Antti Nivala, fondateur et PDG de M-Files, a été présenté comme l'un des "Trailblazer AI 100". AI 100 Trailblazer dans le numéro de juillet 2024 de KMWorld. Dans l'article intituléM-Files: Libérez les avantages de l'automatisation du travail de la connaissance et des expériences GenAI supérieures", Antti explique comment les progrès de la GenAI révolutionnent le travail de la connaissance, M-Files étant à l'avant-garde avec sa plateforme d'automatisation du travail de la connaissance.

De la création et de la gestion de documents à l'automatisation des flux de travail, en passant par la sécurité et la conformité, M-Files exploite l'intelligence artificielle (IA) et automatise les processus afin de supprimer les tâches fastidieuses qui nécessitent une interaction humaine.

M-FilesL'assistant GenAI, M-Files Aino , fournit une assistance en temps réel et contextuelle pour traiter de grandes quantités de données. Cet outil de résolution de problèmes, disponible sur le site M-Files , aide les travailleurs du savoir à répondre à des requêtes complexes et à parvenir plus rapidement à des conclusions, ce qui présente de nombreux avantages.

M-Files Aino dispose également d'un modèle multilingue qui permet de résumer des documents dans n'importe quelle langue et d'enregistrer ces informations sous forme de métadonnées consultables.

La base de métadonnées de M-Files permet des expériences d'IA supérieures en créant un modèle d'information unique et spécifique au client, fournissant des résultats sécurisés et de haute qualité. M-Files fournit aux organisations les composants nécessaires à un déploiement réussi de l'IA : connectivité, confidentialité et curation.

• Connectivité : M-Files Aino intègre de manière transparente les données de tous les principaux systèmes de stockage et plateformes logicielles, en les classant automatiquement. L'IA dispose ainsi des données de haute qualité dont elle a besoin pour produire une valeur significative.
• Confidentialité : M-Aino Files accorde une grande importance à la sécurité des données, en veillant à ce que toutes les interactions soient conformes aux politiques de l'entreprise. Son étiquetage avancé des métadonnées permet des contrôles d'accès détaillés, en utilisant les normes les plus élevées en matière de sécurité des données et de conformité réglementaire.
• Curation : M-Files garantit que l'IA dispose des informations les plus récentes en gérant automatiquement les versions. Elle régit également le contenu et fournit un contexte commercial précis. L'ajout d'un contexte aux données permet aux moteurs de recherche et à l'IA de produire des résultats plus précis que les méthodes traditionnelles.

M-Files a récemment été nommé sur la liste AI 100 de KMWorld en 2024. Le numéro de cette année, intitulé "The companies empowering intelligent knowledge management", a attiré l'attention sur les fournisseurs innovants de gestion des connaissances qui intègrent des systèmes d'IA dans leurs offres. Grâce à son architecture basée sur les métadonnées, M-Files offre également des avantages concurrentiels au-delà de l'information textuelle.

Comme l'indique un article récent de KMWorld,"Gaining competitive advantage from non-textual information (kmworld.com)", Antti Nivala, PDG et fondateur de M-Files, a donné des exemples de données non textuelles que l'IA peut fournir, telles que des descriptions automatiques d'images.

"Les systèmes qui stockent ces informations, dans le cadre de la base de connaissances de l'organisation, devraient être capables de rendre ce contenu accessible, peut-être en produisant une description textuelle de l'image elle-même, ou au moins en proposant des mots-clés, des thèmes ou des sujets permettant de renvoyer cette image en réponse à une requête de recherche d'un utilisateur", a commenté M. Nivala. Les modèles d'IA générative peuvent également créer des éléments visuels sur mesure à des fins diverses. De la génération d'images aux tableaux de bord personnalisés, les ensembles de données visuelles peuvent aider à surveiller les indicateurs commerciaux tels que les objectifs de vente.

Les données audio constituent un autre exemple de capacités de données non textuelles. Les données audio sont de plus en plus utilisées pour surveiller les représentants du service clientèle, enregistrer les réunions internes, etc. Les données audio impliquent des capacités de conversion de la parole en texte, ce qui permet aux entreprises d'analyser et de classer les données par extraction. Ces capacités sont de plus en plus accessibles. "Les transcriptions de la parole au texte ou de la vidéo au texte, nous les voyons dans les outils de réunion vidéo à distance comme Teams ou Zoom", a fait remarquer M. Nivala.

Pour lire les dernières réflexions d'Antti Nivala sur l'IA et les technologies de l'information, veuillez consulter M-Files sur les médias sociaux et nos derniers communiqués de presse.