Avant d'investir dans l'IA, évaluez votre degré de préparation

Pourquoi les données doivent-elles être prêtes pour l'IA ?

L'IA peut être puissante, mais uniquement si elle dispose d'une source adéquate.

Des données de qualité n’existent pas automatiquement dans votre contenu d’entreprise : elles doivent être préparées.Les fournisseurs de gestion de contenu d’entreprise sont particulièrement bien placés pour aider les clients à transformer leurs données à cet effet.

Exploiter les informations issues de votre contenu d’entreprise générera des résultats opérationnels et analytiques qui ouvriront des opportunités exceptionnelles, et le faire constitue un besoin essentiel pour tirer parti de l’IA. Il existe une idée reçue selon laquelle tout ce qui se trouve dans un référentiel et une base de données peut être injecté dans un moteur d’IA et qu’il va tout apprendre. Malheureusement, la réalité est tout autre.

Premièrement, essayer cela n’est pas économiquement viable ; deuxièmement, les modèles d’IA ont besoin de données propres.

Le concept « garbage-in, garbage-out » – qui consiste essentiellement à tout verser dans une solution d’IA – signifie que vous n’obtiendrez pas les résultats précis et améliorés que vous attendez de l’IA.

Rendre les données prêtes pour l'IA

Pour tirer parti de la puissance de l'IA, les données d'une entreprise doivent être prêtes pour la machine. Une traduction des données doit être effectuée, et le contenu créé pour être utilisé par l'humain doit être traité pour un ordinateur.

« Imaginez un document rempli de texte et d’images », explique Tiago Cardoso, responsable produits IA chez Hyland. « Lors de la récupération de contenu pour un LLM, nous devons comprendre sa signification et son contexte et ne sélectionner que les aspects pertinents. »

De plus, les entreprises doivent sélectionner le bon contenu pour alimenter la machine. Le lancement d’un nouveau modèle est une tâche ardue qui requiert des données appropriées pour entraîner, tester et affiner le système. C’est une science, et il est crucial d’éviter le surapprentissage ou le sous-apprentissage du modèle. Avec trop d’informations inadaptées, parfois appelées annecdata, les résultats de l’IA générative commencent à se dégrader.

Une fois que le bon contenu est prêt pour les machines, les entreprises peuvent commencer à mettre en œuvre les services impactants offerts par l'IA.

Les données non structurées font leur entrée

Le contenu, qu'il soit structuré ou non, contient les données importantes collectées par une entreprise. Cependant, des recherches suggèrent que moins de 10 % des données non structurées sont extrapolées pour être utilisées dans les processus métier ou la prise de décision, bien que 80 % des sources de données ne soient pas structurées.

Imaginez que vous puissiez libérer toutes ces données inaccessibles et inutilisées grâce à l’IA générative. Alors que les données non structurées sont appelées à croître, les implications métier de la capacité à exploiter pleinement les données que vous possédez déjà sont stupéfiantes.

Dès que l'IA peut accéder à ces sources de données et les activer, les entreprises peuvent en tirer des informations à grande échelle et bénéficier des relations sémantiques que l'IA peut établir.

Par exemple, une fois que vos données sont prêtes pour l’IA, les agents IA disposent du contexte nécessaire pour prendre de meilleures décisions et agir. De plus, il est possible d’obtenir des résultats de recherche plus intelligents grâce à la capacité de l’IA d’extraire et d’interpréter des données non seulement à partir de sources structurées traditionnelles, mais aussi à partir de documents non structurés plus complexes. Sans dépendre de métadonnées définies avec précision, une entreprise peut obtenir une image plus complète des relations entre des points de données qui n’étaient pas connectés auparavant afin de faire des découvertes en fonction des relations plutôt que de critères de recherche spécifiques.

Cadre de préparation à l'IA

L’expertise de Hyland en matière de contenu et d’IA donne aux membres de notre équipe chargée de la veille stratégique une vision unique de la préparation pour l’IA. Nous avons élaboré un cadre d’évaluation reposant sur cinq piliers :

1. Infrastructure

L’infrastructure témoigne d’une préparation technique. Pour tirer parti de l’IA et le faire en toute sécurité, les entreprises ont besoin d’une infrastructure solide et complète pour gérer les données, ainsi que des outils adaptés pour faire le travail. Les bases de données où sont stockées les informations doivent être sécurisées, conformes et évolutives, prêtes à faire face à un essor ou un déclin de l’activité.

