La recherche d'entreprise pilotée par l'IA s'appuie sur la compréhension sémantique, la récupération hybride et la génération augmentée par récupération (RAG) pour fournir des réponses sourcées et respectueuses des autorisations, puisées dans l'ensemble des applications d'une entreprise. Les employés obtiennent la réponse, avec ses sources, au lieu d'une page de liens. Vous verrez également cette catégorie désignée sous le nom de recherche d'entreprise par IA ou recherche d'entreprise alimentée par l'IA.
La recherche par mots-clés rencontre des difficultés au sein d'une entreprise, pour plusieurs raisons. Les messages Slack sont courts et n'ont pas de titre. Les documents emploient un jargon interne, des noms de code de projets et des acronymes qu'une correspondance par mots-clés ne peut pas interpréter.
Le RAG, c'est là que se rencontrent la recherche et l'IA générative. Un grand modèle de langage (LLM) rédige la réponse, mais c'est la recherche qui détermine quelles connaissances de l'entreprise le LLM voit en premier.
Dans cet article, nous explorerons l'importance de la recherche par IA en entreprise, son fonctionnement et son impact sur l'efficacité des entreprises.
Qu'est-ce que la recherche d'entreprise pilotée par l'IA ?
La recherche d'entreprise pilotée par l'IA est un système de recherche qui indexe le contenu, l'activité et les données d'identité provenant d'outils tels que Google Drive, Confluence, Jira et Salesforce. Il utilise ensuite des modèles de langage pour interpréter l'intention derrière chaque requête. Le résultat : des réponses pertinentes et respectueuses des autorisations, tirées des connaissances propres à votre entreprise.
Les entreprises sont confrontées à la gestion de vastes ensembles de données englobant les dossiers RH, les transactions financières, les interactions avec les clients et les détails des projets. L'efficacité de la récupération de l'information devient primordiale, permettant aux employés d'accéder rapidement aux données pertinentes et d'éliminer les délais liés à la navigation dans des structures complexes ou à la recherche manuelle au sein de vastes référentiels. Cela permet :
- Une productivité accrue
La récupération rapide de l'information est directement corrélée à une productivité accrue, car les employés consacrent moins de temps à chercher des données et davantage à des tâches à valeur ajoutée. - Une prise de décision éclairée
Un accès rapide à l'information pertinente permet aux organisations de prendre des décisions éclairées sans délai, favorisant un environnement professionnel plus agile et plus compétitif.
Glean Search applique cette approche à plus de 250 applications connectées. Glean crée un modèle de langage personnalisé pour chaque entreprise, qui apprend en continu son dialecte, notamment les noms de projets, les termes propres aux équipes et les acronymes. Au cours des six premiers mois d'une entreprise avec Glean, la qualité des recherches s'améliore généralement de 20 %.
Comment fonctionne la recherche d'entreprise pilotée par l'IA
La recherche d'entreprise pilotée par l'IA fonctionne sur quatre couches. Les connecteurs indexent les données, la recherche hybride les classe, le RAG transforme les résultats en réponses, et les autorisations contrôlent qui voit quoi.
Les connecteurs indexent le contenu, l'activité et les autorisations
Les outils de recherche d'entreprise adoptent l'une de deux approches à l'égard des données de l'entreprise. La recherche fédérée envoie chaque requête à l'API de recherche de chaque application au moment de l'exécution, puis assemble les résultats. Cette méthode est souvent incomplète et passe à côté des relations entre les personnes, le contenu et l'activité.
La recherche indexée copie et normalise les données à l'avance, de sorte que le système peut tout classer ensemble. Glean Search ingère le contenu, l'activité et les données d'identité grâce à plus de 250 connecteurs. Chaque connecteur intègre également les autorisations de l'application source.
La recherche hybride combine des signaux sémantiques, lexicaux et de graphe
La recherche hybride associe plusieurs méthodes de récupération, car aucune méthode unique ne gère toutes les requêtes. La recherche sémantique fait correspondre le sens d'une requête plutôt que ses mots exacts. La recherche vectorielle est un moyen courant d'y parvenir : le texte devient des embeddings, des représentations numériques qui rapprochent les idées similaires.
La recherche lexicale reste importante dans la recherche hybride. Les titres de documents exacts, les identifiants de tickets et les codes d'erreur nécessitent une correspondance précise par mots-clés que les embeddings peuvent brouiller. Glean a repensé la recherche lexicale pour les données d'entreprise, comme les courts commentaires Slack sans titre.
Le troisième signal provient du Graphe d'entreprise. Le Graphe d'entreprise de Glean relie les personnes, le contenu et l'activité à travers les applications. Ces relations aident Glean Search à distinguer la page « avantages » officielle des RH d'une copie obsolète.
