Série 7/7 : Explorez le rôle clé de l’IA dans la gestion de contenu ! Le 10 décembre prochain, Archimag, en collaboration avec ses partenaires, vous invite à une demi-journée inédite, 100 % digitale, dédiée à l’apport de l’intelligence artificielle dans la gestion de contenu.
Pour lancer la réflexion, nous vous proposons une série exclusive d’articles. Dans ce dernier volet, Serda Conseil revient sur les bénéfices de l'IA générative adaptée à la gestion documentaire.
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Des technologies novatrices ?
Certaines technologies plus ou moins anciennes sont à la base de ces nouvelles fonctionnalités dont profite les outils de gestion de documentaire :
Le LLM ou large langage model fait référence à des modèles de langage capables de comprendre et générer du texte dans une grande variété de langues naturelles. L’objectif des large language models (LLM) étant d’apprendre la complexité du langage humain, les LLM sont pré-entraînés sur une grande quantité de données comme du texte, des images, des vidéos, des discours, des données structurées…
Néanmoins, les LLM sont des outils d’IA générative trop généralistes pour effectue rdes recherches ou générer des contenus précis. Les systèmes ECM (Enterprise Content Management) peuvent alors utiliser des modèles de RAG (Retrieval Augmented Generation ou Génération Augmentée de récupération) pour créer du contenu en réponse à des requêtes ou à des besoins spécifiques des utilisateurs. Les modèles RAG enrichissent les capacités de génération de texte des LLM en y associant un mécanisme de recherche externe. Le modèle ne repose pas uniquement sur les données utilisées durant sa phase d'entraînement, mais récupère également des informations externes provenant par exemple de bases de données.
La méthode du fine-tuning est un autre moyen pour améliorer l'utilisation d’une IA dans un ECM ou une GED (Gestion Electronique de Document), elle consiste à ajuster les paramètres du modèle LLM afin que celui-ci soit spécialisé sur une tâche précise, ou pour un domaine particulier. Elle permet à une organisation d’optimiser les performances d’un modèle existant ou de modeler son comportement en ré-entraînant le modèle LLM générique (type chatGPT) sur des données spécifiques.
Ces modèles de RAG et de fine-tuning ont émergé pour spécialiser les LLM trop généralistes et sont indispensables pour exploiter pleinement l'IA générative dans un outil de gestion documentaire. Mais quand faut-il les utiliser ? La RAG enrichit les LLM en fournissant des documents ou des informations supplémentaires sans nécessiter de ré-entraîner entièrement le modèle. En revanche, le fine-tuning est davantage utilisé pour affiner un LLM dans des tâches spécifiques qu'un modèle LLM générique ne posséderait pas.
L’IA générative incorpore de nouvelles fonctionnalités à la GED et à l’ECM dans le but de les adapter le plus possible à un contexte ou à un domaine particulier propre à son organisation.
Un enrichissement fonctionnel des outils ECM et de GED grâce à l'IA Générative
Pour mieux comprendre l'impact de l'IA générative dans le domaine de la gestion documentaire, examinons quelques cas concrets :
Une organisation utilisant un ECM intégrant des capacités d'IA générative pour classer automatiquement les documents entrants en fonction de leur contenu et de leur contexte. Concrètement, dès qu’un document est transféré, on peut y associer un grand nombre de métadonnées.
Une organisation exploitant une solution ECM alimentée par l'IA générative peut créer une grande variété de contenu. Jalios a lancé son module JNLP capable de rédiger des résumés de documents, de conversations provenant d’un tchat ou de vidéos, traduire automatiquement divers documents pour fluidifier les échanges, générer des quiz pour valider des parcours de formation.
Avec un modèle RAG, un système ECM ou de GED récupère des documents pertinents provenant d’une source externe pour générer du contenu contextuellement précis. Il améliore la qualité du contenu en s'appuyant sur des données mises à jour fréquemment. Ainsi grâce à l’IA générative votre outil d’ECM peut générer automatiquement des résumés, des analyses ou des rapports à partir des documents stockés en fonction des demandes des utilisateurs.
Une organisation peut se doter d’un module connecté à son ECM mais également à d’autres bases de connaissance pour retrouver rapidement l’information provenant de plusieurs sources. Ce module de recherche prend dorénavant la forme d’un chabot entraîné grâce au LLM. Il est plus puissant qu’un moteur de recherche traditionnel de GED ou d’ECM et propose d’aller chercher l’information dans plusieurs sources à la fois mais aussi d’élaborer une réponse sourcée qui vous permet d’avoir accès au document originel.
Les fonctionnalités de fine-tuning sont utilisées dans des chatbots pour ajuster les modèles de LLM. Cela peut inclure l'ajout de nouveaux termes au dictionnaire du chatbot, l'entraînement de modèles de compréhension de langage spécifiques à votre domaine, ou l'adaptation des algorithmes de recherche pour tenir compte d’une terminologie spécifique.
L'intégration de l'IA générative dans les solutions de gestion documentaire GED et ECM représente une avancée significative pour garantir la conformité au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Le module ILLUIN RGPD a été créé dans ce sens afin de détecter avec fiabilité des non-conformités comme les données de santé, opinion politique ou religieuse, données personnelles, données sensibles).
Conclusion
L'IA générative représente une avancée majeure dans le domaine de la gestion documentaire et de l'ECM, offrant des fonctionnalités avancées pour automatiser les processus, améliorer la recherche d'information et créer du contenu de manière efficace. En intégrant ces technologies comme la RAG ou le fine tuning permettant d’adapter leur GED ou ECM, les organisations peuvent exploiter plus efficacement leur capital informationnel.
