Extraction structurée de connaissances
Le savoir-faire de l'entreprise circule au fil de l'eau : notes internes, comptes rendus, messages, rapports. Alimenter un wiki ou un référentiel suppose de relire cette matière et d'en tirer des fiches, un travail que personne ne mène jusqu'au bout, si bien que l'expertise repart avec ceux qui la détiennent.
Le flux automatisé
Un processus structuré pour des résultats rapides et fiables.
Identification des sources
Cartographie et connexion aux sources porteuses de connaissances : GED, intranet, messagerie, partages réseau.
Extraction structurée
Identification des définitions, procédures, bonnes pratiques, données factuelles et relations entre concepts.
Structuration des connaissances
Organisation en fiches prêtes à alimenter votre wiki, votre base de connaissances ou votre référentiel.
Mise à jour continue
Surveillance des nouvelles sources et enrichissement de la base à mesure que les documents se produisent.
Résultats concrets
Opérationnel en 4 à 6 semaines
De la spécification au déploiement, avec des résultats visibles dès les premières semaines.
Questions fréquentes : Extraction structurée de connaissances
Autres flux Gestion Documentaire
Détection de doublons et consolidation documentaire
Au fil des années, une base documentaire accumule des copies, des versions dépassées et des contenus redondants. Ce volume alourdit le stockage, dilue les résultats de recherche et expose au risque le plus coûteux : travailler de bonne foi sur une version périmée.
Métadonnées et résumés pour l'archivage
L'archivage suppose de renseigner des métadonnées descriptives : auteur, date, sujet, mots-clés, résumé. Cette saisie arrive en fin de cycle, quand le document a cessé d'être utile à son producteur, si bien qu'elle se fait vite ou se reporte. Les archives deviennent alors difficiles à exploiter et les obligations de conservation reposent sur un classement approximatif.
Classification et indexation automatique
Classer les documents entrants relève de la tâche répétitive : catégoriser, nommer, taguer, ranger. Chacun applique sa propre logique, si bien que l'arborescence se fragmente et que la recherche ultérieure coûte plus cher que le classement lui-même.
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Pour aller plus loin : Diagnostic Data IA BpifrancePreuve de conceptNotre offre
