Qu’est ce qu’un Insight Engine ?

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Un insight engine (ou moteur de recherche intelligent) est un outil qui permet de révéler et de rendre disponible des informations clés contenues dans vos données. La détection de ces informations est une étape importante qui permet de mieux organiser vos données et d’accéder plus rapidement à l’information que vous cherchez.

 

Mais pourquoi ce nouveau type d’outil alors que les moteurs de recherche proposent déjà une solution éprouvée ?

Pourquoi pas un google de l’entreprise ?

Pour fonctionner, les moteurs de recherche qui ont des millions d’utilisateurs exploitent leur comportement et leurs informations (position, historique de recherche, …) pour optimiser les résultats. Ils disposent d’autre part d’un grand volume de données qu’ils exploitent au mieux (analyse de texte et d’image, détection d’entité, analyse des mots clefs, …). Cela leur permet des résultats très souvent pertinents.

 

En entreprise, la situation est différente.

 

On peut citer plusieurs situations trompeuses pour un outil d’indexation :

  • Les comportements des utilisateurs peuvent changer car ils occupent différents rôle dans la société.
  • L’auteur réel d’un document, de par la réutilisation de templates, est très difficile à trouver.
  • La multitude de code internes rendent la compréhension difficile.
  • La confidentialité rend l’information incomplète.
  • Les comptes génériques utilisés dans les laboratoires rendent l’identification de l’opérateur difficile.
  • Les multiples migrations de données et la perte du contexte empêche également de bien qualifier ces données.

 

Toutes ces situations biaisent l’analyse si on ne connaît pas le contexte métier et l’historique.

Appliquer des règles générales de classement, de détection et de suggestion dans ce cadre peut être mal interprété par l’utilisateur.

D’autre part, exception faite du travail sur la détection d’objets dans les images, le travail réalisé par les entreprises comme Google en curation et analyse du contenu est méconnu et sous estimé (*). En entreprise, le besoin de curation est également présent avec des types de données encore plus hétérogènes, en particulier dans les sciences de la vie ou les formats de données sont d’une grande hétérogénéité.

L’approche de “seulement indexer” les données ne suffit donc pas !

(*) voir https://developers.google.com/search/docs/guides/intro-structured-data

Ce qui fait la différence entre un insight engine et un moteur de recherche peut se résumer par cet ensemble de capacité :

  • Reconnaître le sens de vos données et pas simplement d’en extraire le texte, en utilisant toutes vos bases existantes. 
  • Comprendre comment se répartissent vos données en fonction de leur thématique et offrir une navigation par thème.
  • Combiner des recherches ou des informations.
  • Trouver des corrélations entre les données.

Ce dernier point amène une différence importante.

En effet, la où un moteur de recherche permet de répondre à des questions comme:
“Où sont les données mentionnant le projet PR28 ?”
un insight engine, grâce à la connaissance sémantique des données, peut répondre à des questions plus élaborées comme:
“Quels sont les biomarqueurs identifiés dans le projet PR28 ?”

 

En fin d’article, quelques illustrations de comment ces principes sont implémentés dans Inquiro.

Pourquoi avez vous besoin d’un insight engine ?

  • Si vous avez du mal à retrouver les données générées par vous, collaborateurs.
  • Si vous avez l’impression que vous avez déjà des données qui vous permettraient de gagner du temps et de prendre de meilleures décisions, mais vous ne savez pas ou elles sont.
  • Si vous avez l’impression de passer beaucoup de temps à mettre en place un système d’organisation des données qui au final ne répond pas à vos besoins ?
  • si vous souhaitez rapidement comprendre de quoi traite une masse de données à ce jour inconnue,

 

Comment se passe la mise en place ?

C’est ce que nous découvrirons dans notre prochain article ! Mais si c’est urgent, contactez nous.

Figure 1  : Une fiche descriptive d’un fichier annoté

(Cliquez pour agrandir l’image)

Figure 2  : La réorganisation dynamique de l’information dans Inquiro

(Cliquez pour agrandir l’image)

Figure 3 : La corrélation d’information dans Inquiro

(Cliquez pour agrandir l’image)