Saviez-vous que 80 % des données des organisations se présentent sous une forme dite "non-structurée" ? Echanges de mails, documents PDF, rapports et reporting divers, avis clients, verbatims d'enquêtes internes ou externes, entretiens de recrutement... Le plus souvent, cette mine de données reste inexplorée pour cause de difficultés à les soumettre à des analyses à la fois rapides et robustes, comme pour leur petites sœurs "structurées". Et pourtant, les données non-structurées recèlent des trésors de connaissance sur vos clients, vos produits, vos services, votre discours de marque, vos métiers, etc. Pour un dirigeant d'entreprise, la question n'est donc pas tant de savoir s'il faut exploiter ces données, mais comment le faire avec efficacité et sans se ruiner !

Quand l'information est réfractaire aux colonnes et aux lignes

Une donnée non-structurée est une information qui n'est pas organisée selon un modèle de données prédéfini et nativement compatible avec une base de données relationnelle classique :

• Le corps des emails échangés avec vos clients,

• Les documents internes (contrats, manuels, comptes rendus) sous format Word ou PDF,

• Les mémos vocaux de vos commerciaux et techniciens terrain,

• Les publications et commentaires de vos clients sur les réseaux sociaux,

• Les verbatims de votre dernier baromètre social.

• …

Ces données sont riches en nuances et en contexte, mais leur hétérogénéité les rend plus difficiles à interroger et à analyser que les données structurées (noms, montants, dates…) consignées dans vos CRM, tables PowerBI ou base SQL. Leur force ? La structure ; leur limite ? La rigidité. Si bien qu'en se focalisant uniquement sur le "quoi" des données structurées (le nombre de ventes d'un produit), vous passez à côté du "pourquoi" (les causes d'une baisse des ventes pourtant implicitement ou explicitement exprimées par les clients eux-mêmes sur différents canaux).

L'IA, libératrice des potentiels

Avec l'IA, il est désormais possible d'apprendre à la machine (machine learning) à traiter "intelligemment" des données non-structurées. Entre autres, analyser finement les sentiments exprimés dans des verbatims d'enquêtes, extraire des entités nommées présentes dans une masse de documents, automatiser la gestion documentaire, classer des thématiques en sous-thématiques d'un corpus d'avis clients, concevoir des agents conversationnels à partir de bases de connaissance constituées de données non-structurées , etc., autant d'expertises clés de Youmean.

Maîtriser le chaos apparent

L'analyse des données non-structurées n'est donc plus un saut dans l'inconnu. Mieux, ce type d'analyse crée de la valeur en permettant aux équipes de gagner du temps tout en augmentant leurs expertises et la qualité de leurs recommandations. La mise en forme de ce chaos passe toutefois par le respect d'une méthodologie minimale :

1. L'audit des sources : identifier le périmètre de données non-structurées qui a le plus grand potentiel de ROI rapide (quick wins),

2. Nettoyage et normalisation : appliquer plus que jamais la règle fondamentale du traitement de données, garbage in, garbage out. Les données non-structurées doivent en effet être nettoyées, étiquetées, corrigées pour que l'IA puisse les traiter efficacement,

3. Gouvernance et sécurité : vérifier que l'exploitation de ces données ne soulève pas de questions de confidentialité et de conformité (RGPD). Qui est responsable de la donnée ? Comment est-elle sécurisée et anonymisée ?

Ces 3 règles minimales permettent de s'assurer qu'un projet IA est développé avec des données non-structurées fiables et une feuille de route claire, garantissant un impact direct sur des objectifs clairs.

LLMs ou l'illusion de la facilité

L'arrivée des Grands modèles de langage (LLM) a incontestablement révolutionné l'accès au traitement des données non-structurées. Pour un dirigeant et ses équipes, il est donc tentant de penser qu'un simple abonnement à une solution d'IA générative du marché suffit pour analyser des milliers - voire dizaines de milliers - d'emails, verbatims, avis… Et c'est là que réside l'illusion de la facilité.

Si les LLMs excellent à synthétiser et générer du texte, leur usage "brut" dans un contexte professionnel précis présente pourtant des limites en matière de robustesse et de fiabilité :

1. Risque d'hallucinations et de biais

Un LLM peut générer des réponse inexactes (fausses, inventées ou partiellement vraies), mais présentées de manière syntaxiquement juste. Dans l'analyse de documents légaux ou de rapports financiers, de telles erreurs sont rédhibitoires. De surcroît, sans une ingénierie de prompts bien architecturée, ces modèles peuvent amplifier certains biais originellement présents dans les données d'entraînement, faussant davantage encore les résultats.

2. Importance des mesures discriminatives

Pour une prise de décision stratégique, il ne suffit pas d'obtenir un résumé. Vous avez besoin de mesures discriminatives précises. Par exemple :

• Identifier les signaux faibles (une réclamation client émergeante)

• Quantifier avec fiabilité l'intensité d'un sentiment (taux exact d'insatisfaction sur un point précis)

• Assurer une classification cohérente sur des critères métier complexes (comparaison des raisons d'une insatisfaction de plusieurs collèges de répondants)

Un projet IA professionnel piloté par nos experts comporte les opérations suivantes :

• Conception et fine-tuning de modèles d'apprentissage spécialisés : au lieu d'utiliser un modèle générique, l'expert Youmean adapte ou conçois de A à Z un modèle adapter à vos métiers et besoins spécifiques, garantissant ainsi une haute précision,

• Pilotage d'une chaîne de traitement robuste : l'analyse n'est pas un prompt ! Elle n'est qu'une séquence d'étapes auditées (nettoyage, normalisation, extraction, vérification croisée) qui injecte de la robustesse à chaque niveau.

• Définition de métriques de confiance : nos experts évaluent la performance des modèles de classification ou d'extraction à l'aide d'une métrique courante en machine learning (Score F1).

Si les LLMs sont incontestablement de puissants assistants, nos experts IA construisent, eux, des "ponts de fiabilité" entre vos données non-structurées et vos prises de décision. Avec Youmean, le non-structuré n'est donc plus un problème, mais la solution pour passer de la simple gestion de l'information à l'exploitation intelligente d'un capital de connaissances.

Youmean se tient à votre disposition pour vous guider, de l'audit initial de vos sources non-structurées à la mise en place d'une gouvernance IA pérenne. Parlons-en !