Qu'est-ce que la recherche cognitive? 

La recherche cognitive est une forme avancée de technologie de recherche qui utilise l'intelligence artificielle (IA) pour fournir des résultats plus pertinents et contextualisés en comprenant l'intention de l'utilisateur, les nuances linguistiques et les relations entre les contenus. Contrairement à la recherche traditionnelle basée sur des mots-clés, elle va au-delà de la simple correspondance textuelle pour interpréter le sens et offrir des perspectives plus profondes.

Qu'est-ce que la recherche cognitive?

La recherche cognitive est un type de moteur de recherche amélioré par l'IA qui imite la façon dont les humains comprennent les informations. Elle combine des technologies telles que le traitement du langage naturel (NLP), l'apprentissage automatique (ML) et l'analyse sémantique pour renvoyer des résultats de recherche basés sur des concepts et le contexte, pas seulement des mots exacts.

Par exemple, si un utilisateur recherche "comment intégrer de nouveaux employés", la recherche cognitive pourrait également afficher des guides sur "l'orientation des nouveaux employés", même si l'exactitude de l'expression n'est pas utilisée. Cela la rend particulièrement utile dans des environnements avec des informations vastes et variées, tels que les systèmes de connaissances d'entreprise, les bases de données juridiques et les plates-formes de commerce électronique.

Fonctionnalités clés et capacités de la recherche cognitive

Les moteurs de recherche cognitifs offrent plusieurs fonctionnalités avancées qui les distinguent des outils de recherche traditionnels :

• Compréhension du langage naturel: Permet aux utilisateurs de rechercher en utilisant des requêtes conversationnelles au lieu de mots-clés rigides.
  
  
• Conscience contextuelle: Tient compte des rôles des utilisateurs, des requêtes précédentes et du comportement pour personnaliser les résultats.
  
  
• Reconnaissance des entités: Identifie et lie des entités apparentées (personnes, lieux, concepts) à travers les documents.
  
  
• Recherche sémantique: Comprend la signification des requêtes pour les assortir avec un contenu pertinent.
  
  
• Résultats personnalisés: Propose des résultats différents aux utilisateurs en fonction de leur intention ou de leurs droits d'accès.
  
  
• Recherche fédérée: Rassemble des données provenant de sources multiples (bases de données, applications cloud, e-mails) pour une expérience unifiée.
  
  
• Résumés générés par l'IA: Extrait des informations clés des documents pour créer des résumés concis et compréhensibles.
  
  

Ces capacités font de la recherche cognitive un outil puissant pour extraire de la valeur de grands ensembles de données non structurées.

Exemples de la recherche cognitive en action

La recherche cognitive est utilisée dans divers secteurs pour aider les utilisateurs à trouver plus rapidement les bonnes informations :

• Gestion des connaissances d'entreprise : Les entreprises utilisent la recherche cognitive pour aider les employés à localiser rapidement des politiques, des guides d'utilisation et une expertise spécifique aux sujets à travers des outils internes.
  
  
• Support client: Les outils de recherche alimentés par l'IA aident les agents de support à trouver instantanément des solutions dans la documentation ou les tickets passés.
  
  
• Commerce électronique: Les détaillants améliorent la recherche de produits en comprenant l'intention des acheteurs (par ex. "chaussures d'été pour la randonnée" renvoie à des sandales de randonnée).
  
  
• Recherche juridique: Les cabinets d'avocats utilisent la recherche cognitive pour trouver des jurisprudences et des contrats pertinents en analysant le langage et le contexte juridiques.
  
  
• Santé: Les cliniciens accèdent plus efficacement aux dossiers des patients ou à la littérature médicale grâce aux capacités de recherche sémantique.
  
  

Techniques d'IA utilisées dans la recherche cognitive

Les systèmes de recherche cognitive s'appuient sur plusieurs technologies d'IA fondamentales :

• Traitement du langage naturel: Le TAL permet aux moteurs de recherche cognitifs de comprendre les subtilités du langage humain. Elle permet des recherches basées sur le sens plutôt que sur des mots-clés, garantissant que les utilisateurs obtiennent des résultats qui correspondent à leur intention. 

La NLP prend également en charge des fonctionnalités telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'entités et la traduction de langues, rendant la recherche plus sophistiquée et accessible.

