Recherche plus efficace grâce à l’analyse intelligente de documents
Les ingénieurs, chercheurs et responsables qualité passent chaque jour un temps considérable à chercher des propriétés matériaux, des rapports d’essai ou des normes. L’analyse de documents assistée par l’IA rend ces informations immédiatement accessibles, réduit les efforts de recherche et facilite la prise de décision. Découvrez comment les plateformes de Material Intelligence transforment les documents éparpillés en véritables sources d’insights.
Le problème des connaissances cachées en entreprise
Rapports d’essai datant de plusieurs années, fiches techniques, normes archivées : ces ressources contiennent des données précieuses, mais sont souvent enfouies dans des arborescences de dossiers complexes.
Résultat : un gaspillage quotidien de temps et d’énergie à fouiller un savoir dormant.
Certaines études estiment que les équipes perdent jusqu’à 2,5 heures par jour à rechercher des documents non structurés. Un manque d’efficacité difficilement conciliable avec des cycles de décision courts.
Les causes sont connues :
- Données non structurées dispersées dans des dossiers locaux
- Noms de fichiers incohérents
- PDF ou scans difficiles à exploiter
- Données clés enfouies dans des documents oubliés
Dans les laboratoires et services R&D, les données critiques dorment souvent dans des anciens rapports ou des normes techniques. L’IA permet enfin de les exploiter.
L’IA comme clé de la Material Intelligence
Les plateformes de Material Intelligence intègrent l’IA pour ne pas simplement retrouver l’information, mais en reconstituer le contexte.
Fonctionnement :
- Les documents sont analysés, découpés en unités de sens, puis reliés sémantiquement
- L’IA interprète des requêtes métier, pas seulement des mots-clés
- Les résultats sont contextualisés et reliés aux documents originaux
Résultat : plus besoin de lire ligne par ligne. Les ingénieurs obtiennent des réponses précises sur des valeurs matériaux, des normes ou des résultats d’essai.
De la recherche de matériaux aux normes : des cas d’usage concrets
Les applications possibles de l'IA dans la recherche sur les matériaux et le contrôle qualité sont diverses, pour ne citer que quelques exemples :
- Identifier des valeurs matériaux en quelques secondes, sans devoir ouvrir toutes les fiches techniques
- Comparer des essais passés pour vérifier les performances déjà atteintes
- Trouver une norme précise, son contenu technique ou sa formule de calcul, avec lien direct vers l’original
- Se former plus vite grâce à des réponses ciblées plutôt que des manuels entiers
- Travailler en plusieurs langues, l’IA assurant une recherche multilingue fluide
Comment structurer les documents pour faciliter l’exploitation
Un système d’IA performant s’appuie sur une base documentaire bien organisée. Voici les quatre étapes essentielles :
- Centraliser les documents importants (essais, manuels, normes)
- Créer une structure logique (par projet, matière ou domaine d’application)
- Veiller à l’actualisation et à l’élimination des doublons ou fichiers obsolètes
- Maintenir la base à jour avec un responsable ou un processus clair
Même si l’IA sait chercher dans le désordre, une base structurée améliore nettement la qualité des résultats.
Passer du stockage de documents à la valorisation des données
Avec une plateforme comme LabV, la recherche dans les documents devient un outil décisionnel. Au lieu de parcourir manuellement des archives :
- Le KI-assistant LabV identifie les données matériaux, compare les essais et répond à des questions spécifiques sur des normes ou des spécifications
- L’analyse automatique des documents contextualise les données et les résume clairement
- La gestion intégrée des données matériaux permet de garder les données à jour, accessibles et fiables
Les bénéfices concrets pour l’entreprise
- Développement accéléré grâce à un accès direct aux données et résultats passés
- Qualité mieux contrôlée, avec les bonnes normes et critères toujours à portée
- Décisions R&D plus rapides, sans perte de temps liée à la recherche
LabV n’est pas une solution isolée. La plateforme s’intègre dans votre écosystème IT sans bouleverser l’existant.
Conclusion : Il ne s’agit plus de savoir si l’IA sera utilisée en laboratoire, mais comment en tirer avantage dès aujourd’hui.