La multiplication des données informatisées au sein des entreprises pose la question de leur facilité d’accès. Mettre au point des sytèmes de classement et de catégorisation de l’information constitue une approche qui montre ses limites avec l’augmentation des quantités d’informations. Les moteurs de recherche constituent une autre approche (qui peut être complémentaire) et qui se montre très efficace sur les Systèmes d’Informations contenant d’énormes quantités d’informations : on n’imagine par exemple pas aujourd’hui, rechercher une information sur Internet autrement que via un moteur de recherche.
Depuis récemment, les entreprises s’intéressent de plus en plus aux moteurs de recherche capables d’indexer les données internes. Exalead, entreprise française, s’est notamment spécialisée dans ce domaine.
Voici un article du site CIO Online sur le projet de moteur de recherche du Crédit Agricole :
Le Crédit Agricole est actuellement en train de refondre et d’unifier le système d’information des 39 caisses régionales. Ce projet va notamment aboutir au poste de travail unifié Nice (Nouvelle Informatique Convergente Evolutive).
Or, dans le cadre de leurs missions, les 73 000 collaborateurs ont besoin d’accéder plus de deux milliards de documents clients, 600 millions d’e-mails et 8 milliards de transactions par an. Accéder à l’ensemble des informations relatives à un client est en effet nécessaire pour lui délivrer les conseils et prestations adéquates. Une recherche manuelle dans des documents papier ou électroniques est des plus fastidieuses mais pas des plus efficaces. Il existait également des moteurs de recherche en mode silo sur certains types d’informations.
Pour atteindre l’objectif d’une plus grande efficacité dans cet accès à l’information, le Crédit Agricole a décidé de se doter d’un moteur de recherche transverse en langage naturel. Le groupe bancaire a choisi Business Search de Sinequa. La rapidité d’indexation, la faible consommation de ressources informatiques, la rapidité de déploiement et la simplicité de maintenance ont été les critères principaux du choix.
L’outil mis en place couvre dans une seule interface aussi bien les données structurées que les données non-structurées et quelqu’en soient les sources au sein du SI.
Le coût du projet n’a pas été communiqué.