Importance de la recherche d'entreprise par IA
Les méthodes de recherche traditionnelles sont souvent insuffisantes face aux complexités des environnements de données d'entreprise modernes. L'adoption de solutions de recherche en entreprise alimentées par l'IA devient impérative en raison des défis suivants :
1. Structures de données complexes
Les entreprises gèrent généralement des intranets multidimensionnels, des sites web complexes et des applications diverses, ce qui rend la navigation manuelle chronophage et sujette aux erreurs. Les solutions de recherche pilotées par l'IA simplifient ce processus en offrant une interface unifiée pour une récupération rapide et précise de l'information.
2. Référentiels de contenu variés
Les organisations stockent leurs données sur diverses plateformes, des bases de données aux systèmes de gestion des connaissances. La recherche alimentée par l'IA intègre et interroge de manière fluide ces référentiels disparates, garantissant un accès complet à l'information.
3. Expérience utilisateur améliorée
Dans l'environnement de travail contemporain, les employés attendent une expérience de recherche comparable à celle des moteurs de recherche en ligne populaires. Les solutions de recherche pilotées par l'IA répondent non seulement à ces attentes, mais proposent aussi des suggestions intelligentes, du traitement du langage naturel et des résultats personnalisés, améliorant la satisfaction globale des utilisateurs.
4. Analyse des données et insights
Au-delà de la récupération, la recherche alimentée par l'IA facilite une analyse avancée des données en identifiant des schémas, des tendances et des relations au sein des données de l'entreprise, révélant des insights précieux pour une prise de décision stratégique.
Exemples de recherche d'entreprise par IA
Une fonctionnalité de recherche efficace est indispensable pour naviguer dans la complexité de vastes ensembles de données et de systèmes complexes au sein des entreprises. Les exemples suivants illustrent les applications de la recherche d'entreprise par IA :
1. Gestion des connaissances :
Exemples de contenu :
- Propositions, pitch books, appels d'offres (RFP), demandes d'information (RFI), contrats, documents juridiques
- Recherche interne et externe, supports de vente et de marketing
- Documentation, guides, ressources de formation
Les requêtes de recherche dans la gestion des connaissances aident les utilisateurs à accéder à des insights spécifiques au sein de l'immense océan de contenu d'entreprise, en tirant parti de l'extraction automatisée d'informations pour des réponses précises
2. Portail d'entreprise/intranet
Exemples de contenu :
- Fonctions d'entreprise (feuilles de temps, notes de frais, paie, IT, CRM, etc.)
- Politiques, procédures, FAQ, documentation d'assistance, éthique et formulaires
- Détails organisationnels, informations sur le personnel, emplacements des bureaux
- Produits, pièces, projets, informations sur les clients
- Avantages RH
Les requêtes de recherche dans ce contexte visent à répondre aux questions pratiques des employés, simplifiant la récupération de l'information et éliminant la nécessité pour les utilisateurs de naviguer dans des structures complexes.
3. Catalogue de données
Exemples de contenu :
- Sources de données issues de data lakes et d'entrepôts de données
- API de systèmes métier, MasterData, etc.
Les requêtes de recherche dans les catalogues de données visent à faciliter l'identification des jeux de données à analyser, en repérant efficacement les tables et sous-ensembles pertinents au sein de l'infrastructure de données de l'entreprise.
Étude de cas – Comment Confluent a constitué une base de connaissances d'entreprise complète
La recherche IA s'intègre de manière transparente aux plateformes de conversation d'entreprise telles que Slack, Microsoft Teams et Cisco Webex pour offrir une expérience de recherche plus efficace. Par exemple, Glean propose des intégrations avec ces plateformes, permettant aux utilisateurs de rechercher des informations directement au sein de l'interface de conversation. Cette intégration fait gagner du temps, augmente la productivité et élimine le besoin de passer d'une application à une autre.
Le défi
Confluent est passé d'une équipe de 250 à plus de 2 000 employés en quelques années et a connu un afflux d'équipes distribuées/hybrides. À mesure de sa croissance, il est devenu de plus en plus difficile pour les employés de trouver rapidement les informations dont ils avaient besoin pour faire leur travail. Lorsqu'une enquête annuelle auprès des employés a produit de faibles scores en réponse à l'affirmation « Les informations nécessaires à mon travail sont facilement accessibles », il est devenu évident que la dispersion de l'information constituait un défi.
Solution
En tant qu'adopteur précoce de Glean, une solution de recherche avancée destinée à servir de tissu conjonctif entre les sources d'information, Confluent s'est rapidement attaqué au défi exprimé. L'entreprise a lancé Glean sans tarder pour effectuer des recherches dans ses plus de 20 systèmes existants et débloquer l'accès à l'information à l'échelle de l'entreprise. Sa mise en œuvre a nécessité un effort minimal tout en ayant un impact considérable.
Lisez l'étude de cas complète ici – Le témoignage client de Confluent
Conclusion
En centralisant l'information, en simplifiant l'accès et en offrant de puissantes capacités de recherche, Glean permet aux entreprises de tirer le meilleur parti de leurs connaissances internes. Cela se traduit en fin de compte par une productivité accrue et une culture d'entreprise renforcée. Adoptez l'avenir de la gestion des connaissances avec Glean et libérez tout le potentiel de votre organisation. Demander une démo dès aujourd'hui.
