Découverte de contenu basée sur l'IA : cas d'utilisation et bonnes pratiques
De la promotion de produits ou de services à la documentation des processus, le contenu est essentiel à chaque étape de votre entreprise. Pourtant, la gestion de contenu sur plusieurs plateformes et applications peut s'avérer complexe en raison de sa variété de formats et de son manque de centralisation (sans parler du temps nécessaire pour trouver des informations enfouies dans des documents et des feuilles de calcul).
Grâce aux systèmes et métadonnées RAG (génération augmentée de récupération) basés sur l'IA, vous pouvez localiser facilement les informations tout en obtenant des recommandations de contenu personnalisées en fonction de votre historique, un processus appelé « découverte de contenu ».
Dans ce guide, découvrez la définition de la découverte de contenu basée sur l'IA et ses avantages, les principaux cas d'utilisation et les bonnes pratiques pour tirer pleinement parti de vos données.
Qu'est-ce que la découverte de contenu par l'IA ?
La découverte de contenu par l'IA est une pratique qui consiste à utiliser l'intelligence artificielle pour trouver et recommander du contenu, y compris des visuels, du texte, des fichiers audio et d'autres formats, en fonction des intérêts, du comportement et des préférences des utilisateurs. Elle exploite des technologies telles que l'apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP) et la génération augmentée de récupération (RAG) pour analyser de grandes quantités de données et proposer des suggestions aux utilisateurs en fonction de leur profil.
Vous pouvez utiliser la découverte de contenu par l'IA lorsque vous souhaitez :
- Rechercher des informations spécifiques dans des documents enregistrés dans le stockage de données
- Poser des questions relatives à vos contrats, accords ou rapports
- Localiser les fichiers récemment consultés dans votre système de gestion de documents
- Suggérer des produits susceptibles d'intéresser vos clients
- Proposer des recommandations de contenu personnalisées à votre public cible
Comment fonctionne la découverte de contenu par l'IA
En fonction des sujets de recherche, de l'historique de navigation et des modèles de consommation de contenu, l'IA analyse les données pour adapter le contenu en fonction de vos centres d'intérêt. Voici une description détaillée du fonctionnement du processus de découverte de contenu classique :
- Collecte de données : les systèmes d'IA recueillent des informations à partir de votre comportement, des métadonnées de contenu et des données externes, et les algorithmes identifient des modèles et des intérêts en fonction de ces sources
- Analyse : le NLP comprend la signification et le contexte du contenu textuel, tandis que l'IA analyse les relations sémantiques entre les mots pour identifier les informations en fonction de votre intention
- Prédiction : les modèles ML prédisent vos préférences en fonction des données historiques
- Personnalisation : l'IA crée des profils utilisateur détaillés en fonction de ces informations et recommande du contenu correspondant à votre profil
- Amélioration continue : l'IA continue à apprendre des interactions et à affiner les recommandations au fil du temps, tandis que les systèmes mettent régulièrement à jour leurs algorithmes pour maintenir la précision et la pertinence
Découvrez comment utiliser l'IA pour les entreprises.
Pourquoi vous devriez utiliser l'IA pour découvrir du contenu
Avec la découverte de contenu dans votre stratégie d'IA d'entreprise, vous bénéficiez des avantages suivants.
- Gestion efficace du contenu : la découverte de contenu traditionnelle, qui implique une recherche et une gestion manuelles, prend du temps et est souvent incapable de suivre le rythme de la production croissante de votre entreprise. L'IA automatise la création, le balisage, la catégorisation et le résumé de contenu, améliorant ainsi l'efficacité de la gestion et de la récupération.
- Informations plus approfondies sur les données non structurées : un livre blanc IDC en collaboration avec Box révèle que 90 % des informations générées par les entreprises ne sont pas structurées. Ces données sont souvent cloisonnées entre les services ou les systèmes logiciels, ce qui les rend difficiles à trouver et à réutiliser. L'IA peut analyser les commentaires des clients, les rapports de marché et d'autres documents pour extraire les tendances, les sentiments et les problèmes potentiels, facilitant ainsi la prise de décision.
