Le guide de l'intelligence contextuelle à l'usage des DSI

L'intelligence artificielle (IA) n'est pas un monolithe. Alors que l'IA générative a fait les gros titres pour sa capacité à créer des images ou à rédiger des courriels, l'IA contextuelle offre une manière beaucoup plus nuancée et sophistiquée d'incorporer l'intelligence artificielle dans les flux de travail des entreprises modernes. Lisez la suite pour découvrir le monde de l'IA contextuelle, explorer la manière dont elle remodèle la gestion de l'information et comprendre son potentiel pour les entreprises.

Qu'est-ce que l'IA contextuelle ?

L'IA contextuelle comprend et réagit au monde qui l'entoure, en tenant compte du contexte pour fournir des solutions plus pertinentes et personnalisées. Elle utilise des données en temps réel et des facteurs tels que la localisation de l'utilisateur, ses préférences et ses interactions historiques pour fournir des informations plus nuancées, authentiques et exploitables.

Intelligence contextuelle : L'avenir de la gestion de l'information

Les entreprises exploitent de plus en plus la puissance de l'IA contextuelle pour obtenir des informations précieuses à partir des vastes quantités de données générées par la transformation numérique. Le lieu de travail moderne est rempli d'outils de collaboration, de productivité, de flux de travail, de gestion de projet et de suivi du temps qui créent des ensembles de données longitudinales remplies d'informations sur tous les aspects du fonctionnement de l'entreprise.

Tout, depuis les pannes d'équipement et les retards des fournisseurs jusqu'aux échecs de formation, aux plaintes des clients et à l'innovation des employés, peut être suivi et analysé si les dirigeants disposent des outils nécessaires. L'IA contextuelle fournit ces capacités, capable d'ingérer ces données et de les analyser en temps réel pour fournir un pouls continu sur la santé et le succès de l'organisation.
 

En quoi l'IA contextuelle diffère-t-elle de l'IA générative ?

L'IA contextuelle et l'IA générative sont deux technologies distinctes dans le domaine de l'intelligence artificielle, chacune ayant des caractéristiques et des applications uniques. L'IA générative est un modèle probabiliste qui crée du texte ou des images sur la base de modèles appris à partir de milliards d'éléments de contenu. Bien qu'elle soit souvent associée à la création artistique et littéraire, l'IA générative peut également être utilisée dans le cadre professionnel pour faire fonctionner des chatbots, résumer de grands ensembles de données et améliorer les résultats de recherche.

L'IA contextuelle, en revanche, s'attache à comprendre le contexte dans lequel elle opère et à y répondre. Plutôt que de reproduire les schémas appris, les résultats de l'IA contextuelle sont basés sur des données en temps réel, ce qui leur confère un degré plus élevé de pertinence et de précision. C'est pourquoi les systèmes d'IA contextuelle offrent des réponses beaucoup plus nuancées qui répondent aux besoins précis de l'utilisateur final.

Comprendre l'intelligence centrée sur l'homme

L'IA contextuelle permet aux organisations d'identifier des modèles de comportement et de risque avec une précision sans précédent. Les entreprises sont impatientes d'intégrer cette technologie pour créer un environnement plus informé, plus proactif et plus sûr pour leurs employés et leurs clients.

L'intelligence centrée sur l'homme fait appel à des technologies telles que le traitement du langage naturel (NLP) qui ont été développées dans le but premier d'améliorer la vie et l'expérience des êtres humains en interprétant et en comprenant leur comportement. Ceci est essentiel pour toute technologie d'écoute des employés, car les interactions humaines sont pleines de nuances et de complexité - l'emplacement d'un emoji ou d'un signe de ponctuation peut inverser le sens d'une communication écrite, tandis que des phrases apparemment polies peuvent indiquer une agression passive ou une frustration ("selon mon dernier courriel").

L'IA contextuelle d'Aware est basée sur un NLP propriétaire de premier plan, construit et entraîné spécifiquement sur des messages de collaboration courts. Ces communications bavardes et conversationnelles sont très différentes de la structure plus formelle des courriels ou des lettres, et posent de nouveaux défis en matière de compréhension du contexte et du sous-texte.

Les avantages de l'intelligence contextuelle

L'intelligence contextuelle peut offrir de nombreux avantages commerciaux en permettant de repérer des tendances et des modèles à grande échelle. Au lieu de se fier à leur instinct ou à ce que les employés rapportent - qui peut être ce qu'ils pensent que vous voulez entendre, et non la vérité - les dirigeants peuvent obtenir un contrôle authentique, à 360 degrés, de tous les aspects mobiles de l'entreprise, ce qui permet de prendre des décisions basées sur des données en temps réel. Voici quelques résultats possibles :

• Efficacité opérationnelle, des chaînes d'approvisionnement à la disponibilité des équipements
• Optimisation des processus, notamment des flux de travail, de la chaîne de commandement, des rapports, etc.
• Croissance du chiffre d'affaires, grâce à un retour d'information rationalisé et à une productivité accélérée
• Amélioration de l'expérience des employés, grâce à une écoute authentique de ce qu'ils veulent vraiment.
• Amélioration de l'expérience client, car des employés heureux fournissent un meilleur service

