Les assistants de connaissances d'entreprise : libérer de la valeur tout en gardant le contrôle

Points clés à retenir 

• Les assistants de connaissances d'entreprise aident les employés à récupérer les connaissances organisationnelles et à interagir avec elles à l'aide de requêtes en langage naturel. 
• Ces systèmes s'appuient sur la génération augmentée par récupération (RAG), les pipelines de données d'entreprise et les couches de connaissances pour connecter les modèles d'IA aux sources d'information internes. 
• L'infrastructure, le réseau et l'architecture de stockage doivent répondre aux exigences de performance des charges de travail d'IA d'entreprise. 
• Les cadres de gouvernance sont essentiels pour que les systèmes d'IA accèdent aux données de l'entreprise de manière sécurisée et responsable. 
• Les assistants de connaissances évoluent pour prendre la forme de systèmes multi-agents capables de raisonner et d'agir, permettant ainsi de nouveaux niveaux d'automatisation en entreprise. 

Des organisations, tous secteurs confondus, étendent leur utilisation de l'intelligence artificielle pour automatiser les flux de travail, analyser les données opérationnelles et permettre une prise de décision plus rapide. L'étude Pulse of Change d'Accenture révèle que 86 % des hauts dirigeants prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'IA en 2026, soulignant ainsi à quel point l'IA est devenue centrale dans les stratégies technologiques des entreprises. 

Parallèlement, l'accès aux connaissances de l'entreprise demeure un défi. Les employés passent souvent beaucoup de temps à naviguer à travers les référentiels de documents, les portails internes et les outils de collaboration pour trouver les informations dont ils ont besoin. Selon l'indice d'anatomie du travail d'Asana, les travailleurs du savoir passent environ 60 % de leur temps à effectuer des tâches accessoires avant de pouvoir vraiment travailler, notamment à rechercher des mises à jour, à assister à des réunions inutiles et à passer d'un outil à l'autre. 

Cet environnement fragmenté peut ralentir la productivité et la prise de décision. 

Les assistants de connaissances d'entreprise décloisonnent les données, permettant aux employés d'interroger les données organisationnelles en utilisant le langage naturel. Ces systèmes fournissent des réponses contextuelles tirées des sources de données des entreprises, ce qui aide les équipes à récupérer les connaissances organisationnelles et à interagir avec elles tout en assurant la gouvernance et en gardant le contrôle. Les déploiements d'IA d'entreprise s'appuient de plus en plus sur des plateformes intégrées telles que Dell AI Factory with NVIDIA, qui combinent calcul accéléré, réseau, stockage et logiciels d'IA au sein d'une architecture unifiée. 

À mesure que les organisations déploient à grande échelle des solutions d'IA et des assistants de connaissances au sein de leur structure, les équipes informatiques doivent également repenser la manière dont elles gèrent et optimisent les coûts. À l'ère de l'IA, les jetons deviennent une unité de consommation mesurable, où chaque invite et chaque réponse générée entraînent une utilisation des ressources de calcul. Sans visibilité centralisée et sans optimisation de l'infrastructure, les coûts peuvent rapidement augmenter en même temps que l'utilisation. Les plateformes intégrées aident les organisations à maximiser la valeur de leurs investissements en IA tout en assurant des dépenses opérationnelles prévisibles.

Fonctionnement des assistants de connaissances d'entreprise 

Les assistants de connaissances d'entreprise intègrent plusieurs technologies qui permettent aux modèles d'IA de récupérer et d'interpréter les données organisationnelles. 

Les composantes essentielles d'un assistant de connaissances comprennent généralement : 

• des grands modèles de langage (LLM) qui génèrent des réponses aux requêtes des utilisateurs à l'aide de connecteurs sécurisés reliés à des systèmes d'entreprise, à des sources de données tierces et à des serveurs MCP 
• des bases de connaissances d'entreprise contenant des informations structurées et non structurées 
• des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) qui récupèrent les documents pertinents à partir de référentiels internes avant de générer les réponses 
• des pipelines d'ingestion de données qui préparent les données d'entreprise pour les systèmes d'IA 
• des plateformes d'infrastructure qui fournissent des ressources de calcul, de stockage et de réseau 

De nombreuses entreprises déploient ces systèmes dans des environnements hybrides qui combinent infrastructure sur site, services cloud et ressources de calcul en périphérie. Cette approche permet aux organisations de faire évoluer leurs charges de travail d'IA tout en assurant la visibilité et la gouvernance des données sensibles de l'entreprise. Des plates-formes telles que Dell AI Factory avec NVIDIA combinent calcul accéléré, infrastructure d'entreprise et logiciel d'IA avec des solutions tierces validées qui prennent en charge le déploiement basé sur des modèles, aidant ainsi les organisations à mettre en production plus efficacement des architectures d'assistant de connaissances. 

