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Introduction
Dans le monde trépidant de la dynamique d'entreprise, la lutte pour naviguer dans une mer d'informations est un défi quotidien. Des statistiques surprenantes révèlent que les travailleurs consacrent chaque jour 2,5 heures à la recherche d'informations essentielles liées à leur travail. La nécessité d'une solution transformatrice est donc évidente. Le moteur de recherche alimenté par l'IA générative change la donne et promet de désencombrer le paysage de l'entreprise.
Dans ce blog, nous en apprendrons plus sur l'IA générative pour la recherche IA et sur la manière dont elle révolutionne la façon dont nous trouvons, utilisons et exploitons l'information sur notre lieu de travail.
La surcharge d'informations
Malgré les efforts déployés par les entreprises pour améliorer leur flux d'informations grâce à des plates-formes de messagerie et de collaboration avancées, l'afflux massif d'informations est devenu la norme pour la majorité de la main-d'œuvre. Afin d'étudier les coûts, les origines et les remèdes potentiels à la surcharge d'informations, Gartner a mené une enquête auprès de près de 1 000 employés et cadres. Les résultats ont révélé que 38 % des employés considèrent que le volume des communications dans leur organisation est "excessif". En outre, 27 % des personnes interrogées ont déclaré se sentir quelque peu surchargées d'informations.
Ce sentiment de surcharge se traduit par le fait que les employés se sentent dépassés par la pléthore de sources d'informations au sein de l'organisation.
Bien qu'il soit tentant de considérer qu'il s'agit d'une conséquence inévitable du fonctionnement d'une économie de la connaissance, les coûts tangibles de productivité associés à la surcharge d'informations ne peuvent être ignorés. Cette fuite d'énergie induite par la surcharge pourrait exacerber les problèmes existants de désengagement du personnel, notamment l'épuisement professionnel, la fatigue et le manque de confiance dans les dirigeants.
Le coût de l'absence d'information peut être résumé par les données suivantes :
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Le travailleur intellectuel moderne consacre environ 2,5 heures par jour, soit environ 30 % de sa journée de travail, à la recherche d'informations. - IDC
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L'étude révèle qu'en moyenne, les professionnels au Royaume-Uni et aux États-Unis consacrent jusqu'à 25 minutes à la recherche d'un seul document dans plus d'un tiers de leurs recherches d'informations. - SearchYourCloud
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Les professionnels du numérique consacrent en moyenne 28 % de leur semaine de travail à la recherche d'e-mails et près de 20 % à la recherche d'informations internes ou à l'identification de collègues susceptibles de les aider dans des tâches spécifiques. - McKinsey & Company
Bien que les organisations construisent avec diligence des infrastructures pour faciliter l’accès à l’information, les initiatives de transformation numérique visant à améliorer l’efficacité du lieu de travail grâce à un accès accru à l’information et aux données semblent, par inadvertance, submerger les employés. Alors que les entreprises investissent dans des technologies qui permettent à leurs employés de travailler depuis n’importe quel endroit et sur plusieurs appareils, la conséquence involontaire est un volume croissant de données numériques.
L'élément crucial qui fait défaut ? Une couche d'intelligence prête à traduire cette mine d'informations en stratégies exploitables.
Résumé : Les statistiques sur la surcharge d'informations sont alarmantes et indiquent un défi important pour la main d'œuvre d'aujourd'hui. Les coûts de productivité tangibles associés à la surcharge d'informations soulignent la nécessité d'une solution qui non seulement donne accès à l'information, mais la traduit également en stratégies exploitables.
L'évolution de la recherche sur le lieu de travail
L'évolution de la technologie de recherche reflète la progression de l'internet, les premiers moteurs tels que Yahoo ! et AltaVista ayant ouvert la voie. Cependant, l'arrivée de Google et de Bing a marqué une révolution, en introduisant des algorithmes avancés qui comprennent à la fois les mots clés et le contexte de la requête.
Avant les moteurs de recherche modernes, des outils tels que Lucene, Solr et Elasticsearch ont joué un rôle déterminant en offrant des fonctionnalités telles que l'indexation de texte et la recherche booléenne dans les applications
La technologie de recherche évolue continuellement, passant de la recherche par mot clé à des méthodes sémantiques et vectorielles avancées. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique jouent un rôle central, permettant des capacités telles que la compréhension du langage naturel et la personnalisation en temps réel.
