Posez les bases adaptées pour vos systèmes d’IA, vos agents d’IA et vos catalogues de données.
Les outils d’extraction de données génériques font souvent disparaître des éléments essentiels du contexte métier et sectoriel, au détriment de la précision de l’IA.
Conçu pour les contenus d’entreprise, Knowledge Enrichment conserve la structure naturelle des données. Vos systèmes d’IA s’appuient ainsi sur des informations qui reflètent les pratiques du monde réel et produisent des résultats fiables et précis.
La préparation des données est généralement l’étape la plus longue et la plus sujette aux erreurs dans les projets d’IA.
Knowledge Enrichment élimine ce point de friction en transformant les contenus en formats immédiatement exploitables par les systèmes d’IA. Vos équipes peuvent se concentrer sur l’innovation, plutôt que sur le nettoyage et la préparation des données.
Se reposer uniquement sur des LLM pour préparer les contenus peut limiter la précision et la capacité de passage à l’échelle.
Knowledge Enrichment associe une IA avancée à la technologie éprouvée Hyland Document Filters. Cette approche hybride garantit une qualité d’extraction élevée tout en préservant la structure et l’organisation des documents.
Data curation
Context enrichment
La solution extrait, normalise et structure les contenus en respectant la logique et le sens d’origine des documents. Elle enrichit ensuite les métadonnées à l’aide de l’IA, notamment grâce à des vecteurs sémantiques, des hiérarchies thématiques et la reconnaissance des entités métier.
Ce processus génère des données structurées et contextualisées, permettant aux systèmes d’IA de mieux comprendre les documents, d’accéder à des analyses plus en profondeur, d’améliorer l’accès à l’information et d’optimiser les performances globales de l’IA.
Traitez plus de 600 formats de fichiers, dont les PDF, les contenus multimédias, les formats legacy et les dépôts de code, afin de couvrir l’ensemble de l’écosystème de données de votre organisation.
Segmentez les documents en blocs sémantiques pertinents tout en conservant le contexte, la hiérarchie et les références positionnelles, afin d’améliorer la compréhension par l’IA et de préserver les relations entre les documents.
Knowledge Enrichment capture le sens sémantique et les relations entre les contenus grâce à des vecteurs de haute dimension. Cette approche permet d’alimenter des capacités avancées de recherche, de regroupement et de recommandation.
Knowledge Enrichment permet aux organisations d’identifier et de masquer les informations sensibles. Des politiques configurables offrent aux développeurs un contrôle précis sur les données à détecter, à masquer ou à conserver pour les usages en aval liés à l’IA et à l’analytique.
Knowledge Enrichment génère automatiquement des métadonnées riches, des thématiques aux entités métier, pour rendre des contenus non structurés et hétérogènes facilement consultables et immédiatement exploitables.
Gagnez du temps en injectant directement des contenus structurés et enrichis, sans aucune préparation supplémentaire, dans vos grands modèles de langage (LLM), vos outils d’analytique ou vos bases de données vectorielles.
À mesure que les entreprises adoptent l'IA agentique, les décisions autonomes s'appuieront sur des données de grande qualité et bien gérées. Knowledge Enrichment adapte et enrichit les données de toute l'entreprise, fournissant le contexte nécessaire aux agents d'IA pour prendre des décisions éclairées.
Knowledge Enrichment transforme des connaissances jusqu’ici inexploitées, présentes dans les contenus de l’entreprise, en données directement exploitables par l’intelligence artificielle.
Cette transformation s’opère tout en préservant le contexte métier et sectoriel, afin que vos systèmes d’IA s’appuient sur des informations fiables, compréhensibles et exploitables.
Des données structurées permettent d’obtenir des prédictions plus fiables, des décisions mieux étayées et des temps de traitement plus courts. Les organisations peuvent ainsi s’appuyer sur des analyses fondées sur des données de haute qualité, tout en réduisant le risque d’hallucinations ou de résultats inexacts générés par l’IA.
En enrichissant les données au point d’ingestion, Knowledge Enrichment transforme les documents bruts en contenu structuré, prêt pour l’IA. Cela élimine les étapes de prétraitement coûteuses et fastidieuses. Les équipes peuvent ainsi lancer plus rapidement leurs projets d’IA, avec une confiance renforcée dans la solidité de leur socle de données.
Elle transforme des contenus auparavant difficilement exploitables en véritables actifs d’information structurés, interrogeables par les systèmes d’IA. Cette accessibilité renforcée permet aux organisations de localiser rapidement les informations pertinentes, de faire émerger des analyses critiques et d’accélérer la prise de décision fondée sur les données.
Knowledge Enrichment rationalise les processus de préparation des données, libérant les équipes data des tâches répétitives pour leur permettre de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Les contenus prêts à l’emploi éliminent la structuration manuelle et réduisent les erreurs en aval dans les pipelines d’IA.
