Traitement de l'obscurité - Fonctionnement, application et exemples pratiques

Jan Schäfer

L'analyse cohérente des données aide les entreprises à optimiser l'ensemble de leur chaîne de création de valeur. L'analyse des données inutilisées et non structurées s'avère être un défi particulier. Bien exploitées, elles permettent de rationaliser les processus et d'améliorer la prise de décision. Dans ce contexte, le traitement obscur joue un rôle de plus en plus important.

Le traitement obscur permet aux organisations de transformer des ressources inutilisées en informations précieuses et de promouvoir ainsi des solutions innovantes. Nous vous expliquons comment fonctionne le traitement obscur, quels sont les exemples concrets d'application que vous devez connaître et avec quel logiciel vous pouvez vous aussi introduire le traitement obscur dans votre entreprise.

L'essentiel en bref

  • Grâce au traitement automatisé de l'obscurité, les entreprises exploitent automatiquement les données inexploitées et génèrent des informations précieuses à partir de celles-ci.
  • Le traitement en noir est particulièrement répandu, entre autres, dans l'input management des assurances et dans le contrôle qualité de la production.
  • Grâce au logiciel d'intelligence artificielle de Konfuzio, les entreprises automatisent le traitement des documents obscurs de tous types. Testez le logiciel gratuitement dès maintenant !
Définition du traitement de l'obscurité

Traitement en arrière-plan - Définition

Le traitement obscur désigne les processus commerciaux qui se déroulent en arrière-plan de manière entièrement automatique et sans interaction humaine. Elles se déroulent pour ainsi dire "dans l'obscurité", sans que les entreprises n'observent ou n'influencent le processus.

Le traitement sombre se concentre sur l'extraction, l'analyse et l'utilisation de données non structurées.

Ces données sont souvent produites en grandes quantités. Cependant, les organisations les négligent souvent en raison de leur importance peu évidente ou de leur structure peu claire. Le traitement obscur vise à exploiter ces sources de données afin d'en tirer des enseignements précieux.

Pour ce faire, il transforme les données brutes provenant de différentes sources, telles que les documents texte, les e-mails, les fichiers journaux ou les médias sociaux, en informations utilisables - sans que les employés n'aient à intervenir ou à surveiller le processus. Pour ce faire, le traitement sombre applique des techniques de l'apprentissage automatique, qui Analyse de texte et la visualisation des données. 

Le traitement sombre est utilisé dans différents secteurs. Il s'agit notamment des soins de santé, des services financiers, du commerce de détail et de la fabrication. Cette technologie permet aux entreprises d'identifier les tendances, de détecter les problèmes à un stade précoce, d'optimiser les processus et de prendre des décisions éclairées - et donc d'accroître leur compétitivité.

Comment fonctionne le traitement de l'obscurité ?

Le traitement obscur permet aux entreprises d'exploiter des sources de données inexploitées et d'en tirer des informations précieuses. En règle générale, le processus se déroule en 5 étapes :

  1. Collecte de données

    Tout d'abord, les entreprises collectent des données à partir de différentes sources telles que les e-mails, les documents texte, les bases de données, les capteurs ou les médias sociaux. Ces données peuvent être structurées ou non et se présenter sous différents formats.

  2. Nettoyage des données

    Après la collecte des données, il est nécessaire de les nettoyer. Cela signifie que les entreprises suppriment les informations erronées, redondantes ou non pertinentes afin d'améliorer la qualité des données. Ce processus comprend généralement la suppression automatisée des doublons, la correction des fautes de frappe et la standardisation des données.

  3. Analyse des données

    Un logiciel performant doté d'une intelligence artificielle pour le traitement de l'obscurité montre ses forces à partir de cette étape : il analyse les données selon des critères prédéfinis. Pour ce faire, le logiciel recherche des modèles, des corrélations ou des tendances dans les données. En complément, des techniques d'apprentissage automatique, d'analyse statistique et de traitement de texte sont utilisées.

  4. Acquérir des connaissances

    L'analyse automatisée des données permet d'obtenir des connaissances. Il s'agit par exemple de nouvelles informations sur le comportement des clients, les tendances du marché, les problèmes d'efficacité ou d'autres aspects pertinents.

  5. Prendre des décisions

    Sur la base des connaissances acquises, les entreprises prennent des décisions. Celles-ci comprennent par exemple l'optimisation des processus, le développement de nouveaux produits ou l'amélioration de l'expérience client.

