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La recherche cognitive, alimentée par l’intelligence artificielle (AI), fournit des informations contextuelles hautement pertinentes pour la recherche de l’utilisateur en comprenant les intentions de ce dernier et les modèles et relations au sein du corpus de données.
Les trois V du Big Data (volume, vitesse et variété) sont des opportunités majeures pour obtenir des informations riches, mais aussi des obstacles considérables pour y accéder. Les organisations souffrent des décisions lentes et inefficaces qui résultent d’informations anémiques dues à d’énormes quantités de données obscures dans différents formats et piégées dans des silos.
La recherche cognitive entraîne la découverte cognitive hautement pertinente pour l’intention de l’utilisateur en dérivant des points de vue contextuels à partir de données conceptuelles. Pour ce faire, elle identifie les modèles et les relations qui existent dans la plupart des types d’informations, qu’elles soient structurées ou non, écrites ou verbales. Similaire au traitement du langage naturel (NLP), cette aptitude à comprendre les données permet d’automatiser les opérations manuelles en extrayant le sens et en réalisant les actions appropriées en temps réel. Contrairement au NLP, qui se consacre exclusivement sur la linguistique, la recherche cognitive adopte une approche statistique indépendante du langage pour comprendre les informations humaines, laquelle a été affinée par l’utilisation de la linguistique. À l’époque du Big Data, la recherche cognitive doit être en mesure d’accéder à des données diverses dans différents formats (texte, vidéo, image et audio) et provenant de différentes sources (à l’extérieur et à l’intérieur du pare-feu). La technologie d’analyse de contenu sous-jacente repose sur l’apprentissage machine, en apprenant et en s’adaptant continuellement à mesure que de nouvelles données sont disponibles, pour parvenir à la plus grande précision possible.
Micro Focus IDOL est une plate-forme unifiée de recherche et d’analyse alimentée par l’IA qui permet de prendre des décisions plus éclairées et plus rapides en accélérant les informations complètes entre les fichiers de données texte, vidéo, image et audio, tout en proposant une sécurité et une évolutivité de classe entreprise pour l’accès aux données.
Comme nous utilisons IDOL dans notre environnement HPCA/HPeD, nous sommes en mesure de très vite obtenir des résultats de recherche extrêmement précis, et nos clients de fournir les informations que le service juridique leur demande pour défendre leurs intérêts.
Réduction de 75 % de la durée des recherches des utilisateurs finaux et de 66 % du temps de mise en oeuvre.
Ce qui est particulièrement intéressant avec la gouvernance des données, c’est l’évolution constante des types de données et des référentiels. Malgré les développements dus à l’intégration de ces nouveaux types de données, la pertinence d’IDOL et de KeyView ne s’est jamais démentie.
Comme nous utilisons IDOL dans notre environnement HPCA/HPeD, nous sommes en mesure de très vite obtenir des résultats de recherche extrêmement précis, et nos clients de fournir les informations que le service juridique leur demande pour défendre leurs intérêts.
Réduction de 75 % de la durée des recherches des utilisateurs finaux et de 66 % du temps de mise en oeuvre.
Ce qui est particulièrement intéressant avec la gouvernance des données, c’est l’évolution constante des types de données et des référentiels. Malgré les développements dus à l’intégration de ces nouveaux types de données, la pertinence d’IDOL et de KeyView ne s’est jamais démentie.