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Les clés pour bien maîtriser ses coûts dans un projet de GED transverse ?
Dans un projet de GED, il y’a plusieurs phases :
La capture / l’indexation / le stockage et la restitution des documents. La phase de stockage et de restitution relève de la gestion de projet « classique ».
En revanche, la phase de capture et d’indexation de l’information sont les points clés d’une bonne maîtrise des coûts. Bien réfléchir sur les métadonnées que l’on doit ajouter aux documents que l’on capture et bien architecturer ces métadonnées.
Lorsque l’archivage est manuel, il y’a beaucoup d’opérations complexes. Le choix des bons index et des métadonnées assurent une transversalité plus aisée lorsque l’on passe d’un processus à un autre.
Pour bien maîtriser ces coûts il faut porter une attention particulière à la capture et à l’indexation des documents. Le reste se « dilue » dans la gestion de projet classique et ne constitue pas un point essentiel dans la maîtrise du budget.
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Comment faire face aux changements techniques et organisationnels dans un projet GED ?
Dans un projet classique de GED, l’organisation est impactée car il n’est pas simple de s’habituer à travailler sur des écrans et ensuite de travailler sur papier ou vice versa.
Le principe du « bureau sans papier » permet de ne plus avoir de multi documents qui transitent entre les différents services qui traitent l’information. Cette opération doit être le but ultime, à savoir que toute l’information en amont est capturée, travaillée et traitée pour se transformer en data. L’exploitation de la data est aujourd’hui de plus en plus importante.
Au niveau technique, l’IA évolue pour mieux capturer et comprendre le contenu.
La digitalisation de nos moyens impactera dans le bon sens, la vitesse de transmission des données, le stockage et la mémorisation ainsi que l’amélioration de nos interfaces graphiques.
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Comment voyez-vous l’évolution de la GED avec les nouveaux outils d’IA ?
Les outils d’IA interviennent dans un processus transverse à différentes étapes :
- Interprétation de la donnée / de l’image : transformer des données non-structurées en une donnée structurée est possible grâce à la reconnaissance de formes (capturer du texte, des plans, des images, des photos etc) de manière de plus en plus accessible grâce à l’IA
- Stockage : en quoi consiste notre patrimoine informationnel (obtenir toutes les informations sur nos données pour les faire parler)
- Restitution : manipulation d’information à travers des chatbots : on passe de l’IA textuel à l’IA conversationnel qui permet de mieux interroger et comprendre les données
Victor Marty
Studia