- Expérience client personnalisée : imaginez utiliser l'IA pour analyser les avis des clients sur vos produits et votre assistance. Grâce à la découverte de contenu basée sur l'IA, vous pouvez extraire des informations sur le sentiment des clients et utiliser ces informations pour créer des campagnes marketing segmentées, développer de nouveaux produits et offrir des expériences client plus personnalisées.
Principaux cas d'utilisation de l'intelligence artificielle dans la découverte de contenu
Une étude de McKinsey indique que l'adoption de l'IA par les organisations est passée de 55 % en 2023 à 72 % en 2024. L'étude révèle que les entreprises utilisent désormais cette technologie pour un plus grand nombre de fonctions que les années précédentes.
Découvrez les meilleurs cas d'utilisation de l'IA pour la découverte de contenu :
Cas d'utilisation | Comment ça marche | Qui peut en bénéficier |
|---|---|---|
Recherche améliorée | Les modèles de génération augmentée de récupération utilisent les métadonnées pour affiner les requêtes de recherche dans les documents, offrant ainsi des réponses plus précises et contextuelles/td> | Les équipes juridiques, les compagnies d'assurance et les agences gouvernementales qui doivent localiser des clauses ou des précédents spécifiques dans les contrats, les polices et d'autres documents complets |
Récupération de documents | En fonction des métadonnées, les modèles RAG identifient et hiérarchisent les documents les plus pertinents à partir de grands référentiels | Les services financiers, les éditeurs, les hôpitaux, les agences immobilières et les entreprises nécessitant un accès fréquent aux fichiers clients, articles, dossiers patients, accords ou tout autre type de contenu textuel |
Réponse automatique aux questions | Les systèmes d'IA conversationnels utilisent le NLP pour comprendre et fournir des réponses précises et contextuellement pertinentes aux utilisateurs | Les équipes de service client, les cabinets juridiques, les établissements d'enseignement et les entreprises qui ont besoin de trouver des réponses concernant leur contenu |
Synthèse d'informations | Les algorithmes d'IA extraient des informations clés à partir de grands volumes de texte et génèrent des synthèses concises | Les entreprises des sciences de la vie, les sociétés d'études de marché et les entreprises qui traitent d'importants volumes de documents textuels |
Gestion et personnalisation du contenu | L'IA analyse les préférences des utilisateurs pour recommander du contenu ou des produits en fonction de l'engagement et des commentaires des utilisateurs | Les sociétés de médias, les plateformes de commerce électronique, les équipes marketing de contenu et les autres entreprises qui cherchent à fournir un contenu plus pertinent aux utilisateurs |
Analyse des sentiments | L'IA détermine le sentiment exprimé dans le texte, qu'il soit positif, négatif ou neutre | CLes équipes de service client, les services commerciaux et tout autre domaine qui doit comprendre les commentaires des clients et identifier les problèmes potentiels concernant la réputation de leur marque |
Génération de contenu par l'IA | L'IA génère des idées de contenu dans des formats tels que du texte, des images et des vidéos en fonction d'invites ou de données | Les équipes marketing, les entreprises de vente au détail et les entreprises qui cherchent à améliorer la visibilité de leur contenu par le biais d'articles de blog, de contenus sur les réseaux sociaux, de descriptions de produits, etc. |
Découvrez ce qui favorise l'adoption croissante de l'IA dans les entreprises.
Comment utiliser l'IA dans la découverte de contenu : bonnes pratiques
Selon une étude de Gartner, 92 % des entreprises envisagent d'investir dans des logiciels basés sur l'IA. Si votre entreprise en fait partie, suivez ces bonnes pratiques avant de choisir une plateforme de découverte de contenu par l'IA :
1. Centralisez et intégrez les référentiels de contenu
Une gestion efficace du cycle de vie des données privilégie la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité. La répartition des informations sur plusieurs plateformes entraîne des inefficacités dans la découverte de contenu.
