Optimisez votre contenu avec l'IA

Notions fondamentales sur le contenu et l'IA

Le contenu, sous toutes ses formes, a longtemps été problématique d'un point de vue de la gestion de l'information. Les défis à relever sont les suivants :

• Il est parfois quasi-impossible de trouver les bonnes informations en raison de systèmes technologiques complexes, d'attributs de métadonnées inadéquats et incohérents, de fonctionnalités de recherche limitées au sein des applications d'entreprise et de référentiels ou de systèmes déconnectés.
• Le volume et les types de contenu augmentent à un rythme sans précédent. Au cours des dernières années, les entreprises ont accumulé des milliards de contenus, qu'il s'agisse de documents, d'images numérisées, d'e-mails, de vidéos ou d'autres formats. Bien que le contenu historique soit déjà impressionnant, la réalité du monde d'aujourd'hui est que des centaines de millions de nouveaux objets peuvent faire surface dans une entreprise chaque mois, ce qui peut décupler un corpus entier de contenu en quelques années.
• Il devient de plus en plus difficile de répondre aux besoins croissants en matière de gestion de contenu (classer rapidement, identifier les informations critiques, déterminer leur utilité et les stocker de manière appropriée). Ce qui était autrefois gérable par quelques personnes dans un emplacement central est aujourd'hui désordonné, souvent éparpillé sur des sites physiques (sur 21 référentiels en moyenne).
• L'extraction d'informations et de valeur à partir du contenu d'entreprise nécessite du temps, du contexte et de l'intelligence. Répéter cette opération sur des milliers, voire des centaines de milliers de nouveaux documents chaque jour est un défi, coûteux et difficile à réaliser avec le même niveau de précision. C'est pourquoi tant d'entreprises rencontrent des difficultés avec la gestion de contenu d'entreprise (ECM) depuis si longtemps.

Avec l'IA, la gestion de contenu évolue

Avec la généralisation des solutions d'IA, le contenu d'entreprise vit une période passionnante. Les solutions ECM gèrent le contenu essentiel des organisations depuis des décennies, et grâce à l'IA générative, ces fournisseurs peuvent désormais envisager sérieusement de redéfinir la valeur qu'une solution ECM apporte à ses clients. Après tout, les clients font déjà confiance à ces fournisseurs pour leur contenu. Désormais, avec le bon partenaire ECM, vous pouvez tirer parti de l'IA générative pour obtenir des informations sur vos données qui étaient auparavant masquées.

Grâce aux solutions basées sur l'IA, il existe un moyen de traiter le contenu comme le ferait un être humain, mais à très grande échelle. Les entreprises peuvent déployer une gamme de services pour extraire intelligemment les données critiques de leur contenu et, ce faisant, transformer ce contenu en informations exploitables, faciles à trouver, prêtes à être utilisées et accessibles à tout moment, en tout lieu et sur n'importe quel appareil.

Cependant, pour bénéficier des perspectives offertes par l'IA, les données de votre entreprise doivent être prêtes à être traitées par l'IA.

Contenu d'entreprise prêt pour l'IA

Afin de tirer pleinement parti de vos solutions d'IA en aval, ces outils d'IA nécessitent des données traitables de haute qualité. En d'autres termes, votre contenu d'entreprise doit être traduit pour vos solutions d'IA.

DONNER UNE STRUCTURE AUX DONNÉES NON STRUCTURÉES

Grâce à l'IA générative, les plateformes modernes de gestion de contenu peuvent structurer ce qui était auparavant non structuré, soit 80 % du contenu d'entreprise, selon une étude réalisée par Intelligent Business Strategies en 2025. Des plateformes comme Hyland Content Innovation Cloud™ peuvent préparer et traiter tous les pétaoctets de contenu et d'images, les interpréter et permettre aux entreprises de comprendre ce qu'ils contiennent pour améliorer considérablement l'efficacité.

Utiliser l'IA avec votre contenu

Services d'IA de cloud public

La plupart des plateformes de solutions de contenu peuvent s’intégrer à une variété de services de cloud public pour l’intelligence artificielle. Généralement, la plateforme de solutions de contenu transmet un objet, qu'il s'agisse d'un document, d'une image ou même d'un fichier vidéo, à un fournisseur de services cloud, puis reçoit un ensemble de données produites par le service d'IA.

> En savoir plus | L'émergence d'un ECM moderne compatible avec le cloud

L'univers de l'IA continue d'évoluer rapidement, et plusieurs grandes sociétés proposent désormais une variété de services d'IA de base, qui peuvent être utilisés pour travailler sur différentes formes de contenu. Voici les technologies les plus populaires utilisées et des exemples de leur utilisation :

Technologies d'IA populaires

La plupart de ces offres de ML visent à fournir une meilleure compréhension et une analyse plus approfondie du contenu, qu'il s'agisse de documents textuels, de photos et d'images, ou de fichiers audio et vidéo.

