Trouvez plus rapidement des informations précises
Près de la moitié du temps, les travailleurs intellectuels ne parviennent pas à trouver les informations dont ils ont besoin pour exceller dans leurs tâches, car ces informations sont dispersées dans leur organisation sous la forme de données non structurées.
Non seulement ces données sont difficiles à trouver, mais vos employés utilisent souvent des outils de recherche qui passent à côté de la cible, car ceux-ci renvoient de longues listes de documents que les employés doivent parcourir. Ils mettent ainsi encore plus de temps à trouver ce qu'ils recherchent, et il n'est pas rare que leurs recherches n'aboutissent pas du tout.
Pour remédier à ce problème, AWS propose Amazon Kendra, un service de recherche intelligente optimisé par le machine learning. Kendra utilise des fonctionnalités de recherche en langage naturel pour aider votre organisation à renvoyer rapidement des réponses précises à partir d'un contenu non structuré.
Pourquoi choisir la recherche intelligente
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Avantages
Trouvez des réponses plus rapidement
Associez des silos de données disparates à une interface de recherche unique afin d'éviter toute expérience de recherche frustrante, de combler les lacunes dans les connaissances et de trouver des réponses plus rapidement.
Boostez la productivité des employés
Mettez à disposition de vos employés les outils nécessaires et fournissez-leur les informations exploitables dont ils ont besoin pour accélérer la recherche et le développement, prendre des décisions métier basées sur les données et augmenter la productivité.
Améliorez l'expérience client
Intégrez des fonctionnalités de recherche en langage naturel à votre site Web et à vos applications pour créer des chatbots plus intelligents avec Questions-Réponses, mieux informer les agents de votre service client et garantir de meilleures expériences de recherche à vos clients.
Témoignages clients
Accélérer la recherche et le développement
« Lorsque nos scientifiques des matériaux mènent de nouvelles recherches, ils ont besoin d'accéder à des informations issues de recherches antérieures pertinentes, informations enfouies dans les nombreux brevets que nous détenons dans notre vaste base de connaissances. Kendra permet à nos scientifiques de trouver les informations dont ils ont besoin en traitant les requêtes en langage naturel rapidement et avec précision. Avec Kendra, nous nous attendons à ce que nos ingénieurs et chercheurs trouvent des informations beaucoup plus rapidement qu'auparavant. »
David Frazee, Directeur technique, 3M Corporate Research Systems Lab
Minimiser les risques réglementaires et de conformité
« PwC, l'un des premiers à adopter Amazon Kendra, développe et teste actuellement des fonctionnalités de recherche améliorées qui seront intégrées dans la prochaine version de RegRanger. Ces fonctionnalités améliorées permettront aux utilisateurs de poser des questions en utilisant un langage naturel, ce qui constitue un sérieux avantage par rapport aux méthodes traditionnelles de recherche par mot-clé et d'examen manuel des documents. Nous nous réjouissons de la valeur ajoutée que Kendra apportera à nos clients des secteurs réglementés ».
Chris Curran, Directeur informatique et Associé, PwC New Ventures
Améliorer les interactions avec les clients
« Lors de la pandémie de COVID-19, certaines villes ont signalé un taux d'abandon de 50 % dans leurs centres d'appels, et certains États ont signalé des temps d'attente allant jusqu'à trois heures, dont environ 80 % du volume était lié au COVID-19. Nous attendons d'Amazon Kendra qu'il permette aux citoyens de trouver rapidement les réponses qu'ils cherchent en utilisant le chatbot, et de réduire les temps d'attente de 90 %. »
Bratton Riley, Fondateur et PDG de Citibot
Fournir des informations pertinentes plus rapidement
« Nous avons constaté que l'utilisation de Kendra permet à nos clients d'obtenir des informations pertinentes dix fois plus rapidement qu'en faisant une recherche SharePoint en texte intégral. Par exemple, Amazon Kendra permet aux chefs de produits de poser des questions dans un langage courant, telles que "Quelles sont les pièces en titane ?". La réponse apparaît rapidement, ce qui n'était pas possible auparavant avec une recherche par mot-clé. Ces documents sont reliés au contenu pertinent d'un dépôt de données, ou permettent aux responsables marketing d'accéder rapidement à des données cruciales sur le comportement des clients. »
Ollie East, Directeur d'analyses avancées et d'ingénierie des données, Tom Puch, Responsable senior, Baker Tilly Numérique | Labs
Solutions présentées sur AWS
Découvrez des services spécialisés, des solutions AWS, des solutions pour les partenaires et des conseils pour répondre rapidement à vos cas d'utilisation commerciaux et techniques.