• Apprentissage machine: L'apprentissage machine alimente la recherche cognitive en analysant les motifs de comportement de recherche et en affinant les résultats en conséquence. À mesure que plus d'utilisateurs interagissent avec le système, il devient meilleur pour prédire ce qu'ils cherchent et améliorer dynamiquement la pertinence de la recherche.
  
  
• Graphes de connaissances: Structure les relations entre les entités pour une meilleure pertinence des résultats.
  
  
• Réseaux neuronaux et plongements: Représenter les mots, les phrases et les documents de manière à préserver le sens et le contexte.
  
  
• Reconnaissance optique de caractères (OCR): Extrait du texte des images et des PDF pour les rendre consultables.
  
  

Ensemble, ces techniques permettent à la recherche cognitive de dépasser la simple récupération d'informations et de devenir un outil de découverte et d'analyse.

Importance et avantages de la recherche cognitive

La recherche cognitive transforme la manière dont les gens interagissent avec l'information :

• Augmente la productivité: La recherche inefficace coûte du temps et de l'argent aux entreprises. La recherche cognitive élimine les silos d'informations, permettant aux employés d'accéder plus facilement aux données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin. Cela conduit à une prise de décision plus rapide et à une efficacité opérationnelle accrue.
  
  
• Améliore la prise de décision: Avec des informations basées sur l'IA, la recherche cognitive peut mettre en lumière les connaissances cachées au sein d'une organisation. Elle aide à connecter des documents liés, à mettre en évidence les contributions des experts et à fournir des recommandations personnalisées, permettant aux équipes de prendre des décisions éclairées.
• Expérience de recherche personnalisée: La recherche cognitive adapte les résultats en fonction des rôles des utilisateurs, de leurs préférences et de leurs interactions passées. Que ce soit un ingénieur, un responsable marketing ou un dirigeant, chaque utilisateur voit les informations les plus pertinentes pour ses besoins spécifiques.
• Coûts opérationnels réduits: En automatisant la récupération des données et en minimisant les recherches manuelles, la recherche cognitive réduit la charge sur les équipes de support informatique. Cela diminue également le risque de travail redondant, car les employés peuvent rapidement trouver et réutiliser du contenu existant.
  
  
• Améliore l'expérience client: La recherche cognitive permet des réponses plus rapides et plus précises en mettant instantanément en avant le contenu d'assistance le plus pertinent. Cela conduit à des temps de résolution plus rapides et à des expériences en libre-service plus satisfaisantes pour les clients.
  
  
• Unifie l'accès aux données: En indexant le contenu des applications, du stockage cloud et des bases de données internes, la recherche cognitive fournit un point d'accès centralisé. Les équipes n'ont plus besoin de jongler entre les systèmes pour trouver ce dont elles ont besoin, réduisant les frictions et augmentant l'efficacité.
  
  
• S'adapte aux utilisateurs: La recherche cognitive apprend en continu du comportement, des préférences et des retours des utilisateurs. Avec le temps, elle fournit des résultats plus précis, met en avant un meilleur contenu et s'aligne de plus en plus sur la manière dont les gens travaillent réellement.

Pour les entreprises, cela signifie une meilleure efficacité opérationnelle et une base plus solide pour la transformation numérique.

Comment fonctionne la recherche cognitive ?

À un haut niveau, la recherche cognitive suit ces étapes :

1. Ingestion des données: Collecte du contenu à partir de différentes sources, y compris des documents, des e-mails, des systèmes CRM, et plus encore.
   
   
2. Traiter et enrichir: Utilise le TAL et l'apprentissage machine pour extraire des métadonnées, identifier des entités et créer des plongements.
   
   
3. Indexer le contenu: Construit un index consultable avec des relations sémantiques.
   
   
4. Comprendre les requêtes: Analyse les entrées utilisateur en utilisant le TAL pour détecter l'intention et le contexte.
   
   
5. Classer et personnaliser les résultats: Associe la requête à l'index en utilisant des signaux sémantiques et contextuels.
   
   
6. Fournir des informations: Renvoie des résultats avec des résumés, un contenu connexe ou des réponses directes si possible.
   
   

Ce pipeline garantit que l'expérience de recherche semble intelligente et intuitive.

