Recherche interne : avantages, cas d'usage et améliorations par l'IA

La recherche interne est un moteur de recherche qui permet aux employés de trouver des informations dans l'ensemble des applications, documents et messages d'une organisation depuis un seul endroit. Elle est essentielle, car un savoir fragmenté grignote silencieusement des heures sur chaque semaine de travail. Une enquête récente met ce coût en évidence : 62 % des employés déclarent passer trop de temps à chercher des informations pendant leur journée de travail (Microsoft Work Trend Index, 2023). Ce temps perdu s'accumule à mesure que les entreprises ajoutent davantage d'outils, de documents et d'endroits où les réponses peuvent se cacher.

La recherche en entreprise moderne s'attaque directement au problème : elle connecte les outils que les employés utilisent déjà et renvoie des réponses ancrées dans le savoir de l'entreprise, et non une simple liste de liens. Ce guide explique ce qu'est la recherche interne, en quoi elle diffère de la recherche sur le web, les défis qu'elle résout à grande échelle, les principaux cas d'usage, le fonctionnement de la recherche interne alimentée par l'IA, et les critères à prendre en compte pour choisir un outil.

Qu'est-ce que la recherche interne ?

La recherche interne est comme un Google personnalisé pour votre organisation. Les organisations accumulent d'énormes quantités de données cruciales pour leurs opérations, et les moteurs de recherche interne permettent aux employés de parcourir rapidement ces ensembles de données pour trouver les informations dont ils ont besoin pour travailler. Au lieu d'ouvrir cinq applications et de deviner laquelle contient la réponse, un employé pose sa question une seule fois et recherche dans tout ce qu'il est autorisé à consulter.

La recherche interne et la recherche externe résolvent des problèmes différents. La recherche interne explore les systèmes d'une seule organisation et applique les autorisations de cette organisation, de sorte que les résultats sont privés et à accès contrôlé. La recherche externe ou web parcourt l'internet public et renvoie des pages consultables par tous. Les mécanismes de classement, de fraîcheur et de personnalisation diffèrent également, car les données d'entreprise sont courtes, dispersées et soumises à des autorisations d'une manière que les pages web publiques ne connaissent pas.

Les outils de recherche interne hérités renvoient des liens, pas des réponses. Ils font correspondre des mots-clés et laissent au lecteur le soin d'ouvrir chaque résultat et de lire jusqu'à ce qu'il trouve ce dont il a besoin. C'est précisément cet écart que la recherche interne alimentée par l'IA transforme. Glean Search unifie plus de 100 outils en une seule recherche respectueuse des autorisations et renvoie des réponses sourcées, de sorte que les employés voient la source derrière chaque résultat et uniquement le contenu auquel ils sont autorisés à accéder.

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Défis courants de la recherche interne dans les grandes organisations

La recherche interne devient plus difficile à mesure qu'une organisation se développe, car le savoir se répand plus vite qu'aucune équipe ne peut l'organiser. Quatre problèmes sont à l'origine de la plupart du temps perdu :

• Silos de données. Le savoir réside dans des applications séparées qui ne communiquent pas entre elles, de sorte qu'un fil Slack, une page Confluence et un enregistrement Salesforce concernant le même client restent déconnectés.
• Contenu obsolète et dupliqué. D'anciennes versions de documents subsistent aux côtés des versions actuelles, et les outils à mots-clés sont incapables de déterminer laquelle fait autorité.
• Complexité des autorisations. Chaque application possède ses propres règles d'accès, et un outil de recherche qui les ignore risque d'exposer des informations que les employés ne devraient pas voir.
• Pertinence médiocre. La recherche par mots-clés uniquement fait correspondre des mots, pas du sens : une requête sur la « politique de congés » passe ainsi à côté d'un document intitulé « directives relatives aux congés payés ».

Glean résout ces problèmes grâce à un système de contexte. Le Graphe d'entreprise cartographie les relations entre les documents, les messages, les outils et les personnes, de sorte que le moteur de recherche comprenne quel contenu fait autorité, est actuel et pertinent pour la personne qui pose la question. C'est ce contexte qui transforme un amas d'applications déconnectées en une source unique de vérité consultable.

Les 5 principaux cas d'usage de la recherche interne dans une organisation

La recherche interne apporte le plus de valeur dans les flux de travail quotidiens où les employés ont besoin d'informations rapidement. Ces cinq cas d'usage correspondent aux moments qui façonnent la productivité dans toute l'entreprise, de la première semaine d'un nouvel employé au prochain ticket d'un agent d'assistance.

Accélération de l'intégration

La recherche interne aide les nouveaux employés à s'adapter rapidement à l'organisation en leur offrant un accès instantané aux informations cruciales, ce qui réduit la courbe d'apprentissage et accélère leur intégration. Un nouvel employé qui cherche la politique de notes de frais, les étapes de configuration informatique ou les documents de projet de son équipe trouve tout cela en un seul endroit, au lieu de solliciter ses collègues et d'attendre des réponses. Glean Search connecte les nouveaux employés aux documents, politiques et savoirs d'équipe pertinents dans des systèmes comme Confluence, Google Drive et Slack, de sorte que le délai de productivité passe de plusieurs semaines à quelques jours.

