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Révolutionner la Recherche et la Localisation avec l’IA

Des capacités de recherche efficaces sont essentielles pour une gestion efficace des contenu dans le secteur public. Cependant, les méthodes de recherche traditionnelles ne parviennent pas toujours à répondre aux besoins complexes des gestionnaires de contenus. L’intelligence artificielle (IA) offre une solution à ces défis et promet de révolutionner la manière dont les dossiers sont gérés et résolus. 

Recherche et Localisation Traditionnelles : Sans IA 

Les méthodes de recherche traditionnelles sont souvent limitées dans leurs capacités préconfigurées, entravant ainsi l’efficacité et l’efficience de la gestion des processus. Les gestionnaires de contenus sont confrontés à des défis tels que des capacités de recherche limitées, des résultats de recherche non pertinents et des difficultés à mener des recherches multilingues. 

Exemples : 

• La plupart des systèmes étant dépourvus de capacités de recherche sémantique (compréhension des synonymes), les utilisateurs doivent souvent recourir à des recherches multiples et saisir ces synonymes manuellement. 

Les limites des capacités de recherche, principalement liées aux mots-clés, rendent difficile la recherche efficace d’informations pertinentes. La plupart des systèmes étant dépourvus de capacités de recherche sémantique (compréhension des synonymes), les utilisateurs doivent souvent recourir à des recherches multiples et saisir ces synonymes manuellement.  

Cette approche soulève toutefois des questions pertinentes :   

1. L’utilisateur a-t-il envie de rechercher des synonymes ? 
2. Sait-il comment le faire efficacement ?  
3. A-t-il la créativité nécessaire pour générer une liste complète de synonymes ?  

Cette problématique est aggravée par l’utilisation prédominante de la méthode de correspondance exacte par de nombreux moteurs de recherche, complexifiant davantage les recherches. Par exemple, une recherche pour « Analyser » ne donnera pas de résultats pour « Analyser », ce qui oblige l’utilisateur à faire preuve d’ingéniosité et de persévérance pour obtenir des résultats optimaux. 

• Naviguer dans les résultats de recherche peut être délicat. Lorsqu’il y a trop de résultats, il est difficile de limiter la portée de la recherche. Et lorsqu’il n’y en a pas assez, il est difficile d’élargir la portée de la recherche. Bien que l’option de recherche avancée dans la plupart des outils puisse aider, la recherche avancée est souvent peu intuitive et la plupart du temps trop orientée vers la technique. Sans une formation adéquate, la recherche avancée est ignorée par la plupart des utilisateurs. 

• Les facettes pré-définies dans les interfaces de recherche ne correspondent pas toujours aux besoins spécifiques des gestionnaires de contenus entraînant des résultats de recherche non pertinents. Et changer les facettes disponibles nécessite souvent une nouvelle version de l’application. 

• Lorsque votre référentiel contient du contenu dans plusieurs langues, les recherches multilingues nécessitent également que les gestionnaires de contenus comprennent les langues disponibles, et qu’ils lancent plusieurs actions de recherche dans toutes les langues. 

Dans l’ensemble, l’utilisateur final n’a pas suffisamment de temps et d’énergie pour s’assurer qu’il a trouvé le résultat de recherche optimal. Au lieu de cela, la plupart du temps, l’utilisateur passe « assez » de temps (mais qu’est-ce que « assez » ?) et continue son travail en se basant sur des résultats de recherche « assez bons ». La qualité du traitement du contenu sera impactée par cette référence « assez bonne ». 

Solutions de Recherche Alimentées par l’IA 

Les solutions de recherche alimentées par l’IA offrent une approche transformative de la gestion des contenus en améliorant les capacités de recherche et de localisation. Ces solutions exploitent les technologies de l’IA pour améliorer la pertinence, la rapidité et l’expérience utilisateur de la recherche, permettant ainsi aux gestionnaires de contenus de trouver rapidement et avec précision les informations dont ils ont besoin. 

Recherche en langage naturel  

Les suggestions de recherche en langage naturel permettent aux gestionnaires de contenus de saisir des requêtes dans leurs propres mots, facilitant des recherches plus précises et intuitives. De plus, grâce au langage naturel, le gestionnaire de contenus peut répondre dans ses suggestions pour affiner les résultats de recherche. 

Modèles linguistiques étendus   

Les grands modèles linguistiques incluent automatiquement les synonymes lors des recherches. Cela permet non seulement de réduire le temps de travail du gestionnaire de dossiers, mais aussi de ne pas oublier les synonymes, ce qui améliore automatiquement les résultats de la recherche.   

Classement par pertinence   

Le classement automatique des résultats de recherche par ordre de pertinence garantit que les informations les plus pertinentes apparaissent en premier, ce qui réduit le temps passé à passer au crible les résultats non pertinents. Je sais que les systèmes d’IA n’offrent pas encore beaucoup la combinaison de l’AI-prompts et du classement par pertinence, mais je m’attends à ce que cette fonctionnalité soit bientôt ajoutée. 

Le classement automatique de pertinence des résultats de recherche garantit que les informations les plus pertinentes sont présentées en premier, réduisant le temps passé à parcourir des résultats non pertinents. La combinaison de suggestions IA et de classement de pertinence n’est pas encore beaucoup fournie par les systèmes IA, mais il est espéré que cette fonctionnalité soit ajoutée prochainement. 

Les capacités de traduction alimentées par l’IA permettent aux gestionnaires de contenus de réaliser des recherches multilingues et de comprendre le contenu dans différentes langues, supprimant ainsi les barrières linguistiques. 

Impact sur la gestion des contenus (Case Management) 

L’adoption de solutions de recherche alimentées par l’IA a un impact profond sur les processus de gestion des contenus dans le secteur public, entraînant des améliorations de la vitesse de traitement, de la qualité du travail, de la conformité et de la satisfaction des clients. 

Exemples : 

• La récupération plus rapide des informations pertinentes permet de résoudre plus rapidement les cas, de réduire les délais d’exécution et d’améliorer l’efficacité globale. Par exemple, lorsque le gestionnaire de dossier recherche des dossiers similaires pour voir comment ces dossiers ont été traités dans le passé. 

• L’amélioration de la conformité grâce à l’accès à des informations actualisées et pertinentes permet aux gestionnaires de contenus de prendre des décisions éclairées conformes aux exigences réglementaires. En outre, il est possible d’effectuer des recherches dans un document volumineux et de demander un résumé dans un contexte spécifique. Par exemple, pour demander un résumé de l’impact environnemental décrit dans tous les documents d’un dossier. De cette manière, la recherche basée sur l’IA n’améliore pas seulement l’efficacité mais aide également à extraire des informations pertinentes cruciales pour la gestion des dossiers. 

• La satisfaction client découle de réponses accélérées et d’une amélioration de la prestation de services, favorisant ainsi la confiance dans les services du secteur public.  

Conclusion

Grâce à la réduction du temps consacré à la recherche d’informations pertinentes et à des résultats de recherche de meilleure qualité, les décisions s’alignent davantage sur les règles et les réglementations, ce qui améliore la prévisibilité et la satisfaction des clients.