Les organisations innovantes savent à quel point l'IA agentique peut être utile et souhaitent agir rapidement pour en tirer parti. La recherche est l'un des avantages les plus évidents et les plus transformateurs immédiats. Les grandes entreprises mettent aujourd'hui en œuvre la recherche interne par IA pour résoudre certains des aspects les plus fondamentaux et les plus fastidieux du travail : rechercher des informations, créer des notes de mise à jour et obtenir les derniers détails sur les projets, les clients et les équipes.
Un outil de recherche interne basé sur l'IA permet de rechercher des informations stockées dans différents formats et bases de données ; il peut ensuite être invité à répondre à des questions en fonction des différentes poches d'informations. Bien que simple par nature, il n'en est pas moins nouveau car il nécessite la collecte, la récupération, l'évaluation, la citation et la traduction de milliers de téraoctets de données en une réponse conversationnelle et exploitable. Ces actions ne sont possibles que grâce aux dernières avancées en matière d'IA, et les fonctionnalités de ces outils deviennent de plus en plus rapides et impressionnantes de jour en jour.
Pour cette raison, il ne fait aucun doute que la recherche interne par IA sera une exigence standard dans presque toutes les organisations qui souhaitent être compétitives à l'ère de l'IA. Il facilite la circulation des informations plus rapidement et élimine les silos, permettant aux équipes de progresser plus rapidement et d'être plus productives tout en allégeant la charge de travail lors du départ des employés.
Comme toutes les technologies révolutionnaires, la recherche interne basée sur l'IA introduit de nouvelles considérations. L'élaboration d'une politique de recherche basée sur l'IA dédiée pour guider le déploiement et l'utilisation de l'outil peut contribuer à limiter les risques sans perdre les avantages considérables qu'il offre en termes de productivité. Cet article aidera vos équipes informatiques et juridiques à y parvenir.
Le cadre de gouvernance qui modère le flux d'informations au sein de votre entreprise est un facteur clé dans l'élaboration de votre politique de recherche basée sur l'IA. Cela influence non seulement le produit que vous choisissez, mais également la manière dont les données sont structurées, accessibles et protégées au sein de votre organisation.
Les outils de recherche internes basés sur l'IA fonctionnent généralement dans un cadre de gouvernance descendant ou ascendant.
Dans le cas des modèles de mise en œuvre descendante, les équipes informatiques, en partenariat avec la direction de l'entreprise, décident des règles d'autorisation et d'authentification qui s'appliquent aux différents services, équipes et niveaux, en verrouillant et déverrouillant l'accès comme bon leur semble. L'objectif de ces contraintes est d'éviter la « fuite » d'informations confidentielles ou d'autres détails qui peuvent être sensibles ou tout simplement ne pas être pertinents pour différentes personnes. En plus d'être très coûteux à mettre en œuvre, ces outils nécessitent beaucoup de travail initial et de temps de téléchargement qui, malgré l'engagement des personnes impliquées dans le projet, peuvent ignorer ou omettre du contenu inattendu qui pourrait être diffusé et partagé involontairement.
Read AI adopte une approche ascendante. Grâce à une stratégie de mise en œuvre ascendante, les entreprises peuvent définir des restrictions ou un cadre concernant les informations qui peuvent ou ne peuvent pas être stockées dans la base de données centralisée, mais elle permet aux employés de prendre des décisions au cas par cas.
De la même manière que chaque travailleur du savoir connaît bien les avantages et les risques liés au transfert d'un e-mail à un collègue ou à une équipe plus importante, et comment les gens reconnaissent aujourd'hui la différence entre publier une photo à des « amis proches » ou à « tous les abonnés », les mêmes règles s'appliquent. Il appartient à chacun de décider s'il souhaite partager un document Google ou un rapport de réunion avec un autre collaborateur de Workspace, afin que les informations contenues dans cet élément puissent être recherchées dans le cadre de la recherche IA interne.
Read AI utilise un cadre de gouvernance ascendant car nous pensons que la stratégie descendante introduit un niveau de bureaucratie fastidieux sans pour autant offrir une meilleure protection. Les outils du haut vers le bas sont très coûteux et nécessitent énormément de travail initial et de responsabilités de la part des équipes informatiques. Même avec la mise en œuvre la plus prudente, une approche centralisée de haut niveau laisse des lacunes, ce qui rend difficile la prévision et la prévention de chaque exposition involontaire des données.
Quelle que soit la voie empruntée par un responsable informatique, la politique interne de recherche basée sur l'IA doit présenter l'approche, expliquer la décision et décrire les risques, idéalement au niveau du service, de l'équipe et de l'individu.
