Les performances de l'IA dépendent de la qualité et de l'exhaustivité des data. Pourtant, entre 80 % et 90 % des data d'une organisation ne sont pas structurées – elles sont enfermées dans des PDF, des images, des fichiers texte et des formats audio que la plupart des pipelines ne prennent pas en compte. La prise en charge par Fivetran de la réplication de fichiers non structurés permet d'intégrer ces vastes data inexploitées et de rendre les data multimodales de l'entreprise véritablement prêtes pour l'IA.

Depuis plus de dix ans, Fivetran est l'épine dorsale des déplacements de data modernes, permettant une réplication fiable et automatisée des data structurées et semi-structurées à travers plus de 700 connecteurs préconstruits. Aujourd'hui, nous étendons cette automatisation et cette fiabilité au niveau de l'entreprise aux data non structurées, en veillant à ce qu'aucune source de data ne soit oubliée, quel que soit son format ou son origine.

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Pourquoi les data non structurées sont-elles importantes pour la précision de l'IA, de la RAG et du LLM ?

Les agents d'IA, les applications de génération augmentée de récupération (RAG) et les grands modèles de langage (LLM) s'appuient sur la profondeur contextuelle pour produire des réponses précises et fiables. Les data structurées (tableaux, journaux, mesures) apportent de la clarté. Mais les data non structurées telles que les contrats, les transcriptions d'appels, les manuels, les PDF et autres médias apportent des nuances, des intentions et du sens.

Le déblocage des contenus non structurés élargit considérablement l'étendue et la profondeur des connaissances de l'entreprise accessibles aux systèmes d'IA. La prise en charge des data non structurées par Fivetran est une capacité fondamentale qui garantit que tous les signaux pertinents peuvent être ramenés à la surface, améliorant ainsi les deux :

• Utilité : un plus grand nombre de cas d'utilisation devient possible lorsque l'IA a accès à un corpus de connaissances plus large.
• Précision et confiance : les résultats sont améliorés lorsque les modèles ont accès au contexte source original.

Intégrez des data structurées et non structurées pour une IA multimodale

Grâce à cette prise en charge améliorée des sources de data multimodales, Fivetran est la plate-forme de déplacement de data multimodales la plus complète qui soit qui gère :

• Data structurées et semi-structurées à partir de databases, d'applications SaaS, d'API et de warehouses de data.
• Data non structurées à partir de référentiels de fichiers tels que SFTP, SharePoint, Google Drive et Box, ainsi que de transcriptions de conversations et d'interactions avec les clients.
• Sources de niche et personnalisées via Fivetran Connector SDK, permettant l'intégration de cas d'utilisation spécialisés avec la même automatisation et la même gouvernance que les connecteurs standard.

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Cette étendue de l'assistance garantit que les initiatives d'IA de l'entreprise ne sont pas freinées par des silos de data, des limitations de format ou des intégrations ponctuelles. Chaque ensemble de data, aussi obscur ou non structuré soit-il, devient une partie de la base de connaissances de votre IA.

Ingérez des data non structurées à l'échelle pour les applications d'IA

L'architecture de pipeline entièrement gérée de Fivetran permet aux équipes de rendre opérationnelle l'ingestion de data non structurées sans aucune maintenance manuelle. La détection automatique des modifications et les mises à jour incrémentielles constituent l'une des capacités clés. Pour ce faire, nous stockons les métadonnées, l'URL source et la référence d'emplacement à l'aide d'un catalogue.

Avec un accès rapide aux data non structurées, votre équipe sera en mesure de poursuivre un certain nombre de cas d'utilisation de l'IA précieux, tels que :

• Chatbots internes – Un LLM enrichi de toutes vos data peut devenir l'entité la mieux informée de votre organisation, permettant aux gens d'obtenir des réponses précises à peu de frais sans déranger leurs collègues.
• Enrichissement des projets d'apprentissage automatique de toutes sortes – L'IA générative peut être combinée à l'apprentissage automatique conventionnel, automatisant des tâches telles que l'étiquetage ou la transformation des data, la traduction des résultats quantitatifs en conseils qualitatifs, et plus encore.
• Copilotes d'ingénierie – En ajoutant un LLM à votre base de code, vous pouvez augmenter radicalement la productivité de vos ingénieurs en appliquant le style, les normes et les bonnes pratiques, et en évitant d'avoir à écrire manuellement du code standard.
• Contenu commercial et marketing personnalisé – Les data qualitatives non structurées issues des interactions avec les prospects et les clients offrent la possibilité d'adapter vos efforts commerciaux et marketing à des publics spécifiques.

Améliorez la précision de l'IA en intégrant des data non structurées avec Fivetran

Alors que les organisations créent des applications RAG, des copilotes internes et des agents autonomes, la réalité est claire : l'accessibilité des data détermine l'intelligence. La prise en charge par Fivetran de la réplication de fichiers non structurés élimine un point faible majeur.

Qu'il s'agisse d'un manuel de produit qui améliore un chatbot d'assistance, d'un manuel de politique qui renforce un assistant RH ou d'un dossier qui améliore un conseiller juridique en IA, plus votre base des data est complète, plus votre IA devient performante.

Améliorez votre IA avec des data non structurées et accélérez le développement avec des modèles de code préconstruits pour les cas d'utilisation d'IA les plus courants.

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