Amazon Kendra
Repensez la recherche avec Amazon Kendra, un service de recherche intelligente optimisé par le machine learning. Amazon Kendra offre une expérience de recherche de type consommateur au sein de l'entreprise, garantissant aux employés et aux clients un accès plus rapide aux informations dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin. Pour rendre cela possible, les modèles de machine learning de Kendra s'efforcent en permanence de comprendre le contenu des documents et les relations entre ceux-ci pour fournir des réponses précises au lieu de proposer une liste de liens aléatoire.
Autre facteur de différenciation fondamental pour Amazon Kendra : ses capacités de compréhension du langage naturel. Celles-ci permettent aux employés d'effectuer leurs recherches en posant des questions de la même manière qu'ils le feraient s'ils les posaient à une véritable personne. Par exemple, les employés peuvent poser une question spécifique, comme « à quelle heure le service d'assistance informatique ouvre-t-il ? » et ils peuvent s'attendre à ce qu'Amazon Kendra leur donne une réponse directe à cette question telle que « 9h30 ». Contrairement à la recherche par mot-clé où les employés sont obligés de parcourir des pages de résultats, Kendra mettra en évidence l'extrait du document source dans lequel il a trouvé la réponse, ainsi que des liens vers le portail de création de tickets informatiques et d'autres sites pertinents.
Amazon Kendra est pré-entraîné pour 14 secteurs d'activité, ce qui lui permet, dès le départ, d'extraire des réponses plus précises à partir d'un large éventail de cas d'utilisation métier. Cette base de connaissances prête à l'emploi et simple à mettre en œuvre lui permet de renvoyer de meilleures réponses aux requêtes que les technologies de recherche conventionnelles.
Guide pour créer une application de recherche sécurisée et intelligente sur AWS
Déployer une fonctionnalité de recherche optimisée par Amazon Kendra.
Guide pour une recherche personnalisée dans une base de connaissances d'entreprise sur AWS
Créer une application de recherche basée sur les informations contenues dans une base de connaissances d'entreprise grâce au déploiement de nœuds d'interface, notamment de grands modèles de langage (LLM).
Guide pour améliorer la recherche de documents à l'aide de l'enrichissement du contenu et des métadonnées sur AWS
Utilisez la fonctionnalité d'enrichissement de documents personnalisés avec Amazon Kendra pour améliorer les expériences de recherche.
Notre solution
Amazon Kendra
Repensez la recherche avec Amazon Kendra, un service de recherche intelligente optimisé par le machine learning. Amazon Kendra offre une expérience de recherche de type consommateur au sein de l'entreprise, garantissant aux employés et aux clients un accès plus rapide aux informations dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin. Pour rendre cela possible, les modèles de machine learning de Kendra s'efforcent en permanence de comprendre le contenu des documents et les relations entre ceux-ci pour fournir des réponses précises au lieu de proposer une liste de liens aléatoire.
Autre facteur de différenciation fondamental pour Amazon Kendra : ses capacités de compréhension du langage naturel. Celles-ci permettent aux employés d'effectuer leurs recherches en posant des questions de la même manière qu'ils le feraient s'ils les posaient à une véritable personne. Par exemple, les employés peuvent poser une question spécifique, comme « à quelle heure le service d'assistance informatique ouvre-t-il ? » et ils peuvent s'attendre à ce qu'Amazon Kendra leur donne une réponse directe à cette question telle que « 9h30 ». Contrairement à la recherche par mot-clé où les employés sont obligés de parcourir des pages de résultats, Kendra mettra en évidence l'extrait du document source dans lequel il a trouvé la réponse, ainsi que des liens vers le portail de création de tickets informatiques et d'autres sites pertinents.
Amazon Kendra est pré-entraîné pour 14 secteurs d'activité, ce qui lui permet, dès le départ, d'extraire des réponses plus précises à partir d'un large éventail de cas d'utilisation métier. Cette base de connaissances prête à l'emploi et simple à mettre en œuvre lui permet de renvoyer de meilleures réponses aux requêtes que les technologies de recherche conventionnelles.
Ressources
7 Reasons Why Your Enterprise Needs Cognitive Search
Augmentez la productivité des employés et enchantez les clients grâce à la recherche cognitive via Amazon Kendra – AWS
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