Optimisez votre contenu avec l'IA

L'IA dans la gestion de contenu

• Simplification des défis liés au contenu : l'IA rationalise la gestion de contenu en automatisant l'extraction et la contextualisation des données, rendant ainsi exploitables d'importants volumes de contenu non structuré.

• Modèles d'IA personnalisés : les entreprises peuvent affiner les modèles d'IA en fonction de leurs besoins, permettant une extraction de données plus précise et des informations pertinentes.

• Exploitation des services d'IA du cloud public : les outils populaires tels que le NLP, l'OCR et le traitement intelligent des documents améliorent les workflows en offrant des services de classification, de traitement et d'analyse.

Avantages de l'IA dans la gestion de contenu

• Automatisation des processus : les solutions alimentées par l'IA automatisent les tâches manuelles comme la classification de documents, la conservation de dossiers et la gestion des exceptions, réduisant les coûts opérationnels et améliorant la précision.

• Informations approfondies sur le contenu : l'IA fournit des analyses puissantes pour permettre une prise de décision éclairée, une analyse des tendances et des expériences client personnalisées.

• Optimisation des workflows : l'intégration de l'IA aux systèmes d'entreprise permet des workflows transparents, éliminant les goulots d'étranglement dans des secteurs tels que la santé, la finance et le juridique.

Considérations relatives à l'adoption de l'IA par les entreprises

• Gouvernance de l'IA : mettez en œuvre des politiques robustes pour gérer l'accès aux données, prévenir les biais et assurer la conformité réglementaire.

• Entraînement continu : évaluez et affinez les modèles au fil du temps grâce au suivi des performances et à une validation supervisée par l'humain.

• Choix des plateformes : choisissez une plateforme de gestion de contenu d'entreprise qui intègre parfaitement l'IA, minimisant ainsi les perturbations des workflows tout en garantissant des données propres et organisées afin de maximiser la valeur des informations.

L'intelligence artificielle est l'un des sujets les plus en vogue aujourd'hui, et dans le domaine de la gestion du contenu, l'IA suscite un intérêt particulier. Les volumes croissants d'informations restent un défi — ou une opportunité, pour ceux qui peuvent les exploiter — pour les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs. Lorsqu'il s'agit de tirer parti de l'IA dans la gestion du contenu d'entreprise, il y a beaucoup à gagner.

Explorons le rôle en pleine évolution de l'IA et de l'apprentissage automatique (ML) dans la gestion de contenu, notamment les offres disponibles en matière d'IA et leurs applications pratiques pour améliorer l'accès aux informations critiques. Découvrez des cas d’utilisation concrets et comment les premiers utilisateurs dégagent de la valeur de ces technologies, et enfin les points clés à prendre en compte pour démarrer avec 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.

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 :

La différence est frappante. Notez que la marque, le modèle et la couleur d'usine des deux véhicules ont désormais été correctement identifiées. L'IA a également identifié deux plaques d'immatriculation de l'Illinois et a capturé les numéros de plaques complets et partiels. Un visage est présent sur l'image et a été identifié comme étant celui de l'opérateur, Jim Smith.

Ce niveau de précision provient de la combinaison de l'IA avec une technologie avancée de traitement de documents et de conservation des données capable de gérer plus de 600 formats de fichiers, y compris les images, les vidéos et autres contenus non textuels. Le système transforme les informations brutes et non structurées en données propres et structurées, prêtes pour des workflows automatisés et des processus métier.

Les avantages des modèles et systèmes d'IA personnalisés incluent l'extraction de données propres à l'entreprise et au secteur qui ajoutent une réelle valeur (au lieu de renvoyer des étiquettes génériques) et apportent une plus grande intelligence à vos décisions et processus. En conséquence, les gestionnaires de déclarations de sinistre ne dépendent plus de la saisie manuelle de données.

C'est un excellent exemple de la manière dont l'IA révolutionne la gestion de contenu d'entreprise en combinant vos données enrichies par l'IA et la logique métier, garantissant que les bonnes informations atteignent les bonnes personnes au bon moment.

Enrichissement du contenu

L’enrichissement du contenu consiste à extraire des données du contenu et à utiliser ces données pour rendre le contenu plus accessible, hautement contextuel et, en bref, plus efficace. L'enrichissement du contenu prend plusieurs formes, selon le type de contenu et les modèles d'IA en place.

Alimenter le contenu avec l'IA
Sur une plateforme de solutions de contenu alimentée par l'IA, le contenu hébergé dans les applications principales de l'entreprise gagne en visibilité, en qualité et en exploitabilité. En utilisant divers outils d'IA, qu'il s'agisse de ML, de moteur OCR (OCR) ou d'adaptation de données, par exemple, le contenu devient unifié et utilisable d'une manière que les plateformes de contenu existantes ne peuvent tout simplement pas égaler.

