Résumé analytique :
- Les données non structurées sont souvent bloquées dans des silos ou des formats incohérents, ce qui limite l'efficacité, la prise de décision et la préparation à l'IA.
- Hyland Knowledge Enrichment transforme les données non structurées en informations concrètes grâce à des outils tels que l'extraction, le balisage des métadonnées et la reconnaissance des entités nommées, ce qui garantit la préparation du contenu pour l'IA et l'automatisation.
- Améliorez la qualité des données, la prise de décision et l'extensibilité opérationnelle grâce à Knowledge Enrichment et dotez les ingénieurs de données d'outils pour améliorer la qualité des données, permettez aux développeurs d'accélérer le développement des applications et d'améliorer les fonctionnalités des applications et donnez aux concepteurs de solutions les moyens d'innover et de créer des solutions holistiques.
Les données non structurées sont omniprésentes : e-mails, contrats, rapports, interactions avec les clients, documents scannés, etc. Contrairement aux données structurées, qui s'intègrent parfaitement dans les bases de données, le contenu non structuré est très variable, ce qui le rend difficile à organiser, à analyser et à intégrer dans les processus métiers.
Le volume est tout simplement stupéfiant : 80 % des données d'entreprise sont non structurées et réparties sur plusieurs systèmes, soit en moyenne 21 référentiels différents au sein d'une entreprise, selon une étude de Forrester commandée par Hyland.
Cette fragmentation du contenu critique entre les différents référentiels pose des problèmes importants, notamment :
- Accès inefficace : des informations utiles sont enfermées dans des silos, ce qui les rend difficiles à trouver et à utiliser efficacement.
- Formats incohérents : les documents se présentent sous la forme d'un large éventail de types de fichiers et de mises en page, ce qui nécessite des efforts considérables pour les standardiser.
- Problèmes de qualité des données : les données en double, obsolètes ou incomplètes entravent la prise de décision et l'automatisation.
- Obstacles à l'IA et à l'automatisation : les modèles d'IA ont besoin de données structurées et propres pour générer des informations significatives, mais la plupart des données non structurées sont trop chargées et ne sont pas préparées à l'utilisation de l'IA.
Malgré ces défis, les données non structurées offrent un énorme potentiel. Lorsqu'elles sont traitées correctement, elles deviennent une mine d'informations qui alimentent la prise de décision, l'automatisation et l'élaboration de solutions basées sur l'IA.
La clé pour libérer le potentiel des données non structurées avec Knowledge Enrichment.
Qu'est-ce que Hyland Knowledge Enrichment ?
Knowledge Enrichment est une suite de gestion des données qui transforme des contenus bruts et non structurés en données structurées et exploitables, prêtes à être utilisées dans l'IA, l'automatisation, l'analyse et de la création de solutions. Il s'agit d'extraire les entités clés, d'appliquer les métadonnées, de relier les informations contextuelles et de veiller à ce que le contenu soit lisible par une machine et exploitable dès le départ.
Knowledge Enrichment se compose de deux éléments clés :
- L'adaptation des données se concentre sur la structuration et la standardisation des données non structurées afin qu'elles soient propres et utilisables. Ce processus s'appuie sur Hyland Document Filters, un outil d'inspection, d'extraction et de transformation qui permet de structurer des données provenant de plus de 600 formats de fichiers tout en préservant le contexte du document d'origine.
- L'enrichissement du contexte améliore les données non structurées en les associant à des informations contextuelles pertinentes, ce qui améliore les possibilités de recherche, le traitement par l'IA et la prise de décision.
En quoi Knowledge Enrichment modifie-t-il votre façon de travailler ?
Au lieu de s'appuyer sur de multiples étapes de post-traitement pour nettoyer et structurer les données, Knowledge Enrichment intègre l'analyse dès le début du flux de travail, ce qui garantit que le contenu est optimisé pour les applications en aval dès son ingestion.
Comment fonctionne Knowledge Enrichment : une décomposition semi-technique
L'API Knowledge Enrichment est alimentée par une combinaison de technologies robustes et de capacités d'automatisation qui garantissent une production de données structurées de haute qualité :
L'adaptation de données avec des outils éprouvés
Document Filters extrait, standardise et structure le contenu de plus de 600 formats de fichiers, garantissant ainsi des données propres et cohérentes, prêtes pour les applications en aval, tout en conservant la structure logique du document. Cela permet aux organisations d'intégrer de manière transparente des données provenant de divers types de documents sans en perdre le sens ou l'intention.
