Le contexte est essentiel : pourquoi la recherche d'entreprise doit évoluer à l'ère de l'IA

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Résumé

Cet article soutient que la recherche d'entreprise évolue, passant d'une simple recherche par mots-clés à découverte de données contextuelle découverte de données.
L'idée centrale est qu'il ne suffit pas de trouver des données si les utilisateurs ne peuvent pas en comprendre la signification et le contexte métier.
L'IA et les interfaces conversationnelles rendent la découverte plus naturelle en permettant aux utilisateurs d'explorer les données à travers une série de questions.
Les technologies sémantiques sont présentées comme la clé permettant de relier entre eux les données, métadonnées, les documents et les concepts métier.
Le message général est que, à l'ère de l'IA, la valeur réside dans la découverte du contexte, et non pas simplement dans la localisation des ressources de données.

Pendant des décennies, il était étonnamment difficile de retrouver des données au sein d'une entreprise.

Les entreprises ont massivement investi dans des entrepôts de données, des lacs de données et plateformes analytiques. Pourtant, les collaborateurs avaient toujours du mal à répondre à des questions simples : « Où se trouvent les données dont j'ai besoin ? » « Puis-je m'y fier ? » « Est-ce que cela signifie bien ce que je pense ? » « Sont-elles même pertinentes pour mon cas d'usage? »

L'émergence des catalogues de données métadonnées a constitué une avancée majeure. En indexant métadonnées techniques et métier, ces catalogues ont permis d'offrir une expérience similaire à celle des moteurs de recherche pour les données d'entreprise. Les utilisateurs pouvaient ainsi effectuer des recherches par mots-clés, découvrir jeux de données et bénéficier d'une meilleure visibilité sur des ressources jusque-là cachées au sein de l'organisation.

Mais aujourd'hui, un nouveau changement est en marche. L'IA transforme non seulement la manière dont nous utilisons les données, mais aussi la manière dont nous les recherchons.

La question n'est plus de savoir si les utilisateurs peuvent trouver des données. La question est de savoir s'ils peuvent découvrir le contexte qui donne tout son sens à ces données.

Les données dépourvues de contexte n'ont qu'une valeur limitée

Les données n'existent pas isolement.

Chaque donnée résulte d'une action, d'une décision ou d'un événement. Un achat a été effectué. Un client s'est enregistré dans un hôtel. Une machine a généré une mesure. Un employé a accédé à un site sécurisé.

Ces données reflètent les résultats de ces événements, mais ne rendent souvent pas compte de l'ensemble du contexte qui les sous-tend.

Au fil du temps, les organisations ont acquis une grande maîtrise dans le stockage des transactions, des mesures et des données. Ce qui leur a posé problème, en revanche, c'est de saisir le contexte dans lequel s'inscrivent ces informations. Pourquoi un événement s'est-il produit ? Quel processus métier l'a généré ? Qui y a participé ? Quel était le résultat escompté ? Quel est le lien avec les autres informations au sein de l'entreprise ?

C'est l'une des raisons pour lesquelles découverte de données souvent avérée plus difficile que prévu. Trouver des données n'est que la première étape. C'est en les comprenant que le véritable travail commence.

Le passage de la recherche à la découverte

La recherche d'entreprise traditionnelle repose en grande partie sur des mots-clés. Les utilisateurs saisissent une série de termes et obtiennent une liste de résultats. Bien qu'efficace, cette approche part du principe que les utilisateurs savent déjà ce qu'ils recherchent et comment le décrire.

L'IA remet cette hypothèse en question.

Au lieu de formuler des requêtes soigneusement élaborées, les utilisateurs peuvent désormais interagir avec les données en utilisant un langage naturel. Ils peuvent poser des questions comme ils le feraient à un collègue. Ils peuvent affiner leurs requêtes au fil de la conversation. Ils peuvent progressivement restreindre ou élargir leur champ de recherche à mesure que leur compréhension évolue.

Cela marque un passage de la recherche à la découverte. La découverte est un processus itératif. Elle est contextuelle. Elle permet aux utilisateurs d'explorer l'information plutôt que de se contenter de la récupérer. Plus important encore, elle correspond bien davantage à la façon dont les gens pensent réellement.

Pourquoi la sémantique est-elle importante ?

Pour y parvenir, les entreprises ont besoin de bien plus que de simples modèles linguistiques de grande envergure. Elles ont besoin de compréhension.

Les technologies sémantiques fournissent la structure qui permet aux systèmes d'IA d'établir des liens entre les concepts métier, métadonnées, les relations, les politiques et le contexte. Elles contribuent à faire le lien entre le langage humain et les données d'entreprise.

Cela revêt une importance particulière, car une part significative des connaissances d'une entreprise se présente sous des formats non structurés, tels que des documents, des politiques, des rapports, des présentations et des communications. Lorsque les organisations parviennent à associer des données structurées, métadonnées et des connaissances non structurées au sein d'un cadre sémantique commun, cela ouvre la voie à des expériences de recherche totalement inédites.

Les utilisateurs peuvent rechercher non seulement des ressources de données, mais aussi le contexte dans lequel s'inscrivent ces ressources.

L'essor de découverte de données conversationnelle

L'évolution la plus marquante est sans doute l'émergence de la découverte conversationnelle.

Plutôt que d'effectuer une seule recherche et d'obtenir une réponse figée, les utilisateurs peuvent entretenir un dialogue continu avec leurs données. Ils peuvent poser des questions complémentaires, préciser leur intention, exclure les résultats non pertinents, affiner les définitions métier et explorer des concepts connexes.

L'expérience s'apparente moins à une recherche dans une base de données qu'à une collaboration avec un collègue compétent.

Pour les analystes, cela se traduit par un accès plus rapide aux informations pertinentes. Pour les utilisateurs professionnels, cela facilite l'exploitation des données. Pour les entreprises, cela permet de libérer une valeur qui était auparavant masquée par la complexité technique.

Et maintenant ?

La prochaine étape de l'évolution ne concernera peut-être pas uniquement les humains.

À mesure que les architectures d'IA agentique se développent, les agents d'IA participeront de plus en plus à découverte de données, à leur analyse et à support la décision. Ces systèmes rechercheront, affineront, analyseront et exploiteront en permanence les informations de l'entreprise pour le compte des utilisateurs.

Dans ce contexte, le contexte revêt une importance encore plus grande. Les agents ont besoin de bien plus que de simples données. Ils ont besoin de sens. Ils ont besoin de relations. Ils ont besoin de comprendre le fonctionnement de l'entreprise. En bref, ils ont besoin de contexte.

Chez Actian, nous sommes convaincus que c’est là que réside l’avenir de la recherche d’entreprise. C’est pourquoi nous investissons dans la découverte contextuelle, les technologies sémantiques, les expériences conversationnelles et l’intelligence pilotée par l’IA .

Car à l'ère de l'IA, il ne suffit plus de trouver des données. C'est la compréhension du contexte qui les sous-tend qui crée de la valeur.

Regardez cette courte vidéo pour en savoir plus sur découverte de données contextuelle découverte de données l'ère de l'IA :