Exemples d'intelligence contextuelle

L'IA contextuelle est une excellente idée en théorie, mais à quoi ressemble-t-elle en pratique ? Voici quelques exemples d'IC en action :

• Remplacer les enquêtes à évolution lente par des informations en temps réel provenant d'outils de collaboration internes tels que Slack, Microsoft Teams et Zoom.
• Mettre en place des flux de travail qui détectent et signalent automatiquement les violations de la sécurité de l'information au fur et à mesure qu'elles se produisent.
• Mise en œuvre de politiques d'utilisation acceptable et contrôle de la conformité réglementaire dans les systèmes électroniques
• Utiliser l'analyse des sentiments pour comprendre et protéger la culture de l'entreprise et détecter de manière proactive les zones où le risque d'initié est le plus élevé.
• Effectuer de manière plus efficace la recherche de preuves électroniques, les enquêtes internes et l'évaluation précoce des cas dans des ensembles de données complexes

L'intelligence contextuelle transforme la façon dont les entreprises innovantes abordent et utilisent les données générées par les outils de la transformation numérique. Qu'il s'agisse d'applications de chat comme Slack et Microsoft Teams, de réseaux sociaux d'entreprise comme Workplace from Meta, d'applications de productivité et de planification comme WorkJam ou de solutions de stockage basées sur le cloud comme Google Drive, l'entreprise moderne est de plus en plus présente en ligne et crée des ensembles de données vastes, complexes et incroyablement puissants qui peuvent - et doivent - être exploités pour apporter de la valeur, stimuler la productivité et accélérer la croissance.

Problèmes actuels de la gestion de l'information

Traditionnellement, les questions telles que la conformité, la fidélisation des employés et les violations de données ont été traitées de manière réactive plutôt que proactive. Depuis l'avènement de la transformation numérique, et en particulier dans un monde du travail hybride post-Covid, la tâche de mener des enquêtes et d'évaluer les données est devenue extrêmement complexe.

Les équipes de gestion de l'information s'efforcent de passer au crible de vastes quantités de données souvent dispersées dans des espaces non modérés ou difficiles à modérer. Les défis associés à l'accès à l'information à partir d'outils et de référentiels multiples prolongent le temps de découverte et les délais au-delà de ce qui est raisonnable, laissant les organisations vulnérables pendant de longues périodes.

Combien de temps faut-il actuellement pour enquêter sur les cas de harcèlement moral et de harcèlement dans les outils de collaboration? Ou pour déterminer si un acteur interne a exfiltré des documents d'un système de stockage en nuage ? Ou d'identifier un compte ayant fait l'objet d'une violation avant qu'il ne puisse accéder aux données les plus sensibles de l'entreprise ?

Les outils et plateformes en ligne d'aujourd'hui comportent de nombreux angles morts où les mauvais acteurs peuvent agir sans être vus et où la toxicité peut se développer. Plus de 90% des messages Slack sont envoyés dans des canaux directs et privés où même les administrateurs n'ont pas une visibilité totale de la conversation. Les applications en nuage sont accessibles partout, à partir de n'importe quel appareil, et peuvent synchroniser instantanément de grandes quantités d'informations qui échappent au contrôle de l'entreprise. Pour travailler efficacement dans cet espace, les équipes de sécurité de l'information et de gestion doivent trouver de nouvelles solutions qui peuvent atténuer ces problèmes, et l'IA contextuelle d'Aware apporte la réponse.

Problèmes évolutifs dans la gestion de l'information

Les défis auxquels sont confrontées les équipes de sécurité et de gestion de l'information ne sont pas statiques, mais en constante évolution. La liste toujours plus longue des outils et des plateformes sur lesquels les entreprises s'appuient ne cesse de s'allonger, ce qui rend la communication avec les employés encore plus complexe.

De même, les employés sont plus confiants dans l'utilisation de ces outils et leurs communications sont donc plus détendues. L'utilisation fréquente de l'argot, de la sténographie, des emojis, des gifs et autres rend plus difficile la compréhension du contexte et du sous-texte. De plus, comme de plus en plus de travailleurs optent pour des horaires de travail à distance ou hybrides, le volume des conversations numériques continue d'augmenter.

En outre, les régulateurs ont pris conscience des risques liés aux informations contenues dans ces ensembles de données. De nouvelles règles, telles que la SEC 17a-4, régissent la sécurité et la conservation des documents numériques, ce qui signifie que la position de l'entreprise en matière de conformité doit être réévaluée régulièrement.

Comment l'IA contextuelle peut aider les DSI

Les directeurs de l'information peuvent tirer d'immenses bénéfices du déploiement de l'IA contextuelle pour soutenir un éventail de besoins en matière d'enquête, de conformité et d'opérations qui permettent de résoudre des problèmes dans l'ensemble de l'entreprise, et pas seulement au sein des départements informatiques. En outre, l'IA contextuelle peut contribuer à simplifier les piles technologiques informatiques, en consolidant les flux de travail des RH, de la conformité, de la sécurité et du droit en une single plateforme centralisée.

