Chaque entreprise paie une taxe cachée : le temps perdu à rechercher des réponses qui devraient être instantanées. Vous disposez de téraoctets de données, d'innombrables documents et de ce fichier crucial dont tout le monde jure qu'il existe, mais que personne ne parvient à localiser. Pendant ce temps, votre équipe perd tout un après-midi à rechercher de l'information qui devrait être trouvée en quelques secondes.
Les plateformes de recherche d'entreprise basées sur l'intelligence artificielle remédient à cette prolifération du travail en comprenant ce que les utilisateurs recherchent.
En effet, l'IA contextuelle comprend l'ensemble de votre entreprise : vos données, vos flux de travail et vos outils. Elle peut fournir des résultats intelligents auxquels vos équipes peuvent vraiment se fier.
Voici 10 cas d'utilisation pratiques de la recherche d'entreprise basée sur l'IA qui résolvent des problèmes concrets. De plus, nous verrons également comment ClickUp facilite la gestion des connaissances d'entreprise. 🌟
⭐ Fonctionnalité présentée
Lorsque les réponses se trouvent dans des e-mail, des documents et des tickets, les clients finissent par attendre. Le modèle de base de connaissances ClickUp rassemble ces guides en un seul endroit, transformant les corrections répétées et les FAQ en une bibliothèque facile à rechercher, à partager et à mettre à jour.
Pourquoi l'IA transforme-t-elle la recherche d'entreprise ?
La recherche d'entreprise traditionnelle donne l'impression de crier des questions dans le vide. Vous tapez « rapport budgétaire » et obtenez 500 documents aléatoires contenant ces mots.
L'IA change complètement la donne. 🤖
Avantages de la recherche d'entreprise basée sur l'IA
- Prise de décision plus rapide : trouvez les données dont vous avez besoin en quelques secondes au lieu de passer des heures à fouiller dans des dossiers et à demander à vos collègues où elles sont stockées
- réduction des doublons : *Découvrez que quelqu'un a déjà créé la présentation que vous êtes en train de préparer, ce qui vous évite des jours d'effort inutile
- *meilleure collaboration : faites une connexion avec des collègues en train de travailler sur des projets similaires dont vous ignoriez l'existence, ce qui vous permettra de favoriser le partage de ressources et d'obtenir de meilleurs résultats
- amélioration de la productivité : *Consacrez votre temps à réfléchir et à créer plutôt qu'à jouer au détective avec les systèmes d'information de votre entreprise
- Meilleure conservation des connaissances : Capturez l'expertise des employés chevronnés avant leur départ à la retraite, afin que leurs connaissances puissent être consultées par les équipes futures
anecdote : *L'un des premiers systèmes de recherche d'entreprise était IBM STAIRS dans les années 1960. Il fonctionnait sur des ordinateurs centraux et permettait aux chercheurs de passer au crible d'énormes archives de textes juridiques et gouvernementaux, bien avant l'existence de Google.
Comment l'IA améliore-t-elle la précision de la recherche d'entreprise ?
L'IA comprend les synonymes et le contexte que les moteurs de recherche traditionnels ne saisissent pas. Lorsqu'un utilisateur recherche « indicateurs d'expérience client » , l'IA reconnaît que cela établit une connexion avec les « scores de satisfaction client » ou les « données d'expérience utilisateur » dans différents documents.
Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les modèles de recherche et le comportement des utilisateurs afin d'affiner les résultats en continu.
les techniques d'IA telles que le traitement du langage naturel et l'apprentissage profond permettent d'effectuer des requêtes conversationnelles. Vous pouvez par exemple poser des questions telles que « Quelles campagnes marketing ont été les plus performantes pendant la période des fêtes ? »*
De plus, les moteurs de recherche IA comprennent l'intention derrière votre question et font remonter les informations pertinentes provenant de plusieurs systèmes. Ils connaissent également votre service et votre niveau de sécurité, et vous montrent les informations auxquelles vous pouvez accéder et que vous pouvez utiliser dans le cadre de votre rôle spécifique
La recherche dans les connaissances et le savoir-faire collectifs de l'organisation et l'obtention d'un contexte complet des projets deviennent incroyablement simples, intuitives et accessibles.
