3 La plupart des données d’entreprise n’ont jamais été créées pour l’IA. Les contrats arrivent sous forme de PDF numérisés. Les inspections sur le terrain reviennent sous forme de photos prises avec un smartphone. Les interactions clients génèrent des enregistrements audio. Les systèmes de sécurité produisent des flux vidéo continus. Si les organisations ont passé des décennies à construire des systèmes autour des données structurées, la majorité des informations dont l’IA peut tirer des enseignements existe dans des formats dépourvus de structure prédéfinie. Transformer ces informations en éléments que les systèmes d’IA peuvent rechercher, comprendre et utiliser exige un ensemble de techniques de traitement applicables au texte, aux images, à l’audio, à la vidéo et aux PDF. Cela exige aussi une infrastructure capable de répondre à des exigences très différentes en matière de performances, de capacité et de gouvernance tout au long du cycle de vie des données. Ce guide présente les principales techniques utilisées dans le traitement des données non structurées par l’IA, leurs différences selon le type de données, et les points que les équipes plateforme doivent prendre en compte pour prendre en charge ces charges de travail à grande échelle. Qu’est-ce que le traitement des données non structurées par l’IA ? Le traitement des données non structurées par l’IA consiste à transformer du contenu brut en représentations lisibles par machine que les systèmes d’IA peuvent analyser et exploiter. Les données sources peuvent inclure : Des documents Des PDF Des images Des enregistrements audio Des fichiers vidéo Des e-mails et des historiques de chat Avant qu’un modèle puisse tirer des enseignements de ces sources, les informations doivent être extraites, organisées, enrichies et indexées. Le workflow exact varie selon le type de données, mais la plupart des pipelines combinent : L’extraction de texte La reconnaissance optique de caractères (OCR) La transcription La détection d’objets La classification de contenu La génération d’embeddings L’enrichissement des métadonnées L’indexation et la récupération Le résultat est un contenu capable de prendre en charge la recherche, la génération augmentée par récupération (RAG), le résumé, l’analytique et l’automatisation pilotée par l’IA. Pourquoi les données non structurées posent un défi différent Les organisations gèrent depuis longtemps les données structurées au moyen de bases de données et d’entrepôts de données. Les données non structurées introduisent un autre ensemble d’exigences. Le volume augmente rapidement Selon les estimations du secteur, 80 à 90 % des nouvelles données d’entreprise sont non structurées. Les images haute résolution, les enregistrements audio et les archives vidéo peuvent passer de quelques téraoctets à plusieurs pétaoctets en relativement peu de temps. Les pipelines de traitement doivent pouvoir évoluer sans nécessiter une extension constante de l’infrastructure. Les schémas d’accès varient fortement Les différentes charges de travail d’IA accèdent aux données de manières différentes. Un job d’entraînement de modèle peut lire de grands jeux de données de façon séquentielle pendant des heures. Une application RAG peut récupérer une poignée de petits objets en quelques millisecondes. Un audit de conformité peut avoir besoin de récupérer un seul fichier archivé depuis des années. Prendre en charge efficacement ces trois charges de travail exige plus que de la capacité brute. La gouvernance va au-delà du fichier lui-même Les organisations ont de plus en plus besoin de savoir comment un contenu a été traité, quels modèles l’ont manipulé et comment les résultats dérivés ont été produits. Cela implique de suivre : Les fichiers sources Les métadonnées Les embeddings Les transcriptions L’historique des traitements Les politiques de conservation À mesure que l’adoption de l’IA progresse, les exigences de gouvernance deviennent souvent aussi importantes que les exigences de performances. Les étapes clés du traitement des données non structurées par l’IA Même si les techniques diffèrent selon les modalités, la plupart des pipelines suivent un schéma commun. 1. L’extraction du contenu La première étape consiste à rendre l’information accessible. Pour les documents texte, cela peut impliquer l’extraction du texte d’un PDF natif. Pour les documents numérisés, l’OCR peut être nécessaire. Les enregistrements audio doivent être transcrits. Les vidéos exigent souvent une extraction à la fois visuelle et audio. L’objectif est de convertir le contenu brut dans des formats que les systèmes en aval peuvent traiter. 