Contextualiser le contenu : la base d'une gestion moderne de l'information
Bien interpréter les données permet de transcender la performance des entreprises, mais leur bonne utilisation repose sur une bonne contextualisation.
La gestion de l'information est essentielle pour les organisations qui souhaitent s’appuyer sur les données pour prendre des décisions éclairées. Seulement, la valeur de ces données repose sur leur contextualisation, une opération qui se heurte à quelques défis : la fragmentation, les silos, et la sécurité.
Les métadonnées : le secret d'une contextualisation réussie
La meilleure manière de connaître le contexte des données est de commencer par leur attribuer des métadonnées. Ces informations sur les données permettent de décrire la nature d’un document, son contenu, le sujet abordé, ou la dernière personne qui a travaillé dessus.
Il faut appliquer les métadonnées en fonction des différentes recherches que vont effectuer les collaborateurs, dans le contexte de l’entreprise : l’entité ou les entités auxquelles elles se rapportent comme un client, un département, un collaborateur, un projet, etc. Le plus souvent, il s'agit d'une combinaison de plusieurs de ces entités.
Pour chaque entité, il est important de comprendre les informations qui y sont rattachées. Par exemple, la localisation du client, depuis combien de temps il est client, son statut actuel, son contact commercial au sein de l'entreprise, etc. Les métadonnées permettent ainsi de contextualiser les données.
Pour élaborer un modèle de métadonnées, examiner les structures de dossiers créées par l'organisation est un bon point de départ, même s’il ne fournit pas une image complète puisqu’il ne met en lumière qu’un seul contexte.
L’identification précise de métadonnées permet une recherche cognitive avec des moteurs qui permettent aux collaborateurs de trouver facilement et dans une interface unique ce qu’ils cherchent. De plus, l’attribution de métadonnées contribue à améliorer la business intelligence, augmenter le chiffre d’affaires en trouvant de nouvelles sources de revenus, et faciliter les processus d'audit, entre autres.
Les métadonnées aident également à lutter contre les violations de données par des IA génératives. En appliquant des tags de métadonnées qui empêchent l’utilisation de données sensibles ou confidentielles au sein des modèles de langage, les organisations peuvent éviter que les collaborateurs partagent du contenu, volontairement ou par inadvertance.
L’IA au service du contexte
L’IA est un sujet d'actualité, non seulement en ce qui concerne la création de contenu ou d'images, mais aussi en raison du potentiel qu'elle offre pour dynamiser la gestion de l'information.
Avec l'IA, avoir un modèle de métadonnées défini est très utile, surtout si vous voulez en tirer parti pour mieux comprendre le contenu. Plus l'IA en saura sur votre façon de travailler, plus elle pourra effectuer des tâches telles que la classification automatique de documents, l'extraction d'informations importantes, la protection d'informations confidentielles, etc.
La première étape est d’identifier les domaines dans lesquels l’IA apportera le plus de valeur ajoutée aux utilisateurs finaux. Par exemple, si votre organisation travaille avec de grands volumes d'informations et que vous avez du mal à trouver des réponses ou la bonne information, la recherche sémantique assistée par l'IA ou les questions/réponses utilisant l'IA générative pourraient potentiellement vous aider.
Il faut savoir que cette discipline évolue rapidement. En tout juste six mois, nous avons constaté les progrès de l'IA générative et l'utilisation des modèles de langage comme le GPT. Il est important de disposer d'experts internes, d'un fournisseur de confiance ou d'un partenaire avec qui travailler pour continuer à évaluer les meilleures façons de résoudre les problèmes de l'entreprise avec l'IA.
L'organisation du contenu en fonction du rôle de l'utilisateur final ou du contexte de l'activité est le moteur d'une automatisation intelligente qui minimise l'erreur humaine, augmente l'efficacité et atténue les risques, en particulier dans les secteurs fortement réglementés, tels que les services financiers. L'automatisation s’appuyant sur l'IA, tout comme l'application des métadonnées, réduisent l’intervention des équipes informatiques, habituellement nécessaire pour gérer les données. Les collaborateurs peuvent ainsi se concentrer sur des tâches plus importantes, ce qui a pour conséquence d'améliorer l'expérience client.
Une recherche contextuelle pour une plus grande productivité
La recherche cognitive est par nature contextuelle, permettant aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel, et au moteur de leur donner une réponse parfaitement adaptée à leur besoin. Avec la recherche cognitive, comme avec la recherche sémantique, nous éliminons le besoin de "mots-clés" et sommes ainsi en mesure d'accéder à des ressources qui sont liées à notre requête, mais qui ne le sont peut-être pas de manière évidente. Des études ont montré qu'en raison de l'inefficacité de la gestion de l'information, 30% du temps de travail de bureau peut être consacré à la recherche d'informations plutôt qu'à des activités à réelle valeur ajoutée. Une fois de plus, le temps gagné est consacré à des tâches plus urgentes qui génèrent plus de valeur ajoutée pour l'organisation.
Toutes les organisations n’ont pas besoin d’utiliser la recherche cognitive qui est plus technique, mais elle est importante pour gérer l’information lorsque les volumes de contenu sont importants.
La gestion de l'information avec "les moyens du bord"
Pour les utilisateurs de Microsoft 365 ou les clients de Google Workspace, il est tentant d’utiliser les outils fournis par ces solutions, offrant une structure en dossiers et des fonctionnalités permettant de gérer différentes versions et de partager le contenu.
L’autre avantage est qu’ils sont étroitement intégrés dans les outils de productivité courants tels que Microsoft Teams, Outlook, et Gmail. Ils peuvent convenir aux petites entreprises ou à celles qui débutent dans la gestion de l'information, mais les plus grandes organisations se heurtent aux limites de ces outils pour la gestion du contenu dans des contextes multiples, la création d'habilitations automatisées et l'automatisation des processus.
Le contexte est très important en matière de contenu. La contextualisation des données permet d'optimiser la gestion de l'information. Il suffit d'observer le succès de la recherche cognitive s’appuyant sur l’Intelligence Artificielle (IA) pour en avoir la preuve. Au fur et à mesure que l’adoption des technologies s’accélère, le besoin de données pertinentes faciles à trouver et à identifier se fait sentir. La contextualisation du contenu n’est pas simplement utile, elle est très importante et doit être la priorité des entreprises si elles veulent intégrer rapidement les nouvelles technologies émergentes.