Avec des volumes massifs de données hébergés dans les systèmes de l’entreprise — des intranets aux bases de données — le besoin d’outils avancés qui facilitent une découverte efficace de l’information n’a jamais été aussi crucial. L’accès rapide à l’information permet non seulement de gagner du temps, mais joue aussi un rôle clé pour aider les organisations à prendre des décisions éclairées rapidement, stimuler l’innovation et répondre avec agilité aux défis. Dans cet article, nous allons explorer l’importance de la AI Search en entreprise et son impact transformateur sur l’efficacité opérationnelle.
Qu’est-ce que l’AI Search en entreprise ?
Les entreprises doivent gérer des ensembles de données considérables, couvrant les dossiers RH, les transactions financières, les interactions clients et les détails de projets. L’efficacité de la recherche d’informations devient alors essentielle : elle permet aux collaborateurs d’accéder rapidement aux données pertinentes et d’éviter les retards liés à la navigation dans des structures complexes ou à des recherches manuelles dans d’immenses référentiels. Cela permet :
- Productivité accrue
La récupération rapide des informations est directement corrélée à une productivité plus élevée : les collaborateurs passent moins de temps à chercher des données et davantage à réaliser des tâches à forte valeur ajoutée. - Prise de décision éclairée
L’accès rapide aux informations pertinentes permet aux organisations de prendre des décisions éclairées sans délai, créant un environnement plus agile et plus compétitif.
Pourquoi l’AI Search en entreprise est importante
Les méthodes de recherche traditionnelles montrent souvent leurs limites face à la complexité des environnements de données modernes en entreprise. L’adoption de solutions de recherche sur le lieu de travail basées sur l’IA devient indispensable en raison des défis suivants :
1. Structures de données complexes
Les entreprises gèrent généralement des intranets à multiples facettes, des sites web complexes et des applications variées, rendant la navigation manuelle longue et sujette aux erreurs. Les solutions de recherche pilotées par l’IA simplifient ce processus en offrant une interface unifiée pour une recherche d’informations rapide et précise.
2. Référentiels de contenu variés
Les organisations stockent leurs données sur de nombreuses plateformes, des bases de données aux systèmes de gestion des connaissances. La recherche basée sur l’IA s’intègre de manière fluide et interroge ces référentiels disparates, garantissant un accès complet à l’information.
3. Expérience utilisateur améliorée
Dans le monde du travail actuel, les collaborateurs s’attendent à une expérience de recherche comparable à celle des moteurs de recherche grand public. Les solutions de recherche pilotées par l’IA répondent à ces attentes, tout en proposant des suggestions intelligentes, le traitement du langage naturel et des résultats personnalisés, améliorant la satisfaction globale des utilisateurs.
4. Analyse des données et insights
Au-delà de la simple récupération, la recherche basée sur l’IA permet une analyse avancée des données en identifiant des motifs, des tendances et des relations au sein des données d’entreprise, afin de révéler des insights précieux pour orienter les décisions stratégiques.
Exemples d’AI Search en entreprise
Une fonctionnalité de recherche performante est indispensable pour naviguer dans la complexité des grands ensembles de données et des systèmes sophistiqués au sein des entreprises. Les exemples suivants illustrent des applications de recherche d’entreprise basée sur l’IA :
1. Gestion des connaissances :
Exemples de contenus :
- Propositions, pitch books, RFP, RFI, contrats, documents juridiques
- Recherches internes et externes, supports commerciaux et marketing
- Documentation, guides, ressources de formation
Les requêtes de recherche en gestion des connaissances aident les utilisateurs à accéder à des informations spécifiques au sein du vaste océan de contenus d’entreprise, en s’appuyant sur l’extraction automatisée d’informations pour fournir des réponses précises
2. Portail d’entreprise / intranet
Exemples de contenus :
- Fonctions de l’entreprise (feuilles de temps, notes de frais, paie, IT, CRM, etc.)
- Politiques, procédures, FAQ, documentation de support, éthique et formulaires
- Détails de l’organisation, informations sur le personnel, localisations des bureaux
- Produits, pièces, projets, informations clients
- Avantages RH
Dans ce contexte, les requêtes visent à répondre à des questions pratiques des collaborateurs, en simplifiant l’accès à l’information et en éliminant la nécessité pour les utilisateurs de naviguer dans des structures complexes.
3. Catalogue de données
Exemples de contenus :
- Sources de données issues des data lakes et des data warehouses
- API des systèmes métier, MasterData, etc.
Les requêtes de recherche pour les catalogues de données visent à faciliter l’identification des jeux de données pour l’analyse, 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 construit une base de connaissances complète pour l’entreprise
La recherche IA s’intègre de manière fluide aux plateformes de conversation d’entreprise telles que Slack, Microsoft Teams et Cisco Webex, afin d’offrir une expérience de recherche plus efficace. Par exemple, Glean propose des intégrations avec ces plateformes, permettant aux utilisateurs de rechercher des informations directement dans l’interface de conversation. Cette intégration fait gagner du temps, augmente la productivité et élimine la nécessité de passer d’une application à l’autre.
Le défi
Confluent est passée d’une équipe de 250 à plus de 2 000 collaborateurs en quelques années, avec un afflux d’équipes distribuées/hybrides. Au fil de cette croissance, il est devenu de plus en plus difficile pour les collaborateurs de trouver rapidement les informations dont ils avaient besoin pour faire leur travail. Lorsqu’une enquête annuelle auprès des employés a généré de faibles scores en réponse à l’affirmation : « Les informations nécessaires pour faire 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 agissant comme un tissu conjonctif entre les sources d’information, Confluent a rapidement œuvré pour résoudre le défi exprimé. Ils ont déployé Glean sans tarder pour effectuer des recherches dans plus de 20 systèmes existants et débloquer un accès à l’information à l’échelle de l’entreprise. La mise en œuvre a nécessité un effort minimal, tout en ayant un impact significatif.
Lire l’étude de cas complète ici – The Confluent Customer Story
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, au final, par une productivité accrue et une culture d'entreprise renforcée. Adoptez l'avenir de la gestion des connaissances avec Glean et révélez tout le potentiel de votre organisation. Demandez une démo dès aujourd'hui.
