Swiftask connecte vos agents IA à InfoLobby pour comprendre le sens profond de vos documents. Ne cherchez plus des mots, trouvez des réponses.
Résultat :
Accélérez la récupération d'informations critiques et éliminez les recherches infructueuses dans vos bases documentaires.
Agents IA
infolobby
Connecteur infolobby · OAuth 2.0 sécurisé
Le stockage d'informations dans InfoLobby est efficace, mais les retrouver est souvent un défi. Si vous ne connaissez pas le terme exact utilisé dans un document, vous passez à côté de l'information. Cette limitation freine la productivité de vos équipes.
Les principaux impacts négatifs :
Perte de temps en recherche manuelle
Les collaborateurs parcourent des dizaines de fichiers sans succès, faute de correspondance exacte avec les requêtes de recherche.
Silos d'informations fragmentés
Les connaissances sont enfouies dans des documents isolés. Sans recherche intelligente, elles restent inaccessibles à ceux qui en ont besoin.
Biais de langage
La dépendance au vocabulaire exact crée des angles morts. Une terminologie différente pour un même concept empêche la découverte de documents pertinents.
Swiftask implémente une couche de recherche sémantique sur vos données InfoLobby. En utilisant des plongements vectoriels (embeddings), l'IA comprend l'intention derrière votre question et identifie les documents pertinents, même sans correspondance de mots-clés.
AVANT / APRÈS
Recherche classique dans InfoLobby
Vous tapez 'procédure onboarding'. Le système affiche uniquement les documents contenant exactement ces deux mots. Vous manquez le document intitulé 'Guide intégration nouveaux arrivants' car les termes ne correspondent pas.
Recherche sémantique avec Swiftask
Vous posez la question : 'Comment intégrer un nouveau collaborateur ?'. L'agent IA analyse le sens et vous propose immédiatement le 'Guide intégration nouveaux arrivants', car il comprend la relation sémantique entre les concepts.
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ÉTAPE 1 : Connectez votre instance InfoLobby
Configurez l'accès sécurisé à votre base InfoLobby depuis l'interface Swiftask pour permettre l'indexation de vos documents.
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ÉTAPE 2 : Indexation intelligente des données
Swiftask traite vos documents pour créer des représentations vectorielles sémantiques, rendant le contenu 'compréhensible' par l'IA.
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ÉTAPE 3 : Définissez les agents de recherche
Créez un agent dédié à l'extraction de connaissances. Définissez ses périmètres de recherche et les types de documents autorisés.
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ÉTAPE 4 : Interrogez vos bases en langage naturel
Posez vos questions en langage naturel. L'agent parcourt InfoLobby et vous fournit des réponses précises avec les sources associées.
L'agent évalue la pertinence contextuelle entre la requête utilisateur et les chunks de documents indexés dans InfoLobby.
Chaque action est contextualisée et exécutée automatiquement au bon moment.
Chaque agent Swiftask utilise une identité dédiée (ex. agent-infolobby@swiftask.ai ). Vous gardez une visibilité complète sur chaque action et chaque message envoyé.
À retenir : L'agent automatise les décisions répétitives et laisse à vos équipes les actions à forte valeur.
Réduisez drastiquement le temps passé à chercher des informations. Obtenez des réponses directes au lieu de listes de fichiers.
Valorisez l'ensemble de votre base documentaire InfoLobby, incluant les documents oubliés par les recherches classiques.
Accédez à la bonne version d'un document ou à la procédure à jour, grâce à une compréhension contextuelle supérieure.
L'interface en langage naturel permet à n'importe quel collaborateur d'interroger la base sans formation technique.
Chaque réponse est étayée par des sources citées, garantissant la confiance des utilisateurs dans les résultats fournis.
Swiftask applique des standards de sécurité enterprise pour vos automatisations infolobby.
Pour aller plus loin sur la conformité, consultez la page gouvernance Swiftask et ses détails d'architecture de sécurité.
RÉSULTATS
| Métrique | Avant | Après |
|---|---|---|
| Temps moyen de recherche | Plusieurs minutes | Quelques secondes |
| Taux de précision des réponses | Aléatoire (dépend des mots-clés) | Élevé (contextuel) |
| Volume de documents accessibles | Limité aux titres et tags | Intégralité du contenu sémantique |
| Effort de formation utilisateur | Apprentissage des syntaxes de recherche | Aucun (langage naturel) |
Accélérez la récupération d'informations critiques et éliminez les recherches infructueuses dans vos bases documentaires.