À mesure que les volumes de données augmentent, Knowledge Enrichment permet de traiter davantage de contenus sans ajouter de complexité. Grâce à son architecture API-first, la solution s’intègre naturellement aux workflows existants et facilite l’adoption de l’IA à l’échelle de l’entreprise.
Les entreprises de distribution ont besoin d’automatiser la génération de métadonnées et d’identifier les entités nommées dans les catalogues de produits.
Knowledge Enrichment applique un balisage de métadonnées homogène et génère des descriptions contextualisées. Les entreprises bénéficient ainsi de données produits plus fiables, d’une meilleure pertinence des résultats de recherche et d’une personnalisation accrue des recommandations.
Le traitement et la validation quotidiens de milliers de déclarations de sinistres, combinant des formulaires semi-structurés et des documents non structurés tels que des rapports médicaux ou des photographies, nécessitent un effort manuel considérable.
Knowledge Enrichment identifie les entités clés, structure et enrichit les contenus tout en conservant leur contexte. Cette approche accélère le traitement des sinistres, réduit la charge de travail manuelle et améliore la précision de la détection des fraudes.
Les établissements de santé gèrent des volumes importants de données patients non structurées, notamment des notes cliniques, des antécédents médicaux, des ordonnances et des résultats d’examens, dont le traitement manuel est long et complexe.
En transformant les dossiers patients non structurés en données structurées et exploitables, Knowledge Enrichment aide les prestataires de soins de santé à améliorer leur efficacité opérationnelle, favoriser de meilleurs résultats pour les patients et rationaliser la conformité aux exigences réglementaires.
Les universités doivent convertir et standardiser des contenus académiques très variés afin de les rendre exploitables par des solutions d’IA, notamment pour la recherche et les architectures de type RAG.
Knowledge Enrichment transforme les données académiques non structurées en contenus enrichis, structurés et accessibles, permettant des résultats de recherche plus précis et plus complets au sein des ressources académiques et des bases de données de recherche.
Fournissez une base sécurisée et évolutive qui alimente en continu votre data lake, vos catalogues de données et vos systèmes de gouvernance avec des données contextualisées de haute qualité.
Assurez un niveau de sécurité et de conformité conforme aux exigences de l’entreprise.
Exploitez l’API de Knowledge Enrichment pour fournir des données structurées et enrichies par le contexte directement dans vos applications et workflows.
Gagnez du temps et des ressources en vous concentrant sur l’optimisation des traitements IA plutôt que sur l’organisation ou le nettoyage des données.
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Tirez parti de Hyland Knowledge Enrichment pour vous libérer des silos de données et libérer le véritable potentiel de vos informations, afin de permettre à votre organisation de travailler plus intelligemment, plus rapidement et plus efficacement.
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Les outils qui redéfinissent la gestion de contenu avec l'IA
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La promesse et le potentiel de l’IA sont des éléments auxquels chaque organisation souhaite adhérer, mais une grande partie de sa mise en œuvre est souvent négligée : la préparation à l’IA. Avant que l’IA puisse atteindre ce que vous en attendez, votre contenu d’entreprise doit être compatible avec l’IA. Voici le cadre de préparation à l’IA à prendre en compte.
Les données non structurées représentent jusqu’à 80 % du contenu de l’entreprise et sont réparties dans 21 référentiels en moyenne. Il s’agit de documents, d’e-mails, d’images, de fichiers audio, etc. Contrairement aux données structurées des bases de données, le contenu non structuré est hétérogène et plus difficile à rechercher, à analyser ou à utiliser dans les processus métier et les applications d’IA.
Knowledge Enrichment utilise des techniques de curation des données pour structurer et normaliser le contenu non structuré afin de l’harmoniser et de faire en sorte qu’il soit prêt à l’emploi. Propulsé par Document Filters, la solution extrait et transforme les données provenant de plus de 600 formats de fichiers tout en préservant le contexte et la structure logique d’origine. Le contenu reste ainsi pertinent et utilisable dans les différentes applications d’IA, d’analyse et d’automatisation en aval.
Knowledge Enrichment traite plus de 600 formats de fichiers, notamment les documents bureautiques courants (PDF, Word, Excel), les fichiers multimédias (images, audio, vidéo), les e-mails et les documents numérisés, le code et les langages de balisage, ainsi que les formats spécialisés, comme les fichiers de CAO (DWG, DGN, STEP, DWF). La plupart de ces formats sont pris en charge via Document Filters, dont la liste se trouve dans la documentation.
Contrairement à de nombreuses solutions du marché, Knowledge Enrichment combine l’utilisation de LLM avec des techniques déterministes éprouvées, telles que Document Filters, afin de garantir une extraction de haute précision. Cette approche permet de préserver la structure des documents et le contexte positionnel, tout en réduisant les risques d’hallucinations. Les tableaux restent des tableaux, les titres restent des titres, et les résultats sont immédiatement exploitables, sans nettoyage ni formatage supplémentaires. Cette méthode d’extraction déterministe assure des résultats cohérents, fiables et adaptés aux exigences des applications d’entreprise.