Recherche d'entreprise basée sur l'IA vs recherche traditionnelle
Voici une comparaison rapide pour voir comment les deux se comparent :
| Catégorie | Recherche traditionnelle | Recherche d'entreprise basée sur l'IA |
| Méthode de recherche | La correspondance par mot-clé recherche des mots ou des expressions exacts | Traitement du langage naturel (NLP) et compréhension sémantique de la recherche pour saisir l'intention |
| Qualité des résultats | Renvoie de longues listes, souvent non pertinentes | Fournisseur de données directes et pertinentes adaptées à la requête |
| Portée des données | Limite à une plateforme ou un silo à la fois | Recherches simultanées dans plusieurs outils, applications et bases de données |
| Connaissance du contexte | Aucune compréhension du sens ou des relations | Reconnaît les synonymes, les concepts associés et le contexte derrière les requêtes |
| Capacité d'apprentissage | Statique ; les résultat ne s'améliorent pas avec l'utilisation | Apprend du comportement des utilisateurs et s'adapte au fil du temps |
| Collaboration | Peu ou pas d'assistance pour les flux de travail des équipes | Met en avant les connaissances partagées, les mises à jour des projets et le contenu spécifique à chaque équipe |
| Temps de réponse | Plus lent ; les utilisateurs filtrent manuellement les résultats | Plus rapide ; fournit d'emblée le contenu le plus pertinent |
| Expérience utilisateur | Basique et transactionnel | Personnalisé, intuitif et interactif |
| Impact entreprise | Perte de temps, dispersion des connaissances et baisse de la productivité | Décisions éclairées, temps de recherche réduit et efficacité accrue |
🧠 Anecdote : La recherche d'entreprise a même été utilisée dans des domaines inattendus. La BBC a mis en place son propre système interne pour aider les journalistes à retrouver instantanément des décennies de transcriptions d'émissions, accélérant ainsi la production d'informations.
Principaux cas d'utilisation de la recherche d'entreprise basée sur l'IA
Les logiciels de recherche d'entreprise / IA transforment la manière dont les équipes accèdent aux informations dans tous les services.
Ces applications pratiques montrent comment les organisations résolvent des problèmes concrets et améliorent leurs flux de travail quotidiens grâce à des fonctionnalités de recherche intelligente. 🧑💻
1. Excellence du service client personnalisé
🚩 Problème : votre agent du service clientèle gère trois écrans tandis qu'un client frustré explique son problème pour la deuxième fois. L'agent sait que la réponse se trouve quelque part dans le système, mais pour la trouver, il doit parcourir les manuels des produits, les documents relatifs aux politiques et les notes sur les cas précédents pendant que le client attend en ligne.
✅ Solution : la recherche d'entreprise basée sur l'IA change la donne. Les agents obtiennent instantanément un contexte client complet :
- historique achevé des interactions : *les appels précédents, les discussions par chat et les échanges par e-mail apparaissent dans un affichage
- correspondance contextuelle des problèmes : *les cas similaires résolus apparaissent automatiquement en fonction de la description du problème
- Recommandations intelligentes en matière de ressources : les politiques, procédures et niveaux d'autorisation pertinents s'affichent sans recherche manuelle
- *visibilité interdépartementale : les notes d'assistance technique, les ajustements de facturation et les modifications de compte s'intègrent de manière transparente en offrant une connexion fluide
La recherche traditionnelle traite chaque requête comme une recherche générique dans une base de données, mais la recherche IA comprend le contexte et l'urgence des demandes du service client.
*exemple : les équipes du service client d'une plateforme de réservation d'hôtels (Booking.com) peuvent utiliser la recherche IA pour accéder instantanément aux communications des hôtes, aux détails des réservations et aux précédents en matière de résolution. Lorsque les invités signalent des problèmes liés à la propriété, les agents IA trouvent en quelques secondes les politiques pertinentes des hôtes, les résolutions de cas similaires et les directives de compensation appropriées.
💡 Conseil de pro : Définissez soigneusement les permissions. La recherche est inutile si elle expose des données confidentielles, mais elle l'est tout autant si les utilisateurs obtiennent sans cesse des résultats « accès refusé ». Travaillez avec le service informatique pour trouver le juste équilibre entre visibilité et sécurité des données au niveau de l'indexation.
2. Analyse des données financières et conformité
🚩 Problème : les équipes financières sont confrontées chaque mois à des délais impossibles à respecter. Les exigences réglementaires imposent une précision parfaite, tandis que les dirigeants ont besoin des rapports pour hier. Les analystes passent des heures à fouiller dans les bases de données de conformité et les feuilles de calcul budgétaires alors qu'ils devraient agir en tant que fournisseur d'informations précieuses à la direction.