Étiquetage automatisé des métadonnées
L'étiquetage automatisé des métadonnées analyse les images pour identifier les éléments clés, tels que les objets, les scènes et le texte, puis génère des métadonnées pour améliorer les possibilités de recherche et la précision du modèle d'IA. Cette fonction permet aux organisations de classer et de récupérer les images plus efficacement, améliorant ainsi l'accessibilité et la pertinence du contenu.
Normalisation et structuration des données
En convertissant le texte non structuré en formats normalisés, Knowledge Enrichment fait en sorte que le contenu soit prêt pour l'apprentissage automatique, l'analyse et les flux de travail automatisés. Ce processus comprend la déduplication, la standardisation des formats et la segmentation intelligente du contenu.
Reconnaissance des entités nommées (NER)
La technologie NER identifie les entités essentielles, telles que les personnes, les organisations et les lieux, à partir de documents et leur attribue une signification contextuelle. Cela permet aux entreprises de rationaliser la catégorisation et d'automatiser des flux de travail intelligents.
En automatisant ces processus, Knowledge Enrichment :
- Réduit la dépendance à l'égard de la préparation manuelle des données
- Améliore la cohérence des données
- Accélère le temps de compréhension des applications d'IA et d'analyse
Avantages de Knowledge Enrichment
Qu'il s'agisse de transformer un contenu non structuré en informations concrètes ou d'améliorer les performances et l'extensibilité de l'IA, Knowledge Enrichment rationalise les flux de travail et améliore l'efficacité opérationnelle. Examinons les principaux avantages de cette solution, notamment son impact sur la qualité des données, la réduction des coûts et la prise de décision.
Rend les données non structurées exploitables
En enrichissant les données au point d'ingestion, Knowledge Enrichment transforme les documents bruts en contenu structuré, prêt pour l'IA. Il n'est donc plus nécessaire de procéder à des étapes de prétraitement coûteuses et fastidieuses. En outre, en améliorant l'organisation et l'indexation des données, Knowledge Enrichment renforce l'accessibilité, ce qui permet aux entreprises de localiser rapidement les informations pertinentes et de prendre les mesures qui s'imposent. Cela permet de disposer rapidement d'informations essentielles et de réduire les retards dans la prise de décision tout en améliorant l'efficacité opérationnelle.
Améliore les performances de l'IA et de l'analyse
Des données propres et structurées conduisent à :
- Une amélioration des prédictions de l'IA
- Une meilleure prise de décisions
- Des délais de traitement plus courts
Les organisations peuvent être sûres que leurs éclairages sont basés sur des données de haute qualité.
Réduit les coûts opérationnels
En intégrant l'enrichissement dans le flux de travail du contenu, les entreprises réduisent la charge du traitement manuel des données. Cela permet de libérer des ressources et d'améliorer l'efficacité des équipes et des flux de travail.
Améliore l'extensibilité
Alors que les entreprises traitent des volumes de contenu de plus en plus importants, Knowledge Enrichment leur permet de traiter davantage de données sans complexité supplémentaire, ce qui favorise une croissance transparente.
Améliore la qualité des données
Des données de haute qualité sont le fondement d'une prise de décision efficace et d'une connaissance fondée sur l'IA.
Knowledge Enrichment améliore la cohérence, la précision et l'exhaustivité des données en structurant le contenu non structuré, en appliquant des métadonnées et en établissant des relations significatives entre des éléments d'information disparates. Cela garantit que les organisations travaillent avec les données les plus fiables et les plus pertinentes possibles, réduisant ainsi les erreurs et améliorant l'efficacité opérationnelle globale.
Malheureusement, le manque de rigueur dans la gestion du contenu, comme les informations obsolètes, non fiables ou en double, est un problème courant. Soixante-deux pour cent des entreprises prennent des mesures pour enrichir ou améliorer leur contenu, afin de le rendre plus adapté à l'analyse. Cependant, 52 % affirment que la plupart de leurs contenus ne sont pas prêts pour l'IA.
— The Rise of Content Intelligence: A New Era of Innovation in ECM, Forrester, 2025
Applications concrètes de Knowledge Enrichment
Qu'il s'agisse d'améliorer la découverte des produits, de rationaliser le traitement des déclarations de sinistre ou de structurer les dossiers des patients, Knowledge Enrichment permet aux entreprises d'obtenir de meilleurs résultats et de s'adapter de manière fluide. Découvrons les applications concrètent qui illustrent la valeur de Knowledge Enrichment dans la résolution de problèmes complexes liés aux données.
