Des recherches plus efficaces grâce à une analyse documentaire basée sur l'IA
Les ingénieurs, les chercheurs et les experts en qualité perdent chaque jour un temps précieux à rechercher les caractéristiques des matériaux, les rapports de test et les documents standard. L'analyse documentaire basée sur l'IA débloque ces connaissances cachées, rend les informations immédiatement accessibles, réduit les coûts de recherche et permet de prendre des décisions basées sur des données. Découvrez comment les plateformes d'intelligence matérielle transforment des documents éparpillés en informations précieuses.
Le problème des connaissances cachées dans les entreprises
Les rapports de test, les spécifications techniques et les documents standard vieux de plusieurs décennies contiennent des informations précieuses, mais ils restent souvent inutilisés dans des structures de dossiers chaotiques. Les ingénieurs, les chercheurs et les experts en qualité perdent chaque jour un temps précieux à rechercher des informations pertinentes dans ce « savoir mort ».
Selon des études les employés dépensent jusqu'à 2,5 heures par jour avec des recherches sur les données non structurées. Une perte de temps considérable, en particulier pour les entreprises qui ont besoin de prendre des décisions rapides et basées sur des données.
La raison :
- Données non structurées dans des structures de dossiers désordonnées
- Noms de fichiers incohérents qui les rendent difficiles à trouver
- PDF et documents numérisés difficiles à rechercher
En particulier dans le domaine du développement des matériaux et de l'assurance qualité, des résultats précieux sont cachés dans des rapports de test, des documents standard et des spécifications techniques vieux de plusieurs décennies, souvent oubliés et inutilisés. Mais grâce à l'analyse documentaire assistée par l'IA, ces sources de connaissances peuvent être ouvertes.
L'IA, clé de l'intelligence matérielle
Les plateformes d'intelligence matérielle utilisent l'intelligence artificielle (IA) non seulement pour trouver des informations dans les documents, mais également pour les replacer dans un contexte significatif.
Mais comment fonctionne la recherche de documents basée sur l'IA ?
- Les documents PDF sont analysés, divisés en modules de texte et liés sémantiquement
- L'IA recherche les documents pertinents en fonction de questions spécifiques
- Les informations importantes sont résumées et accompagnées de références aux documents originaux
Cela permet aux ingénieurs et aux chercheurs de rechercher spécifiquement les caractéristiques des matériaux, les rapports de test ou les normes, sans avoir à rechercher manuellement des documents pendant des heures.
Des données matérielles aux normes : l'IA comme assistant de recherche
Les applications possibles de l'IA dans la recherche sur les matériaux et le contrôle qualité sont diverses, pour ne citer que quelques exemples :
- Recherche rapide de matériaux
Quelles caractéristiques des matériaux sont pertinentes pour un produit en particulier ? L'IA fournit la réponse en quelques secondes, sans avoir à rechercher dans les fiches techniques des matériaux. - Comparaison avec les tests précédents
Les anciens rapports de test peuvent être recherchés spécifiquement pour savoir quels tests ont déjà été effectués et quels résultats sont disponibles. - Accès direct aux normes et standards
Toute personne souhaitant savoir quelles équations s'appliquent à la cinétique de cristallisation des polymères selon une norme DIN recevra une réponse précise avec un lien direct vers le document original. - Gestion efficace de la formation et des connaissances
Les ingénieurs qui travaillent avec de nouveaux appareils peuvent simplement demander à l'IA au lieu de parcourir des manuels complets. - Recherche de documents multilingues
La traduction assistée par IA aide les équipes internationales en rendant les documents techniques consultables dans différentes langues.
Comment utiliser efficacement les documents
La gestion structurée des documents est essentielle pour utiliser les informations de manière ciblée et y accéder rapidement. Le processus est divisé en quatre étapes principales :
- Collectez des documents
Dans un premier temps, tous les documents pertinents sont systématiquement compilés. Cela inclut les rapports, les manuels et la documentation technique fréquemment utilisés. L'objectif est de centraliser toutes les informations importantes afin qu'elles puissent être trouvées rapidement et ne soient pas éparpillées dans différents systèmes ou sites de stockage. - Créer une structure
Pour que les documents soient utilisés efficacement, ils doivent être divisés en catégories utiles. Le regroupement par projets, sujets ou départements garantit une organisation claire et facilite l'accès. En outre, une structure bien pensée améliore les performances des fonctions de recherche alimentées par l'IA, car elle permet de fournir des réponses pertinentes plus rapidement. - Garantir la ponctualité
Afin d'obtenir des informations précises et fiables, seuls des documents actuels et pertinents doivent être utilisés. Les fichiers dupliqués ou périmés doivent être triés régulièrement pour garantir la qualité et l'efficacité de la base de données. Cela garantit que les utilisateurs peuvent accéder à des informations précises et à jour à tout moment. - Soins réguliers
La maintenance continue de la collection de documents est essentielle pour maintenir la base de données à jour et complète. De nouveaux documents doivent être ajoutés et les informations existantes doivent être revues. C'est la seule façon pour la recherche assistée par l'IA de rester fiable et de toujours fournir des résultats utiles.
Cette procédure structurée garantit que les documents sont non seulement stockés mais également utilisés activement pour prendre des décisions fondées et concevoir efficacement des processus de travail.
Le meilleur conseil
Bien que l'IA puisse effectuer des recherches dans des données non structurées, une structure de dossiers claire améliore considérablement la qualité des résultats de recherche !
Utiliser les connaissances au lieu de chercher, grâce à l'intelligence matérielle
Le LabV associe l'analyse documentaire assistée par l'IA à la gestion structurée des données sur les matériaux, offrant ainsi une toute nouvelle façon d'acquérir des connaissances. Au lieu de passer un temps précieux à rechercher manuellement des rapports de test, des documents standard et des spécifications techniques, les ingénieurs et les experts qualité reçoivent immédiatement les informations pertinentes, précises, contextuelles et avec un accès direct aux données d'origine.
L'assistant LabV AI : reconnaît les caractéristiques des matériaux, analyse les rapports de tests précédents et répond à des questions spécifiques concernant les normes ou les spécifications, sans chercher pendant des heures.
Analyse automatique des documents : LabV recherche des données non structurées, les place dans le bon contexte et crée des résumés compréhensibles.
Gestion intégrée des données sur les matériaux : toutes les données importantes sont organisées et structurées de manière centralisée et restent toujours à jour, ce qui constitue la base de décisions sécurisées et basées sur les données.
Les entreprises en bénéficient de plusieurs manières :
- Développement de produits plus rapide grâce à un accès immédiat aux données relatives aux matériaux et aux tests
- Une assurance qualité plus efficace grâce à une recherche de normes automatisée
- Décisions basées sur les données pour la R&D et l'ingénierie sans processus de recherche inefficaces
L'avantage décisif : LabV n'est pas une solution isolée, mais peut être intégré de manière fluide dans les systèmes informatiques existants, sans modifications coûteuses ni longs projets de mise en œuvre. La question n'est plus de savoir si l'IA est utilisée dans la recherche sur les matériaux, mais de savoir à quelle vitesse les entreprises peuvent bénéficier du LabV.