Gestion Electronique de Document et recherche par Intelligence Artificielle sont encore souvent renvoyés dos-à-dos, chacune des méthodes étant censée être la meilleure pour ses propres partisans. Mais est-ce si simple ?

Les outils de Gestion Electronique de Documents (GED) sont, depuis plusieurs années, légion. Une étude d’Archimag de juin 2020 soulignait que 71% des entreprises en utilisent une GED. Nous connaissons tous maintenant le fonctionnement de cette gamme d’outil : chaque document stocké en GED est indexé afin d’être retrouvé à la demande suite à des recherches plus ou moins sophistiquées. Il s’agit, au moment du versement en GED, de renseigner les critères d’index (format du document, date de création, nom de l’auteur, catégorie du document, type de sujet abordé, taille du document,..), critères qui serviront lors de la recherche.

L’avis de Google…

Premier contradicteur de cette technologie, Google prône depuis quelques années l’efficacité de ses « moteurs de recherche » capables, selon la firme de Mountain View, de retrouver n’importe quel document dans un unique répertoire où seraient entassés en vrac toute la mémoire écrite d’une entreprise.

Les partisans de cette méthode soulignent la simplicité du versement (il n’y a pas de traitement préalable) et du classement (il n’y en a pas).

Les autres…

Au-delà de Google, d’autres systèmes s’inspirent de cette méthode en s’appuyant sur les technologies de l’Intelligence Artificielle (IA) qui permet d’aller encore plus loin dans l’efficacité de la recherche, notamment pour ce qui concerne les images. Ainsi, ces outils fondés sur l’IA permettent-ils de rechercher des images à partir de textes descripteurs ou d’images similaires ; ils peuvent également gérer des recherches de textes à partir d’images.

GED et IA

GED ou IA, ces deux technologies ont pour objet de retrouver des documents dans des bases documentaires. Mais sont-elles vraiment en opposition l’une à l’autre ?

Par exemple, on pourra rechercher par la GED les procédures en version applicable sur un thème donné et compléter grâce à l’IA celles qui comportent des images d’une machine de production bien précise. La complémentarité des 2 outils apparait clairement : seule, la GED saura restituer LA version applicable de la procédure concernée (et pas la version suivante encore à l’état de projet) parce que l’information aura été spécifiée lors du versement. Et seule, l’IA saura identifier dans les procédures sélectionnées celles contenant au moins une image de la machine de production qui n’a pas été indexée et que la GED ne peut donc repérer.

Il faut aller au-delà…

Mais il faut aller au-delà de ce petit exemple illustrant la complémentarité GED / IA.

Un document étant un « agrégat daté et cohérent d’informations unitaires destiné à une cible pour un objectif déterminé », la GED gère des « documents » donc des contenants. Un outil d’IA accède à « de l’information », donc des contenus.

Il est donc possible d’analyser, dans certains documents sélectionnés par une GED, les contenus spécifiques que soulignerait l’IA.

Par exemple, dans une sélection de nombreuses procédures de maintenance, il serait possible d’identifier la présence d’une gamme opératoire défectueuse, même si sa rédaction variait d’un auteur à l’autre.

Comme souvent, les nouvelles technologies ne se substituent pas totalement aux précédentes, mais elles peuvent les compléter et rendre leur combinatoire particulièrement efficace. Tel est le cas de la GED et de l’IA qui sont donc des partenaires dans la recherche à valeur ajoutée, qu’il s’agisse de documents ou de données !

Jean-Marc JAGOU
Consultant Senior Exceo
Trésorier Xplor France