L’intelligence artificielle pour des processus d’affaires efficients

L’intelligence artificielle pour des processus d’affaires efficients

Rédigé le 22/09/2019
Communiqué de Mindbreeze

Avec la poursuite de la numérisation, la vitesse avec laquelle se modifie le cadre général des entreprises s’accélère considérablement. Des produits et des services innovants « déboulent » sur le marché et sont souvent remplacés, avec la même rapidité, par de « meilleurs » produits et services. De nouveaux concurrents bouleversent les industries traditionnelles et se lancent dans la concurrence avec des entreprises bien établies.

Afin de rester concurrentiel à court, moyen et à long terme, il est nécessaire que les processus internes fonctionnent avec autant d’efficience que possible. Mais les besoins relatifs aux activités de l’entreprise évoluent aussi dans le cadre de la numérisation. Certains flux de travail traditionnels deviennent obsolètes à cause de l’automatisation end-to-end (solution de bout en bout), tandis que d’autres sont portés à un nouveau niveau de qualité. Les processus ne doivent plus seulement être économiquement efficients, ils doivent surtout être agiles, flexibles, individuels et visionnaires.

La remise en question permanente des processus d’affaires existant ainsi que la capacité de transformation des entreprises deviennent donc, et de plus en plus, des facteurs de succès décisifs. Dans ce but, il faut des technologies basées sur l’intelligence artificielle avec lesquelles il est possible de trouver, d’interpréter et donc de traiter des informations efficientes, qui donnent des réponses concrètes aux questions. De cette façon, les entreprises peuvent en permanence adapter leurs processus d’affaires et leurs flux de travail à un marché et à des cadres évolutifs.

Vue d’ensemble complète grâce aux Insight Engines

Les Insight Engines sont une possibilité pour réaliser des processus d’affaires numériques et intelligents dans les entreprises. Il s’agit ici de solutions de gestion des connaissances intelligentes qui sont capables de trouver, d’analyser, de relier et d’extraire des informations à partir de différentes sources de données. Du point de vue de l’utilisateur, ces solutions diffèrent à peine des moteurs de recherche classiques et cependant leurs fonctions dépassent largement les solutions traditionnelles grâce à l’intelligence artificielle.

Lorsqu’une requête est émise, le système parcourt toutes les différentes sources de données, par ex., les applications spécialisées, l’intranet, le Cloud, les systèmes CRM, les bases de données et les archives, et effectue une analyse sémantique de leur contenu respectif. Les résultats sont élargis avec des connaissances supplémentaires pertinentes et mis à la disposition des utilisateurs de manière claire et structurée, dans le cadre de leurs droits d’accès individuels. Ainsi disposent-ils d’une vue d’ensemble complète et personnalisée du sujet ou du jumeau numérique demandé.

Le jumeau numérique (Digital Twin) est une représentation virtuelle d’un objet réel. Cela signifie que des produits physiques, des systèmes, mais aussi des processus, ont leur réplique sous forme numérique. À l’aide de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, des processus entiers peuvent ainsi être simulés, donc de nouvelles connaissances acquises.

Grâce à la vue à 360 degrés qui en découle, des connexions complexes peuvent être identifiées rapidement et clairement, des changements peuvent être simulés et des effets et réactions possibles peuvent donc être vérifiés à l’avance. Les Insight Engines posent ainsi les bases idéales pour la prise de décisions stratégiques et jettent les fondements pour la transformation des processus d’entreprise.

La compréhension des requêtes – le défi du langage naturel

Afin d’utiliser de manière optimale les faits extraits avec toutes leurs connexions, les requêtes de l’utilisateur doivent être comprises et correctement interprétées. Les ordinateurs peuvent traiter les langages formels avec une grande efficacité. Il s’agit de langages tels que XML, SQL et PHP, qui transmettent les informations sans ambiguïté. Le langage naturel et humain est cependant différent. Ce langage est complexe, non structuré, souvent ambigu et en constante évolution.

Mais aujourd’hui, les technologies de pointe sont déjà capables d’étudier et de reconnaître les modèles et les structures dans des données. Ainsi est-il garanti aux utilisateurs de pouvoir soumettre leurs requêtes de recherche en langage naturel, la solution la comprend correctement, l’intention de l’utilisateur est par conséquent correctement identifiée, traitée et prise en compte. C’est dans ce but que les technologies intelligentes travaillent en arrière-plan. À savoir, Natural Language Processing (NLP) et Natural Language Question Answering (NLQA).

Les Insight Engines tirent profit des fonctions d’une autre méthode de l’intelligence artificielle – l’apprentissage profond. Ainsi le système élargit-il continuellement ses connaissances – il apprend à partir du passé. Avec, à la base, le comportement de l’utilisateur, les interactions avec les résultats de requêtes, les requêtes sauvegardées, etc.

De cette façon, les Insight Engines peuvent indexer la pertinence des informations pour des utilisateurs individuels ou pour des groupes entiers. En ce qui concerne des requêtes ultérieures, la solution sait exactement quels résultats sont les plus pertinents, et les affiche de manière proactive et prioritaire.

Implémentation rapide et facile

Les Insight Engines sont conçus pour s’intégrer facilement et de façon homogène à l’infrastructure existante et à un environnement de travail connu, afin de rendre possible un fonctionnement plus efficient.

Des connecteurs permettent la connexion de différentes sources de données. Grâce à plusieurs centaines de connecteurs standard, toutes les données de tous formats et formes peuvent être indexées avec un minimum d’effort. Au moment de l’indexation, l’Insight Engine est capable de rechercher, lier, analyser et interpréter des informations pertinentes dans des fichiers et des documents.

Les données sont réunies dans un index (base de données de connaissances), où elles ne quittent pas leur lieu d’origine, c’est-à-dire, la source de données dans laquelle elles ont été produites et stockées. C’est seulement lorsqu’une action telle que « Ouvrir » ou « Modifier » est effectuée que l’emplacement de stockage initial est accessible et que l’application correspondante (Microsoft Word, PDF Reader, etc.) est ouverte.

Possibilités d’implémentations multiples

Les Insight Engines intelligents sont disponibles dans différentes variantes. L’Appliance On-Prem est une première possibilité. Le matériel performant avec logiciel préinstallé est intégré dans le centre de données interne de l’entreprise, et toutes les données sont indexées directement à partir des sources connectées, sans aucune relation vers l’extérieur (Internet, fabricant, fournisseur). Pour les entreprises qui gèrent déjà une grande quantité de données dans des solutions du Cloud (SharePoint Online, Office 365, Salesforce), une solution SaaS est disponible. L’appliance se trouve dans les centres de données du Cloud du fournisseur. La solution hybride utilise une appliance pour analyser les données du centre de données de l’entreprise, tandis que les données des services du Cloud sont indexées directement depuis le Cloud. Les solutions d’appliance « on-prem » sont souvent la variante préférée, en particulier en ce qui concerne les informations sensibles.

Conclusion

Des processus efficients sont l’un des plus importants fondements de la compétitivité des entreprises. Des flux rigides et fermement définis ne donnent pas l’agilité nécessaire pour rester compétitif dans un marché dont l’évolution est rapide.

Avec l’aide des nouvelles technologies, des avantages concurrentiels essentiels peuvent être générés et, par conséquent, les processus d’affaires et les flux de travail sont transformés.