Au fait,

Le traitement de l'obscurité n'est pas une opération ponctuelle, mais un processus continu. Les entreprises génèrent constamment de nouvelles données, de sorte qu'elles doivent constamment les analyser afin de toujours disposer d'informations et de connaissances.

Vous avez des questions sur la manière dont le traitement de l'obscurité peut aider votre entreprise ? Alors parlez-en dès maintenant à l'un de nos experts !

Traitement de l'obscurité use cases

Champs d'application du traitement de l'obscurité

Le traitement en noir est utilisé dans les secteurs où les entreprises traitent de grandes quantités de produits. de données non structurées sont confrontés. La technologie est donc particulièrement répandue dans les domaines d'application suivants :

Santé publique

Dans le secteur de la santé, les établissements accumulent des montagnes de données sous forme de dossiers de patients, d'images médicales et de résultats de recherche. Le traitement de l'obscurité contribue à l'acquisition de connaissances cliniques, à l'amélioration des soins aux patients et à la réduction des coûts.

Exemple pratique

Un hôpital dispose d'une vaste base de données contenant des images médicales, des dossiers de patients et des tests de laboratoire. Le traitement de l'obscurité intègre et nettoie ces données de manière automatisée, les standardise et analyse les images médicales afin de détecter les anomalies. En outre, il crée des profils de patients complets à partir des données de santé et des résultats de tests de laboratoire. Grâce à l'apprentissage automatique, le logiciel de traitement de l'obscurité entraîne également des modèles afin d'aider les médecins à diagnostiquer le cancer et à recommander des plans de traitement personnalisés.

En outre, le traitement de l'obscurité permet d'utiliser les données à des fins de recherche médicale afin d'acquérir de nouvelles connaissances sur les cancers. Cela permet au secteur de la santé de détecter les maladies plus tôt et de développer des thérapies qui sauvent des vies.

Services financiers

Les banques et les institutions financières disposent de grandes quantités de données de transaction, d'informations sur les clients et de données commerciales. En analysant ces données, ils détectent les fraudes, gèrent mieux les risques et proposent des services financiers personnalisés.

Exemple pratique

Un grand prestataire de services financiers collecte de vastes données de transaction auprès de milliers de clients, y compris des informations sur les cartes de crédit et l'utilisation des comptes. Un logiciel de traitement de l'obscurité collecte ces données en temps réel et les examine pour détecter les irrégularités et les erreurs. Grâce à l'utilisation de techniques d'analyse avancées et de l'apprentissage automatique, le logiciel détecte en temps réel les modèles inhabituels et les activités suspectes dans les données de transaction.

Dès qu'elle constate des écarts, elle déclenche une alarme. Cela permet à l'institution financière d'agir immédiatement en stoppant les transactions suspectes et en informant le client d'éventuelles activités frauduleuses. Cette mesure proactive contribue à minimiser les pertes financières et à renforcer la confiance des clients.

Commerce de détail

Le commerce de détail génère d'innombrables données sur les ventes, les clients et les stocks. Le traitement en noir contribue à mieux comprendre le comportement d'achat des clients, à optimiser les stocks et à mener des campagnes de marketing personnalisées.

Exemple pratique

Un grand détaillant utilise le traitement de l'obscurité pour analyser plus précisément le comportement d'achat de ses clients. Pour ce faire, l'entreprise collecte des données provenant de différentes sources, dont les transactions au point de vente, les achats en ligne et les avis des clients. En analysant ces données, l'entreprise découvre quels sont les produits les plus populaires et à quelles heures les achats sont les plus fréquents. Sur cette base, le détaillant gère ses stocks plus efficacement, en s'assurant que les produits populaires sont toujours disponibles et en évitant les surstocks.

En outre, l'entreprise utilise les informations obtenues pour mener des campagnes de marketing personnalisées. Les clients reçoivent des offres et des recommandations sur mesure basées sur leurs habitudes d'achat antérieures. Cela permet d'augmenter la satisfaction des clients et d'accroître la probabilité de nouveaux achats.

Fabrication

Dans l'industrie manufacturière, il existe d'énormes quantités de données sur les machines, la production et la qualité. Le traitement de l'obscurité permet ici d'améliorer l'efficacité de la production, de détecter les problèmes de qualité à un stade précoce et de prévoir les besoins de maintenance.

