L'IA pour un poste de travail haute performance
La pandémie a fait du travail mobile la norme, quasiment du jour au lendemain. Travailler de n'importe où est aujourd'hui possible presque sans problème grâce à des outils de collaboration comme Microsoft Teams, Zoom ou WebEx. Les équipes peuvent collaborer, téléphoner, chatter, échanger des données et partager des écrans, quel que soit le lieu. Malgré la multitude d'outils d'organisation et de coordination, la collaboration "à distance" a aussi [...].
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Centrale d'information intelligente : Insight Engine
Les données sont essentielles à l'entreprise et constituent donc une condition préalable à un travail productif. Il faut donc garantir un accès complet aux informations pour répondre correctement aux questions ou pour connaître les faits les plus récents sur les clients, les produits, les prix, les autorisations, etc., que les collaborateurs travaillent dans l'entreprise, à domicile ou en déplacement.Les données sont une condition préalable à un travail productif.Les applications dispersées dans l'entreprise, nécessaires en raison de besoins professionnels spécifiques, compliquent toutefois l'accès aux informations pertinentes pour les utilisateurs. En effet, dans la plupart des cas, il n'existe pas de système central qui regroupe les connaissances disponibles. Les utilisateurs sont donc contraints d'effectuer des recherches isolées dans toutes les sources de données. Il en résulte un surcroît de travail considérable en termes de temps et de savoir-faire, ce qui n'est pas le cas d'un travail productif. C'est là que les Insight Engines apportent leur soutien, car ils jouent le rôle de centrale d'information intelligente. Pour ce faire, toutes les sources de données pertinentes sont reliées à la solution au moyen de connecteurs et les informations qu'elles contiennent sont regroupées automatiquement dans un "index". Si une demande d'information est faite, le moteur Insight y accède et recherche les résultats appropriés. Pour ce faire, il intègre toutes les données, qu'elles soient structurées (p. ex. entrées dans des applications spécialisées) ou non structurées (p. ex. texte, audio, vidéo). Exemple : si un utilisateur recherche un nom dans un outil de collaboration, la solution d'IA recherche les informations pertinentes dans la base de connaissances (index). Des informations de contact et des e-mails aux documents et rapports créés par la personne ou à l'état actuel d'un projet, en passant par les rendez-vous correspondants. De même que les comptes rendus ou les enregistrements de réunions avec la personne concernée sous forme de fichiers text-to-speech ou de vidéos - Insight Engine extrait les informations nécessaires et les met à la disposition de l'utilisateur.
Identifier l'intention de l'utilisateur
Pour que ces systèmes intelligents de gestion des connaissances puissent fournir les bonnes informations aux utilisateurs, ils doivent bien entendu les comprendre correctement. Pour découvrir, comprendre, analyser et interpréter les modèles, des méthodes d'intelligence artificielle (IA) sont utilisées en arrière-plan, notamment l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel (NLP) et la compréhension du langage naturel (NLU). NLP et NLU permettent au moteur Insight de comprendre correctement aussi bien les métadonnées structurées que les contenus textuels non structurés. Cela signifie que les utilisateurs peuvent tout simplement taper leur requête de recherche - généralement des questions concrètes plutôt que des mots-clés - dans le masque de recherche. NLP analyse et comprend la demande formulée en langage naturel, tandis que NLU veille à identifier la demande concrète de l'utilisateur (Behavior Intent).Vues holistiques : Des informations pertinentes en un coup d'œil
Si la requête a été correctement comprise, l'IA extrait les résultats correspondant à la requête et les met à la disposition de l'utilisateur. Au lieu de listes de résultats interminables, les moteurs Insight adaptent les résultats et leur présentation aux exigences spécifiques des utilisateurs. Pour ce faire, ils utilisent les connaissances accumulées par le passé. Ils analysent leur comportement, identifient leurs besoins et adaptent la pertinence des informations en conséquence. Les documents et les faits fréquemment consultés ou traités sont par exemple considérés comme plus importants par le système. La solution calcule ainsi un modèle qui, sur la base des recherches passées, des interactions avec les résultats, etc.
Auteur
Gerald Martinez est VP Applied Intelligence chez Mindbreeze. Mindbreeze est un fournisseur leader d'appliances et de services cloud pour l'information insight. > www.mindbreeze.comCet article est paru initialement sur m-q.ch - https://www.m-q.ch/de/mit-ki-zum-high-performance-workplace/