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Résumé de l’actualité
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Salesforce explique pourquoi les systèmes d’IA ont besoin de plus que de simples données brutes pour être dignes de confiance – ils ont besoin d’une “connaissance d’entreprise” complète. Cette connaissance comprend toutes les informations non structurées au sein d’une entreprise : documents, courriels, interactions avec les clients, guides internes et expertise des équipes. Fait surprenant, plus de 80 % de toutes les données d’entreprise consistent en ces informations souvent inexploitées. Pour que les agents d’IA (des systèmes capables de prendre des décisions et d’agir de manière autonome) fonctionnent de manière fiable, ils doivent avoir accès à cette base de connaissances complète. Sans cela, l’IA pourrait prendre des décisions superficielles ou incorrectes qui sapent la confiance. La connaissance d’entreprise est cruciale pour quatre raisons : alimenter la prise de décision confiante en fournissant un contexte riche, assurer l’exactitude contextuelle et la personnalisation, stimuler l’innovation éthique tout en maintenant l’efficacité, et respecter la conformité dans les industries réglementées. Le Data Cloud de Salesforce relève le défi de la fragmentation des connaissances en créant une plateforme unifiée qui connecte les données de toutes les sources – CRM, marketing, ventes et service. Cela garantit que les agents d’IA opèrent avec des informations complètes et à jour tout en maintenant une gouvernance et une sécurité appropriées. Des entreprises comme Precina utilisent cette approche pour offrir des soins de santé personnalisés tout en respectant la conformité, démontrant comment l’organisation des connaissances d’entreprise transforme l’IA d’intelligente à véritablement digne de confiance.
Source : Salesforce News
Notre commentaire
Contexte et arrière-plan
Vous savez comment parfois vous posez une question à un agent conversationnel d’IA et il vous donne une réponse qui semble intelligente mais qui est complètement fausse ? Ou lorsqu’un assistant virtuel ne comprend pas ce dont vous avez besoin parce qu’il n’en sait pas assez sur vous ? Cela se produit parce que la plupart des systèmes d’IA ne voient qu’une partie du tableau – comme essayer de comprendre un film en regardant des scènes aléatoires dans le désordre.
Les entreprises découvrent que pour rendre l’IA véritablement utile et digne de confiance, elle doit avoir accès à TOUTES leurs connaissances – pas seulement les bases de données organisées, mais aussi les informations brutes et du monde réel cachées dans les courriels, les documents et les têtes des gens. Ces connaissances cachées représentent un étonnant 80 % de ce que les entreprises savent !
Analyse d’expert
Examinons ce que signifie vraiment la “connaissance d’entreprise” avec une analogie scolaire :
Données structurées (20 %) : C’est comme les dossiers officiels de votre école – noms des élèves, notes, présences. C’est organisé et facile à lire pour les ordinateurs.
Connaissances non structurées (80 %) : Il s’agit de tout le reste – les notes des enseignants sur les élèves qui travaillent bien ensemble, les courriels sur les événements à venir, ce document expliquant pourquoi le gymnase est fermé les mardis, même les connaissances du concierge sur les portes de classe qui coincent. Cette connaissance humaine et désordonnée est en fait PLUS importante pour prendre de bonnes décisions !
Voici pourquoi l’IA a besoin des deux types :
• Le contexte compte : Un agent d’IA qui planifie une réunion doit savoir non seulement quand les gens sont libres, mais aussi que Bob déteste les réunions du matin et que Sarah est dans un fuseau horaire différent.
• Éviter les embarras : Sans connaissance complète, l’IA pourrait programmer une grande présentation pendant le pique-nique de l’entreprise ou recommander un produit qui a été arrêté le mois dernier.
• Construire la confiance : Quand l’IA comprend le tableau complet, ses suggestions ont du sens et les gens lui font davantage confiance.
