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L’Importance de l’IA dans la Gestion de Contenu d’Entreprise (ECM)

Introduction

Ce blog est écrit par Jérôme Fortias. Il a commencé à travailler dans l’IA en 1991 dans le domaine de la vision. Après avoir fondé un laboratoire d’IA pour Sopra Steria à Bruxelles, il a créé une startup, puis rejoint le groupe AmeXio.

Lors d’une discussion avec un ami professeur spécialisé en intelligence artificielle, nous avons évoqué les « hivers de l’IA » — ces périodes, entre 1960 et 2010, où les investissements dans l’IA ont considérablement ralenti. Il a fait une observation surprenante :
« S’il y a un domaine qui est à l’abri, c’est l’IA appliquée aux documents. »

Cette affirmation mérite qu’on s’y attarde.

Depuis la légendaire Bibliothèque d’Alexandrie (288–48 av. J.-C.), nous associons le savoir et l’intelligence aux bibliothèques, aux livres et aux documents. Dans le monde des affaires, ce rôle est rempli par des outils comme CMS, DMS et ECM, tels que MS SharePoint, IBM Filenet et OpenText.

Cependant, ces outils sont-ils utilisés à leur plein potentiel ? J’en doute. Sinon, pourquoi cela ?

Pourquoi Renforcer l’ECM avec l’IA ?

Dans un contexte marqué par une forte incertitude géopolitique, économique et technologique, les organisations doivent renforcer leur résilience. Intégrer l’intelligence opérationnelle grâce à l’IA est, selon moi, une étape essentielle.

LLM, RAG et CAG : Défis et Opportunités

L’avènement de ChatGPT a marqué une véritable révolution technologique, bien que ce phénomène ait été accompagné de promesses exagérées et d’attentes irréalistes. Les entreprises aspirent désormais à créer leurs propres « ChatGPT d’entreprise ». Naturellement, elles se tournent vers leurs outils ECM pour le contenu.

Est-ce simple ? Pas tout à fait.

S’il est facile de travailler avec quelques fichiers PDF pour un POC ou une démonstration, intégrer l’IA à l’échelle d’un système ECM nécessite une expertise approfondie dans des disciplines comme la gestion documentaire, la sémantique et l’ontologie.

Étapes pour Améliorer l’Intégration de l’IA dans l’ECM

• Étape 1 : Définir des Objectifs Stratégiques
  Tous les documents d’un référentiel n’ont pas la même valeur. En fonction des objectifs de l’entreprise, il est crucial de définir une orientation claire pour les réponses générées par l’IA, par exemple en ajustant les prompts du système.
• Étape 2 : Trier et Prioriser les Documents
  Les référentiels documentaires contiennent souvent des doublons, des fichiers obsolètes ou mal versionnés. Identifier les documents les plus pertinents à l’aide de l’IA symbolique ou de systèmes basés sur des règles est essentiel. Ce processus peut être optimisé en répartissant les tâches sur un système de calcul distribué (comme Amexio Grid).
• Étape 3 : Adapter les Réponses à l’Audience
  Tout comme Google personnalise les résultats de recherche, un système ECM doit s’adapter aux rôles des utilisateurs, aux profils de sécurité et aux comportements.
• Étape 4 : Améliorer les Capacités de Recherche
  Les fonctionnalités de recherche traditionnelles (comme ElasticSearch) peuvent être enrichies grâce à des technologies comme la recherche sémantique, les bases de données vectorielles et les solutions basées sur des graphes. Cependant, ces options doivent être évaluées objectivement pour éviter des choix dictés par les modes technologiques.
• Étape 5 : Optimiser l’Interface Utilisateur
  Une solution d’entreprise nécessite souvent une combinaison d’interfaces de type moteur de recherche (Google) et d’interactions de type chat (ChatGPT). L’ergonomie et la possibilité pour les utilisateurs d’affiner ou d’enrichir les réponses générées par l’IA sont des éléments cruciaux.

Au-delà de RAG, CAG et LLM

Construire un « ChatGPT d’entreprise » représente un investissement majeur, particulièrement avec une approche de type « Big Bang ». Une stratégie plus progressive, axée sur des améliorations incrémentales de l’ECM (par exemple, une meilleure organisation des documents, une recherche améliorée, l’analyse d’images) peut offrir une valeur rapide tout en préparant le terrain pour de futurs projets d’IA.

Améliorer la Recherche Documentaire : Une Véritable Victoire

Même sans mettre en œuvre un chatbot d’entreprise, améliorer les capacités de recherche documentaire est un atout majeur. Les bénéfices sont nombreux :

Dans les suites bureautiques, pour localiser rapidement le contenu pertinent.

Dans les clients de messagerie, pour partager les documents les plus pertinents.

Dans les outils de ticketing, pour accéder à des informations complémentaires.

En améliorant la performance et la convivialité de la recherche, les organisations peuvent réaliser des gains d’efficacité significatifs.

Conclusion

Cela vous semble trop complexe ? Ce ne l’est pas. Ce n’est pas plus difficile qu’implémenter un projet BPM ou RPA.

Les promesses irréalistes entourant l’IA en 2023 ont conduit à une déception généralisée. Bien qu’il soit simple de créer un POC avec quelques PDF, faire évoluer ces concepts à des millions de documents nécessite une véritable expertise.

L’IA est un domaine spécialisé reposant sur des décennies de pratique. Il en va de même pour la gestion documentaire. Chez AmeXio, nous exploitons cette expertise pour aider nos clients à renforcer leur intelligence organisationnelle.