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Comment l’intelligence artificielle améliore la création de métadonnées

 

Les métadonnées amélioreront tous les aspects de la performance de recherche et les bons identificateurs et balises. Ils peuvent vous fournir de la Business Intelligence, du support d’audit, des idées pour des sources de revenus supplémentaires et plus. La véritable mine d’or consiste à convertir des données non structurées en données structurées.

Voici une brève introduction d’une minute sur ce qu’est exactement une métadonnée :

L’ajout de ces informations supplémentaires pour décrire vos documents peut sembler un gros travail, et c’est certainement vrai si vous n’utilisez pas les meilleurs outils. Ne craignez rien. L’intelligence artificielle d’aujourd’hui permettra de créer et d’ajouter de meilleures métadonnées avec moins d’efforts. De plus, il fonctionne avec tous les types de fichiers, y compris les fichiers texte, graphiques, audio et vidéo.

Comment les systèmes intelligents de gestion documentaire améliorent la création de métadonnées

Malgré les avantages évidents d’avoir des métadonnées de haute qualité, la tâche de les ajouter à d’innombrables fichiers et enregistrements peut sembler un processus incroyablement long et fastidieux.

Vous n’avez peut-être pas la main-d’œuvre nécessaire pour passer au peigne fin des centaines de milliers de fichiers texte, image et vidéo afin de sélectionner les mots clés pertinents. Même si vous avez les ressources nécessaires, cela peut ne pas sembler être la meilleure façon d’utiliser votre personnel. Les progrès de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine peuvent minimiser l’effort humain et produire d’excellents résultats et, de cette façon, l’intelligence artificielle est enfin à la hauteur de la mode.

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

Cette liste donne un aperçu de base des types de technologies d’IA que les systèmes utilisent pour aider à la création de métadonnées :

  • Traitement du langage naturel : Ces systèmes peuvent traiter le langage d’une manière très semblable au fonctionnement du cerveau des gens. La PNL peut rechercher des motifs dans les fichiers texte, image et audio.
  • Apprentissage statistique : Cette technologie s’appuie sur des modèles statistiques pour aider à divinuer l’information importante à partir de vastes ensembles de données.
  • Réseaux neuronaux : Ce type de technologie trouve des modèles en passant au crible l’information avec des réseaux neuronaux qui sont conçus pour fonctionner comme des neurones organiques du cerveau.
  • Deep learning : Ces systèmes avancés peuvent passer au crible des couches d’information pour en extraire le sens, les modèles et les comparaisons.

AI peut extraire des métadonnées de toutes sortes de types de fichiers

Dans le passé, les gens associaient l’indexation surtout aux documents textuels. L’IA moderne ne se limite pas aux fichiers texte. La reconnaissance faciale de Las Vegas permet d’identifier les tricheurs et les compteurs de cartes connus dans les images vidéo. Vous en avez peut-être vu des exemples sur les réseaux sociaux populaires. Comme quand Facebook sait que la photo de la réunion de famille contient tante Wanda et suggère une étiquette. Le traitement du langage peut extraire le sens de la parole dans les fichiers audio. La combinaison de différentes techniques permettra également d’ajouter des balises supplémentaires à partir de fichiers vidéo.

Ainsi, vous pouvez utiliser l’intelligence artificielle pour créer et ajouter des métadonnées aux fichiers texte, graphiques et vidéo. Par exemple, les moteurs de recherche d’aujourd’hui peuvent indexer et catégoriser les fichiers.MP3 et.JPG ainsi que les fichiers.HTML et.PDF. Un système intelligent de gestion de l’information peut faire la même chose à l’intérieur de votre organisation.

Considérons quelques exemples tirés de CMSWire de l’utilisation de systèmes intelligents pour catégoriser divers types de fichiers :

Images : Le secteur de la santé s’est largement appuyé sur la technologie de reconnaissance d’images pour toutes sortes de scanners médicaux.

D’autres industries peuvent utiliser cette technologie pour aider à catégoriser les documents numérisés, y compris l’écriture manuscrite.

Si vous avez déposé un chèque manuscrit au guichet automatique, vous avez probablement vu ce type de reconnaissance d’images à l’œuvre.

Audio : Amazon Alexa et d’autres systèmes domestiques similaires sont des exemples courants de traitement intelligent de la parole. Vous avez probablement aussi utilisé la technologie voix-texte pour composer des messages texte ou demander des recherches sur votre téléphone portable. Cette même technologie peut trouver des modèles dans les enregistrements audio de votre entreprise.

Vidéo : L’analyse de fichiers vidéo combine la technologie d’IA utilisée pour traiter les images, le texte et l’audio. Par exemple, vous pouvez marquer tout le monde 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 sujet donné a été discuté.

Les humains améliorent encore la création de métadonnées assistées par l’IA

L’IA peut aider à réduire les efforts et, dans certains cas, à améliorer la qualité de vos métadonnées. La plupart du temps, les systèmes intelligents peuvent rendre possibles des projets que vous n’auriez pas le temps ou les fonds nécessaires pour réaliser rapidement si vous deviez les réaliser manuellement.

Mieux encore, ces systèmes apprennent au fur et à mesure qu’ils fonctionnent, de sorte qu’ils peuvent fournir des résultats de plus en plus meilleurs et utiles au fil du temps.

Comme les machines ne se fatiguent jamais et ne s’ennuient jamais, elles peuvent aussi aider à minimiser et à éliminer les types d’erreurs que les gens sont enclins à faire.

Voici un exemple simple : En combien de temps le travailleur le plus rapide pourrait-il consulter 500 documents pour trouver des numéros de sécurité sociale et les étiqueter comme sensibles ? Peut-être quelques jours. La gestion intelligente de l’information peut se faire en quelques minutes, voire quelques secondes. C’est de ce genre de pouvoir qu’il s’agit ici.

Vous devriez quand même faire participer diverses 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 vous aider à diriger à la fois le logiciel intelligent et vos équipes de contrôle qualité.

Fondamentalement, plus le risque d’informations spécifiques est élevé, plus vous aurez besoin de compter sur les gens pour normaliser le renseignement grâce à des règles de gouvernance et à la vérification de la qualité.

Vous pouvez classer par ordre de priorité divers types d’informations, de sorte que vous puissiez consacrer plus de temps aux documents spécifiques qui comportent le plus de valeur et les risques associés. De plus, vous pourriez commencer à tester vos systèmes intelligents avec des informations de faible priorité, afin que vous et votre système d’IA puissiez apprendre à mieux travailler ensemble.

Voir La création intelligente de métadonnées en action

Vous n’avez pas besoin d’attendre que la technologie future fasse appel à des systèmes informatiques intelligents pour la gestion de l’information. Chez M-Files, nous avons hâte de vous offrir un essai gratuit ou une visite pour répondre à vos questions.

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