Recherche Cognitive
La recherche cognitive représente la prochaine génération de recherche d'entreprise, utilisant des techniques d'intelligence artificielle (IA) pour affiner les requêtes de recherche des utilisateurs et extraire des informations pertinentes à partir de plusieurs ensembles de données disparates. Les capacités de recherche cognitive vont au-delà des capacités des moteurs de recherche traditionnels pour rassembler de nombreuses sources de données tout en offrant un marquage et une personnalisation automatiques. Il a le potentiel d’améliorer considérablement la façon dont les employés d’une organisation découvrent et accèdent aux informations pertinentes et nécessaires à leur environnement de travail.
La recherche cognitive est différente des produits de recherche précédemment disponibles car elle combine la technologie d'indexation avec de puissantes technologies d'intelligence artificielle, telles que des capacités de traitement du langage naturel et des algorithmes, pour s'adapter à une variété de sources et de types de données. De plus, les développeurs peuvent créer des applications de recherche qui peuvent être intégrées dans des applications de processus métier, telles que des outils de recherche de médicaments et des portails clients.
Les principaux avantages que les organisations peuvent tirer de la recherche cognitive incluent son impact sur la découverte de connaissances, c’est-à-dire la capacité des utilisateurs à extraire des informations utiles des données. Par exemple, la recherche cognitive améliore la pertinence des informations extraites et augmente l’efficacité des réponses aux requêtes, permettant aux employés d’être plus productifs et de fournir un meilleur service.
Importance et avantages de la recherche cognitive
À mesure que la variété et le volume des données utilisées au sein des organisations continuent d’augmenter, les recherches par mots-clés et les recherches d’entreprise traditionnelles sont devenues inadéquates. Ces deux approches nuisent au processus de recherche et à la productivité des employés en renvoyant des résultats non pertinents ou incomplets que les utilisateurs doivent trier pour trouver les informations dont ils ont besoin.
Avec la recherche cognitive, l'introduction de la technologie de l'intelligence artificielle permet à la recherche d'entreprise d'extraire un sens de haut niveau du contenu et d'apprendre des recherches des utilisateurs pour fournir des résultats de plus en plus pertinents et complets. Certains des avantages généraux de la recherche cognitive comprennent :
- Maximiser la productivité.La fonction de recherche unique élimine le besoin de basculer entre les applications et élimine le temps perdu sur des tâches telles que la saisie répétée des informations d'identification. De plus, l’unification des outils de données permet aux organisations de rationaliser leurs processus métier.
- Améliorez l’expérience et l’engagement des employés.Améliorez la fidélité des employés en éliminant les pertes de temps et en augmentant la productivité. Les algorithmes d’apprentissage automatique (ML) qui fournissent des recommandations personnalisées aident les utilisateurs à trouver des données pertinentes plus rapidement, tandis que la flexibilité de la recherche cognitive améliore l’expérience utilisateur grâce à la personnalisation. À mesure que l’expérience de recherche des employés s’améliore, ils sont plus susceptibles de continuer à utiliser ces outils.
- Réduire les coûts d’exploitation.Maximiser la productivité réduit les coûts d’exploitation d’une organisation, car moins de temps et de ressources sont nécessaires pour recueillir des informations et découvrir des connaissances. Cela est particulièrement bénéfique pour les secteurs tels que les soins de santé et les services juridiques qui traitent de grandes quantités de données.
À mesure qu’une entreprise se développe et acquiert de nouveaux clients, le besoin d’exécuter et d’analyser de grandes quantités de données augmente. Si une entreprise devait attirer des milliers de nouveaux clients chaque jour, la croissance de ses données serait exponentielle, rendant presque impossible de suivre les nouvelles informations. La recherche cognitive permet de déchiffrer des ensembles de données en constante augmentation destinés à être utilisés par différentes parties d’une entreprise.
Comment fonctionne la recherche cognitive ?
Les éléments de conception utilisés dans la recherche d’entreprise constituent la base de la recherche cognitive. Cela signifie que les organisations n’ont pas besoin de reconstruire complètement leurs départements informatiques (TI) lors de la mise en œuvre de la recherche cognitive. La technologie de l’IA s’appuie ensuite sur cette base, trouvant des informations pertinentes dans toutes les sources de données d’entreprise disponibles.
La PNL est utilisée pour comprendre la signification des données non structurées dans les courriers électroniques, les documents, les études de marché, les vidéos et les enregistrements audio. Les algorithmes d’apprentissage automatique améliorent continuellement la pertinence des résultats. Certains des algorithmes d’apprentissage automatique les plus courants utilisés dans la recherche cognitive incluent :
- Regroupement:Il s’agit d’un algorithme d’apprentissage non supervisé qui regroupe des sous-ensembles de données en fonction de leur similarité. Le clustering peut être utilisé lorsque l'utilisateur ne souhaite pas exécuter une recherche sur l'ensemble de l'index de recherche. L’objectif est de restreindre la recherche à un groupe spécifique de documents au sein de chaque cluster.
- Classification:Il s'agit d'un algorithme d'apprentissage supervisé qui crée un modèle pour prédire les étiquettes de nouvelles données à l'aide d'un ensemble d'apprentissage composé de données pré-étiquetées.
- retour:Il s'agit d'un autre algorithme d'apprentissage supervisé qui utilise la relation entre les variables d'entrée et de sortie pour prédire des valeurs numériques continues dans les données.
- recommander:Cela combine généralement divers algorithmes de base pour produire un moteur de recommandation qui fournit un contenu potentiellement utile aux utilisateurs. Également connue sous le nom de recommandation basée sur le contenu, elle fournit des recommandations personnalisées basées sur la relation entre les intérêts de l'utilisateur et la description et les attributs des documents.
En plus de ces algorithmes ML, il existe un processus de calcul intensif appelé similarité, qui construit une matrice d'interactions entre des échantillons de données synthétiques.
Références
【1】https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/cognitive-search