Dans la bonne infrastructure (une plateforme ECM fédérée et cloud-native), vous pouvez déployer des services modulaires qui transforment le contenu d’entreprise en formats exploitables par les machines. Cela signifie extraire des données clés, les enrichir avec des métadonnées et les stocker de manière structurée afin que les systèmes d’IA puissent y accéder et les interpréter. Avec un contenu traité et indexé de cette façon, les systèmes d’IA peuvent établir des connexions en temps réel, récupérer des informations contextuellement pertinentes et fonctionner sur un contenu sécurisé, évolutif et prêt pour l’audit.

Il est souvent difficile pour les organisations de le faire elles-mêmes, et c’est pourquoi Hyland a créé Hyland Content Intelligence.

2. Contenu prêt pour l'IA

Disposer d’un contenu prêt pour l’IA est un autre obstacle technique à surmonter. Le contenu doit être organisé et enrichi pour garantir des résultats IA de haute qualité.

La première étape consiste à organiser vos données à l’aide d’outils éprouvés. Ce processus consiste à extraire, normaliser et structurer le contenu, ce qui permet d’obtenir des données propres et cohérentes pour vos applications d’IA.

Ensuite, vous devez vous attaquer à la normalisation et à la structuration des données. À cette étape, votre texte non structuré doit être converti en formats standardisés. Cela le rend prêt pour les modèles de machine learning (ML), les analyses et les workflows d’automatisation qui apportent toute la valeur de l’IA.

Enfin, de nouvelles métadonnées doivent être générées pour que votre système puisse améliorer la recherche d’informations et la précision des modèles d’IA.

Voici à quoi cela ressemble en pratique : imaginez qu’une grande entreprise de distribution doive automatiser la génération de métadonnées et améliorer les informations issues de son catalogue produit. En transformant son contenu d’entreprise en ressources prêtes pour l’IA, ce contenu peut plus facilement stimuler l’innovation et l’efficacité opérationnelle. Grâce au marquage automatique des métadonnées, les détails des produits peuvent être extraits et structurés avec précision, quels que soient les formats, tandis que l’enrichissement contextuel identifie des attributs clés comme les marques, les spécifications et les catégories. Ces améliorations permettent une classification des données plus précise, une meilleure exactitude de la recherche en langage naturel et renforcent les performances des moteurs de recommandation.

Le résultat ? Des données produit fiables, une pertinence accrue des recherches et des recommandations personnalisées qui améliorent l’expérience client et soutiennent des processus métier plus intelligents, pilotés par l’IA.

3. Gouvernance

La gouvernance touche à la fois la préparation technique et la préparation commerciale. Les entreprises ont une grande responsabilité lorsqu'il s'agit de gouverner l'IA. Qu'il s'agisse de surveiller l'accès aux données, de détecter les intrusions malveillantes ou de garantir des pratiques responsables en matière d'IA dans l'ensemble de l'entreprise, l'application de normes strictes permet aux entreprises de mettre en œuvre l'IA en toute sécurité.

Lorsqu'elles intègrent l'IA dans leurs produits et opérations quotidiennes, les entreprises doivent élaborer des lignes directrices claires pour les équipes produits et les employés afin d'atténuer les risques liés à l'IA dans les différents aspects de l'entreprise.

La création d’un comité dédié à l’IA peut également permettre de superviser l’intégration et la mise en œuvre de l’IA, tout en veillant à ce que les lignes directrices tiennent compte des avancées technologiques et des modifications apportées aux lois.

Respecter les normes de sécurité et de conformité de l’entreprise est indispensable. Étant donné la forte dépendance de l’IA aux données, la mise en place de politiques strictes et des bons outils techniques constitue une base solide pour une mise en œuvre sécurisée de l’IA.

4. Éthique

Il est essentiel de mettre en place des bases éthiques pour garantir une IA responsable.

L’éthique de l’IA est un sujet de préoccupation commun parmi les clients et dans les appels d’offres. L’honnêteté, la partialité et l’explicabilité sont toutes des facettes de cette composante de la préparation commerciale.

Si un moteur d’IA doit prendre une décision ou faire une recommandation, les clients doivent être en mesure de comprendre comment il est parvenu à cette conclusion et quels critères et évaluations montrent que ces conclusions sont exactes. Pour être prêt du point de vue éthique, il faut mettre en place des garde-fous.