Les systèmes de stockage dans le cloud offrent un référentiel de contenu centralisé, ce qui facilite l'analyse et la récupération des données pertinentes par les outils d'IA. Cette approche garantit que tout le contenu accessible peut être consulté depuis un emplacement unique, ce qui réduit le temps passé à rechercher des informations.
2. Utilisez des plateformes qui facilitent la gestion et la découverte du contenu
Lorsque vous disposez de vastes bibliothèques de ressources numériques, vous avez besoin de plateformes permettant la conservation et la découverte de contenu pour accéder à cette grande quantité d'informations d'entreprise.
Imaginez que votre équipe marketing essaie de trouver une vidéo parmi des milliers de documents, d'images et de fichiers provenant d'autres services. Elle peut passer beaucoup de temps à effectuer des recherches, pour finalement se rendre compte qu'une ressource critique est perdue dans un vaste référentiel de données non structurées.
Pour simplifier le processus de recherche et d'extraction, optez pour des outils de découverte de contenu basés sur l'IA qui vous permettent d'organiser des fichiers en collections par service, projet ou équipe. De cette façon, tout le monde peut rapidement localiser du contenu à l'aide de l'IA tout en préservant la sécurité de vos informations clés.
3. Intégrez la RAG et les métadonnées pour une meilleure découverte
La RAG est une technique qui combine des méthodes de récupération et de génération pour améliorer la qualité et la pertinence de la réponse de l'IA. Les métadonnées, qui décrivent d'autres données, fournissent le contexte, la catégorisation et la capacité de recherche essentiels pour votre contenu. L'intégration des deux permet aux systèmes d'IA de mieux comprendre, indexer et récupérer des informations en fonction de critères spécifiques tels que les mots-clés, les auteurs, les dates, etc.
Vous pouvez également extraire davantage d'informations du contenu en fournissant un contexte supplémentaire sur chaque élément. Par exemple, avec la RAG, vous pouvez générer une synthèse d'un rapport qui met en évidence les principales conclusions et tendances en fonction des métadonnées, ou répondre à des questions sur l'origine de documents spécifiques en fonction de leur date de création, de leur auteur et des mots-clés associés.
Optez pour une méthode de récupération adaptée, telle que la recherche par mot-clé ou sémantique, qui s'aligne sur vos bonnes pratiques en matière de gestion des métadonnées et votre mise en œuvre de la RAG. De plus, tirez parti des modèles de métadonnées pour standardiser et classer le contenu. Certaines plateformes offrent des options prédéfinies que vous pouvez personnaliser pour répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise et aux types de contenu.
Améliorez vos initiatives d'IA avec notre plateforme de découverte de contenu leader sur le marché
Box AI offre une suite de fonctionnalités qui intègre des modèles d'IA avancés dans une seule plateforme. Grâce à l'Intelligent Content Cloud, vous pouvez facilement trouver des informations précieuses cachées dans vos documents, synthétiser du contenu et exploiter des informations puissantes à partir de données non structurées.
Voici comment l'IA aide à la découverte de contenu avec Box :
- Informations basées sur les données en temps réel avec les Box Hubs : posez des questions sur plusieurs documents, feuilles de calcul et présentations, et obtenez des réponses instantanées
- Intégration facile avec d'autres outils : ne perdez plus de temps à passer constamment d'une interface à l'autre et étendez les capacités d'IA aux applications que vous utilisez déjà
- Génération et synthèse de contenu : donnez à vos équipes les moyens de créer, réviser, résumer et affiner automatiquement des informations à l'aide d'invites simples
- AI Trust : une IA de qualité professionnelle responsable et sécurisée qui protège vos données et vous donne un contrôle total sur leur utilisation
Contactez-nous et discutons de la manière de mettre en place la découverte de contenu par l'IA dans votre entreprise.
**Même si nous maintenons notre engagement inébranlable de proposer des produits et des services avec la meilleure protection de la vie privée, de la sécurité et de la conformité, les informations fournies dans cet article de blog ne constituent en aucun cas un conseil juridique. Nous encourageons vivement nos clients actuels et potentiels à faire preuve de diligence raisonnable lorsqu'ils évaluent la conformité aux lois applicables.