2. La structuration du contenu Une fois l’information extraite, elle doit être organisée. Un document contient des titres, des paragraphes, des tableaux et des figures. Une conversation contient des interlocuteurs et des horodatages. Une vidéo contient des scènes et des événements. La structuration préserve ces relations afin que les systèmes d’IA puissent interpréter le contenu avec plus de précision. 3. L’enrichissement Un contexte supplémentaire est ensuite ajouté aux données. Par exemple : L’extraction d’entités La classification de contenu La détection d’objets L’identification des locuteurs L’analyse des sentiments L’étiquetage thématique Ces métadonnées améliorent la qualité de la recherche et les performances de l’IA en aval. 4. La génération d’embeddings Les applications d’IA modernes représentent souvent le contenu sous forme de vecteurs. Les embeddings capturent le sens sémantique et permettent aux systèmes d’identifier des contenus liés même lorsque les mots-clés exacts sont absents. Le texte, les images, l’audio et la vidéo peuvent tous être convertis en embeddings. 5. L’indexation et la récupération La dernière étape consiste à rendre le contenu interrogeable. Les index relient les données sources, les métadonnées et les embeddings afin que les applications puissent récupérer rapidement les informations pertinentes. Cette étape est particulièrement importante pour le RAG, la recherche d’entreprise, les agents d’IA et les systèmes de recommandation. Les techniques de traitement du texte Le texte reste l’une des formes d’information d’entreprise les plus courantes. Les contrats, les politiques, la documentation technique, les rapports et les e-mails doivent tous être traités avant que les systèmes d’IA puissent les exploiter efficacement. L’OCR et l’extraction de texte Les documents numériques natifs permettent souvent une extraction directe du texte. Les documents numérisés et les images nécessitent l’OCR pour convertir le texte visuel en contenu lisible par machine. Les systèmes d’OCR modernes peuvent aussi identifier la structure des documents, les tableaux et les champs de formulaire. L’analyse de la mise en page Les documents contiennent des informations structurelles importantes qu’une simple extraction de texte peut perdre. L’analyse de la mise en page identifie : Les titres Les intertitres Les paragraphes Les tableaux Les légendes Les notes de bas de page Préserver cette structure améliore la récupération et le résumé en aval. Le découpage (chunking) Les documents volumineux dépassent souvent les limites de contexte des modèles. Le chunking divise le contenu en sections plus petites qui peuvent être traitées efficacement tout en préservant le sens. Les organisations utilisent généralement un découpage de taille fixe, par phrases ou sémantique, selon leurs besoins de récupération. Les embeddings de texte Les embeddings de texte convertissent des passages en représentations vectorielles. Ces vecteurs alimentent la recherche sémantique, la récupération de documents, les systèmes de classement et les applications RAG. Les techniques de traitement des images Les images posent des défis qui n’existent pas avec les contenus textuels. Les systèmes d’IA doivent d’abord comprendre ce que contient une image avant que cette information puisse être indexée ou analysée. Le prétraitement des images Le prétraitement prépare les images à l’analyse au moyen de tâches comme : Le redimensionnement La normalisation L’évaluation de la qualité La déduplication Un prétraitement cohérent contribue à améliorer la précision des modèles et à réduire les erreurs d’inférence. La détection d’objets La détection d’objets identifie des éléments précis dans une image et détermine leur emplacement. Cas d’usage courants : L’inspection en production industrielle L’imagerie médicale La surveillance de sécurité L’analytique du commerce de détail La segmentation d’images La segmentation fournit des informations plus détaillées en identifiant les contours exacts des objets ou des zones. C’est particulièrement utile lorsque des mesures ou des classifications précises sont nécessaires. Les embeddings d’images Les embeddings d’images permettent la recherche par similarité et la récupération multimodale. Les utilisateurs peuvent par exemple rechercher des images visuellement similaires