Les normes de Hyland en matière d’IA comprennent la transparence, la propriété des données, l’honnêteté, les résultats vérifiables, la confidentialité et la protection des données personnelles, ainsi que la gouvernance. Nous pensons que l’IA doit être :

• Bénéfique pour la société, nous enrichissant individuellement et collectivement
• Transparent, afin que les résultats puissent être expliqués et que les décisions puissent être auditées
• Sécurisée et renforcée en matière de confidentialité, afin de protéger les données organisationnelles et personnelles
• Construit, utilisé et déployé de manière responsable tout au long du cycle de vie de l'IA
• Conçue et déployée pour surveiller et atténuer les conséquences involontaires ou les biais injustes

Les entreprises prêtes pour l'IA peuvent prendre en charge des résultats d'IA de qualité avec des données éthiques, ainsi que surveiller des éléments tels que la partialité. Les modèles d'IA doivent également être capables de faire face à certaines situations, par exemple lorsque des utilisateurs tentent d'utiliser des prompts fallacieux pour recevoir des informations auxquelles ils ne devraient pas avoir accès.

Les implications sont bien réelles pour de nombreux secteurs, notamment les services financiers, les assurances et l’enseignement supérieur. Qu’il s’agisse de pratiques historiques de redlining en matière de prêts, de déclarations de sinistre frauduleuses ou d’évaluations d’étudiants, les enjeux sont importants et les données qui alimentent un modèle d’IA doivent être protégées contre les données biaisées et contaminées.

5. Compétences

Des capacités d’IA apparaissent dans des technologies nouvelles et familières dans tous les secteurs d’activité, mais vous ne pouvez pas concrétiser pleinement vos ambitions en matière d’IA sans disposer des bonnes personnes pour les mener à terme. La concurrence parmi les talents dotés de compétences en IA est rude et a entraîné une pénurie de talents, allant des ingénieurs et des scientifiques de données aux utilisateurs professionnels nécessitant un savoir-faire exploitable en matière d’IA.

Les organisations sont impatientes d’intégrer des profils hautement qualifiés, mais les experts en IA mettent en avant la montée en compétences et l’adoption d’interfaces conviviales comme voies alternatives. Avec une montée en compétences appropriée, tout le monde dans une organisation devrait progresser en termes de connaissances sur l’IA ; avec des interfaces intuitives comme des outils de type low-code en point-and-click, les utilisateurs métier au quotidien peuvent exploiter l’IA.

Aperçu : Composants de l'entreprise prête pour l'IA

Une fois qu’une entreprise est prête pour l’IA, le travail passionnant de création d’un environnement de travail alimenté par l’IA commence. De nouveaux processus, voire de nouvelles possibilités, sont envisagés. À un niveau élevé, les employés et les clients peuvent bénéficier d’une plus grande efficacité et d’une plus grande visibilité, notamment :

• une fourniture rapide d'informations métier précises ;
• une prise de décision accélérée et de qualité ;
• la possibilité de confier à l'IA les tâches intelligentes qui prennent du temps ;
• un soutien et une amplification des effectifs ;
• des expériences client plus gratifiantes.

De plus, les experts en IA de Hyland ont identifié quatre domaines particulièrement attractifs.

Recherche intelligente exhaustive

Une recherche plus intelligente est l’une des choses que les utilisateurs attendent le plus de l’IA. En fait, 67 % des responsables IT interrogés par Forrester ont déclaré qu’une solution capable de faire remonter, de gouverner et d’exploiter l’intelligence issue du contenu aurait un impact significatif sur leurs objectifs d’innovation. Les utilisateurs veulent pouvoir effectuer leur recherche avec un prompt en langage naturel, de manière conversationnelle. Demander une information et obtenir la bonne réponse, même si les données se trouvent à plusieurs endroits. Les utilisateurs attendent de l’IA qu’elle fournisse des recommandations rapides et contextuelles, des conseils ou même des informations exploitables pour orienter leur travail.

Les plateformes alimentées par l’IA organisent le contenu d’une manière plus humaine en allant au-delà des étiquettes de données étroites et des filtres des systèmes existants. Des solutions telles que Hyland Knowledge Discovery permettent d’établir des relations plus pertinentes entre les points de données, quel que soit l’endroit où le contenu est hébergé. De plus, l’IA générative peut intervenir pour faire passer la recherche au niveau supérieur en fournissant des informations et des réponses.

Automatisation plus intelligente

Les solutions modernes de gestion de contenu comme celles de Hyland disposent de capacités d’automatisation natives qui permettent de libérer les données structurées et non structurées afin de créer des relations et de lancer de nouveaux processus métier.