Retail : automatiser la génération de métadonnées
Une grande entreprise de distribution avait besoin d'une solution pour automatiser la génération de métadonnées et identifier les entités nommées dans les catalogues de produits. Knowledge Enrichment applique un étiquetage cohérent des métadonnées et crée des descriptions contextualisées. Cela a permis d'obtenir des données plus précises sur les documents et une recherche en langage naturel plus efficace, ainsi que d'améliorer les moteurs de recommandation.
Avec Knowledge Enrichment :
- L'adaptation de données a permis d'extraire et de structurer les détails des produits dans différents formats de documents.
- L'enrichissement du contexte a permis d'identifier des attributs clés tels que les marques, les spécifications et les catégories.
- L'étiquetage automatisé des métadonnées a permis d'améliorer la précision des recherches et la découverte des produits.
Ces améliorations ont permis d'obtenir des données plus fiables sur les produits, d'améliorer la pertinence des recherches et de mieux personnaliser les recommandations.
21
Nombre moyen de référentiels de contenu d'entreprise
65 %
affirment que les données non structurées représentent une opportunité largement inexploitée au sein de leur entreprise
89 %
Les entreprises n'utilisent pas l'IA à son plein potentiel pour l'analyse du contenu
— The Rise of Content Intelligence: A New Era of Innovation in ECM, Forrester, 2025
Assurance : améliorer le traitement des déclarations de sinistre
Prenons l'exemple d'une compagnie d'assurance qui traite des milliers de déclarations par jour. Traditionnellement, ces demandes contiennent un mélange de formulaires structurés et de documents justificatifs non structurés, telles que des rapports médicaux et des photographies. Sans Knowledge Enrichment, le traitement de ces demandes nécessiterait de nombreuses interventions manuelles, des approbations inutilement lentes et des coûts opérationnels plus élevés.
En mettant en place Knowledge Enrichment :
- L'adaptation de données permet d'extraire et de structurer le contenu de divers types de fichiers tout en préservant le contexte du document (comme les parties d'un sinistre qui peuvent comprendre des photos, des documents, des e-mails, etc.)
- L'enrichissement du contexte permet d'identifier des entités clés telles que les demandeurs, les prestataires médicaux et les détails du véhicule, en les reliant à des données pertinentes sur les polices et les déclarations de sinistre.
- L'analyse des images détecte les aspects clés des images soumises, tels que la marque et le modèle du véhicule, l'étendue des dommages et les incohérences potentielles, contribuant ainsi à la détection des fraudes et à la validation des déclarations de sinistre.
L'application des résultats de Knowledge Enrichment permet d'accélérer le traitement des déclarations de sinistre, de réduire la charge de travail manuel et d'améliorer la précision de la détection des fraudes.
Soins de santé : structurez les dossiers des patients pour une meilleure analyse
Les prestataires de soins de santé traitent d'énormes quantités de données non structurées concernant les patients, notamment les notes des médecins, les antécédents médicaux, les ordonnances et les résultats d'examens. L'extraction manuelle d'informations significatives à partir de ces dossiers prend du temps et est sujette à des erreurs.
En mettant en place Knowledge Enrichment :
- L'enrichissement du contexte permet d'extraire de divers documents médicaux des détails clés tels que les diagnostics, les médicaments, les allergies et les résultats d'examens.
- L'adaptation de données structure les données des patients dans des formats standardisés, garantissant ainsi l'interopérabilité entre les systèmes de dossiers médicaux électroniques (DME).
- Knowledge Enrichment améliore la prise de décision en rendant les informations critiques sur les patients facilement accessibles pour l'analyse pilotée par l'IA, la modélisation prédictive et l'aide à la décision clinique.
En transformant les dossiers patients non structurés en données structurées et exploitables, les prestataires de soins de santé peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, favoriser de meilleurs résultats pour les patients et rationaliser la conformité aux exigences réglementaires.
Pourquoi Hyland et Knowledge Enrichment ?
Hyland a des décennies d'expertise dans le traitement des documents et l'analyse de contenu, ce qui nous place dans une position unique pour fournir des solutions d'analyse de données et d'enrichissement du contenu de haute qualité. Notre approche garantit que :
- Les données sont structurées et prêtes pour l'IA dès le départ.
- Les flux de travail sont rationalisés et évolutifs en vue d'une croissance future.
- Les informations issues de l'IA sont plus rapides, plus précises et plus rentables.
- Document Filters offre une prise en charge inégalée de plus de 600 formats de fichiers, ce qui garantit que l'analyse des données fonctionne de manière transparente sur un large éventail de types de documents tout en préservant le contexte.
Avec Hyland Knowledge Enrichment, les entreprises acquièrent un avantage concurrentiel en transformant les données non structurées en un atout stratégique qui alimente une prise de décision et une innovation plus intelligentes.
