Recherche sémantique dans les bases documentaires
Les moteurs de recherche classiques par mots-clés ne retrouvent qu'une fraction des documents pertinents. Les collaborateurs reformulent leurs requêtes, parcourent des dizaines de résultats non pertinents et finissent souvent par solliciter un collègue pour localiser l'information recherchée.
Le flux automatisé
Un processus structuré pour des résultats rapides et fiables.
Indexation sémantique
Ingestion et vectorisation de l'ensemble de votre base documentaire pour une compréhension en profondeur du contenu.
Requête en langage naturel
Le collaborateur formule sa recherche comme une question ou une description de besoin, sans se soucier des mots-clés exacts.
Recherche par similarité
L'IA identifie les documents les plus pertinents par proximité sémantique, même si les termes exacts diffèrent.
Résultats enrichis
Affichage des documents classés par pertinence avec extraits contextuels et mise en avant des passages clés.
Résultats concrets
Opérationnel en 4 à 6 semaines
De la spécification au déploiement, avec des résultats visibles dès les premières semaines.
Questions fréquentes - Recherche sémantique dans les bases documentaires
Autres flux Gestion Documentaire
Classification et indexation automatique
Le classement manuel des documents entrants est une tâche répétitive et source d'erreurs. Les collaborateurs perdent un temps considérable à catégoriser, nommer et taguer chaque document, ce qui entraîne des incohérences dans l'arborescence et complique la recherche ultérieure.
Synthèse de documents longs
Les rapports annuels, études sectorielles et manuels techniques représentent des centaines de pages que les décideurs n'ont pas le temps de lire intégralement. L'information clé reste enfouie dans des documents volumineux, ralentissant la prise de décision et la diffusion des connaissances.
Extraction structurée de connaissances
Les connaissances critiques de l'entreprise sont dispersées dans des documents non structurés : notes internes, comptes rendus, emails, rapports. Alimenter manuellement des bases de connaissances, wikis ou référentiels internes est fastidieux et souvent incomplet, ce qui freine le partage d'expertise.
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