Passez de l'information à la connaissance avec GenAI - Partie 2

Le premier article de cette série, consacré à l'exploration de l'impact de l'IA sur la gestion de contenu, a mis en lumière les domaines dans lesquels il est possible de tirer davantage de valeur des informations d'entreprise non structurées grâce à GenAI. Nous avons conclu que les possibilités de transformer les informations traditionnelles en connaissances différenciantes pour un impact accru sur les entreprises et le secteur sont nombreuses pour les utilisateurs, les architectes/ingénieurs et les dirigeants. Cependant, l'adoption de GenAI implique des défis et des considérations concrets. C'est ce qui est au cœur de ce deuxième article.

Cas d'utilisation: une compagnie d'assurance

Pour illustrer certains des défis organisationnels liés à l'adoption de GenAI, prenons un cas d'utilisation: une compagnie d'assurance cherche à optimiser ses données non structurées: polices d'assurance, contrats et autres documents commerciaux connexes. Cependant, compte tenu de la complexité de son organisation et de la dispersion de ses centres de connaissances, il ne suffit pas d'intégrer les données à un modèle de langage étendu (LLM) pour traiter les ventes, le service client ou d'autres demandes métier.

Cela s'explique par le fait que l'organisation est cloisonnée en plusieurs équipes comptant des dizaines d'agents chacune. Chacune est formée à différents types de sinistres et à la gestion de sources d'information variées et d'écosystèmes applicatifs uniques. De plus, chaque groupe requiert souvent une « sensibilité au contexte », c'est-à-dire la capacité d'un modèle d'IA à comprendre et à réagir de manière appropriée en fonction des informations environnantes ou des connaissances contextuelles, plutôt que de se contenter des données immédiates. Cette exigence s'applique aux données structurées et non structurées lors de l'interaction avec les LLM pour obtenir des informations pertinentes, maîtriser les coûts et assurer la gouvernance.

Défis GenAI par thème et partie prenante concernée

Le scénario ci-dessus est pertinent pour de nombreux autres secteurs et solutions horizontales. Par exemple, les solutions d'information produit sont essentielles pour les secteurs suivants: assurance (documents de police, mentions légales, etc.), services financiers (prospectus, relevés, etc.), fabrication (spécifications produit, garanties, etc.). De même, les solutions d'information produit sont populaires dans les écosystèmes applicatifs comme SAP, où les informations non structurées liées aux transactions commerciales optimisent les analyses GenAI. Parmi les cas d'utilisation courants de GenAI pour les informations opérationnelles, on peut citer les solutions d'information produit, la gestion des contrats et un service informatique GenAI commun pour fournir des solutions reproductibles aux équipes applicatives. Chacune de ces solutions sectorielles et horizontales est confrontée aux défis résumés dans le tableau ci-dessous.

La sécurité de vos données, la précision des informations GenAI, les contrôles de gestion des coûts et la gestion globale des risques sont des considérations clés pour les utilisateurs, les architectes et les dirigeants lors de l'adoption de GenAI. La combinaison de certains ou de tous ces défis peut exacerber les préoccupations de sécurité d'une organisation. Votre solution GenAI doit donc s'adapter pour atteindre vos objectifs de sécurité.

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