Un assistant intelligent qui gère l’information tel un actif stratégique

Une étude de McKinsey* suggère que les collaborateurs passent près de 20 % de leur temps à rechercher des informations souvent dissimulées au sein de documents lourds et complexes. Du temps perdu, irrécupérable, qui représente une réelle baisse de productivité. L’équipe de prototypage rapide de GFT a exploité la puissance de l’IA et de la génération augmentée de récupération afin de fournir un système de récupération intelligent et novateur pouvant être utilisé dans tous les secteurs.

Architecture sécurisée et flexible

L’assistant intelligent exploite une architecture robuste dans Google Cloud pour fournir un accès sécurisé et rapide à toutes les informations d’une entreprise.

Réduction du temps de recherche

La solution basée sur l’IA réduit significativement le temps consacré à la recherche d’informations ciblées, ce qui permet aux collaborateurs de travailler plus efficacement et de prendre des décisions éclairées.

Personnalisation innovante

En offrant des recommandations sur mesure et des réponses automatisées, la solution procure une expérience utilisateur personnalisée et booste la productivité.

L’assistant intelligent représente une nouvelle approche de l’innovation chez GFT. Avec notre vivier de compétences en IA générative, nous avons été en mesure de créer une solution répondant à un défi universel du marché.

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Edoardo Colaizzo
Détenteur d’un produit basé sur l’IA, GFT Italia

Le Défi

Adieu les recherches, bonjour les résultats grâce à un assistant intelligent

Dans le cadre de son programme de sensibilisation, GFT recueille en permanence les retours d’information de sa vaste clientèle. Lorsque des clients rencontrent des difficultés qui s’avèrent être universelles, GFT s’efforce de leur proposer des solutions innovantes en recourant à ses méthodes de prototypage rapide qui exploitent les grands modèles de langage (LLM) basés sur l’IA, des systèmes de génération augmentée de récupération et un système multi-agent pour améliorer la qualité des données et fournir de meilleurs résultats. 

De nombreuses grandes entreprises sont aux prises avec une surcharge d’informations sur un large éventail de sujets internes. Ce défi se manifeste le plus lorsque de nouveaux collaborateurs ont besoin de recueillir des informations sur les’processus et les procédures de l’entreprise. Dans le cadre de l’intégration, les nouvelles recrues sont confrontées aux difficultés inhérentes à la consultation de nombreuses sources d’informations disséminées dans divers silos. Ce problème se rencontre en particulier dans les groupes internationaux qui se sont développés par le biais d’acquisitions d’entreprises susceptibles de posséder des cultures, des procédures internes, des manuels et des piles technologiques qui leur sont propres. 

Le défi posé par l’information se ressent également dans le travail quotidien : un avocat, par exemple, qui doit trouver une clause spécifique dans un contrat de 200 pages peut consacrer jusqu’à 60 minutes de son temps à cette recherche. Les études suggèrent que les mauvaises décisions prises en raison d’une compréhension erronée des informations peuvent coûter jusqu’à 10 milliards de dollars par an.

 

Néanmoins, IBM révèle** que l’automatisation et les chatbots sont capables de traiter jusqu’à 30 % des demandes d’assistance, faisant économiser un temps précieux aux équipes d’assistance informatique, tandis que Zendesk indique*** que les organisations utilisant des chatbots constatent une baisse de 60 % du temps consacré au traitement des tickets.


Avec une connaissance approfondie de ce défi universel lié à la recherche d’informations, GFT s’est engagé à concevoir un assistant intelligent basé sur l’IA qui utilise ses technologies éprouvées. La solution LLM proposée permettrait d’interagir avec des documents dans le but de recueillir des informations et de permettre une compréhension plus rapide et plus approfondie que jamais.  

La compréhension humaine d'un grand nombre de documents prend invariablement beaucoup de temps, ce qui entraîne une baisse de la productivité, une augmentation de la demande d'assistance et un accroissement des risques pour les affaires. Au fil du temps, cela conduit à des silos de connaissances au sein d'une organisation.