ou retrouver des images à l’aide de requêtes en langage naturel. Les techniques de traitement de l’audio Les données audio contiennent des informations précieuses, mais la plupart des systèmes d’IA exigent qu’elles soient converties dans des formats structurés avant de devenir exploitables. La reconnaissance vocale La reconnaissance vocale convertit le langage parlé en transcriptions textuelles. Les organisations utilisent la transcription pour : L’analytique du service client Les comptes rendus de réunion Le contrôle de conformité La documentation clinique La diarisation des locuteurs La diarisation identifie qui parle et à quel moment. Elle transforme des conversations brutes en enregistrements structurés capables d’alimenter l’analytique et l’automatisation des workflows. Les embeddings audio Les embeddings audio capturent les caractéristiques de la parole et des sons. Ils prennent en charge des cas d’usage comme la recherche par similarité, la détection d’anomalies, la classification audio et la récupération multimodale. Les techniques de traitement de la vidéo La vidéo combine des informations visuelles, de l’audio et un contexte temporel. C’est pourquoi elle constitue souvent la forme de traitement des données non structurées la plus gourmande en ressources. La détection des scènes et des plans La vidéo est généralement découpée en segments logiques avant toute analyse approfondie. Diviser les longs enregistrements en scènes améliore l’efficacité du traitement et réduit les besoins d’indexation. L’extraction d’images clés Plutôt que d’analyser chaque image, les systèmes identifient des images représentatives qui résument une scène. Cela réduit considérablement les besoins en calcul tout en préservant les informations visuelles importantes. La compréhension vidéo et les embeddings Les systèmes d’IA modernes peuvent générer des embeddings pour des extraits, des scènes ou des vidéos entières. Ces embeddings prennent en charge : La recherche vidéo La découverte de contenus L’investigation d’incidents Les applications d’IA multimodales Les PDF : combiner plusieurs techniques de traitement Les PDF sont souvent les documents les plus complexes d’un environnement d’entreprise, car ils peuvent contenir plusieurs types de contenus dans un même fichier. Un PDF peut inclure : Du texte numérique Des pages numérisées Des tableaux Des images Des graphiques Des médias intégrés Le traitement de ces documents exige souvent la combinaison de plusieurs techniques. Un même workflow PDF peut associer OCR, analyse de la mise en page, extraction de tableaux, traitement d’images, enrichissement des métadonnées et génération d’embeddings avant que le document soit prêt pour la récupération. C’est l’une des raisons pour lesquelles les PDF restent un cas d’usage fondamental des initiatives d’IA en entreprise. Considérations d’infrastructure pour le traitement des données non structurées par l’IA Les techniques de traitement elles-mêmes ne représentent qu’une partie du défi. Les organisations doivent aussi répondre aux exigences d’infrastructure que ces techniques créent. Des charges de travail différentes exigent des profils de performances différents Un index vectoriel qui sert une application d’IA a des exigences très différentes de celles d’une archive à long terme qui stocke les fichiers sources d’origine. Un même environnement peut devoir prendre en charge : Des traitements par lots à haut débit Une récupération à faible latence Une conservation à long terme Des accès liés à la conformité Traiter toutes les données de la même manière entraîne souvent des coûts inutiles ou des performances dégradées. Les données dérivées croissent rapidement De nombreuses organisations se concentrent sur les fichiers sources mais sous-estiment le volume de données dérivées générées pendant le traitement. Par exemple : Les transcriptions Les métadonnées Les embeddings Les index de recherche Les journaux de traitement Les enregistrements de lignage Dans les grands déploiements d’IA, ces artefacts peuvent devenir des charges de travail importantes à part entière. La gouvernance doit être intégrée à la plateforme Les organisations doivent savoir d’où proviennent les données, comment elles ont été traitées et quels systèmes ont interagi avec elles. Cela exige la prise en charge : De l’immuabilité De la gestion du cycle de vie Du suivi de la provenance Des politiques de conservation Des contrôles d’accès Sans ces capacités, la gouvernance