Les informations hébergées dans une solution de contenu optimisée par l'IA ne sont pas seulement plus utiles (en raison de la contextualisation de ses points de données), mais l'IA peut également utiliser ce contenu précieux pour initier des processus à travers les systèmes intégrés. Par exemple :

• Dans le modèle d'IA personnalisé pour le scénario d'assurance présenté ci-dessus, les métadonnées peuvent être des données de sinistres qui doivent être enregistrées dans un système de traitement des déclarations de sinistre, comme Guidewire ou Duck Creek.

• De nombreuses entreprises de services financiers possèdent de grands volumes d'images TIFF existantes qu'elles souhaitent convertir en documents PDF. À l'aide d'un modèle d'IA ou d'un IDP technologique, ce processus peut être automatisé pour extraire intelligemment les données et remplir correctement le format PDF de votre choix.

• Les équipes administratives peuvent utiliser l'IA pour classer les documents par thème, plutôt que simplement par type. La capacité du modèle à comprendre le contexte du document peut être utile à bien des égards, par exemple en analysant et en résumant les dissertations d'admission dans l'enseignement supérieur ou en tirant des conclusions à partir du ressenti des répondants dans les enquêtes.

  > En savoir plus | Étude de cas de l'Université d'État de l'Indiana

• Les équipes juridiques peuvent affiner les modèles d'IA pour les aider à préparer, à rédiger et à identifier les clauses des contrats juridiques, rendant ainsi leur contenu existant encore plus utile en cas de besoin.

• Les équipes financières peuvent classer les factures pour les coder et les rediriger correctement

• Dans le secteur de la santé, l'IA peut être utilisée pour identifier et baliser les actifs en fonction du type de contenu (comme les IRM, les radios et la tomodensitométrie) ou du contexte du document, tel que le système d'organes (par exemple, pulmonaire). Et avec l'apprentissage de l'IA au fur et à mesure, ses prédictions et analyses deviennent de plus en plus précises à mesure que davantage de données sont saisies, ce qui conduit à de meilleurs résultats pour les patients et les organisations.

Automatisation intelligente des processus

Selon Forrester, 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 peut 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

Automatisation agentique des processus

L'automatisation agentique des processus représente une avancée significative dans l'automatisation intelligente. Elle utilise des agents alimentés par l'IA pour gérer des tâches complexes et des processus métier entiers avec peu ou pas d'intervention humaine, dépassant les limites de l'automatisation prescrite. Ces agents intelligents peuvent collaborer avec des humains, d'autres systèmes d'IA et s'intégrer à des applications logicielles existantes pour atteindre leurs objectifs.

L'automatisation agentique des processus n'est pas destinée à remanier l'ensemble de votre cadre d'automatisation. Au lieu de cela, elle complète vos stratégies existantes. En intégrant des agents d'IA, vous pouvez améliorer vos processus actuels et atteindre de nouveaux niveaux d'efficacité.

L'automatisation agentique des processus peut fondamentalement remodeler les opérations commerciales en minimisant les tâches manuelles et en permettant des décisions plus intelligentes, fondées sur des données. Grâce à des outils conçus pour orchestrer ces agents d'IA, vous pouvez les construire, les déployer et les intégrer de manière transparente aux côtés d'autres composants d'IA et de robots RPA afin d'obtenir des résultats transformationnels pour votre organisation.

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 :

• Prises de décisions plus éclairées : grâce à l'IA qui automatise et accélère l'ingestion, l'analyse et l'adaptation des données, les informations sont disponibles plus rapidement pour tous ceux qui en dépendent.

• 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 aux questions et favorise même une culture du libre-service efficace.

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.

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 Forrester, seulement 64 % des entreprises ont transformé de manière significative leur approche de gestion de contenu avec l'IA (une augmentation de 21 % depuis 2019), et 74 % des décideurs s'attendent à ce que l'IA ait un impact important ou significatif sur leur capacité à atteindre les objectifs prioritaires en matière de contenu au cours des 12 prochains mois.

Cette adoption rapide, et la course à l'excellence en matière d'exploitation de la technologie, montre à quel point l'intégration de l'IA dans votre entreprise est un enjeu compétitif et nécessaire. Les sorties des capacités intelligentes dépendent de la qualité des intrants, un processus qui commence par l'hygiène des données et la capacité de vos plateformes à transformer les données non structurées et le contenu d'entreprise en ressources stratégiques prêtes pour l'IA.

> En savoir plus | Avant d'investir dans l'IA, évaluez votre degré de préparation

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.