Efficacité des employés existants

Les problèmes d'accessibilité entravent souvent la productivité des employés existants. La recherche interne aide les employés à travailler de manière autonome, réduisant le temps qu'ils consacrent aux demandes et à la recherche d'informations. Des tâches telles que la rédaction d'un contrat ou la recherche de la dernière présentation commerciale deviennent plus rapides lorsque le bon modèle et la version la plus récente apparaissent immédiatement. Glean Assistant fait remonter des réponses sourcées dans le flux de travail, de sorte qu'un employé peut poser une question dans Slack ou le navigateur et obtenir une réponse ancrée sans changer d'onglet.

Confiance dans la prise de décision

Les employés peuvent prendre des décisions en toute confiance grâce à des informations facilement disponibles, réduisant ainsi leur dépendance aux réponses de leurs responsables. Cette autonomie permet une prise de décision plus rapide et mieux éclairée à tous les niveaux de l'organisation. Lorsque les réponses arrivent avec des sources, les employés peuvent vérifier l'origine et faire confiance à ce qu'ils lisent. Glean renvoie des résultats sourcés et respectueux des autorisations, de sorte qu'un membre d'équipe qui pèse un choix peut remonter chaque réponse jusqu'au document dont elle provient.

Décloisonnement des silos de données

Les solutions de recherche interne font tomber les silos de données créés par des outils et plateformes disparates. Elles agrègent des données structurées et non structurées provenant de différentes solutions, améliorant l'accessibilité globale des données. Une seule requête peut faire remonter une feuille de calcul de Drive, un ticket de Jira et une politique de l'intranet dans un même ensemble de résultats. Le Graphe d'entreprise de Glean et ses plus de 100 connecteurs rassemblent ces sources et classent les résultats selon leur autorité et leur pertinence, de sorte que les employés cessent d'assembler les réponses à la main.

Expérience client

Les moteurs de recherche interne améliorent l'expérience client en permettant des réponses rapides aux requêtes. Les équipes de service client peuvent consulter rapidement les informations, réduisant ainsi les temps d'attente et améliorant la satisfaction. Un agent qui résout un ticket peut récupérer en quelques secondes le document de dépannage pertinent, l'historique du compte client et une résolution passée similaire. Glean Assistant prend en charge ces workflows en récupérant des réponses sourcées à partir de la documentation d'assistance et des cas précédents, ce qui aide les agents à résoudre les problèmes plus rapidement et à déporter les tickets répétitifs.

Comment fonctionne la recherche interne optimisée par l'IA

La recherche interne optimisée par l'IA fonctionne en comprenant le sens derrière une requête, en récupérant le contenu autorisé le plus pertinent et en générant une réponse sourcée plutôt qu'une liste de liens. L'intégration de l'IA dans un logiciel de recherche interne, comme Glean, pousse la productivité bien plus loin que ne le pourraient jamais les outils par mots-clés. Quatre mécanismes la rendent possible.

Recherche sémantique et vectorielle

La recherche sémantique comprend ce que signifie une requête, et pas seulement les mots qu'elle contient. La recherche vectorielle, alimentée par des modèles de langage à apprentissage profond, représente les requêtes et les documents sous forme de vecteurs mathématiques, afin que le moteur puisse associer « politique de congés » à « directives sur les congés payés » même lorsqu'ils ne partagent aucun mot-clé. Glean construit pour chaque entreprise un modèle de langage auto-apprenant qui assimile son dialecte, ses projets, ses équipes et ses termes. Au cours des six premiers mois d'une entreprise avec Glean, la qualité de la recherche s'améliore généralement d'environ 20 % à mesure que le modèle apprend en continu.

Réponses génératives avec la génération augmentée par récupération (RAG)

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui trouve des informations pertinentes et les transmet à un grand modèle de langage (LLM) afin que le modèle puisse générer une réponse précise et fondée, plutôt que de s'appuyer uniquement sur sa mémoire. La récupération extrait les bons documents autorisés, et la génération compose un résumé assorti de citations renvoyant à ces sources. Les capacités d'IA générative de Glean fournissent des résumés de documents et des réponses en quelques secondes, de sorte que les utilisateurs trouvent ce dont ils ont besoin sans parcourir un contenu volumineux. Parce que la réponse est fondée sur la connaissance de l'entreprise récupérée, elle reste précise et vérifiable.

Personnalisation avec le graphe de connaissances

Un graphe de connaissances cartographie la façon dont les personnes, le contenu et les interactions sont liés au sein d'une organisation, ce qui rend les résultats personnels plutôt que génériques. Une même requête sur les « OKR » devrait faire apparaître les objectifs de votre équipe, et non ceux d'un autre service. Le Graphe d'entreprise et le Graphe personnel de Glean comprennent ces relations, y compris les collaborateurs, l'équipe, l'ancienneté et l'activité récente, afin que chaque utilisateur voie les informations les plus pertinentes et les plus fiables pour son rôle et son contexte.