Les assistants de connaissances vont au-delà de la simple recherche : ils prennent en charge le raisonnement, l'automatisation et la collaboration dans les flux de travail d'entreprise. Ils permettent ainsi aux systèmes d'IA de coordonner les actions et de prendre en charge des processus plus complexes comprenant plusieurs étapes.

Exigences en matière d'infrastructure pour la génération augmentée par récupération (RAG) 

La génération augmentée par récupération (RAG) est un cadre fondamental pour les assistants de connaissances d'entreprise.  

Au lieu de n'utiliser que les données d'entraînement d'un modèle, la RAG récupère les documents d'entreprise pertinents avant de générer une réponse, garantissant ainsi que les réponses reposent sur les informations organisationnelles actuelles. L'exécution des pipelines RAG nécessite une infrastructure capable de traiter de gros volumes de requêtes et de récupérer les données d'entreprise en temps réel. 

Infrastructure informatique 

Les assistants de connaissances d'entreprise dépendent de ressources de calcul avancées pour traiter de grands volumes de requêtes. Les serveurs accélérés par GPU et les environnements d'IA conteneurisés sont couramment utilisés pour exécuter efficacement les charges de travail d'inférence de modèles. 

Architecture de réseau 

Les environnements d'IA nécessitent un réseau à large bande passante pour permettre une communication rapide entre les nœuds de calcul et les plateformes de stockage. Les réseaux à faible latence contribuent à garantir que les assistants de connaissances récupèrent rapidement les données d'entreprise lors de l'inférence. 

Plateformes d'orchestration de l'IA 

Les organisations déploient souvent des outils d'orchestration qui coordonnent les charges de travail d'IA distribuées, gèrent les pipelines d'inférence et surveillent les performances du système. Ces plateformes jouent également un rôle clé dans la gestion des coûts en permettant la planification des charges de travail, l'optimisation des ressources et la surveillance de l'utilisation de l'inférence dans différents environnements.

Pour simplifier ces architectures complexes, de nombreuses organisations adoptent des plateformes d'IA intégrées. Des solutions telles que Dell AI Factory with NVIDIA fournissent des piles d'infrastructure validées qui combinent des outils logiciels de calcul, de réseau, de stockage et d'IA au sein d'une architecture unifiée, ainsi que des logiciels et des plateformes d'ISV tiers validés. 

Cette approche peut aider les organisations à déployer plus rapidement des charges de travail avancées telles que les assistants de connaissances, tout en réduisant la complexité associée à l'élaboration d'une infrastructure d'IA à partir de zéro. Cependant, à mesure que ces systèmes passent du déploiement initial à la production à grande échelle, de nouveaux défis apparaissent en matière de performances et de rentabilité. 

À mesure que les fonctionnalités des modèles évoluent, les fenêtres de contexte s'étendent considérablement, augmentant souvent de manière incrémentielle. Bien que des fenêtres de contexte plus larges améliorent la qualité de la réponse en permettant aux modèles de traiter davantage de données d'entreprise par requête, elles augmentent également la quantité de données transmises et traitées lors de l'inférence. Cela a un impact direct sur la latence et le coût, notamment à grande échelle. 

Les organisations doivent trouver un juste milieu entre performance des modèles et efficacité en optimisant la conception des invites, les stratégies de récupération et l'utilisation de l'infrastructure afin d'éviter des frais de calcul inutiles.

Optimisation de l'ingestion de données pour les systèmes d'IA 

Les pipelines d'ingestion de données préparent les données d'entreprise afin que les systèmes d'IA puissent y accéder et les interpréter efficacement. Sans pipeline de traitement structuré, les assistants de connaissances peuvent récupérer des informations obsolètes ou incomplètes. 

Les organisations optimisent généralement l'ingestion de données grâce à plusieurs stratégies. 

Centralisation des sources de données d'entreprise 

Les organisations rassemblent souvent des informations provenant de plusieurs systèmes, tels que des référentiels de documents, des bases de données et des plateformes de collaboration, dans des environnements de données unifiés. Cette approche permet aux systèmes d'IA d'accéder aux informations d'entreprise de manière plus cohérente entre les différents systèmes. 

Préparation et structuration des données 

Les données brutes d'entreprise contiennent souvent des incohérences, des doublons ou des enregistrements incomplets. Les processus de préparation des données garantissent que les informations sont correctement structurées avant que les systèmes d'IA n'y accèdent. 

Automatisation des pipelines de données 

Les pipelines d'ingestion automatisés mettent à jour en continu les bases de connaissances d'entreprise afin que les systèmes d'IA puissent récupérer les informations les plus récentes. Des pipelines de données efficaces contribuent également à réduire la récupération de données superflues lors de l'inférence, ce qui peut diminuer les coûts de calcul et améliorer les temps de réponse. 