✅ Solution : les outils de recherche d'entreprise comprennent les relations financières et les connexions réglementaires, ce qui permet d'économiser des heures de travail manuel :
- Analyse intégrée des écarts : les allocations budgétaires, les dépenses réelles et les explications des services se connectent automatiquement entre elles
- *reconnaissance des déclencheurs réglementaires : certaines requêtes de recherche font automatiquement apparaître les exigences de conformité et les dates limites de dépôt pertinentes
- identification des tendances historiques : *Les données internes et les notes explicatives des périodes précédentes apparaissent à côté des chiffres actuels
- Contexte interfonctionnel : les discussions par e-mail, les flux de travail d'approbation et les décisions stratégiques sont liés aux données financières
Cette vue d'ensemble permet d'éviter les moments embarrassants où les dirigeants posent des questions complémentaires qui révèlent des informations manquantes lors des présentations au conseil d'administration.
📌 Exemple : les équipes financières d'un magasin de détail (comme Walmart) peuvent utiliser des fonctionnalités de recherche IA avancées pour trouver des explications aux écarts budgétaires dans l'ensemble de leurs opérations de vente au détail. À l'autre bout de la chaîne, lorsqu'ils préparent les appels aux investisseurs, les analystes recherchent des données spécifiques sur les performances des magasins et trouvent immédiatement les rapports des responsables régionaux, les perturbations de la chaîne d'approvisionnement et les analyses des tendances saisonnières qui expliquent les fluctuations des revenus.
📖 À lire également : Comment utiliser l'IA pour la recherche d'emploi : outils et conseils
3. Recherche d'entreprise avec l'IA de Google
🚩 Problème : la plupart des systèmes de recherche traitent les entreprises comme des bases de données génériques, mais Google Cloud Search comprend que des rôles différents nécessitent des informations différentes à partir de termes de recherche identiques.
✅ Solution : un bon système de recherche d'entreprise basé sur l'IA s'adapte aux modèles organisationnels et aux styles de travail individuels :
- Filtrage des résultats en fonction des rôles : les équipes marketing voient les ressources créatives tandis que les équipes financières voient les données budgétaires pour la même requête
- Intelligence multiplateforme : les discussions Gmail, les documents Drive et les évènements Calendrier offrent une connexion transparente
- Algorithmes d'apprentissage : les résultats de recherche s'améliorent en fonction du comportement de l'utilisateur et des modèles de recherche d'informations réussies
- Respect de la permission : les résultats respectent les contrôles d'accès tout en suggérant des contacts pertinents pour les informations soumises à des restrictions
Le machine learning de Google identifie les relations entre les informations qui échappent aux humains, créant ainsi une intelligence de projet complète que la recherche traditionnelle ne peut atteindre.
exemple : Pour * Shop Global, la principale entreprise de commerce électronique thaïlandaise du groupe Saha, Google Cloud permet aux clients d'utiliser des requêtes en langage naturel telles que « Montrez-moi quelque chose d'élégant pour un enterrement de vie de garçon » et fournit des résultats précis en 1 à 2 minutes. Cette solution prend en charge les recherches en thaï et en anglais et a connu une réussite avec 150 000 visiteurs lors de l'évènement Saha Group Fair '25.
🔍 Le saviez-vous ? Lorsque Google a lancé son Search Appliance en 2002, celui-ci ressemblait à un mini-réfrigérateur jaune vif que l'on pouvait installer dans la salle des serveurs d'un bureau. Il offrait aux entreprises une fonctionnalité de recherche similaire à celle de Google au sein de leurs réseaux privés, jusqu'à son retrait en 2018.
4. Conformité et recherche juridique
🚩 Problème : la recherche juridique implique généralement que les collaborateurs passent des semaines à lire des centaines de précédents jurisprudentiels et d'exemples de contrats. Les associés facturent des milliers d'euros à leurs clients pour des recherches que l'IA acheve en quelques minutes avec précision.
