AI Enterprise Search : La recherche en entreprise dans l’ère des LLM

Enterprise Search dans l'ère des LLM
Dans cet article

Un système d’Enterprise Search peut être désigné comme un moteur de recherche d’entreprise. Il est utilisé pour permettre aux utilisateurs de trouver efficacement des informations stockées dans les différentes sources de données de l’entreprise (cloud, emails, fichiers locaux, CRM, etc).

Le système vient principalement soulager deux problématiques :

  • Les outils que l’on utilise ne sont pas assez performants pour retrouver la bonne information sans y passer des heures.
  • Le besoin de chercher dans tous les outils qui sont à notre disposition, sans devoir aller chercher indépendamment dans un outil ou un fichier.

Avec la multiplication des applications utilisées en entreprise et le développement du travail collaboratif, ce type d’outils de Knowledge Management voit son utilisation exploser.

Comment fonctionnent les outils d’Enterprise Search ?

Connexion aux sources de données

Pour effectuer des recherches dans le corpus de connaissance de votre entreprise, il est essentiel de connecter vos différentes sources de données. Cela peut-être effectué par exemple avec un crawler ou avec la méthode Push :

Crawler 

 Le crawler parcourt l’ensemble des sources pour extraire deux types de données : 

  • Données structurées : Ces données sont organisées de manière à pouvoir être facilement recherchées à l’aide de requêtes SQL. Cela inclut des informations telles que les feuilles de calcul Excel, les inventaires de produits et les listes de clients.
  • Données non structurées : Ces données n’ont pas de formatage strict et peuvent inclure des fichiers texte, des fichiers audio, des vidéos…

Méthode Push

Cette méthode utilise une API dédiée pour diffuser directement les données sans nécessiter l’exploration initiale par les crawlers.

Le choix entre l’utilisation d’un crawler et la méthode Push dépend de vos besoins et de la nature de vos données. Le crawler est idéal pour extraire des informations à partir de sources vastes et variées, tandis que la méthode Push offre un contrôle plus précis sur la diffusion des données et s’avère particulièrement utile pour les sources fréquemment mises à jour.

Processus d’un moteur de recherche d’entreprise :

Le processus de recherche se déroule en trois phases :

  • Exploration : Le moteur d’Enterprise Search parcourt les sources de données définies pour rassembler les informations.
  • Indexation : Une fois les données récupérées, la plateforme procède à leur analyse et à leur enrichissement en suivant les relations qu’elles contiennent puis en stockant les résultats de manière à faciliter une recherche rapide et précise des informations.
  • Recherche : Les utilisateurs posent des questions. La plateforme propose les réponses qui semblent les plus pertinentes par rapport à la requête.

Architecture de recherche

L’architecture de recherche décrit la manière dont un système de recherche récupère et présente les informations provenant de différentes sources de données. Trois types d’architecture peuvent être distingués :

  • En silo : Les sources de données sont isolées, et chaque source dispose de son propre système de recherche, ce qui peut rendre la recherche d’informations complexe et fastidieuse.
  • Fédérée : Interroge simultanément plusieurs sources de données avec une seule requête, mais les sources restent indépendantes, offrant ainsi une certaine centralisation des résultats sans pour autant unifier les données.
  • Unifiée : Les données sont regroupées et indexées dans un référentiel central, permettant aux utilisateurs de rechercher sur l’ensemble des données de l’entreprise.

Des réponses personnalisées grâce à l’IA générative

D’autres approches supplémentaires permettent d’améliorer l’expérience utilisateur lors de la recherche d’informations.

IA générative

Pour améliorer l’expérience utilisateur et la pertinence des résultats, certains moteurs de recherche d’entreprise intègrent des technologies d’intelligence artificielle générative. Ces technologies permettent d’interagir avec l’utilisateur de manière plus naturelle, en comprenant mieux ses intentions et en fournissant des réponses plus élaborées et contextualisées.

Les agents conversationnels basés sur les Large Language Model (LLM). peuvent également engager une conversation avec l’utilisateur pour affiner sa requête et fournir des résultats plus précis.

