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. 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.

Non seulement le contenu est intrinsèquement difficile à gérer, mais son volume et les différents types 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.

En général, le contenu n’est pas difficile à comprendre pour les utilisateurs. Nous consommons du contenu tous les jours sans même y penser. Mais ce que nous faisons naturellement — classer rapidement le contenu pour déterminer sa nature, identifier les informations et données critiques qu'il contient, et évaluer s'il s'agit d'informations vitales à conserver — est difficile à faire à grande échelle.

Extraire des informations d’un contenu et les saisir dans des champs et des tableaux est un travail chronophage, qui ne plaît pas beaucoup. Et 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 ont du mal avec la gestion de contenu d'entreprise depuis si longtemps.

À présent, avec l'omniprésence de l'IA et de l'apprentissage automatique, 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.

— Forrester Consulting : Transformer les processus et les expériences grâce au contenu, à l'automatisation et à l'IA, 2024

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.

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

>Lire la suite | Intelligence artificielle : les principaux termes à connaître

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 de ML génériques vs. personnalisés

Les services génériques ont été entraînés avec une large gamme de données. Par conséquent, ces modèles ont tendance à fournir des données génériques, qui peuvent s'avérer utiles ou non selon le cas d'utilisation.

Modèle de ML générique
Sur l'image ci-dessous, on voit un accident de voiture, qui a été étiqueté 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. Cependant, si vous étiez un assureur automobile, ces données seraient-elles vraiment précieuses ?

Modèle de ML personnalisé
L’un des avantages du ML est que les entreprises n’ont pas à s’appuyer sur des modèles génériques et des données génériques. Elles peuvent utiliser le ML pour entraîner leurs propres modèles qui fourniront des données adaptées aux besoins de l'entreprise.

Considérons maintenant un modèle d'apprentissage automatique (ML) qui a été spécifiquement formé avec de nombreuses images et données liées aux accidents automobiles. Voici un exemple du type de données qu’un modèle personnalisé pourrait extraire de la même image :

Automatisation intelligente des processus

Selon une étude de Forrester Consulting de 2024, 67 % des entreprises leaders dans les pratiques modernes de gestion de contenu développent leurs capacités d'automatisation intelligente pour automatiser les processus manuels et extraire des insights plus profonds à partir des données. Bien que la tendance soit à la hausse, cela signifie que de nombreuses entreprises dépendent encore du travail manuel — certaines même avec des formulaires papier à traiter. Cela entraîne des défis de traitement critiques, tels que déterminer le type de formulaire, valider les réponses nécessaires, confirmer les emplacements des signatures et vérifier si des informations confidentielles ont été fournies (sans oublier un retard dans la disponibilité des données précises).

L'IA et l'apprentissage automatique peuvent aider les entreprises à mieux automatiser leurs fonctions et processus métier critiques, par exemple :

Traitement intelligent des documents
Le traitement intelligent des documents (IDP) utilise l'intelligence artificielle pour lire, reconnaître et comprendre, comme le ferait un être humain, le texte et la mise en forme du contenu semi-structuré et non structuré, afin que les formulaires et les documents puissent être traités automatiquement. En utilisant le ML pour « apprendre » au logiciel IDP comment interpréter les documents, le logiciel devient plus intelligent et plus efficace au fur et à mesure qu'il fonctionne.

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

Analyse approfondie du contenu

Tirer de nouvelles informations et établir des liens significatifs à partir de votre contenu grâce à l'IA permet une modernisation bénéfique à plusieurs niveaux :

• Une prise de décision plus éclairée : grâce à l'automatisation et à l'accélération de la collecte et de l'analyse des données par l'IA, les informations les plus précises sont disponibles plus rapidement pour toutes les personnes qui en ont besoin.
• Amélioration des résultats : l'analyse propulsée par l'IA peut exploiter de vastes quantités de données historiques et entrantes pour tirer des conclusions, découvrir des tendances et faire des prévisions, aidant ainsi les entreprises à planifier et à mieux servir leurs clients.
• Amélioration de l'expérience client : la capacité de l'IA à améliorer l'accès au contenu et à rassembler des informations pertinentes provenant de différentes applications facilite la réponse précise aux questions et favorise même une culture du libre-service efficace.

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

Bien que l'IA soit très en vogue et qu'elle soit de plus en plus adoptée dans la vie personnelle et le secteur commercial — lisez ce rapport Gartner Hype Cycle pour les dernières actualités à ce sujet — elle n'en reste pas moins un territoire relativement nouveau. Les meilleures pratiques en matière de réglementation et de conformité accusent encore un retard par rapport à la technologie. Les entreprises doivent s'assurer qu'une gouvernance appropriée pour l'IA/ML est en place.

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
• 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 industrielles. 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.

Le rôle des plateformes de contenu d'entreprise

Les plateformes de contenu d'entreprise sont un espace particulièrement puissant pour intégrer les capacités de l'IA. Les plateformes modernes unifient le contenu à travers les applications et les silos des différents départements, et grâce à l'IA, le contenu gagne en pertinence et en utilité. Grâce à l’IA et au contenu, les entreprises peuvent tirer parti de la gestion de l’information de nouvelle génération.

Selon une récente étude de Forrester, 81 % des personnes interrogées déclaraient que selon elles, l'automatisation basée sur l'IA améliorera de manière significative les processus riches en contenu d'ici 2026. De plus, 66 % déclarent avoir déjà considérablement modifié leur approche de la gestion de contenu grâce à l'IA.

La clé pour obtenir des informations et des perspectives pertinentes tout en tirant parti de l'IA est de disposer d'informations claires, organisées et accessibles dès le départ. Augmentez votre solution de services de contenu avec des capacités puissantes d'IA pour en tirer plus de valeur.

• Organisez, triez et classez votre contenu par thème et par sujet.
• Extrayez des métadonnées significatives et précises ainsi que d'autres informations pour faciliter la recherche.
• La qualité de la sortie des capacités intelligentes dépend de celles des entrées, c'est-à-dire l’exhaustivité et l’exactitude du contenu et des informations. Les plateformes de services de gestion de contenu de Hyland complètent les moteurs d'IA haut de gamme en :
• Éliminant le superflu pour identifier les informations pertinentes dans le bon contexte avant de les transmettre aux algorithmes d'apprentissage automatique ou aux systèmes d'IA pour analyse.
• Gérant efficacement et systématiquement vos informations et vos contenus à travers différents formats et processus pour offrir un point de départ aux analyses et algorithmes avancés.

L'IA transforme le monde de manière sans précédent et nous n'avons pas encore libéré tout son potentiel. Collaborez avec une entreprise qui comprend la valeur de votre contenu et de vos processus dans l'environnement dynamique et complexe d'aujourd'hui et qui peut vous préparer aux opportunités offertes par l'IA.

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.

Les solutions de contenu intelligentes de Hyland comprennent des plateformes de contenu cloud natives, low-code et basées sur l'IA, ainsi que des solutions qui vous permettent d'optimiser la gestion des informations et d'obtenir des prévisions commerciales plus intelligentes.

Les solutions de Hyland offrent une capture intelligente, une extraction de données, une automatisation des processus et une gestion de contenu — toutes intégrées dans des plateformes unifiées et améliorées par les dernières technologies IA.

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 de ML.

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