Exemple pratique

Une entreprise qui fabrique des pièces métalliques pour l'industrie automobile utilise le traitement de l'obscurité pour améliorer l'efficacité de ses lignes de production. Les machines de la ligne de production génèrent en permanence des données, notamment des informations sur la vitesse, la température et la pression pendant le processus de fabrication.

En utilisant des techniques de traitement de l'obscurité, l'entreprise analyse ces données machine en temps réel. Elle utilise l'apprentissage automatique pour identifier les modèles de fonctionnement normaux. Si des écarts par rapport à ces schémas se produisent, le logiciel de traitement de l'obscurité déclenche automatiquement des alertes. Cela permet à l'entreprise de détecter immédiatement les problèmes de qualité ou les anomalies dans la production et de prendre des mesures correctives avant que les pièces défectueuses n'arrivent à l'assemblage final.

En outre, l'entreprise utilise le traitement automatisé de l'obscurité pour prédire les besoins de maintenance de ses machines. À l'aide de données historiques et d'algorithmes d'apprentissage automatique, elle prédit quand l'entreprise devra remplacer ou entretenir certains composants afin de minimiser les temps d'arrêt imprévus.

Logistique et transport

Les entreprises de ce secteur gèrent des flux de données complexes liés aux chaînes d'approvisionnement, à l'optimisation des itinéraires et à la surveillance des véhicules. Le traitement de l'obscurité aide à améliorer les processus logistiques et à réduire les retards.

Exemple pratique

Une entreprise de transport internationale collecte des données provenant de différentes sources par le biais du traitement de l'obscurité, notamment des données de suivi GPS des véhicules de livraison, des données météorologiques, des rapports sur le trafic et des informations sur les arrivées de livraison. Ces données sont variées et non structurées, mais elles offrent un aperçu précieux de l'état de la chaîne d'approvisionnement.

En utilisant des techniques de traitement de l'obscurité, l'entreprise analyse ces données et identifie des modèles dans les processus quotidiens.

Par exemple, elle constate que les livraisons sur certains itinéraires sont retardées de manière répétée en raison de problèmes de circulation. Sur la base de ces constatations, l'entreprise prend des mesures pour minimiser ces goulets d'étranglement. Pour ce faire, elle adapte les itinéraires, choisit des moyens de transport alternatifs et planifie mieux les délais de livraison.

En outre, le traitement de l'obscurité aide l'entreprise à prédire les besoins en entretien des véhicules en analysant les données des capteurs installés sur les véhicules. Cela permet d'éviter les pannes et d'augmenter l'efficacité de la flotte.

Assurance

Les compagnies d'assurance traitent de grandes quantités de demandes d'assurance, de sinistres et de communications avec les clients. Grâce au traitement en noir, elles automatisent notamment la gestion des entrées.

Exemple pratique

Grâce au traitement en arrière-plan dans l'input management, les assurances traitent les documents entrants tels que les déclarations de sinistre ou les propositions d'assurance sans intervention humaine. Pour ce faire, le traitement en arrière-plan transforme généralement d'abord les documents en texte lisible par la machine via la reconnaissance optique des caractères (OCR). Il identifie ensuite le type de document, le classe en conséquence (par exemple comme déclaration de sinistre) et en extrait les informations pertinentes telles que les noms, les adresses et les numéros de sinistre. Elle vérifie l'exactitude et l'exhaustivité de ces données extraites avant de les intégrer dans le système informatique interne ou la base de données de l'assurance.

Le traitement en noir dans l'input management permet aux assurances d'accélérer considérablement les processus de travail, car il minimise les étapes manuelles. En outre, il réduit les erreurs humaines, ce qui se traduit par une meilleure qualité des données. Résultat : les assurances organisent leur gestion des entrées de manière plus efficace, réduisent le temps de traitement des demandes des clients et augmentent ainsi la satisfaction de ces derniers.

Énergie et approvisionnement

Les entreprises du secteur de l'énergie et de l'approvisionnement disposent de nombreuses données relatives à la production d'énergie, aux modèles de consommation et à l'impact environnemental. Le traitement de l'obscurité contribue à l'amélioration de l'efficacité énergétique et au respect des réglementations environnementales.