devient de plus en plus difficile à mesure que les initiatives d’IA se développent. Bonnes pratiques pour le traitement des données non structurées par l’IA Plusieurs principes se retrouvent systématiquement dans les déploiements réussis. Préserver les données sources d’origine Les fichiers sources doivent rester immuables et disponibles pour de futures validations, de nouveaux traitements et les exigences d’audit. Capturer les métadonnées tôt Les métadonnées deviennent plus difficiles à reconstituer plus loin dans le pipeline. Les capturer dès l’ingestion améliore la recherche, la gouvernance et le suivi du lignage. Versionner les modèles et les pipelines de traitement Les organisations doivent enregistrer quels modèles, configurations et étapes de traitement ont produit chaque résultat. Cela simplifie le dépannage et les futurs retraitements. Prévoir plusieurs niveaux de stockage Le traitement actif, les charges de travail de récupération et la conservation à long terme exigent souvent des caractéristiques de stockage différentes. Une approche hiérarchisée aide à équilibrer performances et coûts. Comment Scality ADI prend en charge le traitement des données non structurées par l’IA Les pipelines de traitement d’IA génèrent un large éventail de données : fichiers sources, transcriptions, métadonnées, embeddings, index et enregistrements de gouvernance. Scality ADI (Autonomous Data Infrastructure) fournit une architecture unique compatible S3, conçue pour prendre en charge ces charges de travail sur plusieurs niveaux de stockage. Plutôt que d’obliger les organisations à gérer des environnements distincts pour le traitement actif, l’infrastructure de récupération et la conservation à long terme, ADI permet aux données de parcourir leur cycle de vie au sein d’une plateforme unifiée. Cette approche aide les organisations à prendre en charge des charges de travail d’IA à l’échelle de plusieurs pétaoctets, voire de l’exaoctet, tout en préservant la cyber-résilience, les contrôles de gouvernance et l’efficacité opérationnelle. Questions fréquentes Qu’est-ce que le traitement des données non structurées par l’IA ? Le traitement des données non structurées par l’IA consiste à convertir des documents, des images, de l’audio, de la vidéo et d’autres contenus non structurés en formats lisibles par machine que les systèmes d’IA peuvent analyser et exploiter. Quelles techniques sont utilisées pour le traitement des données non structurées par l’IA ? Les techniques courantes incluent l’OCR, la transcription, l’analyse de la mise en page, la détection d’objets, la segmentation, la génération d’embeddings, l’enrichissement des métadonnées et l’indexation. Pourquoi les données non structurées sont-elles importantes pour l’IA ? La plupart des informations d’entreprise existent sous des formats non structurés. Les traiter les rend accessibles à la recherche, à l’analytique, à l’automatisation et aux applications d’IA générative. Quel rôle jouent les embeddings dans le traitement des données non structurées ? Les embeddings convertissent le contenu en représentations vectorielles qui permettent la recherche sémantique, la récupération, le classement et la correspondance par similarité. Conclusion Le traitement des données non structurées par l’IA réunit un ensemble de techniques qui transforment le contenu brut en informations que les systèmes d’IA peuvent comprendre et utiliser. Que la source soit un document, une image, un enregistrement audio, une vidéo ou un PDF, l’objectif reste le même : extraire l’information, l’enrichir de contexte, la rendre interrogeable et maintenir la gouvernance tout au long de son cycle de vie. À mesure que les organisations développent leurs initiatives d’IA, leur réussite dépend non seulement des modèles qu’elles déploient, mais aussi de leur capacité à traiter, gérer et récupérer les données non structurées sur lesquelles reposent ces modèles. Pour aller plus loin Les pipelines de données d’IA : architecture, étapes et bonnes pratiques (en anglais) Le traitement des données par l’IA : méthodes et techniques expliquées (en anglais) Le traitement de documents par l’IA : méthodes, outils et modèles (en anglais) Le stockage pour bases de données vectorielles (en anglais) GPU Direct Storage (en anglais) L’indexation des métadonnées du stockage objet (en anglais) Le stockage hiérarchisé pour l’IA : performances évolutives et maîtrise des coûts (en anglais) La compatibilité avec l’API S3 (en anglais)
