2.3 Etiquetage manuel
Nous venons de voir l'avantage d'utiliser la classification
par l'étiquetage des éléments composant une base
documentaire pour en faciliter l'exploitation, voyons maintenant comment
s'effectue une tâche d'étiquetage.
L'opération consiste à analyser le contenu pour
trouver des éléments distinctifs qui serviront à prendre
la décision de classer le document dans telle ou telle catégorie.
Ce processus, lorsqu'il est effectué par un humain peut être long
et donc couteux, surtout si la quantité de documents est importante. La
solution est alors de chercher à automatiser la tâche.
L'automatisation de ce genre de tâches est
réalisée habituellement en développant un logiciel. Cette
tâche de classification nécessite un certain niveau d'analyse qui
ne peut être traité par un programme informatique classique. En
effet, la complexité cognitive du traitement de l'information par
l'être humain n'est reproductible que par l'approche symbolique des
systèmes de règles aussi appelés
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10 Entreprise Content Management
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systèmes experts. Cependant, le temps et le coût
élevé de modélisation d'un tel système sont
inadaptés à notre situation.
Une autre approche dite numérique propose d'imiter ce
type de tâche, elle se base sur la notion d'apprentissage. K.C. Laudon
propose, pour améliorer la performance de la gestion des connaissances,
d'explorer les opportunités offertes par l'intelligence artificielle. Le
domaine du Machine Learning permet d'imiter l'intelligence humaine (Laudon,
2013).
2.4 Conclusion
Nous avons exploré le domaine de la gestion
documentaire qui est un enjeu important pour les organisations, en ce sens
qu'elle améliore la circulation de l'information métier. D'autre
part, les outils de gestion ECM propose une meilleure organisation de
l'information basée sur les métadonnées. Cette
méthode de recherche d'informations accélère grandement
l'accès aux informations contenues dans les bases documentaires.
Nous avons ainsi répondu à la première
question de recherches, dont l'objectif était de comprendre le sens du
projet de migration ainsi que la nécessité d'automatiser la
classification des documents à migrer. Nous allons maintenant nous
plonger dans le domaine de l'intelligence artificielle et notamment le Machine
Learning.
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