✅ Solution : la recherche intelligente par IA comprend :
- Reconnaissance de modèles précédents : les cas similaires et les décisions pertinentes apparaissent sur la base de principes juridiques plutôt que de la correspondance de mots-clés
- Cartographie des relations entre les clauses : les recherches dans les contrats comprennent automatiquement les hiérarchies, les références croisées et les dispositions connexes
- Renseignements juridictionnels : le résultat inclut les variations pertinentes entre les différents systèmes juridiques et tribunaux
- Intégration des connaissances internes : l'expertise du cabinet, les arguments précédents et les stratégies réussies forment une connexion avec la recherche juridique externe
📌 Exemple : Lorsque les cabinets d'avocats traitent des négociations de fusion complexes, les avocats doivent pouvoir consulter rapidement des structures de transaction similaires, des précédents réglementaires et l'expertise interne. La recherche IA les aide à trouver les clauses contractuelles pertinentes issues de transactions précédentes, les exigences de dépôt auprès de la SEC et les collègues qui ont travaillé sur des transactions comparables dans différents domaines d'activité.
5. Gestion des connaissances en ressources humaines
🚩 Problème : les services RH répondent quotidiennement à des questions identiques, tandis que les employés ont du mal à trouver des informations de base sur les politiques enfouies dans une documentation dense. Les mises à jour importantes se perdent dans des annonces par e-mail que personne ne lit, ce qui crée une frustration pour toutes les personnes concernées.
✅ Solution : un moteur de recherche interne alimenté par l'IA garantit :
- Les employés posent des questions dans le cadre d'une discussion plutôt que de deviner la politique correcte
- Les réponses reflètent la situation individuelle de chaque employé, son ancienneté, son lieu d'emplacement et les sélections d'avantages sociaux qu'il a faites
- Les modifications et clarifications récentes apparaissent à côté des informations standard relatives à la politique
*exemple : Les grandes multinationales sont confrontées à des employés qui posent sans cesse les mêmes questions sur les politiques de l'entreprise. Grâce à des bases de connaissances alimentées par l'IA telles que ClickUp, les employés peuvent poser des questions de discussion telles que « Puis-je travailler en télétravail lorsque je suis en déplacement à l'étranger ? » et obtenir des réponses personnalisées en fonction de leur niveau hiérarchique, des politiques de leur service et de la législation locale en matière d'emploi.
6. Intelligence commerciale et gestion des prospects
🚩 Problème : l'équipe commerciale doit gérer la recherche de prospects, la veille concurrentielle et l'historique des relations tout en essayant de conclure des contrats sous pression. Les meilleurs membres de l'équipe commerciale acquièrent une connaissance encyclopédique des comptes, mais cette expertise ne se transmet pas aux nouveaux membres qui partent de zéro.
✅ Solution : la recherche IA démocratise l'intelligence commerciale au sein de toutes les équipes :
- Historique achevé des relations, positionnement concurrentiel et stratégies commerciales de réussite à partir de comptes similaires
- Les ressources pertinentes s'affichent en fonction de la position du prospect dans le cycle de l'équipe commerciale
- Les développements récents, les changements de prix et les gains/pertes concurrentiels apparaissent automatiquement
- Membre de l'équipe ayant une expérience pertinente en matière de comptes et de modèles de transactions de réussite
*exemple : les équipes commerciales des éditeurs de logiciels d'entreprise perdent souvent des contrats parce qu'elles ne disposent pas d'informations complètes sur le contexte client pendant les négociations. La recherche IA aide les commerciaux à accéder rapidement aux interactions précédentes avec le client, aux analyses concurrentielles et aux stratégies commerciales de réussite mises en œuvre pour des comptes similaires avant les réunions commerciales importantes.
7. Assistance informatique et dépannage
🚩 Problème : l'assistance informatique est soumise à une pression particulière, car chaque problème technique semble urgent, tandis que les solutions nécessitent un diagnostic précis. Les techniciens recherchent dans la documentation, les tickets précédents et les journaux système, tandis que les employés frustrés attendent une résolution.
✅ Solution : les fonctionnalités de l'outil de recherche IA pour intranet comprennent :
- Conseils spécifiques à la configuration : Les étapes de dépannage s'affichent en fonction des configurations matérielles et logicielles exactes
- apprentissage des modèles à partir des résolutions : *les corrections de réussite sont pondérées plus fortement, tandis que les solutions qui ont échoué sont automatiquement déclassées
- analyse des causes profondes : *Le système établit la connexion entre les incidents connexes, les dépendances et les problèmes en amont susceptibles de causer des dysfonctionnements
- Intégration des fournisseurs : les coordonnées de l'assistance, les informations sur la garantie et les conseils du fabricant apparaissent à côté de la documentation interne sur les processus
exemple : *Lorsque des employés font des rapports de pannes logicielles ou de problèmes de connexion réseau, les techniciens informatiques peuvent rechercher le message d'erreur spécifique. Ils trouvent immédiatement les étapes de dépannage qui ont fonctionné dans des situations identiques, les mises à jour logicielles récentes susceptibles d'être en conflit et la documentation d'assistance du fournisseur.