Exemple pratique

Un exemple pratique détaillé est l'application du traitement de l'obscurité dans une grande entreprise de distribution d'électricité. Celle-ci collecte en permanence des données provenant de capteurs dans les centrales électriques, de compteurs chez les clients et de stations météorologiques. Les données sont variées et contiennent entre autres des informations actuelles sur la production d'électricité, la consommation et les conditions météorologiques. Pour en tirer de précieuses informations, l'entreprise analyse les modèles de consommation afin d'identifier les périodes de pointe et d'adapter la production d'électricité en conséquence. De cette manière, elle évite les goulets d'étranglement. Elle utilise également les données pour optimiser l'utilisation de l'énergie éolienne et solaire en fonction des prévisions météorologiques. 

De plus, le traitement de l'obscurité aide le fournisseur d'électricité à surveiller les données environnementales et à s'assurer que l'entreprise respecte les réglementations environnementales en vigueur. Pour ce faire, il surveille et analyse les données d'émission : Il s'assure ainsi que la pollution de l'air et de l'eau reste dans les limites légales.

Éducation

Les établissements d'enseignement collectent, entre autres, des données sur les résultats des élèves et les programmes scolaires. Ils sont ainsi en mesure d'adapter leur enseignement aux exigences et aux besoins des élèves.

Exemple pratique

Un exemple concret de pratique dans le secteur de l'éducation est l'utilisation de techniques de traitement de l'obscurité pour personnaliser l'apprentissage. Lorsqu'une école ou un établissement d'enseignement supérieur utilise des plateformes d'apprentissage et des outils d'apprentissage en ligne, les élèves génèrent un grand nombre de données au cours de leur processus d'apprentissage, notamment les réponses aux quiz, le temps consacré à certains modules d'apprentissage, le comportement de clic au sein des cours en ligne et les interactions dans les forums de discussion. Elle révèle notamment que certains élèves ont des difficultés avec un concept d'apprentissage particulier ou une matière, car ils mettent plus de temps que la moyenne pour ce module ou donnent plusieurs fois de mauvaises réponses.

Sur la base de ces connaissances, les établissements d'enseignement conçoivent un soutien personnalisé. Par exemple, un élève qui a des difficultés en mathématiques recevra automatiquement des exercices ou des ressources supplémentaires sur ce sujet.

avantages du traitement de l'obscurité

Avantages du traitement en noir

Les entreprises et les organisations bénéficient d'un avantage concurrentiel grâce au traitement de l'obscurité. Quels sont les avantages qui en découlent ?

Gain de connaissances

Le traitement obscur permet aux organisations de révéler les modèles, les tendances et les relations cachés dans leurs données. Il en résulte une compréhension plus approfondie et de nouvelles connaissances qui aident à la prise de décision et à la résolution des problèmes.

Meilleure prise de décision

Les connaissances acquises grâce au traitement de l'obscurité servent de base à des décisions fondées et basées sur des données. De cette manière, les entreprises et les institutions minimisent les risques dans le déroulement quotidien de leurs activités et identifient les opportunités non exploitées.

Augmentation de l'efficacité

En analysant les sources de données, les entreprises optimisent les processus inefficaces. Il en résulte des économies de coûts et une meilleure utilisation des ressources.

Meilleure qualité des données

Si vous automatisez les processus manuels via le traitement en arrière-plan, vous obtiendrez une meilleure qualité de données. En effet, sans intervention manuelle, il y a moins d'erreurs dans l'analyse des données. Cela signifie également que vous pouvez fonder vos décisions sur une base de données sûre.

Compréhension du client

Le traitement automatisé de l'obscurité permet de mieux comprendre le comportement et les préférences des clients. Les entreprises développent ainsi des offres et des stratégies marketing personnalisées afin d'augmenter la satisfaction des clients et de les fidéliser.

Détection précoce des problèmes

Le traitement de l'obscurité contribue à la détection précoce des problèmes et des anomalies. Ceci est particulièrement important dans des secteurs comme la santé et la fabrication, où une intervention à temps peut être vitale ou décisive pour l'entreprise.

Gestion des risques

Les entreprises utilisent le traitement de l'obscurité pour mieux identifier les risques et les menaces et y répondre de manière proactive. Cela est essentiel pour éviter les pertes financières et les atteintes à la réputation.

Innovation

L'analyse de données inexploitées donne lieu à de nouvelles idées et à des innovations. De cette manière, le traitement de l'obscurité aide les entreprises à développer de nouveaux produits et services et à élargir l'horizon des futures opportunités commerciales.