Données supplémentaires et faits
Les quatre piliers d’une IA digne de confiance grâce à la connaissance d’entreprise :
1. Prise de décision confiante : Une IA avec des connaissances complètes peut raisonner comme un employé chevronné
2. Personnalisation : Comprendre le contexte permet à l’IA de vous donner exactement ce dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin
3. Innovation éthique : L’IA peut trouver de nouvelles solutions tout en respectant les valeurs et l’éthique de l’entreprise
4. Conformité : Dans les secteurs de la santé ou de la finance, l’IA doit suivre des règles strictes – une connaissance complète garantit qu’elle reste dans les limites
Exemple concret : Precina utilise cette approche pour les soins du diabète. Leur IA ne se contente pas de voir les dossiers médicaux – elle comprend les antécédents de traitement, les exigences d’assurance et les besoins individuels des patients, créant des plans de soins personnalisés qui sont à la fois efficaces et conformes à la réglementation.
Actualités connexes
Cette quête de connaissances IA complètes s’inscrit dans la tendance plus large des “agents IA” – des systèmes qui ne se contentent pas de répondre à des questions mais qui prennent des mesures. Alors que les entreprises déploient ces agents pour le service clientèle, les ventes et les opérations, les enjeux deviennent plus élevés. Un agent conversationnel qui donne de mauvaises informations est agaçant ; un agent IA qui prend de mauvaises décisions pourrait perdre des clients ou enfreindre la réglementation.
Les principales entreprises technologiques se précipitent pour résoudre ce problème. Le Copilote de Microsoft vise à comprendre tout le contexte de votre travail, le Gemini de Google veut connecter toute votre vie numérique, et maintenant l’approche de Salesforce se concentre sur l’unification des connaissances d’entreprise. Le gagnant sera celui qui pourra le mieux organiser et utiliser ces 80 % de connaissances cachées.
Résumé
Rendre l’IA digne de confiance ne se résume pas à de meilleurs algorithmes – il s’agit de donner à l’IA accès à l’image complète, y compris les 80 % de connaissances de l’entreprise cachées dans les documents, les courriels et l’expertise humaine. En unifiant toutes ces informations, les entreprises peuvent construire des systèmes d’IA qui prennent des décisions intelligentes, comprennent le contexte et maintiennent la confiance.
Pour les étudiants intéressés par des carrières dans la technologie ou les affaires, cela met en évidence une leçon importante : les parties les plus désordonnées et les plus humaines des organisations – celles qui ne rentrent pas dans les tableurs – sont souvent les plus précieuses. Que vous vous intéressiez au développement de l’IA, à l’analyse des affaires ou à la gestion de l’information, comprendre comment capturer et organiser les connaissances humaines sera une compétence cruciale. L’avenir appartient à ceux qui peuvent combler le fossé entre la compréhension humaine et l’intelligence artificielle.
Réaction publique
Les dirigeants d’entreprise reconnaissent que leurs données “désordonnées” sont en fait précieuses, de nombreux projets étant lancés pour organiser les connaissances institutionnelles. Les professionnels des TI sont confrontés au défi de connecter des systèmes disparates tout en maintenant la sécurité. Les employés s’inquiètent de l’accès de l’IA à tous leurs courriels et documents, soulevant des préoccupations en matière de confidentialité. Les responsables de la conformité apprécient l’accent mis sur la gouvernance, mais soulignent la complexité de la mise en œuvre. Les étudiants et les jeunes professionnels voient des opportunités dans le domaine émergent de “l’ingénierie des connaissances” – l’organisation des connaissances humaines pour la consommation de l’IA.
Questions fréquentes
Q : Est-il sûr de donner à l’IA l’accès à toutes les informations de l’entreprise ?
R : C’est pourquoi la gouvernance est cruciale. Des systèmes comme Salesforce Data Cloud incluent des fonctionnalités de sécurité pour contrôler ce à quoi l’IA peut accéder et garantir la protection des informations sensibles.
Q : Quelle est la différence entre les données et les connaissances ?
R : Les données sont des faits bruts (comme “Réunion à 15h”). Les connaissances incluent le contexte et la compréhension (comme “Il s’agit de notre réunion client la plus importante, tout le monde devrait s’habiller de manière formelle”).
Q : Comment les étudiants peuvent-ils se préparer à des carrières dans ce domaine ?
R : Acquérez à la fois des compétences techniques (science des données, IA) et des compétences relationnelles (comprendre le fonctionnement des organisations, communication). L’avenir a besoin de personnes capables de faire le lien entre les connaissances humaines et les systèmes d’IA.