L’utilisation d’agents IA en arrière-plan aide à faire avancer les processus. Et il ne s’agit pas simplement d’une automatisation pure et simple des processus. L’IA peut amplifier et augmenter les capacités des personnes impliquées dans ces processus pour les aider à être plus rapides et plus efficaces. Les modèles d’IA peuvent même comprendre comment fonctionne un processus et recommander des modifications du flux de processus en fonction de ce qu’ils ont appris.

L'intelligence au-delà des métadonnées

Grâce au contenu prêt pour l'IA, l'ensemble du cycle de vie des informations est amélioré. Les associations établies entre les points de données et comprises par l'IA permettent d'améliorer la gestion du contenu, les processus, la recherche et la gouvernance. À titre d'exemple, l'IA enrichit votre flux de travail par le biais de ces éléments :

• Gestion du contenu : il est possible d’organiser, reconnaître, extraire et activer un volume plus important et une plus grande valeur d’informations à partir d’un contenu non structuré, ce qui permet une gestion plus complète du contenu et une meilleure prise de décision.


• Processus : des processus plus complexes peuvent être automatisés grâce à la capacité de l’IA à donner un sens aux données connectées et pertinentes issues de contenus non structurés, en plus de sa capacité à recourir à une veille stratégique reposant sur des sources humaines pour propulser les workflows.

L'IA dans différents rôles

Exploiter efficacement l’IA dans une entreprise demande du temps, une formation et de l’innovation. De nombreuses entreprises intensifient leur utilisation de l’IA à mesure qu’elles lui font plus confiance, qu’elles gagnent en compétence et qu’elles deviennent plus créatives. Examinons trois scénarios d’exécution de l’IA :

Niveau 1 : l’IA au service de l’humain

Prenons l’exemple d’un processus existant dans lequel un employé examine tout et prend une décision. L’IA peut apporter un soutien en fournissant des réponses aux questions concernant le contenu. Désormais, plutôt que de voir un employé lire des milliers de documents, l’IA peut résumer le contenu et lui fournir les informations dont il a besoin pour prendre une décision rapide et informée.

Niveau 2 : l’IA automatise les processus contrôlés par l’humain

Dans ce scénario, le processus est configuré pour que le modèle d’IA fasse le travail et présente ses résultats à un employé hautement qualifié pour examen. Par exemple, un processus peut comporter cinq décisions qui peuvent être automatisées par l’IA. Au fur et à mesure que le modèle d’IA prend ces décisions, il peut revenir en arrière pour examen, mais il finit par suivre le processus. Le résultat du modèle est transmis à l’employé hautement qualifié pour examen. Cette augmentation du travail intelligent et de l’examen par des spécialistes favorise l’efficacité et améliore la qualité du travail auquel les employés consacrent du temps.

Niveau 3 : 100 % piloté par l'IA

Lorsqu’un modèle d’IA atteint un taux de précision de 99 %, il est considéré comme pleinement opérationnel. Bien entendu, la nécessité d’une gouvernance et d’une assurance qualité demeure, mais à ce stade, l’IA fait partie intégrante de l’équipe et est entièrement automatisée.

Se préparer pour l'IA avec Hyland

Les données alimentent l'IA, et les données proviennent du contenu.

Les fournisseurs de gestion de contenu comme Hyland sont donc particulièrement bien placés pour aider leurs clients à tirer parti de la puissance de l’IA. En tant que gardiens des données qui nous sont confiées, nous nous engageons à intégrer à notre plateforme de meilleures expériences, des informations plus détaillées et une plus grande efficacité, afin que les clients puissent profiter des avantages promis par l’IA.

« Chez Hyland, nous pensons que libérer l’intelligence contenue dans vos contenus et données d’entreprise est la clé pour stimuler l’innovation et atteindre une croissance durable », déclare Jitesh S. Ghai, PDG de Hyland. « Notre Content Innovation Cloud est conçu pour connecter vos contenus, processus et applications — transformant les données structurées et non structurées en informations stratégiques qui alimentent des décisions plus intelligentes tout en favorisant l’automatisation à l’échelle de l’entreprise. »

En résumé : il ne s’agit pas seulement de gérer le contenu, mais de le transformer en un avantage stratégique. Les services cloud-native de Hyland sont conçus pour enrichir le contenu et exploiter la puissance de l’IA.

Votre contenu d’entreprise est-il prêt pour l’IA ? Hyland peut vous aider à y parvenir.

Planifier une démo Hyland