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Edoardo Colaizzo
Chef de produit IA, GFT Technologies SE

Engagement

Une architecture sécurisée et flexible pour effectuer des recherches dans une base de connaissances bancaires

GFT travaille avec l’IA et les LLM depuis leur création et a fourni plusieurs chatbots qui exploitent toute la puissance du traitement automatique du langage naturel afin de livrer rapidement des résultats exacts. Le but de ce projet était de donner aux utilisateurs les clés pour naviguer potentiellement dans toute base de connaissances interne à l’aide d’un outil d’interaction en langage naturel.

 

L’objectif particulier était de renforcer les capacités humaines en facilitant une conversation en temps réel directement avec toute source d’information, – à savoir des documents longs et complexes la plupart du temps. Bien que le nombre de cas d’utilisation soit illimité, les applications immédiates pourraient englober la conformité réglementaire dans les services financiers ou la conformité avec des dispositions plus générales relatives aux données, comme le RGPD en Europe. En plus de permettre un gain de temps, la solution adéquate fournirait également des résultats plus exacts et cohérents et améliorerait la prise de décisions.

 

Pour assurer un déploiement fiable et évolutif, l’assistant intelligent est basé sur Google Cloud Platform (GCP). En plus d’offrir une infastructure en tant que service sécurisée, GCP fournit un ensemble d’outils de gestion éprouvés qui sont régulièrement mis à jour.

 

L’assistant intelligent procure les fonctions structurelles uniques suivantes :

  • Architecture RAG. Pour qu’un LLM soit efficace et qu’il offre des résultats pertinents, il doit exploiter des données personnalisées provenant de sources multiples. L’assistant intelligent utilise une architecture de génération augmentée de récupération adaptative pour intégrer des sources externes, offrir une compréhension contextualisée améliorée et maximiser l’exactitude des réponses.
  • Expérience utilisateur personnalisée. Afin de réduire le temps nécessaire et d’améliorer l’exactitude des résultats, l’assistant intelligent fournit des réponses sur mesure reposant sur un profil utilisateur individuel et sur l’historique des interactions.
  • LLM à la pointe de la technologie. L’IA évolue à la vitesse de l’éclair. Conçu dans un souci de flexibilité, le système peut utiliser de nombreux LLM et passer de l’un à l’autre si nécessaire pour favoriser l’obtention de réponses rapides et exactes.
  • Authentification et accès aux API. De nombreuses organisations migrent vers une architecture ouverte modulable facilitée par les interfaces de programmation applicative (API). L’assistant maximise l’utilisation des API pour permettre une intégration facile avec toute infrastructure cible.

 

L’assistant intelligent est conçu pour combiner évolutivité et flexibilité. En tant que solution compatible avec les API, il offre une solution stratégique qui apporte une réponse au défi actuel de la recherche et de la récupération d’informations. De nouveaux modèles ou composants peuvent être intégrés facilement sans bouleverser les activités.

Fort d’une large base de clientèle, GFT est en mesure d’acquérir des connaissances uniques sur les défis les plus fréquents des entreprises. Toutes les organisations doivent effectuer des recherches dans un volume croissant de données complexes et critiques provenant de nombreuses sources. Notre assistant intelligent utilise l’IA et les LLM pour offrir une solution flexible à ce besoin universel de toutes les entreprises.

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Edoardo Colaizzo
Détenteur d’un produit basé sur l’IA, GFT Technologies SE

Le Bénéfice

Une solution d’IA générative en temps réel qui fournit des résultats rapides et exacts

La nouvelle plateforme offre une combinaison optimale entre les modèles de récupération de données LLM et GFT’. À titre de modèle haute performance entraîné avec des données personnalisées, elle est capable de générer des résultats qui sont plus individualisés et granulaires que cela ne serait possible avec un seul LLM.

