Dans le monde des affaires actuel, où tout va très vite, pouvoir localiser rapidement l’information est essentiel pour garantir un fonctionnement fluide et efficace de l’organisation. Face aux volumes massifs de données présents dans les systèmes d’entreprise, comme les intranets et les bases de données, il est important de disposer d’outils avancés qui permettent aux équipes de trouver et de découvrir facilement ce dont elles ont besoin. Un accès rapide à l’information fait gagner du temps et aide les organisations à prendre de meilleures décisions, en favorisant l’innovation et la réactivité. Voyons pourquoi l’accès rapide à l’information est si important pour les entreprises, étayé par quelques faits clés.
Importance d’une recherche d’information plus rapide
Les entreprises génèrent et gèrent d’immenses ensembles de données, couvrant aussi bien les dossiers RH et les transactions financières que les interactions clients et les détails de projets. Une recherche d’information efficace garantit que les employés accèdent aux bonnes données exactement au moment où ils en ont besoin, en éliminant les délais liés à la navigation dans des structures de menus complexes ou à la recherche manuelle au sein de référentiels volumineux.
Données clés :
- Selon une enquête menée par McKinsey, les employés passent une part significative de leurs heures de travail à chercher des informations, ce qui entraîne une perte de productivité considérable.
- Dans une étude de KMInstitute, les organisations dont les processus de recherche d’information étaient rationalisés ont constaté une amélioration notable de la vitesse de prise de décision, se traduisant par un avantage concurrentiel.
Pourquoi les organisations ont besoin d’une solution de recherche propulsée par l’IA
Les méthodes de recherche traditionnelles montrent leurs limites face à la complexité des environnements de données des entreprises modernes. L’adoption de solutions de recherche IA pour le workplace devient indispensable pour répondre aux principaux défis suivants :
Structures de données complexes : Les entreprises disposent souvent d’intranets multifacettes, de sites web complexes, de modèles de données variés et d’applications diverses, ce qui rend la navigation manuelle chronophage et sujette aux erreurs. Les solutions de recherche pilotées par l’IA simplifient le processus en proposant une interface unifiée pour retrouver rapidement les informations pertinentes et traiter efficacement les données non structurées.
Référentiels de contenus hétérogènes : Les organisations stockent leurs données sur de multiples plateformes, des bases de données et data lakes aux systèmes de gestion des connaissances. La recherche propulsée par l’IA peut s’intégrer et interroger ces référentiels disparates de manière transparente, garantissant un accès complet à l’information.
Expérience utilisateur améliorée : Les employés attendent au travail 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 et proposent en plus des suggestions intelligentes, du traitement du langage naturel et des résultats personnalisés, améliorant la satisfaction globale des utilisateurs.
Complexité des données non structurées : Gérer et tirer des enseignements des données non structurées — e-mails, documents, contenus multimédias — représente un défi majeur. Les méthodes de recherche traditionnelles peinent à organiser et à extraire des informations pertinentes à partir de ces formats variés. Les solutions de recherche propulsées par l’IA comme Glean excellent dans le traitement des données non structurées grâce au traitement du langage naturel et au machine learning, en fournissant un format structuré et interrogeable qui améliore la gestion globale des données au sein de l’organisation.
Analyse des données et insights : Au-delà de la simple recherche, la recherche propulsée par l’IA peut faciliter des analyses avancées en identifiant des schémas, des tendances et des relations au sein des données de l’entreprise. Cela va bien au-delà des capacités de recherche traditionnelles, en débloquant des insights précieux pour la prise de décision stratégique.
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La recherche IA en action : exemples de recherche d’entreprise IA en pratique
Une fonctionnalité de recherche efficace devient indispensable pour naviguer dans la complexité des grands ensembles de données et des systèmes sophistiqués au sein des entreprises. Pensez aux intranets, sites web et applications d’entreprise, chacun avec des structures hiérarchiques complexes, des menus imbriqués et de multiples fonctionnalités. Pour répondre à cette complexité, les entreprises adoptent de plus en plus une approche simplifiée : une barre de recherche unique qui récupère des contenus et répond aux questions des utilisateurs. Cette évolution simplifie l’expérience en rendant tout accessible via une interface de recherche unifiée.
Ci-dessous, nous explorons des exemples d’applications de recherche d’entreprise IA, afin de mettre en lumière les types de contenus concernés et les requêtes auxquelles elles cherchent à répondre :
1. Portail d’entreprise/intranet :
Exemples de contenus :
- Fonctions d’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, emplacements des bureaux
- Produits, pièces, projets, informations clients
- Avantages RH
Les requêtes de recherche dans ce contexte sont conçues pour répondre à des questions pratiques des employés, comme « Qui est John Doe ? » ou « Comment remplir ma feuille de temps ? ». L’objectif est de rendre les informations pertinentes facilement accessibles via une recherche simple, sans que les utilisateurs aient à naviguer dans des structures de menus complexes.
2. Catalogue de données :
Exemples de contenus :
- Sources de données issues de data lakes et de data warehouses
- APIs des systèmes métiers, MasterData, etc.
Les requêtes de recherche pour les catalogues de données visent à faciliter l’identification des jeux de données destinés à l’analyse. Des requêtes comme « franchises du Maryland » ou « clients financiers avec plus de 1 M$ de chiffre d’affaires » doivent permettre d’identifier efficacement les tables pertinentes et des sous-ensembles au sein de l’infrastructure de données de l’entreprise.
3. Gestion des connaissances :
Exemples de contenus :
- Propositions, pitch books, RFPs, RFIs, contrats, documents juridiques
- Recherches internes et externes, supports commerciaux et marketing
- Documentation, guides, ressources de formation
Les requêtes de recherche dans le domaine de
la gestion des connaissances visent à aider les utilisateurs à accéder à des informations précises au sein du vaste océan de contenus d’entreprise. Au-delà de la récupération de documents pertinents, la recherche enrichie par l’IA peut s’appuyer sur l’extraction automatisée d’informations pour fournir des réponses précises aux requêtes des utilisateurs, sans exiger une exploration manuelle des résultats de recherche.Comment la recherche IA s’intègre-t-elle aux plateformes de conversation en entreprise ?
La recherche IA peut être intégrée à des plateformes de conversation en entreprise telles que Slack, Microsoft Teams et Cisco Webex afin d’offrir une expérience de recherche plus fluide et plus efficace. Glean propose des intégrations avec ces plateformes, permettant aux utilisateurs de rechercher des informations directement depuis l’interface de conversation. Cette intégration fait gagner du temps et accroît la productivité en éliminant la nécessité de basculer entre différentes applications pour trouver les informations nécessaires.
Dans l’ensemble, les solutions de recherche d’entreprise alimentées par l’IA sont précieuses pour les organisations qui cherchent à améliorer leurs capacités de recherche. En tirant parti des dernières avancées en matière de technologies d’IA, Glean fournit des résultats de recherche plus précis et plus pertinents, ce qui fait gagner du temps aux équipes et augmente leur productivité.
