Moderniser le traitement des données non structurées avec l'IA

L'intégration de l'IA dans l'analyse de données et la transformation est une progression naturelle pour une industrie marquée par une innovation et une croissance rapides. Le marché de l’analyse du Big Data évolue vers une valorisation attendue de 655 milliard de dollars dans les cinq prochaines années, et les outils de traitement de données non structurées représenteront une part importante de ces revenus. 

Grâce aux progrès technologiques et à l’intégration de l’IA, ces outils permettent aux organisations de donner un sens à de vastes réserves de données jusqu’alors inexploitées. 

Ce blog discutera de l'évolution du traitement des données, examinera le traitement des données non structurées et mettra en évidence le rôle de AsteraLes solutions basées sur l'IA de pour transformer la façon dont les entreprises gèrent les données non structurées. 

Données non structurées et leurs défis uniques 

Les solutions dédiées au traitement des données non structurées ont récemment gagné du terrain, mais de nombreuses organisations ont encore du mal à exploiter pleinement cette ressource en raison de sa nature et de ses fonctionnalités uniques. 

Les données non structurées représentent environ 80 à 90 pour cent de toutes les nouvelles données d'entreprise. Il comprend une variété de formats, n’a pas de structure prédéfinie et est généralement complexe et hétérogène. Ces caractéristiques rendent les données non structurées inadaptées aux solutions génériques et aux méthodes standardisées de traitement des données. 

Moderniser le traitement des données non structurées 

L’IA est de plus en plus intégrée aux plateformes de gestion et de traitement des données. Il peut également résoudre les problèmes de données non structurées les plus courants. Lorsque les entreprises exploitent des outils basés sur l’IA pour moderniser leurs méthodes de traitement de données non structurées, elles en bénéficient de trois manières principales : 

1. Des informations plus riches : Les informations précieuses obtenues grâce à l’analyse de données non structurées peuvent donner aux entreprises un avantage concurrentiel. Lorsque différents types de sources de données sont rassemblés et analysés, les résultats sont plus complets et dressent un tableau plus détaillé.
   Par exemple, l'analyse des achats, des avis et des enregistrements d'appels d'un client avec le personnel d'assistance, le tout dans différents formats, en révélera plus sur lui que la simple consultation de l'historique des achats du client.
    
2. Prise de décision plus efficace : De meilleures informations conduisent à de meilleures décisions. En travaillant avec des données non structurées, les dirigeants organisationnels peuvent prédire les tendances du marché avec plus de précision, comprendre les préférences des clients, reconnaître les lacunes opérationnelles et identifier les facteurs de risque potentiels. Ensemble, ces facteurs peuvent contribuer à une élaboration de stratégies et à une orientation plus éclairées, contribuant ainsi à consolider la position d'une organisation dans son secteur.
    
3. Personnalisation améliorée : Plus une organisation comprend profondément ses clients, mieux elle peut répondre à leurs besoins. Grâce à une connaissance approfondie du comportement des clients, les organisations peuvent travailler à améliorer la satisfaction de leurs clients grâce à des services, des produits et des efforts marketing personnalisés. De cette manière, les données non structurées améliorent la manière dont une entreprise s’acquitte de son rôle principal de service à ses clients. 

En fournissant des informations puissantes, les données non structurées aident une entreprise à mieux performer aux niveaux macro et micro.

Cinq applications de l'IA dans Traitement des données non structurées

1. Traitement du langage naturel (TAL) : 

Les techniques de PNL peuvent être mises en œuvre sur des ensembles de données textuelles non structurées pour permettre la reconnaissance, la synthèse et la modélisation de sujets nommés. 

D'autres applications NLP incluent des solutions de traduction linguistique basées sur l'IA et des plates-formes de génération de texte. 

2. Vision par ordinateur

Les modèles d'IA peuvent analyser les images et classer les motifs, les scènes et les objets qu'elles contiennent. Cela facilite des applications telles que la reconnaissance faciale, la détection d'objets et le marquage d'images. Les algorithmes d’IA peuvent également analyser le contenu vidéo, permettant ainsi l’extraction de données à partir de flux vidéo. 

3. Apprentissage automatique (ML) 

Un algorithme ML identifie les modèles, les valeurs aberrantes et les tendances dans les données non structuréesensembles. Il peut également prédire les résultats potentiels en examinant les données historiques et des facteurs cruciaux tels que les tendances du marché, le comportement des clients et les ventes. 