Transparence et conformité

Dans certains secteurs, comme la santé et la finance, le traitement de l'obscurité est important pour répondre aux exigences réglementaires et garantir la transparence en matière de confidentialité et de sécurité.

Atténuer la pénurie de main-d'œuvre qualifiée

Avec le traitement en noir, les entreprises amortissent le manque de personnel qualifié dans certains domaines. En effet, si vous devez faire exécuter moins de processus à la main par des collaborateurs, vous disposez de plus de ressources pour des tâches plus complexes et stratégiques.

Les défis du traitement de l'obscurité

Le traitement de l'obscurité présente plusieurs défis que les entreprises peuvent relever grâce à une planification minutieuse, une allocation réfléchie des ressources et une volonté d'investir dans la technologie et la formation. Parmi les principaux défis, citons les points suivants :

Sécurité des données et protection des données

Le traitement en noir nécessite l'accès à des données sensibles, ce qui soulève des préoccupations en matière de sécurité et de confidentialité. Le traitement de données sensibles nécessite donc des mesures de sécurité robustes afin de garantir que les données sont protégées contre les accès non autorisés et les fuites de données.

Qualité des données

Souvent, les données inutilisées ne sont pas structurées et sont de faible qualité. Le nettoyage et le traitement de ces données est donc une étape cruciale, mais qui prend du temps, pour garantir que l'analyse donne des résultats corrects et pertinents.

Manque d'expertise

Le traitement de l'obscurité requiert des connaissances dans les domaines de l'analyse des données, de l'apprentissage automatique et des méthodes statistiques. Les entreprises sont confrontées au défi de trouver ou de former des collaborateurs possédant les compétences requises.

Intégration de sources de données

Les organisations disposent souvent de données dans différents formats et provenant de différentes sources. La fusion et l'intégration de ces données est une étape importante pour obtenir une image complète. Sans un logiciel performant, cela représente un défi pour les entreprises.

Évolutivité

Lorsque les entreprises se développent et génèrent davantage de données, elles doivent s'assurer que leurs systèmes de traitement de l'obscurité sont évolutifs. Ce n'est qu'ainsi qu'elles seront en mesure de faire face à l'augmentation du volume de données.

Éthique et conformité

L'utilisation de techniques de traitement obscur soulève des questions éthiques, notamment en ce qui concerne la vie privée et l'utilisation des données. Les entreprises doivent s'assurer qu'elles respectent des normes éthiques et se conforment aux règles de protection des données.

Coûts

La mise en œuvre du traitement de l'obscurité nécessite des investissements en technologie et en personnel qualifié. Les organisations doivent également prendre en compte les coûts à long terme, y compris la maintenance et la mise à jour des systèmes.

Konfuzio - Logiciel d'IA intelligent pour le traitement de l'obscurité

Le traitement de l'obscurité est synonyme d'automatisation et Konfuzio est un expert reconnu en matière d'automatisation des processus d'entreprise. Pour ce faire, le fournisseur dispose d'un logiciel intelligent qui combine l'intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning. Dans la pratique, cela signifie que les entreprises utilisent Konfuzio pour automatiser l'ensemble du processus de traitement de l'obscurité. Pour ce faire, le logiciel est capable d'extraire, d'analyser et d'évaluer les données inutilisées et non structurées dans les documents de tout type, sans intervention ni vérification manuelle. Résultat : les entreprises disposent automatiquement de données pertinentes et de grande qualité qui leur permettent de prendre de meilleures décisions, en toute connaissance de cause.

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Conclusion

Le traitement dans l'obscurité se fait "dans le noir", sans qu'un utilisateur ne suive ou n'influence son exécution.

Le traitement des données est donc une forme d'automatisation qui offre de nombreux avantages aux entreprises. Non seulement il préserve les ressources de leurs collaborateurs, mais il leur fournit également une base de données de grande qualité sur laquelle ils peuvent prendre des décisions commerciales en toute connaissance de cause. Il n'est donc pas étonnant que les entreprises utilisent déjà le traitement automatisé des données dans de nombreux secteurs tels que les assurances, la banque, la production et la logistique. 

Demandez dès maintenant conseil à nos experts pour savoir comment vous pouvez, vous aussi, introduire le traitement sombre dans votre entreprise ! 

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