Jouer avec l’IA générative, améliorer notre activité / Perficient

Perficient est toujours à la recherche de nouvelles façons d’améliorer notre efficience et notre efficacité. Nous y parvenons notamment en utilisant l’intelligence artificielle (IA générative) pour nous aider à trouver les ressources les plus appropriées à affecter à tout projet qui en a besoin.

L’IA peut être utilisée de différentes manières pour que notre entreprise puisse trouver des ressources. Nous développons actuellement un outil qui peut nous aider dans les tâches suivantes :

• Rechercher et identifier des ressources potentielles à l’aide du NLP (Natural Language Processing) qui fonctionne en décomposant le langage en ses composants, tels que des mots, des expressions et des phrases. Il analyse ensuite ces parties à l’aide de techniques linguistiques et d’apprentissage automatique pour en extraire le sens.
• Associer les ressources aux projets en fonction de leurs compétences et de leur expérience.

Notre application utilise le traitement du langage naturel pour rechercher et identifier des ressources potentielles dans notre base de données de CV. L’IA analyse nos profils de CV en comprenant la signification des requêtes de recherche et en fournissant des résultats plus pertinents, par rapport à la recherche traditionnelle basée uniquement sur la correspondance de mots-clés.

Voici quelques points clés pour mieux comprendre la différence entre notre application et une recherche traditionnelle :

• Comprendre la signification des requêtes : la recherche PNL peut comprendre la signification des requêtes de recherche, même si elles sont complexes ou ambiguës. Par exemple, si vous recherchez « BA avec expérience en assurance qualité », la recherche PNL peut comprendre que vous recherchez des profils pouvant correspondre à une mission particulière. La recherche traditionnelle, en revanche, ferait simplement correspondre votre requête à des mots-clés dans les documents et renverrait des résultats contenant ces mots-clés, qu’ils soient ou non pertinents pour votre requête.
• Fournir des résultats plus personnalisés : la recherche PNL peut fournir des résultats plus personnalisés en tenant compte de l’historique de recherche et des préférences de l’utilisateur. Par exemple, si vous avez fréquemment recherché des PM dans le passé, la recherche NLP peut être plus susceptible de renvoyer des Product Owners et/ou Scrum Masters, qui sont des profils qui pourraient correspondre à un profil de chef de projet. La recherche traditionnelle, en revanche, renverrait simplement les résultats les plus pertinents en fonction des mots-clés de votre requête, quel que soit votre historique de recherche passé.
• Identification des synonymes et des termes associés : la recherche PNL peut identifier des synonymes et des termes associés, ce qui lui permet de renvoyer des résultats plus pertinents pour un plus large éventail de requêtes. La recherche traditionnelle, en revanche, ne renverrait que des résultats contenant les mots-clés exacts.

En outre, notre application utilisant NPL fait une différence significative par rapport à une recherche traditionnelle de plusieurs manières, en fournissant des résultats plus pertinents et personnalisés pour un plus large éventail de requêtes, en tenant compte des compétences, de l’expérience, de la disponibilité et des préférences de la ressource lors de la mise en correspondance. En conséquence, la recherche PNL devient de plus en plus populaire et est utilisée par un large éventail de moteurs de recherche et d’autres applications.

Certains avantages de l’utilisation de l’IA générative pour trouver des ressources pour nos clients sont les suivants :

• Précision améliorée : l’IA peut contribuer à réduire le risque d’erreur humaine dans le processus d’affectation des ressources. Dans l’ensemble, parce qu’en obtenant une meilleure compréhension des requêtes de recherche et des résultats plus personnalisés, nous pouvons obtenir des ressources aussi précises que les besoins du poste.
• Efficacité accrue : l’IA peut automatiser de nombreuses tâches impliquées dans l’affectation des ressources, telles que l’identification des ressources potentielles, la mise en correspondance des ressources avec les projets et l’évaluation de la disponibilité des ressources. Cela peut libérer le personnel Perficient pour qu’il puisse se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
• Coûts réduits : l’IA peut aider Perficient à réduire les coûts associés à l’affectation des ressources, tels que les coûts de recrutement et de formation de nouvelles ressources.
• Amélioration de la satisfaction des clients : en aidant Perficient à trouver les bonnes ressources pour les bons projets, l’IA peut contribuer à améliorer la qualité des services fournis aux clients.

Aller plus vite. S’engager plus intelligemment. Se connecter plus profondément avec nos clients

En tant que société de conseil intéressée par l’utilisation de l’IA pour l’affectation des ressources, nous avons pris quelques mesures pour commencer :

• Identifier nos besoins : Quels sont les défis spécifiques en matière d’affectation des ressources auxquels vous êtes confrontés ? Quels sont vos objectifs en matière d’utilisation de l’IA ?
• Choisir une solution d’IA : Il existe différentes solutions d’IA disponibles pour l’affectation des ressources. Choisissez une solution adaptée aux besoins et au budget de votre entreprise.
• Implémentation de la solution IA : Une fois que vous aurez choisi une solution IA, vous devrez la mettre en œuvre au sein de votre organisation. Cela peut impliquer de former votre personnel à l’utilisation de la solution et à son intégration à vos systèmes existants.
• Surveillance et évaluation de la solution d’IA : une fois la solution d’IA en place, vous devez surveiller et évaluer ses performances pour vous assurer qu’elle répond à vos besoins.

Pour conclure notre premier contact avec NPL, nous pouvons dire qu’il s’agit d’un outil puissant qui peut contribuer à l’efficacité de Perficient en automatisant des tâches telles que le service client, la saisie de données, etc. De plus, la qualité des livrables peut être améliorée en identifiant les erreurs et incohérences dans les documents textuels, par exemple nos CV ; enfin l’innovation : avec ce genre de moteur, on peut encore innover en développant des outils et des services adaptés à nos besoins. Cela améliorerait l’expérience client et aiderait l’entreprise à accroître notre visibilité.

Parce qu’en fin de compte, c’est ainsi que nous menons le changement numérique : générer de vrais résultats. à l’échelle mondiale…