4. Compréhension contextuelle 

Au lieu d’analyser des données non structurées dans le vide, les modèles d’IA peuvent effectuer une interprétation contextuelle. Ils peuvent intégrer des facteurs supplémentaires tels que l’emplacement, le comportement des utilisateurs et les modèles de navigation pour fournir une compréhension plus nuancée. 

5. Modèles d'extraction

Extraction basée sur un modèle permet aux organisations de capturer des données non structurées à partir de grands volumes de documents. La création manuelle de modèles peut être longue et compliquée, obligeant les utilisateurs à créer, tester, puis utiliser le modèle d'extraction requis.  

Les outils basés sur l'IA simplifient et accélèrent le processus de création de modèles, réduisant ainsi le temps nécessaire aux entreprises pour mettre en œuvre l'extraction automatisée des données non structurées. 

Avantages du traitement des données non structurées basé sur l'IA 

Les organisations qui intègrent activement le traitement des données non structurées basé sur l’IA dans leurs flux de travail peuvent en bénéficier de plusieurs manières : 

• efficacité accrue 

Les algorithmes d’IA traitent les données non structurées plus rapidement que les humains. Cela permet à une entreprise d’analyser des données non structurées en une fraction du temps que prendraient les processus manuels. 

• Plus de précision 

Les modèles d'IA peuvent effectuer des tâches analytiques tout en conservant un haut degré de précision. Quelle que soit la complexité des données, le risque d’erreurs est minime et les résultats sont fiables. 

• Adaptabilité 

Grâce à des techniques d'apprentissage automatique, les modèles d'IA peuvent apprendre et s'auto-améliorer grâce à des commentaires et de nouvelles données pour maintenir leur fiabilité dans des environnements dynamiques. 

• Innovation et développement 

L’IA offre de nombreuses opportunités aux entreprises pour sortir des sentiers battus et développer des solutions innovantes. Avec un potentiel encore inexploité, l’IA peut pousser les entreprises à essayer de nouvelles approches pour relever les défis liés aux données. 

Minimiser les risques courants associés à une dépendance excessive à l’IA 

Comme toute nouvelle technologie, l’IA dans le traitement des données non structurées comporte certains risques. Cependant, une organisation peut atténuer ces risques avec les bons systèmes en place. Voici deux exemples : 

1. Résultats non déterministes 

Les modèles d’IA conservent une grande précision la plupart du temps. Cependant, en raison de leur nature probabiliste, il peut arriver que ces modèles ne soient pas aussi précis dans leurs recommandations ou solutions.  

Pour contrer un éventuel manque de précision, les organisations peuvent mettre en œuvre l’IA dès la phase de conception, lorsque l’intervention manuelle est plus facile., et les erreurs peuvent être rapidement corrigées. En revanche, les erreurs lors de l’exécution par un modèle d’IA entièrement automatisé sont plus difficiles à détecter. 

2. Manque d'explicabilité 

Il peut être tentant d’abuser de l’IA comme solution fourre-tout pour chaque problème de données non structurées auquel une organisation est confrontée. En générant simplement une solution, l’IA peut supprimer l’explicabilité, essentielle pour comprendre comment un problème est résolu et les étapes impliquées. 

Pour contrer cela, les entreprises peuvent donner un rôle spécifique à l’IA dans leurs méthodes de traitement de données non structurées. Avec un problème bien défini et des attentes claires quant au résultat, les solutions d’IA deviennent plus faciles à examiner, documenter et expliquer. 

Comment AsteraLes solutions basées sur l'IA de peuvent vous aider 

Astera utilise une combinaison d'IA et de processus d'extraction basés sur des modèles pour accélérer traitement de données non structurées.  

Les utilisateurs peuvent extraire, nettoyer, préparer et exporter des données non structurées à partir de plusieurs sources vers leurs destinations en aval spécifiées pour une utilisation ultérieure. Ils peuvent automatiser leurs flux de travail pour qu'ils s'exécutent à certains moments ou lorsque certaines conditions sont remplies. 

Mieux encore, ils peuvent faire tout cela sans avoir à écrire une seule ligne de code. Le résultat est une processus transparent et sans tracas pour le traitement et la gestion des données non structurées. 

At Astera, notre objectif n’est pas seulement de démocratiser et de simplifier les opérations sur les données. Nous permettons également à nos clients de répondre à leurs besoins en matière de gestion des données grâce à une intégration stratégique de l’IA.

Écoutez notre COO Jay Mishra parler de l'intersection de l'IA et de la gestion des données et de la direction qu'il pense prendre dans ce secteur. Découvrez son Balado EM360 épisode aujourd'hui ! Il est également disponible sur Spotify, Podcasts Googleet Podcasts Apple.