Ces modèles et services génériques peuvent apporter une valeur ajoutée considérable, en particulier pour l'exécution de tâches routinières impliquant de grands volumes de contenu. Par exemple, si vous avez besoin d'un service de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour un grand volume de contenus, ces services sont précis et très performants. L’analyse des sentiments en temps réel des sessions de chat, des e-mails ou même du contenu des réseaux sociaux est un autre cas d'utilisation majeur de ces services.

Modèles d'IA génériques et personnalisés

Les services d'IA génériques ont été entraînés avec un large éventail de données, ce qui signifie qu'ils renvoient des informations génériques qui peuvent ne pas s'aligner sur les besoins spécifiques de votre entreprise ou les exigences de votre secteur.

Modèle de ML générique
Sur l'image ci-dessous, un accident de voiture a été analysé par Google Cloud Vision, un modèle d'IA générative pré-entraîné.

Comme vous pouvez le constater, Google Vision a renvoyé un certain nombre d'étiquettes ou de valeurs de données liées à l'image. Bien que techniquement précises, ces données ne fournissent pas les informations dont une compagnie d'assurance a réellement besoin pour traiter les déclarations de sinistre efficacement.

Modèle d'IA personnalisé
L'un des plus grands avantages de l'IA est que les entreprises n'ont pas à se contenter de modèles et de données génériques. Elles peuvent créer des solutions d'IA personnalisées qui extraient des informations commerciales et propres au secteur, adaptées à leurs besoins exacts.

Considérons maintenant un système d'IA qui a été spécifiquement affiné avec des données détaillées sur les accidents de la route et les exigences du secteur des assurances. Voici un exemple du genre de données qu'un modèle d'IA avec des résultats configurés pourrait extraire de la même image :

Optimisation des processus
Avec l'intégration de l'IA dans les processus et systèmes centrés sur le contenu, les entreprises peuvent rationaliser leurs flux de travail sans effort. Les cas d'utilisation incluent l'utilisation d'un prompt de modèle de langage (LLM) pour identifier les participants qualifiés pour un essai clinique ; l'automatisation de l'analyse des exigences ou des listes de contrôle pour initier des flux de travail ; la recherche dans les référentiels d'entreprise de contenus/documents similaires à signaler pour fraude (assurance et gouvernement) ; l'identification et l'élimination des doublons dans une solution de gestion des actifs numériques (DAM) ; la vérification des termes et conditions pour la souscription de polices d'assurance ; et l'initiation de processus automatisés liés à l'examen du crédit, à la détection des fraudes et à la gestion de la conformité.

Validation des données
Les modèles de ML permettent également une gestion intelligente des exceptions pour identifier rapidement les lacunes ou inexactitudes dans un formulaire fourni et l’acheminer automatiquement vers un représentant du service client ou vers le client pour y remédier.

Gestion des dossiers et de la conservation
De nombreuses entreprises ont eu du mal pendant des années à mettre en œuvre une approche efficace de gestion des dossiers pour leurs informations. La raison est simple : la plupart des entreprises ne sont pas prêtes à consacrer tout le temps nécessaire pour étudier l'ensemble de leur contenu existant et déterminer si, quand et comment il doit être conservé ou supprimé.

Il s’agit d’un travail laborieux pour les êtres humains, mais le ML peut classer automatiquement le contenu et en extraire des données à une plus grande échelle. Par conséquent, il est beaucoup plus rapide et facile d'examiner d'énormes volumes de contenu, de classer divers documents ou informations, puis d'identifier automatiquement les dossiers, d'appliquer les périodes de conservation requises et de supprimer les informations non essentielles.

> En savoir plus | Le guide ultime sur l'automatisation des processus

Points à prendre en compte en entreprise

Maintenant que nous avons exploré la différence entre les modèles standard et les modèles personnalisés et que nous avons vu quelques cas d'utilisation réels de l'IA, du ML et du contenu, examinons quelques points importants à prendre en compte, pour les entreprises qui envisagent une plateforme de gestion de contenu avec des capacités d'IA et de ML professionnelles.

Gouvernance de l'IA

En matière de contrôle de l'IA, les organisations ne suivent pas le rythme. Selon Forrester :

• Seules 19 % des organisations ont le contrôle du contenu généré par l'IA.
• Seuls 23 % ont le contrôle des prompts utilisés pour générer du contenu.
• Les décideurs doivent atténuer la complexité liée à la mise en avant, à la gouvernance et à l'extraction d'informations à partir du contenu dans toute l'entreprise.

