Dans le monde professionnel actuel, où tout va très vite, retrouver rapidement l'information est essentiel pour assurer le fonctionnement fluide et efficace d'une organisation. Avec les immenses volumes 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 collaborateurs de trouver et de découvrir facilement ce dont ils ont besoin. Une récupération rapide de l'information fait gagner du temps et aide les organisations à prendre de meilleures décisions, favorisant ainsi l'innovation et des réponses rapides. Voyons pourquoi un accès rapide à l'information est si important pour les entreprises, en nous appuyant sur quelques faits marquants.
L'importance d'une récupération plus rapide de l'information
Les entreprises génèrent et gèrent de vastes ensembles de données, englobant aussi bien les dossiers RH et les transactions financières que les interactions clients et les détails des projets. Une récupération efficace de l'information garantit que les collaborateurs peuvent accéder aux bonnes données précisément 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 dans d'immenses référentiels.
Données clés :
- Selon une enquête menée par McKinsey, les collaborateurs passent une part importante de leur temps de travail à rechercher de l'information, ce qui entraîne une perte de productivité considérable.
- Dans une étude du KMInstitute, les organisations dotées de processus de récupération de l'information rationalisés ont constaté une amélioration notable de la rapidité de prise de décision, ce qui leur confère un avantage concurrentiel.
Pourquoi les organisations ont besoin d'une solution de recherche alimentée 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 sur le lieu de travail alimentées par l'IA devient indispensable pour relever les principaux défis suivants :
Structures de données complexes : Les entreprises disposent souvent d'intranets multiformes, 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 offrant une interface unifiée pour récupérer rapidement les informations pertinentes et traiter efficacement les données non structurées.
Référentiels de contenu divers : Les organisations stockent leurs données sur diverses plateformes, des bases de données aux lacs de données en passant par les systèmes de gestion des connaissances. La recherche alimentée par l'IA peut intégrer et interroger ces référentiels disparates de manière transparente, garantissant un accès complet à l'information.
Expérience utilisateur améliorée : Les collaborateurs attendent sur leur lieu de travail 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, le traitement du langage naturel et des résultats personnalisés, améliorant ainsi la satisfaction globale des utilisateurs.
Complexité des données non structurées : Gérer et extraire des insights des données non structurées, telles que les e-mails, les documents et les contenus multimédias, représente un défi de taille. Les méthodes de recherche traditionnelles peinent à organiser et à extraire des informations pertinentes de ces formats variés. Les solutions de recherche alimentées par l'IA comme Glean excellent dans le traitement des données non structurées en s'appuyant sur le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, fournissant un format structuré et consultable qui améliore la gestion globale des données au sein de l'organisation.
Analyse de données et insights : Au-delà de la récupération, la recherche alimentée par l'IA peut faciliter une analyse avancée des données 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 et permet de révéler des insights précieux pour une prise de décision stratégique.
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La recherche IA en pratique : exemples de recherche d'entreprise IA en action
Une fonctionnalité de recherche efficace devient indispensable pour naviguer dans la complexité des grands ensembles de données et des systèmes complexes au sein des entreprises. Pensez aux intranets, sites web et applications d'entreprise, chacun caractérisé par des structures hiérarchiques complexes, des menus imbriqués et de nombreuses fonctionnalités. Face à cette complexité, les entreprises adoptent de plus en plus une approche simplifiée : une barre de recherche unique qui récupère le contenu et répond aux requêtes des utilisateurs. Ce changement simplifie l'expérience utilisateur en plaçant tout à portée de main grâce à une interface de recherche unifiée.
Ci-dessous, nous explorons des exemples d'applications de recherche d'entreprise IA, en mettant en lumière les types de contenu concernés et les requêtes auxquelles elles visent à répondre :
1. 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 clients
- Avantages RH
Les requêtes de recherche dans ce contexte sont conçues pour répondre aux questions pratiques des collaborateurs, telles que « Qui est John Doe ? » ou « Comment remplir ma feuille de temps ? ». L'objectif est de rendre les informations pertinentes facilement accessibles par une simple recherche, évitant aux utilisateurs d'avoir à naviguer dans des structures de menus complexes.
2. Catalogue de données :
Exemples de contenu :
- Sources de données provenant de lacs de données et d'entrepôts de données
- API des systèmes métier, MasterData, etc.
Les requêtes de recherche pour les catalogues de données visent à faciliter l'identification des ensembles de données à analyser. Des requêtes comme « Franchises du Maryland » ou « Clients financiers avec plus d'1 M$ de ventes » doivent permettre de localiser efficacement les tables et sous-ensembles pertinents au sein de l'infrastructure de données de l'entreprise.
3. Gestion des connaissances :
Exemples de contenu :
- Propositions, pitch books, appels d'offres (RFP), demandes d'informations (RFI), contrats, documents juridiques
- Recherche interne et externe, supports de vente et de marketing
- Documentation, guides, ressources de formation
Les requêtes de recherche dans le domaine dela gestion des connaissances visent à aider les utilisateurs à accéder à des informations précises au sein de l'immense océan de contenu d'entreprise. Au-delà de la récupération de documents pertinents, la recherche optimisée par l'IA peut tirer parti de l'extraction automatisée d'informations, en fournissant des réponses précises aux requêtes des utilisateurs sans nécessiter d'exploration manuelle des résultats de recherche.
Comment la recherche IA s'intègre-t-elle aux plateformes de conversation d'entreprise ?
La recherche IA peut être intégrée à des plateformes de conversation d'entreprise telles que Slack, Microsoft Teams et Cisco Webex pour 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 augmente la productivité en éliminant le besoin de basculer entre différentes applications pour trouver les informations recherchées.
Dans l'ensemble, les solutions de recherche d'entreprise optimisées par l'IA sont précieuses pour les organisations souhaitant améliorer leurs capacités de recherche. En tirant parti des dernières avancées de la technologie IA, Glean fournit des résultats de recherche plus précis et plus pertinents, faisant gagner du temps aux collaborateurs et augmentant leur productivité.
