Dans le passé, nous avons discuté de l'importance d'ajouter des métadonnées de qualité pour plusieurs raisons. Bien entendu, de meilleures métadonnées amélioreront tous les aspects des performances de recherche. En outre, les bons identificateurs et les bonnes étiquettes peuvent vous fournir des informations commerciales, une aide à l'audit, des idées de sources de revenus supplémentaires, etc. La véritable mine d'or réside dans la conversion des données non structurées en données structurées.

Voici une petite introduction d'une minute sur ce que sont exactement les métadonnées :

Ajouter ces informations supplémentaires à la description de vos documents peut sembler un travail considérable, et c'est certainement vrai si vous n'utilisez pas les meilleurs outils. Ne craignez rien. L'intelligence artificielle d'aujourd'hui vous aidera à créer et à ajouter de meilleures métadonnées avec moins d'efforts. De plus, elle fonctionnera avec tous les types de fichiers, y compris le texte, les graphiques, l'audio et la vidéo.

Comment les systèmes de gestion intelligente des documents améliorent la création de métadonnées

Malgré les avantages évidents de métadonnées de haute qualité, l'ajout de celles-ci à d'innombrables fichiers et enregistrements peut sembler un processus incroyablement long et fastidieux. Vous ne disposez peut-être pas de la main-d'œuvre nécessaire pour passer au peigne fin des centaines de milliers de fichiers texte, image et vidéo afin de sélectionner des mots-clés pertinents. Même si vous disposez des ressources nécessaires, il se peut que ce ne soit pas la meilleure façon d'utiliser votre personnel. Les progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique peuvent minimiser l'effort humain et produire d'excellents résultats et, de cette manière, l'IA est enfin à la hauteur du battage médiatique.

Comment l'IA fonctionne-t-elle pour la création de métadonnées ?

Cette liste fournit une vue d'ensemble des types de technologies d'intelligence artificielle que les systèmes utilisent pour faciliter la création de métadonnées :

• Traitement du langage naturel : Ces systèmes peuvent traiter le langage d'une manière très similaire au fonctionnement du cerveau humain. Le NLP peut rechercher des modèles dans les textes, les images et les fichiers audio.
• Apprentissage statistique : Cette technologie s'appuie sur des modèles statistiques pour aider à extraire des informations importantes de vastes ensembles de données.
• Réseaux neuronaux : Ce type de technologie permet de trouver des modèles en passant l'information au crible grâce à des réseaux neuronaux conçus pour fonctionner comme les neurones du cerveau.
• Apprentissage en profondeur : Ces systèmes avancés peuvent passer au crible des couches d'informations pour en extraire le sens, les schémas et les comparaisons.

L'IA peut extraire des métadonnées de tous les types de fichiers

Dans le passé, les gens associaient l'indexation principalement à des documents textuels. L'IA moderne ne se limite pas aux fichiers texte. La reconnaissance faciale à Las Vegas permet d'identifier les tricheurs et les compteurs de cartes connus dans des images vidéo. Vous avez peut-être vu des exemples de ce type sur des réseaux sociaux populaires. Par exemple, lorsque Facebook sait que la photo d'une réunion de famille est celle de tante Wanda et suggère un tag. Le traitement du langage permet d'extraire le sens de la parole dans les fichiers audio. La combinaison de plusieurs techniques permet également d'extraire des balises des fichiers vidéo.

Vous pouvez donc utiliser l'IA pour créer et ajouter des métadonnées aux fichiers texte, graphiques et vidéo. Par exemple, les moteurs de recherche actuels peuvent indexer et classer les fichiers MP3 et JPG ainsi que les fichiers HTML et PDF. Un système de gestion intelligente de l'information peut faire la même chose au sein de votre organisation.

Voici quelques exemples, tirés de CMSWire, de l'utilisation de systèmes intelligents pour classer différents types de fichiers :

Images : Le secteur des soins de santé s'est fortement appuyé sur la technologie de reconnaissance d'images pour toutes sortes de scans médicaux. D'autres secteurs peuvent utiliser cette technologie pour classer les documents numérisés, y compris l'écriture manuscrite. Si vous avez déposé un chèque manuscrit dans un distributeur automatique de billets, vous avez probablement vu ce type de reconnaissance d'images à l'œuvre.

Audio : Parmi les exemples courants de traitement intelligent de la parole, on peut citer Amazon Alexa et d'autres systèmes domestiques similaires. Vous avez probablement aussi utilisé la synthèse vocale pour composer des messages texte ou effectuer des recherches sur votre téléphone portable. Cette même technologie peut trouver des modèles dans les enregistrements audio de votre entreprise.

Vidéo : L'analyse des fichiers vidéo combine les technologies d'IA utilisées pour traiter les images, le texte et l'audio. Par exemple, vous pouvez étiqueter toutes les personnes présentes à une réunion en utilisant la reconnaissance faciale d'un enregistrement. De même, vous pouvez définir des index temporels d'une vidéo pour faciliter la recherche du moment exact où un certain sujet a été abordé.

Les humains améliorent encore la création de métadonnées assistée par l'IA

L'IA peut contribuer à réduire les efforts et, dans certains cas, à améliorer la qualité de vos métadonnées. En général, les systèmes intelligents peuvent rendre possibles des projets que vous n'auriez pas le temps ou les moyens de réaliser rapidement si vous deviez les faire manuellement. Mieux encore, ces systèmes apprennent au fur et à mesure qu'ils travaillent, de sorte qu'ils peuvent fournir des résultats de plus en plus performants et utiles au fil du temps. Comme les machines ne se fatiguent pas et ne s'ennuient pas, elles peuvent également contribuer à minimiser et à éliminer les types d'erreurs que les personnes ont tendance à commettre.

Voici un exemple simple : En combien de temps le travailleur des données le plus rapide pourrait-il parcourir 500 documents pour trouver des occurrences de numéros de sécurité sociale, puis étiqueter ces documents comme sensibles ? Peut-être quelques jours. L'IA de gestion intelligente de l'information peut le faire en quelques minutes, voire en quelques secondes. C'est de ce type de puissance dont nous parlons ici.

Vous devez néanmoins impliquer les différentes parties prenantes pour déterminer les types de métadonnées dont vous avez besoin, afin de créer des règles au sein du système et de vérifier les résultats. Vous pouvez utiliser ces règles pour orienter à la fois le logiciel intelligent et vos équipes de contrôle de la qualité. Fondamentalement, plus le risque d'une information spécifique est élevé, plus vous devrez faire appel à des personnes pour normaliser l'information à l'aide de règles de gouvernance et d'une vérification de la qualité.

Vous pouvez classer les différents types d'informations par ordre de priorité, afin de consacrer plus de temps aux documents spécifiques qui ont le plus de valeur et présentent le plus de risques. Vous pouvez également commencer à tester vos systèmes intelligents avec des informations peu prioritaires, afin que vous et votre système d'intelligence artificielle puissiez apprendre à mieux travailler ensemble.

Voir la création intelligente de métadonnées en action

Il n'est pas nécessaire d'attendre les technologies futures pour impliquer les systèmes informatiques intelligents dans la gestion de l'information. Ici, à M-Files, nous sommes impatients de vous offrir un essai gratuit ou une visite guidée pour répondre à vos questions.