L’évolution des solutions ECM (Gestion de Contenu d'Entreprise) sur le moyen terme est marquée par le passage de la gestion des contenus à la gestion de la connaissance. L’Intelligence Artificielle - déjà disponible pour des usages limités sur les plateformes Hyland Nuxeo et Alfresco - et l’analyse extensive du contenu des documents à grande échelle, doit permettre de progresser fortement dans cette “intelligence du contenu”.

A quels enjeux les solutions ECM doivent-elles répondre ?

Les solutions ECM sont confrontées dorénavant aux enjeux suivants :

• Changement d’échelle (volumétrie de contenus qui croît de manière exponentielle)
• Plus grande variété de contenus qu’ils soient structurés ou non  (textes, images, vidéos, fichiers audio, logs de chatbots, traces d’interaction digitale, …)
• Nouvelles exigences fonctionnelles (avoir des éléments auto-suggérés et pouvoir les croiser avec d’autres recherches, sans pour autant être cloisonné dans une requête structurée , donner accès à tous types de scénarios métiers, …)

Pour répondre à ces enjeux, les objectifs fixés, entre autres, sont les suivants :

• Savoir reconnaître un type de document;
• Analyser des images ou du contenu d’un document pour en extraire l’intention ou le sujet principal;
• Automatiser les workflows;  
• Extraire les métadonnées automatiquement;
• Extraire le texte des supports audio ou vidéo pour permettre leur qualification et leur indexation) 

Ces objectifs permettront de mieux profiter de la valeur des fonds documentaires tout en automatisant le traitement des contenus et la gestion du cycle de vie des documents.

Si on prend l’exemple de la gestion des contrats.

Aujourd'hui, le mieux que les solutions ECM puissent faire est de classer votre contenu en examinant les balises de métadonnées et les mots-clés dans les documents. 

• Une solution ECM permet à l’utilisateur de choisir le type un document “contrat” et de le classer avec les autres contrats légaux selon ces métadonnées. 
• L’IA fera passer la solution ECM au niveau supérieur, non seulement en classant le document comme un contrat (en reconnaissant directement le type de document) , mais également en l'évaluant pour s'assurer qu'il s'agit bien d'un contrat à priori valide et qu’il contient les clauses réputées nécessaires pour ce type d’usage. 

L’apport de l’IA

Nous retrouvons aujourd’hui deux catégories d’IA s’adaptant à l’ECM, l’une dite “générique” et l’autre “personnalisée ou contextualisée” (sachant que ces deux approches peuvent être complémentaires entre elles). 

• L’IA générique : Elle se base sur les services de fournisseurs existants qui sont en général les GAFAM (avec Google et Amazon en tête via leurs outils : Google Vision, Amazon Rekognition, Amazon Textract pour ne citer que ces exemples). Leurs avantages sont que ces outils sont déjà éprouvés dans de nombreux usages (autres que les solutions ECM) et que des connecteurs existent déjà avec les principales solutions ECM du marché. L’inconvénient c’est que le modèle d’IA appellé n’est pas spécialisé sur les données / métadonnées métiers contenus dans la solution ECM et , par ailleurs, des conflits de protection des données sensibles ou de respect de la vie privée(RGPD) peuvent se poser lors du recours à ces services.

• L’IA personnalisée (ou contextualisée) :  Elle permet de mieux répondre aux objectifs précédemment décrits, c’est à dire mieux valoriser les métadonnées et caractéristiques propres au corpus documentaire analysé, mais nécessite un effort de modélisation et d'entraînement spécifique à chaque projet. La solution Hyland Nuxeo revendique ainsi une capacité “d’intelligence de l’information”, en couplant sa solution avec un service d’IA contextuelle, décliné dans l’offre Nuxeo Insight.

En conclusion, bien que le domaine IA soit assez récent dans les applications ECM, celui-ci touche déjà de nombreux usages (classement d’images, amélioration de l’expérience utilisateur, dédoublonnement,…). Il est probable que ces capacités vont s’étendre, notamment pour aider à la qualification de données non structurées ou pour étendre les possibilités d’actions sur les documents au-delà des usages prévus initialement (recherche, création de plans de classement inédits, enrichissement des métadonnées, …).

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