Comprendre la recherche en IA :
Pendant de nombreuses années, les algorithmes de recherche traditionnels ont servi de cadre fondamental à la recherche d'informations. En commençant par des approches rudimentaires basées sur des mots-clés, ces algorithmes établissent une corrélation directe entre les termes de la requête et les termes existant dans les données. Malgré leur efficacité dans le traitement des requêtes simples, les recherches par mots-clés s'avèrent souvent inadaptées à la compréhension du contexte ou de la sémantique inhérente à une requête.
Le paysage des technologies de recherche est loin d'être statique, qu'il s'agisse de recherche sémantique, vectorielle ou hybride. Les innovations repoussent sans cesse les limites, offrant des expériences de recherche plus efficaces, plus intuitives et plus personnalisées. L'une des avancées les plus intéressantes est l'intégration de modèles d'IA générative, tels que GPT-4, dans les fonctionnalités de recherche. Ces modèles peuvent comprendre le contexte et générer des réponses semblables à celles des humains, ce qui rend le processus de recherche plus interactif et attrayant. Par exemple, lorsqu'un utilisateur recherche "Orange", l'algorithme peut faire la distinction entre l'entreprise de télécommunications et le fruit en analysant les indices contextuels entourant la requête. Cela contraste fortement avec les méthodes de recherche traditionnelles qui se contentent de rechercher le mot clé "Orange" dans les données, ce qui donne souvent des résultats mitigés ou non pertinents.
Résumé : Les algorithmes de recherche traditionnels, bien qu'efficaces pour les requêtes simples, cèdent la place à des technologies de recherche plus dynamiques et tenant compte du contexte. L'introduction de modèles d'IA générative comme le GPT-4 dans les fonctionnalités de recherche marque une avancée significative, permettant une compréhension plus profonde de l'intention et du contexte de l'utilisateur pour des résultats de recherche plus pertinents et plus précis.
Naviguer à la croisée des chemins : Explorer les opportunités et les possibilités
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Fonctionnalité de recherche avancée - L'intégration de la genAI à la recherche d'entreprise offre une amélioration substantielle des capacités de recherche. Contrairement aux recherches traditionnelles basées sur des mots-clés, la genAI comprend l'intention et le contexte de l'utilisateur, ce qui permet d'obtenir des résultats plus pertinents. Par exemple, une requête vague comme "stratégies de croissance des ventes" pourrait donner des documents avec des mots-clés pertinents, accompagnés de résumés générés ou d'idées pour un résultat de recherche plus complet et exploitable.
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Compréhension du langage naturel - L'IA générative, en particulier les modèles d'apprentissage profond, a fait des progrès considérables dans la compréhension du langage naturel. Ces progrès permettent de développer des systèmes de recherche qui interprètent et traitent habilement les requêtes en langage naturel. Au lieu d'une correspondance rigide entre les mots-clés, ces systèmes saisissent les nuances des entrées de l'utilisateur, ce qui permet d'obtenir des résultats de recherche plus précis et plus pertinents sur le plan contextuel.
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Génération de documents contextuels - L'IA génère des résumés contextuels ou des documents entiers en fonction des requêtes de l'utilisateur, ce qui facilite le passage au crible de nombreux documents dans le cadre d'une recherche d'entreprise. Par exemple, une recherche portant sur les "meilleures pratiques en matière de gestion de projet" pourrait produire des documents pertinents accompagnés d'un résumé des principaux points à retenir, améliorant ainsi l'efficacité de la recherche d'informations.
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Recommandations de contenu personnalisées - L'IA générative excelle à comprendre les préférences des utilisateurs et à fournir des recommandations personnalisées. L'intégration dans la recherche d'entreprise permet aux organisations de fournir des suggestions de contenu personnalisées basées sur les rôles, les intérêts et le comportement de recherche antérieur. Cela permet non seulement de rationaliser la recherche d'informations, mais aussi de favoriser l'apprentissage continu et le partage des connaissances.