 

Avec son architecture ouverte, le modèle peut être facilement entraîné en utilisant de nouvelles données spécialisées sur tout type de sujet. Dans la pratique, le modèle fait office de cerveau de traitement’ qui peut facilement être alimenté et les résultats peuvent être partagés.

 

Ce modèle offre une évolution importante à toutes les entreprises sans référentiel de données centralisé. En partageant les résultats de recherche, une entreprise peut améliorer la collaboration et développer des méthodes axées sur les meilleures pratiques afin de solutionner les défis les plus courants. En plus de permettre des gains de temps et d’argent, l’assistant intelligent génère des résultats de meilleure qualité et permet une amélioration continue.

 

La solution peut aussi être modifiée pour répondre à une question dans un style particulier : autrement dit, la manière dont elle répond à des demandes légales, par exemple, peut différer de la manière dont elle répond aux demandes d’assistance client. Le modèle est entièrement multilingue et répond aux questions dans la langue dans laquelle elles ont été posées.

 

Bien qu’il puisse être déployé dans tous les secteurs, l’assistant intelligent trouve le plus d’applications sur les marchés caractérisés par des volumes élevés de données complexes. Des essais ont été menés dans des services financiers et dans l’externalisation, et la plateforme fait l’objet d’améliorations continues au gré des attentes et des besoins des utilisateurs.

McKinsey & Company. The Social Economy: Unlocking Value and Productivity through Social Technologies – Executive Summary. Récupéré sur https://www.mckinsey.com.

** IBM. Unlocking the Power of Chatbots: Key Benefits for Businesses and Customers. Récupéré sur https://www.ibm.com.

*** Zendesk. Site internet officiel. Récupéré sur https://www.zendesk.com/it/.

Chronologie

Novembre 2024

Un assistant intelligent avec de nombreuses applications.

Les clients sont invités à tester le produit et à explorer son potentiel dans diverses situations. La plateforme est continuellement améliorée en fonction des exigences des utilisateurs.

Un assistant intelligent avec de nombreuses applications.

Les clients sont invités à tester le produit et à explorer son potentiel dans diverses situations. La plateforme est continuellement améliorée en fonction des exigences des utilisateurs.

Août 2024

Une solution GenAI pratique et en temps réel.

La plateforme est mise à l’échelle pour la production avec un choix flexible de LLM et les propres modèles de récupération de données de GFT. Formé avec des données personnalisées, le modèle haute performance génère des résultats plus ciblés qu’un seul LLM ne peut atteindre.   

Une solution GenAI pratique et en temps réel.

La plateforme est mise à l’échelle pour la production avec un choix flexible de LLM et les propres modèles de récupération de données de GFT. Formé avec des données personnalisées, le modèle haute performance génère des résultats plus ciblés qu’un seul LLM ne peut atteindre.   

Avril 2024

Proof of concept (Preuve de concept).

Avec une expertise approfondie en gestion des données et en IA, GFT s’engage à développer un assistant intelligent alimenté par l’IA. La solution proposée, basée sur LLM, interagirait avec les documents pour collecter des informations et permettre une compréhension plus rapide et plus approfondie que jamais auparavant.  

Proof of concept (Preuve de concept).

Avec une expertise approfondie en gestion des données et en IA, GFT s’engage à développer un assistant intelligent alimenté par l’IA. La solution proposée, basée sur LLM, interagirait avec les documents pour collecter des informations et permettre une compréhension plus rapide et plus approfondie que jamais auparavant.  

Janvier 2024

Un défi universel de gestion des données.

De nombreuses grandes entreprises dans tous les secteurs sont confrontées à une surcharge d’informations lorsque celles-ci sont stockées dans des systèmes distribués. GFT étudie comment l’IA et les modèles de langage (LLMs) peuvent résoudre ce défi. 

Un défi universel de gestion des données.

De nombreuses grandes entreprises dans tous les secteurs sont confrontées à une surcharge d’informations lorsque celles-ci sont stockées dans des systèmes distribués. GFT étudie comment l’IA et les modèles de langage (LLMs) peuvent résoudre ce défi. 

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