8. Gestion des ressources marketing
🚩 Problème : les équipes marketing créent des milliers de ressources qui sont dispersées entre différentes plateformes, dossiers et disques durs d'équipe. Trouver la bonne image, le bon clip vidéo ou le bon modèle de campagne nuit à la productivité créative, car les équipes recréent du travail existant au lieu de son emplacement.
✅ Solution : la recherche IA rend les ressources marketing véritablement accessibles grâce à :
- reconnaissance visuelle du contenu : *les images et les vidéos deviennent consultables grâce à l'analyse par /IA des éléments visuels et des composants de marque
- Intégration des performances : Les actifs les plus performants sont mis en avant en fonction des indicateurs d'engagement et de la réussite des campagnes
- Apprentissage des modèles d'utilisation : les combinaisons créatives de réussite et les préférences saisonnières influencent les recommandations de recherche
📌 exemple : Les marques mondiales telles que Nike créent des milliers de ressources de campagne dans différentes régions et catégories sportives.
Les équipes marketing peuvent rechercher des thèmes visuels spécifiques ou du contenu sur des athlètes et trouver des images haute résolution, des clips vidéo et des supports conformes à l'image de marque issus de campagnes précédentes de réussite, sans avoir à recréer de contenu.
📮 ClickUp Insight : 28 % des employés préfèrent garder leurs pensées pour eux ou ne se sentent pas à l'aise pour partager leurs opinions lors des réunions. Mais toutes les bonnes idées ne sont pas forcément exprimées à voix haute lors des réunions. Parfois, les véritables perles de génie se cachent dans un commentaire sur une tâche ou dans un fichier oublié.
Imaginez qu'un membre de votre équipe ait discrètement suggéré une amélioration de processus dans un commentaire il y a plusieurs mois, ou partagé une solution unique dans un document qui n'a jamais été présenté en réunion.
Grâce à la recherche d'entreprise de ClickUp Brain, vous pouvez instantanément faire remonter ces contributions, quel que soit leur emplacement dans votre environnement de travail. Cela signifie que chaque idée, qu'elle soit exprimée oralement ou par écrit, est accessible et exploitable, ce qui garantit que votre équipe ne passe jamais à côté de ses meilleures idées.
9. Gestion de projet et collaboration
🚩 Problème : les informations relatives aux projets sont souvent fragmentées entre les fils de discussion par e-mail, les messages instantanés, les documents de partage et les outils de gestion de projet. Les membres de l'équipe perdent du temps à reconstituer les décisions et à rechercher le contexte qui existe quelque part dans leur environnement de travail numérique.
✅ Solution : la recherche IA établit la connexion entre les discussions relatives aux projets, quel que soit l'endroit où elles ont lieu :
- Contexte chronologique : Les décisions, discussions et changements apparaissent dans l'ordre chronologique sur différentes plateformes
- Identification de l'expertise : les membres de l'équipe qui ont résolu des problèmes similaires et les études de cas internes pertinentes apparaissent automatiquement
- Conservation des motifs de décision : les notes de réunion, les approbations par e-mail et les discussions informelles sont liées aux décisions officielles relatives au projet
- apprentissage inter-projets : *les approches de réussite et les écueils courants rencontrés dans le cadre d'initiatives similaires éclairent le travail actuel
📌 Exemple : Les équipes d'ingénieurs de certaines entreprises (comme Tesla) travaillent sur des projets complexes de développement de véhicules, avec des informations dispersées dans des e-mails, des documents de conception et des notes de réunion.
Les gestionnaires de projet peuvent rechercher des décisions techniques spécifiques et trouver l'historique des discussions achevées, les motifs d'approbation et les choix techniques connexes sur tous les canaux de communication.
10. Renseignement en matière de recherche et développement
🚩 Problème : les équipes de R&D parcourent de vastes quantités de littérature scientifique, de bases de données de brevets et de recherches internes tout en étant en concurrence avec leurs concurrents. Passer à côté de travaux antérieurs pertinents ou négliger les informations sur la concurrence peut compromettre des années d'investissement dans la recherche et des millions de dollars en coûts de développement.