Knowledge Enrichment inclut des capacités intégrées de masquage des données à caractère personnel (PII). La solution identifie et protège automatiquement les informations sensibles, telles que les noms, adresses e-mail, adresses postales, numéros de sécurité sociale ou numéros de compte, sur l’ensemble des formats de fichiers pris en charge. Des politiques configurables permettent de définir précisément quelles données doivent être détectées, masquées ou conservées, en fonction de vos exigences réglementaires et de conformité.
Non. Knowledge Enrichment va bien au-delà du simple balisage de métadonnées. La solution réalise notamment une segmentation contextuelle des contenus, la conservation des informations positionnelles, la génération de vecteurs sémantiques, l’identification des relations entre documents, l’extraction d’entités métier pertinentes, tout en respectant la structure logique des documents. Le résultat est un contenu qui n’est pas seulement annoté, mais réellement compris par les systèmes d’IA. Cette approche permet de prendre en charge des usages avancés tels que la recherche sémantique, les recommandations intelligentes et l’automatisation sensible au contexte, bien au-delà de ce que permettent de simples métadonnées.
Oui. Knowledge Enrichment est conçu pour des profils techniques, tels que les développeurs d’applications, les data engineers et les architectes de solutions. Il s’agit d’une solution pilotée par API conçue pour s’intégrer dans des architectures et des workflows plus larges, tout en offrant des options répondant à des besoins variés.
Les capacités de curation des données et d’enrichissement contextuel disponibles grâce à l’API Knowledge Enrichment offrent un délai de rentabilisation plus rapide aux organisations qui souhaitent obtenir un résultat enrichi et contextuel sans avoir à se soucier de la complexité de l’extraction.
Document Filters, la technologie éprouvée de Hyland qui alimente la curation de données de Knowledge Enrichment, est parfaite pour les équipes techniques et les organisations qui cherchent à avoir un contrôle total sur la manière dont le contenu est enrichi, structuré et livré pour une utilisation en aval.
Hyland propose plusieurs offres de préparation des données pour l’IA, afin de répondre aux besoins fonctionnels et aux capacités techniques de chaque organisation.
L’API Knowledge Enrichment est idéale pour les organisations qui souhaitent obtenir des contenus enrichis et contextualisés, sans gérer la complexité de l’extraction. Elle combine des capacités de curation des données et d’enrichissement contextuel, et convient parfaitement aux cas d’usage liés aux données prêtes pour l’IA, aux liens spécifiques à un domaine métier ou à la mise en relation de concepts entre plusieurs documents.
Document Filters s’adresse aux organisations et aux éditeurs de solutions qui recherchent un contrôle total sur l’extraction de textes structurés et de métadonnées à partir d’un large éventail de formats de fichiers. Cette approche permet de réaliser la curation des données au sein de votre propre infrastructure et de concevoir des workflows personnalisés nécessitant des contenus normalisés.
La facilité de déploiement dépendra des besoins de votre organisation.
Les API de Knowledge Enrichment permettent aux organisations de se concentrer sur la préparation du contenu pour les graphes de connaissances, la recherche intelligente, les pipelines RAG ou les workflows LLM spécifiques à un secteur, sans avoir à se soucier de la complexité de l’extraction.
Document Filters permet aux organisations d'avoir un contrôle total sur la manière dont l'extraction est effectuée et les données intégrées dans leur propre infrastructure, y compris les systèmes sur site ou hors ligne. Ce processus peut impliquer des travaux supplémentaires.
Knowledge Enrichment est actuellement proposé sous forme d’API cloud-native, conçue pour s’intégrer de manière fluide aux pipelines de données modernes et aux architectures d’entreprise. Pour les organisations qui exigent un déploiement sur site, Document Filters offre un contrôle total sur l’extraction des contenus et peut être déployé au sein de votre propre infrastructure, y compris dans des environnements sur site ou hors ligne.
Oui. Knowledge Enrichment fournit des résultats prêts pour l’IA dans des formats standardisés, tels que le JSON, qui s’intègrent facilement à tout système d’IA, solution d’analytique, data lake ou outil tiers. Grâce à son architecture API-first, le contenu enrichi peut être exploité partout où vous en avez besoin, qu’il s’agisse d’alimenter des LLM externes, de renseigner des catalogues de données, de prendre en charge des pipelines RAG ou de s’intégrer à des applications personnalisées.
Knowledge Enrichment et Knowledge Discovery fonctionnent de concert pour transformer la manière dont les organisations accèdent aux contenus d’entreprise et les exploitent. Knowledge Enrichment prépare les contenus en convertissant les données non structurées en données structurées, contextualisées et prêtes pour l’IA. Knowledge Discovery s’appuie ensuite sur ces données pour alimenter la recherche assistée par l’IA et les réponses en langage naturel, offrant des réponses plus rapides et plus précises. Utilisées conjointement, ces solutions améliorent significativement la qualité des résultats de recherche et des réponses générées par l’IA dans Knowledge Discovery.
