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Acteur Private Equity
Ce cas d’usage à trait à une activité cœur de métier et fortement consommatrice de temps pour un fonds d’investissement : la recherche, la compilation et la synthèse croisée de documents permettant de mener des analyses approfondies des entreprises en portefeuille ou cibles d’acquisition
Les collaborateurs obtiennent rapidement les informations qu’ils souhaitent sur un sujet donné en croisant et en synthétisant toutes les sources de données disponibles, et ce quel que soit leur format : PDF, Excel, image, vidéo…
Nous avons développé un chatbot conversationnel – fonctionnant sur un LLM – , avec lequel on interagit en langage naturel, pour faciliter et accélérer ces analyses.
Il utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et répondre aux questions des utilisateurs en associant les mots clés et le contexte afin de déterminer l’information à rechercher
Une fois l’intention de l’utilisateur identifiée, le chatbot utilise des algorithmes de recherche pour trouver les documents pertinents dans la base de données. Puis il extrait les informations souhaitées et les restitue à l’utilisateur, tout en précisant les sources et l’emplacement de l’information dans le ou les documents analysés.
Le chatbot est entraîné en continu via son utilisation et le retour des utilisateurs.
Au-delà la de prestation technologique, couvrir les enjeux de sécurité, confidentialité, confiance et compliance
Sécurité et confidentialité de la donnée, en interne et vis à vis de l’extérieur : inclure la gestion des habilitations dans la solution de chatbot, et s’assurer que les utilisateurs n’aient pas accès à des informations pour lesquelles ils ne sont pas habilités
Enjeu de confiance : le chatbot justifie sa réponse en citant ses références, via un renvoi vers les documents d’où il a tiré l’information
Enjeu juridique : le chatbot est configuré pour restituer le texte des documents sources de façon littérale, sans aucune interprétation ou reformulation, afin d’éviter tout risque d’erreur ou d’approximation