Comme pour toutes les excellentes solutions, tous les outils de recherche internes d'IA ne sont pas créés de la même manière. Bien que certaines entreprises, comme Read AI, accordent la priorité à la confidentialité et à la sécurité, ces normes ne sont pas encore uniformes.
Les questions suivantes permettent de déterminer si une plateforme répond aux exigences de sécurité, de confidentialité et de conformité de votre organisation :
Bien que Read AI réponde à toutes ces préoccupations, tous les fournisseurs de recherche basés sur l'IA ne donnent pas la même priorité à la protection des données. Un processus d'approvisionnement rigoureux garantit que seuls des outils fiables, sécurisés et conformes sont intégrés au flux de travail de votre entreprise.
En fonction de votre secteur d'activité et de l'endroit où votre entreprise est basée, vos exigences légales et réglementaires seront différentes. Les lois locales, nationales et internationales relatives au droit d'auteur, à la protection des données et à la désinformation constitueront les exigences minimales que votre entreprise souhaitera respecter et constitueront donc la base de toute politique de recherche basée sur l'IA. Vous devez vous assurer de passer en revue ces considérations avec votre équipe juridique ou un conseiller externe avant de poursuivre.
Même les outils de recherche IA les plus avancés peuvent échouer sans une formation adéquate des utilisateurs. Ne pas intégrer ces piliers dans votre politique de recherche peut entraîner des risques inutiles et empêcher les employés d'exploiter pleinement le potentiel de l'outil.
Pour de haut en bas mises en œuvre, la formation doit clairement définir quelles informations sont accessibles aux différents rôles et départements. Il devrait également répondre aux préoccupations en matière de confidentialité, telles que ce qui devrait se passer si un employé tombe sur une information qui ne lui est pas destinée.
L'avantage d'un de bas en haut L'approche est qu'elle suit un modèle mental standard que la plupart des gens connaissent grâce à d'autres applications et services, y compris le courrier électronique et les réseaux sociaux. Cela permet à l'organisation de créer, de planifier et d'exiger une formation moins.
Lorsque la formation est souhaitable, elle doit aborder la manière de naviguer sur la plateforme et d'utiliser efficacement ses fonctionnalités. La promotion des meilleures pratiques peut aider les employés à obtenir de meilleurs résultats, ce qui rend leurs recherches plus efficaces. Aborder les problèmes de confidentialité, tels que ce qui devrait se passer si un employé tombe sur une information qui ne lui est pas destinée, est probablement utile avec une approche descendante.
La définition d'indicateurs de performance clés (KPI) dans votre politique interne de recherche d'IA garantit que les modèles d'IA que vous utilisez sont précis, efficaces et génèrent un solide retour sur investissement. Des KPI bien définis peuvent aider les équipes à mesurer le succès de son outil de recherche basé sur l'IA et à identifier les domaines à améliorer.
Pour déterminer les indicateurs de performance clés les plus pertinents, consultez votre stratégie commerciale globale et identifiez les problèmes que vous souhaitez résoudre à l'aide de l'outil de recherche basé sur l'IA. Par exemple, si votre objectif est d'améliorer l'efficacité de votre équipe de support client, vous pouvez établir un KPI autour du temps de résolution moyen.
Les indicateurs clés de performance plus généraux qui évaluent l'adoption des moteurs de recherche à l'échelle de l'entreprise incluent :
Il est probable que les équipes aient déjà mis en place certaines politiques pour guider la mise en œuvre et l'utilisation de l'IA, et que l'équipe juridique, ainsi que les employés, comprennent que ces politiques vont changer à mesure que les investissements dans l'IA se poursuivent.
Oncle Ben, de Marvel, avait raison : « Un grand pouvoir implique de grandes responsabilités ». L'élaboration d'une politique de recherche interne en matière d'IA (ou l'extension de votre politique de gouvernance en matière d'IA existante) apporte de la clarté et des garanties aux dirigeants et aux utilisateurs individuels. Cela aidera votre entreprise à tirer le meilleur parti de cette technologie tout en atténuant les risques autant que possible.
Grâce à sa gouvernance ascendante et à son engagement inégalé en matière de confidentialité et de gestion des données, Read AI rend la recherche interne plus intelligente, plus rapide, plus sûre et plus sécurisée.
Read AI utilise un cadre de gouvernance ascendant car nous pensons que la stratégie descendante introduit un niveau de bureaucratie fastidieux sans pour autant offrir une meilleure protection.
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