'apprentissage automatique permettent d'automatiser partiellement ce processus pour prendre plus rapidement des décisions plus judicieuses », explique Vincent Bodin, responsable de l'équipe de développement Machine Learning, Sinequa. « Le développement des projets d'apprentissage machine de nos clients a sans nul doute constitué l'événement le plus passionnant pour Sinequa au cours de l'année écoulée. Ces projets ont permis à ces entreprises d'enregistrer une valeur métier considérable, tout particulièrement dans le secteur des services financiers où la confidentialité et la vie privée représentent des enjeux majeurs. »
« L'intelligence artificielle est une technologie pragmatique qui a un impact significatif dans le secteur des services financiers, un domaine où l'apprentissage automatique commence à transformer les processus métier associés au service client, aux finances personnelles, à la détection des fraudes et à la gestion des risques », déclare Dan Faggela, CEO d'Emerj, cabinet d'étude spécialisé dans l'intelligence artificielle. « En fait, le machine learning s'impose progressivement comme une première étape cruciale vers la modernisation de nombreux flux de travail et de l'infrastructure de données existante au sein des banques et autres institutions financières. »
En 2018, McKinsey a mené une enquête auprès de 2 000 cadres dans 10 secteurs d'activité et a constaté que 47 % des entreprises avaient intégré l'IA à leurs processus commerciaux. Cela représente une augmentation rapide de l'adoption de l'IA : en effet, l'étude de 2017 révélait que seulement 20 % des répondants utilisaient l'IA dans une partie essentielle de leurs activités. En tant que leader dans le domaine de la recherche intelligente, Sinequa contribue à aider les entreprises à faire le grand saut vers l'intelligence artificielle en permettant aux utilisateurs de tirer parti des capacités du Machine Learning et NLP de Sinequa pour améliorer l'intelligence humaine des utilisateurs tout au long de l'expérience.
Nos clients sont allés au-delà des tests de modèles d'IA en laboratoires. Certains des déploiements les plus importants actuellement en production tirent parti des capacités de recherche intelligente :
Services financiers — Identification et protection de contenus confidentiels
Une des 20 premières banques mondiales fait confiance aux capacités d'apprentissage automatique intégrées de Sinequa pour automatiser l'identification et la classification des contenus confidentiels, conformément à ses politiques internes et aux réglementations externes en vigueur. Les avantages en termes de productivité et de conformité sont estimés à plus de 50 millions de dollars par an.
Service client — Rationalisation de l'acheminement et de la résolution des tickets d'incident
Un fournisseur mondial de technologie applique les algorithmes Sinequa pour accompagner automatiquement les services d'assistance en acheminant les tickets complexes vers l'équipe d'experts concernée. Parmi les avantages immédiats, mentionnons l'accélération du délai total de résolution (TTR) et l'allègement de la congestion du service d'assistance - Dans de nombreux cas, l'association des modèles de recherche et d'IA permet aux clients de trouver des réponses à leurs questions avant même que le téléphone du centre d'assistance se mette à sonner.
« La nécessité de prendre des décisions métier reposant sur des données n'a rien de nouveau pour les entreprises compétitives. L'extraction d'informations exploitables à partir de données nécessite du temps et une analyse humaine. Les modèles d'apprentissage automatique permettent d'automatiser partiellement ce processus pour prendre plus rapidement des décisions plus judicieuses », explique Vincent Bodin, responsable de l'équipe de développement Machine Learning, Sinequa. « Le développement des projets d'apprentissage machine de nos clients a sans nul doute constitué l'événement le plus passionnant pour Sinequa au cours de l'année écoulée. Ces projets ont permis à ces entreprises d'enregistrer une valeur métier considérable, tout particulièrement dans le secteur des services financiers où la confidentialité et la vie privée représentent des enjeux majeurs. »
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