✅ Solution : ici, les moteurs de recherche LLM comprennent :
- Les recherches issues de différents champs qui partagent des défis ou des méthodologies similaires apparaissent automatiquement
- Les dépôts de brevets, les publications universitaires et les développements industriels apparaissent aux côtés des recherches internes
- Les approches expérimentales et les techniques de recherche de réussite issues de projets antérieurs inspirent de nouvelles initiatives
- Les compétences internes et les possibilités de partenariats externes acquièrent une visibilité grâce à l'analyse des recoupements dans la recherche
📌 Exemple : Les entreprises pharmaceutiques (comme Johnson & Johnson) comptent de nombreux chercheurs qui travaillent sur des cibles moléculaires similaires dans différents domaines thérapeutiques.
Les scientifiques peuvent rechercher des composés spécifiques ou des méthodologies de recherche et découvrir des projets internes connexes, des publications et des opportunités de collaboration potentielles qu'ils auraient pu manquer.
Comment ClickUp fournit-il l'assistance à la recherche d'entreprise basée sur l'IA ?
La recherche IA en entreprise fonctionne mieux lorsqu'elle est directement liée aux tâches quotidiennes, à la documentation produit et aux discussions.
ClickUp intègre la recherche IA dans tous les aspects du travail, afin que les équipes de différents secteurs puissent trouver des réponses et agir sans quitter leur environnement de travail. En bref, il élimine la prolifération inutile des tâches en regroupant tout votre travail sur une seule et même plateforme.
Voyons cela de plus près ! 👀
Recherchez dans tous les recoins de votre travail
ClickUp Enterprise Search se connecte aux tâches, aux documents, aux commentaires et aux applications telles que Google Drive, Jira, Figma et GitHub. La fonctionnalité Connected Search vous permet de rechercher des fichiers, des discussions et des mises à jour de projet dans tous ces outils en temps réel, directement depuis ClickUp. Vous pouvez ainsi localiser rapidement un ticket Jira, une conception Figma ou un document Google Drive, sans jamais quitter votre environnement de travail.
Exemple : un responsable de la conformité dans le domaine de la santé qui prépare un audit interne peut rechercher « dossiers de formation HIPAA » et afficher instantanément les accords de politique signés stockés dans ClickUp Documents, les tickets Jira associés aux mises à jour du système et les commentaires sur les tâches provenant du service informatique.
Tous les résultats apparaissent ensemble dans ClickUp, liés à leur source. 🔗
Obtenez des réponses riches en contexte à vos questions
ClickUp Brain va au-delà de la simple correspondance de mots-clés et fournit des résumés du contenu de l'espace de travail.
essayez cette invite : *Résumer les obstacles au lancement du quatrième trimestre dans les tâches d'ingénierie, de conception et de marketing.
Par exemple, un responsable marketing produit chargé du lancement d'un SaaS peut demander : « Qu'est-ce qui bloque la sortie du quatrième trimestre ? » ClickUp Brain répond en fournissant un résumé des tâches de conception en retard, des corrections de bogues en attente enregistrées dans GitHub et des textes de campagne non approuvés dans Docs. Le responsable se rend à la réunion de lancement en connaissant déjà les obstacles précis.
Analysez des données complexes provenant de plusieurs sources
Avec Brain Max, vous pouvez dire adieu à la prolifération de l'IA
ClickUp Brain MAX est un compagnon de bureau qui regroupe plusieurs modèles d'IA et sources de données en un seul endroit. Au lieu de passer de ChatGPT à Gemini, Claude et différents disques ou tickets, les équipes exécutent des requêtes longues directement dans ClickUp.
✅ Essayez cette invite : Analysez les plaintes relatives aux retards de livraison à partir de Docs, des problèmes Jira et des formulaires de commentaires Google Drive. Listez les thèmes récurrents par fréquence.
Par exemple, un responsable des opérations de commerce électronique peut demander : « Montrez-moi les tendances en matière de plaintes des clients concernant les retards de livraison au cours des trois derniers mois. »
Brain MAX recherche dans Docs les journaux de tickets, les problèmes Jira signalés par la logistique et les formulaires ClickUp contenant des commentaires, puis met en évidence les causes récurrentes telles que les goulots d'étranglement dans les entrepôts et les retards des transporteurs. Cet outil élimine la prolifération de l'IA et fournit des informations structurées là où l'équipe travaille déjà.