Des résultats fiables et respectueux des autorisations

Une recherche interne fiable ne renvoie que le contenu qu'un utilisateur est autorisé à voir, et maintient ce contenu à jour. Glean indexe le contenu en temps réel, de sorte que les employés accèdent toujours à la dernière version, et il applique les autorisations existantes de chaque application connectée. En appliquant les autorisations en amont du LLM, Glean garantit que le modèle ne peut composer des réponses qu'à partir des données auxquelles l'utilisateur a déjà accès, ce qui empêche toute fuite de données dans une réponse générée.

Comment choisir un outil de recherche interne

Le choix d'un outil de recherche interne dépend de sa capacité à connecter vos données, à comprendre vos requêtes et à respecter vos autorisations. La bonne plateforme renvoie des réponses fiables fondées sur la connaissance de l'entreprise, et non simplement davantage de liens à trier. Utilisez ces critères pour comparer les options.

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<div class="overflow-scroll" role="region" aria-label="Enterprise compliance and security features">
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       <td class="rich-text-table_cell">Conformité d'entreprise</td>
       <td class="rich-text-table_cell">Répond aux exigences de conformité d'entreprise et prend en charge des contrôles de gouvernance rigoureux.</td>
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       <td class="rich-text-table_cell">Protège les connaissances sensibles et confidentielles grâce à de solides contrôles d'accès et mesures de sécurité.</td>
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Une considération que les acheteurs négligent souvent : l'endroit où les autorisations sont appliquées compte autant que leur existence. Appliquer les autorisations en amont du LLM empêche le modèle de voir le moindre contenu restreint, ce qui comble la faille de fuite de données que laissent ouverte les outils d'IA ajoutés après coup. Glean associe plus de 100 connecteurs natifs à des réponses sourcées et respectueuses des autorisations, pour vous offrir une couverture étendue et une gouvernance de niveau entreprise au sein d'une seule plateforme.

Conclusion et prochaine étape

La recherche interne transforme des connaissances éparpillées en réponses rapides et fiables, et la recherche interne optimisée par l'IA va plus loin en générant des réponses sourcées fondées sur la connaissance de votre entreprise. Les organisations qui en tirent le meilleur parti considèrent la recherche comme une infrastructure essentielle : elles connectent leurs outils, appliquent leurs autorisations et offrent à chaque employé un point unique pour poser des questions et obtenir des réponses. Demandez une démo pour découvrir comment Glean et l'IA peuvent transformer votre environnement de travail.

Foire aux questions

Quel est un exemple de recherche interne ?

Un exemple courant est celui d'un employé qui effectue une recherche dans l'intranet de l'entreprise, dans Slack ou dans Google Drive pour trouver une politique d'avantages sociaux ou un document de projet sans avoir à solliciter un collègue. Un autre est celui d'un agent de service client qui recherche une solution connue ou une résolution passée pendant le traitement d'un ticket, afin de pouvoir répondre avec précision et rapidité.

Quelle est la différence entre la recherche interne et la recherche externe ?

La recherche interne explore les systèmes autorisés d'une organisation, tels que ses applications, documents et messages, et ne renvoie que le contenu que l'utilisateur est autorisé à consulter. La recherche externe ou web, comme Google, analyse l'internet public et renvoie des pages accessibles à tous. La recherche interne est privée, sensible aux autorisations et adaptée aux données d'entreprise.

En quoi la recherche interne optimisée par l'IA diffère-t-elle de la recherche traditionnelle ?

La recherche traditionnelle fait correspondre des mots-clés et renvoie une liste de liens à ouvrir et à lire. La recherche interne optimisée par l'IA utilise la compréhension sémantique pour saisir le sens d'une requête, puis applique la génération augmentée par récupération (RAG) pour produire une réponse citée et ancrée dans les connaissances de l'entreprise. Vous obtenez une réponse directe et vérifiable plutôt qu'un ensemble de résultats à passer au crible.

La recherche interne est-elle sécurisée ?

Oui, lorsque l'outil est sensible aux autorisations. Glean indexe le contenu en même temps que les autorisations de chaque application source, de sorte que les utilisateurs ne voient que les informations auxquelles ils sont déjà autorisés à accéder. Comme les autorisations sont appliquées en amont du modèle de langage, les réponses générées ne s'appuient jamais sur du contenu restreint, ce qui empêche la fuite de données dans une réponse.

Comment mesurer l'efficacité de la recherche interne ?

Mesurez-la à l'aide de quelques indicateurs concrets : l'adoption, soit le nombre d'employés qui l'utilisent régulièrement ; le temps de réponse, soit la rapidité avec laquelle les personnes trouvent ce dont elles ont besoin ; le taux de succès des recherches, soit la fréquence à laquelle une requête renvoie un résultat utile ; et, pour les équipes d'assistance, le taux de déviation des tickets. Une adoption croissante et des réponses plus rapides sont les signes les plus clairs que la recherche interne fonctionne.

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