Mise en œuvre des cadres de gouvernance 

Les entreprises appliquent des politiques d'accès pour que les systèmes d'IA ne récupèrent que les données que les utilisateurs sont autorisés à consulter. La Harvard Business Review rapporte que 88 % des entreprises utilisent désormais l'IA régulièrement, ce qui rend les politiques de gouvernance essentielles pour garantir un accès responsable aux données d'entreprise. 

Les cadres de gouvernance s'étendent également pour inclure la visibilité des coûts et le suivi de l'utilisation. Dell Services aide les organisations à concevoir des modèles de gouvernance et des contrôles opérationnels qui prennent en charge une allocation efficace des ressources, le suivi de l'utilisation de l'IA et la gestion des coûts à mesure que l'adoption se généralise.

Stratégies de stockage pour les grands modèles d'IA 

Les assistants de connaissances d'entreprise doivent accéder à de vastes ensembles de données, modèles d'IA et référentiels de connaissances d'entreprise, et les exploiter. 

Plateformes de stockage distribuées 

Les systèmes de stockage distribués permettent aux organisations de stocker de grands ensembles de données sur plusieurs nœuds tout en assurant la redondance et une haute disponibilité. 

Stockage d'objets pour les données non structurées 

Les bases de connaissances d'entreprise incluent souvent des contenus non structurés tels que des documents, des e-mails et des fichiers multimédias. Les plateformes de stockage d'objets offrent des environnements évolutifs pour la gestion de ces types de données. 

Accès aux données haute performance 

Les charges de travail d'IA nécessitent une récupération rapide des données pour permettre aux modèles d'accéder rapidement aux documents lors de l'inférence. 

Réplication et résilience des données 

Les organisations mettent en œuvre des stratégies de réplication pour garantir l'accessibilité des données d'entreprise en cas de perturbations de l'infrastructure ou de pannes matérielles. 

Ces charges de travail nécessitent des plateformes de stockage capables d'évoluer en fonction des volumes croissants de données d'entreprise. Des solutions d'infrastructure telles que Dell AI Factory with NVIDIA intègrent des technologies de calcul, de réseau et de stockage comme Dell PowerScale pour aider les organisations à prendre en charge les grands modèles d'IA, un accès aux données haute performance et des systèmes de connaissances d'entreprise à grande échelle.

Gouvernance et contrôle des systèmes d'IA d'entreprise 

Bien que les assistants de connaissances d'entreprise promettent des gains de productivité importants, la gouvernance reste essentielle. Lorsque des systèmes d'IA accèdent aux données organisationnelles, ils doivent opérer dans des cadres de gouvernance garantissant la sécurité, la transparence et la conformité. 

Les principales mesures de gouvernance comprennent : 

• des politiques d'accès basées sur les rôles 
• des mesures de protection des données personnelles 
• des fonctionnalités de surveillance et d'audit 
• l'observabilité des systèmes d'IA 
• la conformité avec les normes réglementaires 

Ces mesures protègent les données sensibles tout en assurant que les assistants de connaissances fournissent des informations fiables. 

L'avenir des assistants de connaissances d'entreprise 

Les assistants de connaissances d'entreprise continueront d'évoluer à mesure que les organisations déploieront des infrastructures d'IA et des plateformes de données plus avancées. À mesure que ces systèmes évoluent, la complexité croissante des modèles et l'élargissement des fenêtres de contexte exerceront une pression accrue sur l'infrastructure. Les organisations devront trouver un juste milieu entre gains de performance et maîtrise des coûts, en veillant à ce que les systèmes d'IA puissent évoluer de manière durable face à l'augmentation de l'utilisation et des volumes de données. 

Les futurs assistants IA d'entreprise pourraient prendre en charge des fonctionnalités telles que : 

• l'automatisation de l'analyse et de la synthèse de documents 
• des copilotes IA pour les employés de tous les départements 
• des informations opérationnelles en temps réel 
• une orchestration intelligente des flux de travail 
• des agents autonomes capables d'exécuter des tâches sur l'ensemble des systèmes d'entreprise 

À mesure que ces technologies mûrissent, les assistants de connaissances deviendront partie intégrante de l'infrastructure numérique des entreprises. Les organisations qui investissent aujourd'hui dans une infrastructure évolutive, une gouvernance des données robuste et des architectures d'IA modernes seront mieux placées pour exploiter pleinement le potentiel des assistants de connaissances d'entreprise.

FAQ

Les assistants de connaissances d'entreprise transforment la manière dont les organisations accèdent à l'information interne et l'utilisent. Découvrez comment les systèmes de gestion des connaissances basés sur l'IA combinent la génération augmentée par récupération (RAG), les pipelines de données d'entreprise et une infrastructure évolutive pour fournir des informations plus rapidement tout en assurant la gouvernance d'entreprise et l'efficacité opérationnelle.