Les capacités de l'IA nécessitent une gouvernance des données pour plusieurs raisons, notamment pour protéger les informations sensibles, répondre aux considérations éthiques, éviter les résultats biaisés, identifier et atténuer les risques, et gérer correctement l'intégralité du cycle de vie des données. Une mauvaise gestion des données par des sources d'IA non réglementées peut entraîner des inexactitudes dans les rapports, des violations de données et le non-respect des réglementations de gouvernance et de protection des données, ainsi que des préoccupations éthiques telles que le manque de transparence et, à terme, une perception négative du public.

Lors de l'intégration de l'IA dans une stratégie de contenu d'entreprise, la plateforme doit permettre aux équipes de :

• Sélectionner et superviser les données auxquelles les modèles d'IA ont accès.
• Approuver quels membres du personnel autorisé peuvent consulter et contrôler les données, dans leur forme originale ou par le biais de contenu généré par l'IA
• Déterminer comment les prédictions et les sorties fournies par les modèles d'IA peuvent être appliquées.

Nous recommandons également une plateforme de contenu d'entreprise qui soit expérimentée dans le traitement de données hautement sensibles tout en respectant les différentes normes du secteur. Les plateformes de contenu d'entreprise dotées de politiques strictes de gouvernance des données aident à protéger les informations sensibles et à garantir la conformité aux réglementations sur la confidentialité des données telles que le RGPD, le CCPA et l'HIPAA, qui sont appliquées dans des secteurs comme le gouvernement, la santé et la finance.

Formation continue et administration

Une autre considération essentielle est de savoir comment vos modèles d'IA se comportent au fil du temps.

Tout d’abord, vous devriez envisager des solutions qui utilisent des paradigmes d'apprentissage continu permettant à vos modèles de machine learning d’évoluer et de s’améliorer au fil du temps, à mesure que de nouveaux contenus et données sont ajoutés au système. L’interaction homme-machine est également cruciale pour valider les données et entraîner davantage les modèles d'apprentissage automatique. Recherchez une plateforme de solutions de contenu qui prend en compte le rôle des êtres humains dans le processus d'apprentissage automatique et qui propose des interfaces spécifiques pour l'entraînement « avec participation humaine ».

Votre solution d'IA devrait également offrir une surveillance des performances en temps réel pour les modèles. Les modèles de ML peuvent commencer à présenter des biais ou même des performances dégradées ; par conséquent, une interface de surveillance des performances identifiera les modèles qui ont été corrompus ou dont les performances sont dégradées. Les modèles d’apprentissage automatique doivent également être versionnés, ce qui vous permet de revenir rapidement à une version antérieure si votre modèle venait à se dégrader.

Commencer avec la plateforme de solutions de contenu pilotée par l'IA de Hyland

À ce stade, vous vous dites peut-être : « Tout cela est très bien, mais par où commencer ? » Nous aimerions vous aider.

Hyland Content Innovation Cloud™ est une plateforme native cloud qui unifie le contenu de votre entreprise grâce à une IA avancée, à l'automatisation et à des workflows intelligents. Les principales solutions basées sur l'IA de la plateforme comprennent :

• Hyland IDP : utilise une IA avancée pour automatiser la saisie, l'extraction et la classification de documents, afin de permettre un traitement de données efficace et précis.
• Hyland Knowledge Enrichment : transforme les données non structurées en formats prêts pour l'IA et exploite cette dernière pour enrichir le contenu tout en améliorant la recherche, le traitement par l'IA et la prise de décisions.
• Hyland Knowledge Discovery : débloque et facilite l'accès à des connaissances utiles en utilisant des agents d'IA pour récupérer et générer des informations afin d'accélérer la prise de décisions.
• Hyland Automate : exploite l'automatisation assistée par l'IA pour simplifier les processus complexes, limiter les tâches manuelles et améliorer l'efficacité opérationnelle.
• Hyland Agent Builder : dotez-vous d'une main-d'œuvre agentique intelligente qui libère votre personnel humain des tâches banales pour qu'il puisse se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

En automatisant les tâches manuelles et en extrayant des informations précieuses à partir de contenus non structurés, les solutions de gestion de contenu de Hyland accélèrent la prise de décision, améliorent l'expérience client et atteignent une excellence opérationnelle.

Découvrez-en davantage sur nos services et comment nous permettons à nos clients d'entraîner et de gérer leurs propres modèles d'IA.

Découvrez Content Innovation Cloud