Le rapport 2023 Global Human Capital Trends Report de Deloitte souligne l'impact transformateur de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, prévoyant une hausse substantielle de 37 % de la productivité du travail d'ici à 2025.
Konverso présente sa dernière solution : AI SEARCH
L'AI Search de Konverso redéfinit l'innovation en son cœur, en élevant l'expérience de l'utilisateur et en permettant aux équipes d'avoir un impact grâce à une fonctionnalité de recherche alimentée par l'IA générative et à des recommandations de contenu complètes. Notre système de pointe garantit un processus de recherche transparent et efficace, fournissant des résultats précis et pertinents en temps réel.
Dans des domaines aussi variés que l'informatique, les ressources humaines, la finance, les ventes et le marketing, AI Search utilise de manière transparente l'IA générative pour extraire des informations anciennes et nouvelles de votre base de connaissances existante et de vos données pertinentes. Il fournit des réponses précises à vos requêtes de recherche, améliorant ainsi l'efficacité et l'efficience de la recherche d'informations.
Les points forts de notre solution sont les suivants
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Excellence de la recherche en IA : En s'appuyant sur des stratégies de recherche intelligente fondées sur le traitement du langage naturel (NLP) et l'IA, notre solution utilise un pipeline de traitement NLP comprenant la lemmatisation, la correction orthographique et la reconnaissance des entités nommées. Les encastrements sémantiques et les vecteurs sont utilisés pour optimiser les résultats de la recherche, garantissant ainsi une plus grande pertinence. L'objectif premier est d'identifier le contenu le plus pertinent par rapport à la requête ou à l'intention de l'utilisateur.
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Ingéniosité de l'IA générative : Notre solution fait passer les résultats de recherche au niveau supérieur en fournissant une réponse synthétique générée sur la base du contenu pertinent récupéré par le moteur. Cela va au-delà de l'approche traditionnelle consistant à proposer des liens vers des articles. Cette fonctionnalité s'intègre parfaitement à l'affichage "classique" des résultats de recherche sous la forme d'une liste, offrant ainsi une expérience utilisateur plus riche et plus attrayante.
Les avantages de la recherche IA sur votre lieu de travail :
AI Search dépasse les limites conventionnelles, en stimulant la productivité du lieu de travail jusqu'à trois fois sa capacité actuelle. Cela permet à vos employés de passer moins de temps à chercher des informations et plus de temps à initier des actions significatives. Elle contribue également à :-
Une recherche optimisée de documents : Rationalisez votre recherche de documents grâce à notre système optimisé. Notre technologie intelligente utilise l'apprentissage automatique pour hiérarchiser les résultats adaptés à votre contexte unique. Dites adieu aux recherches interminables - trouvez exactement ce dont vous avez besoin, au moment où vous en avez besoin. Bénéficiez de capacités de recherche améliorées sur différentes plateformes telles que Google Drive, SharePoint et JIRA.
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Une gestion des accès : Les moteurs de recherche exploitent les permissions définies sur le contenu dans les référentiels de contenu natifs. La recherche IA de Konverso gère de manière transparente l'accès au contenu, permettant uniquement aux personnes désignées de consulter les informations restreintes.
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Un filtrage dynamique du contenu et de la navigation : Notre fonctionnalité de recherche adapte intelligemment les filtres en fonction de la requête et des métadonnées pertinentes, garantissant un accès rapide aux ressources les plus pertinentes.
Conclusion
L'intersection de l'IA générative et de la recherche d'entreprise offre un immense potentiel pour transformer le lieu de travail numérique. Cette fusion ouvre des portes pour élever les capacités de recherche, amplifier l'efficacité de la recherche d'informations et personnaliser les recommandations de contenu. Malgré les défis, les organisations qui adoptent cette symbiose se positionnent pour un avantage concurrentiel, en cultivant un environnement de travail intelligent, productif et efficace. Dans le domaine dynamique de la technologie, l'intégration de l'IA générative et de la recherche d'entreprise apparaît comme une force synergique, redéfinissant notre interaction avec l'information et nous propulsant vers des niveaux de productivité et d'innovation sans précédent.
Libérez la puissance de la recherche par IA dès aujourd'hui - prenez rendez-vous pour une démonstration personnalisée !