Les modèles de Retrieval Augmented Generation (RAG) sont de parfaits exemples de l’intégration de l’IA générative dans les systèmes d’Enterprise Search. Le RAG utilise différents types de LLM pour combiner les techniques de recherche d’informations avec la génération de texte. Cela permet une extraction précise des informations et la création de réponses cohérentes et adaptées à l’utilisateur.

Lien vers les sources

Afin de garantir la transparence et la traçabilité des informations, il est essentiel que le moteur de recherche fournisse des liens vers les sources originales des données. Cela permet aux utilisateurs de consulter le contexte complet de l’information et de vérifier sa fiabilité.

Cas d’usage de l’Enterprise Search

Un système d’Enterprise Search offre différents cas d’usages. Voici quelques exemples :

  • Outil d’aide à la vente pour les commerciaux : Les équipes commerciales peuvent utiliser l’Enterprise Search pour analyser rapidement des contrats d’assurance, des documents juridiques ou des historiques de ventes afin de répondre précisément aux questions des clients et de conclure des ventes plus efficacement.
  • Support client amélioré : En intégrant l’Enterprise Search à leur CRM, les entreprises peuvent fournir à leurs agents un accès rapide et centralisé aux informations sur les clients, les produits et les services, ce qui permet d’améliorer la qualité et la rapidité du support client.
  • Gestion des ressources humaines : Les responsables des ressources humaines peuvent utiliser l’Enterprise Search pour rechercher et analyser des CV, des évaluations de performance et d’autres documents liés aux employés, facilitant ainsi la gestion des talents, le recrutement et la planification de la main-d’œuvre.
  • Recherche et développement (R&D) : Les équipes de R&D peuvent bénéficier de l’Enterprise Search pour rechercher et analyser des brevets, des articles scientifiques, des rapports de recherche et d’autres documents techniques afin d’accélérer l’innovation et de prendre des décisions éclairées.

Avantages de l’Enterprise Search

L’Enterprise Search présente de nombreux atouts pour les organisations, notamment :

  • Accès aux connaissances de l’entreprise : L’Enterprise Search donne accès à l’ensemble des données de l’entreprise.
  • Amélioration de la collaboration entre les salariés : Elle facilite le partage d’informations et la coopération entre les équipes.
  • Amélioration de la qualité de service : Un accès rapide et précis aux informations permet d’améliorer la qualité du service offert aux clients.
  • Centralisation des données : Une interface unique permet de localiser et d’accéder facilement aux données et contenus pertinents de l’entreprise.
  • Satisfaction des employés : Une recherche d’information efficace diminue la frustration et le temps perdu, contribuant ainsi à la satisfaction des employés.
  • Augmentation de la rentabilité : Le moteur de recherche aide à trouver rapidement des informations critiques, ce qui peut avoir un impact positif sur la performance globale de l’entreprise.

Impact des solutions d’Enterprise Search sur la productivité

Les solutions d’Enterprise Search sont de plus en plus reconnues comme des éléments essentiels pour améliorer la productivité et l’efficacité des organisations : 

  • Plus de 60 % des entreprises considèrent les solutions d’Enterprise Search comme essentielles à leurs activités et 80 % des organisations constatent des gains de productivité grâce à la mise en place de celles-ci. – WorldMetrics
  • Le marché mondial de la recherche en entreprise a été évalué à 4,21 milliards de dollars en 2022 et devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 8,9 % entre 2023 et 2030. – Grand View Research

Conclusion

L’augmentation importante du nombre de données et les heures perdues par les employés dans leurs recherches d’informations ont des conséquences importantes sur les entreprises.

Les solutions d’Enterprise Search adressent ces problématiques en donnant un accès fluide à l’ensemble du corpus de connaissance de l’entreprise.

Avec l’essor de LLM, ces outils comprennent dorénavant le contexte de chaque élément et l’associent à l’intention de recherche, améliorant ainsi la pertinence des résultats.

Pour les utilisateurs, c’est une expérience simple et intuitive. Pour les entreprises, c’est un élément clé de leur transformation numérique, contribuant à l’optimisation de la productivité et à l’exploitation efficace des données.

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Thibaud Michard

CMO reglo.ai. En mission pour démythifier l'Intelligence Artificielle générative.

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