Outils de recherche cognitive

Plusieurs plateformes offrent des capacités de recherche cognitive, souvent intégrées dans des systèmes d'entreprise plus larges :

Microsoft Azure Cognitive Search est une solution basée sur le cloud qui inclut des fonctionnalités d'enrichissement en IA intégrées comme la reconnaissance d'image et la détection de langue. C'est un choix solide pour les organisations utilisant déjà des outils Microsoft en raison de l'intégration transparente avec les services Azure.

Elasticsearch, lorsqu'il est étendu avec des modules complémentaires d'apprentissage automatique, devient une plateforme de recherche cognitive flexible. Il est open source et hautement personnalisable, ce qui le rend populaire parmi les développeurs et les organisations ayant besoin d'un contrôle fin sur leur infrastructure de recherche.

IBM Watson Discovery offre un traitement avancé du langage naturel et des capacités d'IA prêtes à l'emploi. Il est souvent préféré par les industries ayant des exigences strictes en matière de conformité, comme la santé et la finance, grâce à ses fonctionnalités de sécurité et d'explicabilité robustes.

Amazon Kendra est conçu pour les environnements d'entreprise et s'intègre étroitement avec AWS. Il utilise l'IA pour renvoyer des résultats contextuels et est particulièrement efficace pour les entreprises opérant déjà dans l'écosystème Amazon.

Guru propose une approche unique avec ses “Agents de Connaissance” - des assistants IA personnalisables qui fournissent des réponses spécifiques aux départements directement dans des outils comme Slack, Chrome et Microsoft Teams. Guru privilégie la fourniture de connaissances de confiance dans le flux de travail de l'utilisateur, ce qui le rend idéal pour les équipes rapides ayant besoin d'informations fiables sans changer d'application.

Chacun de ces outils soutient les principes de base de la recherche cognitive mais diffère en termes de focus, d'intégrations et d'options de personnalisation. Votre choix dépendra de votre pile technologique existante et de la profondeur à laquelle vous souhaitez intégrer la recherche dans le travail quotidien de votre équipe.

Comment choisir une solution de recherche cognitive

Avec de nombreux outils de recherche cognitive disponibles, choisir la bonne plateforme nécessite une évaluation minutieuse. Les organisations doivent prendre en compte des fonctionnalités clés, des capacités d'intégration et une adéquation générale avec leurs besoins commerciaux pour maximiser les avantages de la recherche alimentée par l'IA.

Vue d'ensemble du marché

Le marché de la recherche cognitive comprend des fournisseurs spécialisés dans la recherche d'entreprise pilotée par l'IA, chacun avec des capacités uniques. Les solutions varient en termes de fonctionnalités, de sophistication de l'IA et de focus sectoriel.

Différenciateurs clés

Des facteurs tels que la sophistication du traitement du langage naturel, la flexibilité d'intégration et l'évolutivité distinguent les plateformes. Les organisations doivent évaluer dans quelle mesure une solution s'aligne sur la complexité de leurs données et leurs exigences commerciales.

Critères de sélection

Les organisations doivent évaluer la facilité d'utilisation, les options de personnalisation et les fonctionnalités de sécurité lors du choix d'une solution. Une interface conviviale et de solides contrôles administratifs sont essentiels pour une adoption réussie.

Considérations d'intégration

Une intégration transparente avec les écosystèmes informatiques existants est cruciale pour maximiser l'efficacité et l'adoption de la recherche. Les meilleures solutions se connectent aux CRM, aux systèmes de gestion de documents et à d'autres outils d'entreprise sans perturber les flux de travail.

Réflexions finales

La recherche cognitive transforme la façon dont les organisations trouvent et utilisent l'information. En combinant l'IA avec des expériences de recherche intuitives, cela aide les équipes à travailler de manière plus intelligente, plus rapide et avec plus de confiance.

Guru exploite l'IA et l'apprentissage machine pour fournir des informations contextuelles, pertinentes et précises aux utilisateurs en indexant et en récupérant les connaissances d'entreprise. Il va au-delà de la recherche traditionnelle basée sur des mots-clés en utilisant l'IA pour comprendre l'intention, le contexte et les relations entre les informations, ce qui en fait un outil de recherche cognitive qui aide les employés à trouver rapidement ce dont ils ont besoin. Consultez notre démo pour en savoir plus.

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