Grâce à cette technologie, les DSI axés sur les données peuvent exploiter les ensembles de données existants pour fournir aux dirigeants une image en temps réel de tous les aspects de l'organisation. En éliminant de manière proactive les angles morts et en mettant en lumière de nouvelles opportunités, l'IA contextuelle permet aux DSI de diriger avec confiance et agilité l'avenir du travail.

L'impact de l'IA contextuelle sur les entreprises

Utilisée efficacement, l'IA contextuelle apporte des avantages incommensurables aux entreprises modernes en coupant à travers le bruit et la complexité des données créées par le bureau numérique pour identifier avec précision les risques et les opportunités qu'elles contiennent. De la réduction des risques de conformité et de sécurité à l'amélioration de l'efficacité opérationnelle et de l'expérience des employés, l'IA contextuelle offre des avantages tangibles en faisant émerger les idées et les observations des employés à grande échelle.

• En septembre 2023, la SEC a infligé à 10 institutions financières une amende combinée de 79 millions de dollars pour n'avoir pas sécurisé correctement les communications électroniques sur le lieu de travail.
• Sur le lieu de travail d'un millier d'employés, les numéros de cartes de crédit sont communiqués 45 fois par mois dans le cadre d'outils de collaboration.
• L'administration de la preuve électronique externalisée est lente et coûteuse - en moyenne 18 000 dollars par gigaoctet de données.
• La rotation volontaire des effectifs coûte chaque année 1 000 milliards de dollars aux entreprises américaines

Résoudre les défis de la fidélisation des employés, de la sécurité de l'information, de la conformité et de l'eDiscovery peut être accompli à partir d'une solution centralisée exploitant l'IA contextuelle pour révéler des informations dans les données que les entreprises détiennent déjà.

Comment l'IA générative permet d'obtenir des informations contextuelles sur l'IA

L'IA contextuelle est une innovation puissante, mais elle s'accompagne d'un défi : le risque d'inonder les utilisateurs de trop de données. Le volume de résultats générés par l'IA contextuelle peut rendre difficile le choix des informations réellement exploitables et la manière de les exploiter au mieux. C'est là qu'intervient Aware, qui propose une solution en associant les résultats de l'IA contextuelle à des résumés d'IA générative. Cela permet aux entreprises d'obtenir instantanément les informations les plus significatives à partir de leurs données.

Avec Aware, les utilisateurs peuvent rapidement obtenir une vue d'ensemble des risques et des opportunités potentiels au sein de leur paysage de données. En outre, ils peuvent mieux comprendre quels sont les sujets qui exercent le plus d'influence sur les employés et concevoir des stratégies pour les aborder efficacement. Et Aware simplifie le processus de génération de résumés faciles à lire et d'actions à présenter aux cadres et aux membres du conseil d'administration, ce qui permet une prise de décision plus éclairée à tous les niveaux de l'organisation.

Comment Mimecast Aware utilise l'IA contextuelle et générative

La plateforme de données Aware combine l'IA contextuelle la plus précise du secteur avec des résumés d'IA générative fiables et exploitables qui mettent en évidence les éléments d'action les plus critiques pour une prise de décision plus rapide qui réduit le fardeau de l'analyse des données. Les modèles d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique d'Aware ont été conçus et entraînés sur un ensemble de données étroitement sélectionnées et étiquetées à la main de messages de collaboration réels et sont continuellement rafraîchis et affinés par rapport à des milliards de jetons pour s'assurer qu'ils fournissent constamment les résultats les plus précis et les plus pertinents.

La majorité des solutions d'IA générative disponibles dans le commerce, telles que ChatGPT, s'appuient sur de grands modèles de langage (LLM) qui utilisent des ensembles de données massifs et indiscriminés, ce qui entraîne des résultats trompeurs ou inexacts. En revanche, les résultats de l'IA générative produits par Aware sont gérés dans un environnement single et sécurisé afin de protéger les données sensibles de l'entreprise. Les utilisateurs peuvent également accéder aux verbatims anonymes qui ont alimenté les résultats, ce qui garantit que les résultats produits par l'IA générative d'Aware sont à la fois précis et facilement traçables.

Alors que de plus en plus d'entreprises se tournent vers l'IA pour stimuler la productivité et l'efficacité dans l'avenir du travail, il est essentiel que les dirigeants comprennent les capacités et les lacunes potentielles des solutions qu'ils mettent en œuvre. L'IA contextuelle a le pouvoir de transformer tous les aspects de l'entreprise moderne. En combinant ces informations avec des résumés d'IA générative sûrs et précis, Aware rend les résultats de l'IA contextuelle plus accessibles et exploitables que jamais. Prenez rendez-vous dès aujourd'hui pour en savoir plus sur la manière dont Aware peut vous aider.