Effectuez des recherches à l'aide de la voix
La fonction Talk to Text de ClickUp permet d'effectuer des requêtes sans les mains. Voici comment :
Exemple : un directeur commercial itinérant qui se déplace entre deux rendez-vous clients peut demander « Montre-moi les comptes d'entreprise qui sont passés à l'étape du contrat ce mois-ci » et recevoir une mise à jour en temps réel dans ClickUp. Les résultats comprennent les tâches du pipeline, les notes des appels clients et les propositions liées provenant de Google Drive.
Regardez cette vidéo pour en savoir plus :
💡 Conseil de pro : Encouragez les équipes à considérer la recherche comme une mémoire partagée. Apprenez-leur à ajouter des étiquettes, à mettre à jour les titres et à contribuer aux FAQ afin que le système continue de s'améliorer. La recherche n'est aussi intelligente que les personnes qui l'alimentent.
Assurez-vous que les informations sur vos clients sont exactes et accessibles
Le modèle de base de connaissances ClickUp organise les FAQ, les guides de dépannage et les présentations des fonctionnalités dans un hub de recherche.
Une équipe d'assistance FinTech peut enregistrer des guides détaillés sur l'installation des comptes, les contrôles de sécurité et la résolution des erreurs. Lors d'un chat d'assistance, un agent peut taper « réinitialisation de l'authentification à deux facteurs » dans Enterprise Search et afficher le guide directement à partir du modèle.
Ils partagent immédiatement les étapes, réduisant ainsi le temps de réponse et améliorant la confiance des clients grâce à l'IA dans la gestion des connaissances de l'entreprise.
Un utilisateur de ClickUp partage son expérience :
ClickUp est une solution tout-en-un, fidèle à son objectif, qui nous permet de gérer pratiquement tous les aspects de nos activités d'entreprise. Cela inclut notamment les projets de conception web, l'optimisation des moteurs de recherche pour nos clients, la gestion des réseaux sociaux et la gestion d'entreprise de deux autres sociétés associées.
ClickUp est une solution tout-en-un, fidèle à son objectif, qui nous permet de gérer pratiquement tous les aspects de nos activités d'entreprise. Cela inclut notamment les projets de conception web, l'optimisation des moteurs de recherche pour nos clients, la gestion des réseaux sociaux et la gestion d'entreprise de deux autres sociétés associées.
Construisez une référence interne évolutive
Le modèle Wiki ClickUp stocke les politiques et processus internes dans un espace unique et évolue au fur et à mesure que les opérations changent. Lorsque la direction met à jour les normes de sécurité ou transfère des responsabilités à un nouveau service, le wiki reflète immédiatement ces changements.
Dans une entreprise manufacturière, un responsable de la sécurité qui recherche une « checklist pour l'inspection des équipements » obtient le dernier processus étape par étape, les tâches liées à chaque cycle d'inspection et les coordonnées des propriétaires. Les nouveaux employés s'intègrent plus rapidement, car la recherche d'entreprise leur fournit exactement la politique ou le flux de travail dont ils ont besoin sans qu'ils aient à demander l'aide de leurs collègues.
🧠 Anecdote : Dans les années 1970, les systèmes de recherche d'entreprise étaient basés sur des hybrides de microfilms et d'ordinateurs centraux , permettant aux fonctionnaires de rechercher des bobines de film à l'aide d'index informatiques. Ce système était extrêmement lent, mais révolutionnaire à l'époque.
Défis courants dans la recherche d'entreprise basée sur l'IA et comment les résoudre
La recherche d'entreprise basée sur l'IA peut transformer l'accès aux connaissances, mais elle pose également des défis que les organisations doivent gérer avec soin.
⚠️ Défi n° 1 : protéger les données sensibles
Les solutions de recherche d'entreprise touchent souvent tous les fichiers, messages et enregistrements de projets, ce qui augmente le risque d'exposition d'informations confidentielles. Par exemple, une équipe juridique ne souhaite pas que les projets de contrats apparaissent dans les résultats de recherche généraux.
🟢 Solution : La solution réside dans des contrôles d'accès et des normes de conformité rigoureux.
