La digitalisation a bouleversé la manière dont les entreprises gèrent leurs données, et dans ce contexte, la dématérialisation est devenue une nécessité, conduisant à l’adoption massive de la Gestion Électronique des Données (GED). En tant que professionnel de la data, j’ai été témoin de l’évolution de cette technologie et de l’impact qu’elle a eu sur la manière dont les entreprises fonctionnent aujourd’hui. Toutefois, il est clair que nous devons aller au-delà de la simple gestion des données pour exploiter véritablement « l’intelligence » qui peut en être extraite.
Dans cet article, je souhauite partager quelques réflexions sur la manière dont nous pouvons améliorer l’intelligence au-delà du code informatique dans la gestion électronique des données. Nous aborderons les limites actuelles des outils de GED, les possibilités offertes par l’IA et l’apprentissage automatique, les défis de la connexion des données aux processus métiers, et les autres défis connexes tels que la qualité des données et la confidentialité.
Let’s go 😊 !
Quelle est l’approche des outils de GED et pourquoi devons-nous aller au-delà de cela ?
Historiquement les outils de GED ont été conçus pour aider les entreprises à numériser, stocker, gérer et partager leurs documents de manière plus efficace. L’approche « traditionnelle » de ces outils est focalisée sur la dématérialisation et la gestion des documents.
Cependant, à mesure que la quantité de données disponibles dans les entreprises continue de croître, il est devenu évident que nous devons aller au-delà de cette approche pour vraiment exploiter la valeur de cette data.
En effet, les outils de GED sont excellents pour organiser et stocker des documents, mais ils ne sont pas nécessairement conçus pour extraire des informations précieuses à partir de ces documents. Pour vraiment exploiter les données que nous collectons, nous avons besoin de méthodes plus avancées…
Les limites des logiciels de GED et la nécessité de pouvoir exploiter correctement les données
Vous l’aurez compris, si les logiciels GED ont révolutionné la manière dont les entreprises gèrent leurs documents, ils ont aussi leurs limites. L’une des principales faiblesses est cette « incapacité » à exploiter correctement les données.
La structuration des données avec des métadonnées est une étape cruciale pour pouvoir exploiter les données de manière efficace. Les métadonnées fournissent des informations contextuelles sur les données, ce qui permet de mieux comprendre et analyser les données. Et c’est là que le bas blesse, la plupart des logiciels de GED ne proposent pas les fonctionnalités nécessaires pour le faire.
De plus, la capacité à effectuer des recherches avancées parmi toutes les données est également un enjeu majeur. Et encore une fois un outil de GED standard n’est pas capable de le faire.
A noter cependant qu’il existe quelques éditeurs comme le français Anakeen, qui ont su se montrer innovant en matière de plateforme de structuration des données, en considérant notamment chaque document comme « un élément intelligent ».
L’IA et l’apprentissage automatique comme méthodes clés pour extraire plus d’intelligence des données
Côté innovation/avancées technologiques, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont deux technologies clés qui ont le potentiel de transformer la manière dont nous exploitons l’intelligence des données… puisqu’elles permettent aux logiciels de collecter, d’analyser et d’apprendre de grandes quantités de données de manière automatique et continue !
L’IA et le machine learning utilisent des algorithmes avancés pour identifier des tendances, des modèles et des corrélations dans les données qui seraient impossibles à détecter avec des méthodes traditionnelles. De plus, ces technologies peuvent apprendre et s’adapter au fil du temps, ce qui signifie qu’elles peuvent continuer à améliorer leur performance et leur précision…
Les défis et les enjeux de la connexion des données aux processus métiers
Des innovations qui devraient permettre d’atteindre rapidement l’étape ultime : la connexion des données aux processus métiers et de gestion de l’entreprise. Objectif : aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées et à améliorer l’efficacité et l’efficience de leurs opérations. Mais…cela présente aussi quelques difficultés !
L’une des principales est l’intégration des données. Les entreprises collectent des données à partir de diverses sources, et ces données doivent être intégrées de manière cohérente pour être utilisées efficacement. Et cela nécessite, encore une fois, des outils et des technologies avancés pour gérer et intégrer les données. On n’en finit pas 😅 !
D’autres défis connexes doivent également être pris en compte
Outre les défis mentionnés ci-dessus, il y a aussi d’autres défis connexes qui doivent être pris en compte, comme la qualité des données, la confidentialité et la protection des données personnelles.
D’un côté, la qualité des données est un défi majeur pour de nombreuses entreprises. Les données de mauvaise qualité peuvent entraîner des erreurs et conduire à de mauvaises décisions. Il est donc crucial de mettre en place des ressources (c’est en partie mon travail), processus et des outils pour assurer la qualité des données.
De l’autre, la confidentialité et la protection des données personnelles sont également des enjeux majeurs. Avec l’augmentation de la collecte et de l’utilisation des données, les entreprises doivent veiller à respecter les lois et les règlements en matière de protection des données (coucou la RGPD !).
En résumé, la GED est un élément crucial de l’ère numérique dans laquelle nous vivons. Cependant, pour vraiment exploiter l’intelligence que nos données peuvent offrir, nous devons aller au-delà du simple stockage et de la gestion des données. Nous devons utiliser des technos avancées comme l’IA et le machine learning pour analyser et apprendre de nos données…données que nous devons ensuite connecter à nos processus métiers pour améliorer notre efficacité. Il est également crucial de prendre en compte d’autres défis connexes, comme la qualité des données et la protection des données, sujet sensible du moment… Un beau challenge donc !