Les entreprises ont besoin d'autorisations basées sur les rôles, de cryptage et de journaux d'audit pour protéger les informations sensibles. ClickUp prend en charge ces fonctionnalités grâce à la conformité SOC 2, des permissions granulaires et une authentification à deux facteurs, offrant ainsi aux entreprises une base plus sûre pour la recherche basée sur l'IA
⚠️ Défi n° 2 : garantir la fiabilité des résultats
Les outils d'IA peuvent résumer rapidement, mais s'ils s'appuient sur des documents obsolètes, les équipes perdent confiance dans les résultats. Un responsable ingénierie ne souhaite pas que d'anciennes notes de sprint influencent les priorités actuelles.
🟢 Solution : Lier la recherche à des documents vivants et à des flux de travail actifs permet d'éviter cet écueil. Au lieu d'explorer des fichiers statiques, les résultats restent connectés aux projets en cours. Dans ClickUp, la recherche est directement liée aux tâches et aux documents, de sorte que les mises à jour les plus récentes apparaissent toujours en premier.
⚠️ Défi n° 3 : gérer un langage spécialisé
Les modèles d'IA génériques ont du mal à gérer les acronymes et la terminologie spécifique à un domaine. Dans le domaine de la santé, instance, « RA » peut signifier « polyarthrite rhumatoïde » ou « affaires réglementaires », selon le contexte.
🟢 Solution : Les organisations forment souvent des modèles personnalisés ou fournissent des glossaires qui reflètent le langage interne. Associer l'IA à des documents de référence vérifiés, tels que le wiki ou la base de connaissances d'une entreprise, permet d'aligner les résultats sur la manière dont l'équipe travaille réellement.
⚠️ Défi n° 4 : encourager l'adoption par les employés
Même la recherche IA la plus avancée échoue si elle donne l'impression d'être une plateforme supplémentaire. Les employés ne veulent pas quitter leurs outils quotidiens pour chercher des réponses.
🟢 Solution : L'approche la plus efficace consiste à intégrer la recherche IA dans les systèmes centraux déjà utilisés, tels que la gestion des tâches, les outils documentaires ou les hubs de communication. De cette manière, l'adoption se fait naturellement, car la recherche s'intègre dans les flux de travail existants.
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Tendances futures dans le domaine de la recherche d'entreprise basée sur l'IA
La prochaine vague de recherche IA sur le lieu de travail mettra l'accent sur la précision, l'intégration et l'interaction naturelle. Voici quelques-unes des tendances à surveiller :
- Personnalisation en fonction du rôle : cela signifie que la même requête produit des réponses différentes selon la personne qui la pose. Un analyste financier et un responsable marketing peuvent tous deux taper « prévision T4 » et obtenir des résultats adaptés à leur fonction
- orchestration multimodèle* : au lieu de s'appuyer sur un seul fournisseur / prestataire d'IA, la recherche d'entreprise combinera les forces de plusieurs modèles : raisonnement d'un modèle, résumer d'un autre et compréhension du langage d'un troisième
- entrée vocale et de discussion* : les équipes commerciales peuvent demander des mises à jour de compte pendant leurs déplacements, et les chefs de projet peuvent saisir verbalement les notes de réunion, qui sont directement intégrées à la recherche
Instance, les équipes qui utilisent ClickUp Talk to Text écrivent 400 % de plus sans taper et gagnent jusqu'à 1 heure par jour. La tendance est à un accès fluide et sécurisé aux connaissances, quel que soit le lieu de travail.
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De la recherche à l'action avec ClickUp
La recherche d'entreprise basée sur l'IA ne cesse de gagner en intelligence, mais sa véritable valeur se révèle lorsque les résultats font avancer le travail. Les équipes veulent des réponses avec sécurité, des informations plus rapides et des outils qui s'intègrent à leur mode de collaboration actuel.
ClickUp donne vie à cette connexion.
La recherche d'entreprise affiche les tâches et les documents en temps réel, de sorte que les résultats reflètent les projets en cours plutôt que des fichiers oubliés. ClickUp Brain et Brain MAX aident les dirigeants et les équipes à tirer du sens d'un savoir en constante expansion sans avoir à passer d'une application à l'autre.
Talk to Text va encore plus loin en transformant les réflexions rapides et les mises à jour sur le terrain en enregistrements consultables qui font gagner des heures à vos équipes chaque semaine. Ajoutez des ressources structurées à l'aide de modèles, et l'IA commencera à parler le même langage que votre organisation.
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