Transformer les données en opportunités : Metric in Motion – GLEIF AI

Des données de haute qualité sont bien plus qu’une simple référence : elles constituent une nécessité stratégique pour la confiance, la Conformité et l’interopérabilité à l’échelle mondiale. Dans cet article, Zornitsa Manolova, responsable de la qualité des données et de la science des données chez GLEIF, explore comment le nouvel outil GLEIF AI Search facilite l’accès, la compréhension et l’utilisation de données fiables sur l’identité des organisations.

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La possibilité d’accéder à des données organisationnelles de haute qualité et de s’y fier permet une meilleure prise de décision à l’échelle de l’économie mondiale. C’est pourquoi la GLEIF publie un large éventail d’informations fiables, allant du Répertoire mondial des LEI, des statistiques et des rapports aux politiques de Gouvernance, aux actualités, et bien plus encore.

Cependant, comme ces informations sont réparties entre des API, des bases de données, des documents et des pages web, la navigation entre ces différents points d’accès peut s’avérer difficile et fastidieuse pour certains utilisateurs à la recherche d’une réponse rapide et fiable.

Ce défi – ainsi que l’opportunité de rendre les informations fiables de la GLEIF plus accessibles aux solutions d’IA externes – a motivé le développement de la «recherche IA» de la GLEIF. Cette nouvelle fonctionnalité transforme la manière dont les utilisateurs interagissent avec des données complexes et distribuées en combinant des interfaces conversationnelles avec un pipeline de recherche structuré afin de rationaliser la découverte et d’améliorer l’accessibilité.

Elle place également la confiance au centre, en fournissant des réponses claires et bien sourcées sur lesquelles les utilisateurs peuvent compter. Les conclusions d’un récent sondage montrent que les utilisateurs font le plus confiance aux réponses générées par l’IA lorsqu’elles s’appuient sur des données sous-jacentes de haute qualité, étayées par des citations de sources transparentes, et qu’elles incluent des explications claires. Cela renforce l’importance du rôle de la GLEIF dans la fourniture de données fiables et bien structurées, capables de soutenir une recherche fiable basée sur l’IA.

Cela fait écho à un thème abordé dans l’article « Metric in Motion » du blog de la GLEIF sur la corroboration. Dans une économie numérique alimentée par l’IA, la confiance ne dépend pas seulement de l’accès aux données, mais aussi de la connaissance de leur provenance, de la manière dont elles ont été validées et de la possibilité de les retracer jusqu’à des références faisant autorité. GLEIF AI Search applique ce principe à la recherche d’informations, aidant les utilisateurs à passer d’informations fragmentées à des réponses plus faciles à comprendre, à vérifier et à utiliser.

Fonctionnement

GLEIF AI Search est un système coordonné composé de trois couches principales fonctionnant en parfaite synergie :

1. Interface de chat:

L'interface de chat est la couche orientée utilisateur de GLEIF AI Search. Elle offre aux utilisateurs un moyen clair, intuitif et conversationnel d'interagir naturellement avec le système et de choisir parmi différents modes d'assistance : Smart, Site web et documents, Actualités et mises à jour, Données et statistiques, et Enregistrements LEI. Chaque mode est adapté à un type spécifique de requête ou de tâche, garantissant que les interactions sont à la fois guidées et adaptables, en fonction de l'intention de l'utilisateur.

2. Couche d'orchestration :

Derrière l’interface utilisateur se trouve la couche d’orchestration, qui traite chaque requête de l’utilisateur. Elle active le mode d’assistance sélectionné, achemine la requête vers un grand modèle linguistique et coordonne les outils nécessaires pour récupérer et vérifier les informations pertinentes avant de fournir une réponse.

Il est essentiel de noter que cette couche ne fonctionne pas de manière isolée. Elle contribue de manière dynamique à garantir que les réponses ne sont pas produites par le modèle seul, mais s’appuient sur des données, des documents et du contenu web pertinents provenant de divers connecteurs. Cette coordination transforme les résultats du modèle en réponses fiables et adaptées au contexte.

3. Connecteurs (serveurs MCP) :

Les connecteurs forment le pont entre la couche d’orchestration et les sources de données et de contenu sous-jacentes. Mis en œuvre sous forme de serveurs MCP (Model Context Protocol), ces connecteurs permettent au système d’accéder à des sources externes et d’interagir avec elles de manière structurée et réutilisable. Ils garantissent que la recherche IA de la GLEIF ne se limite pas à des connaissances statiques et peut utiliser des informations actuelles et pertinentes issues des données, des API, des documents et du contenu web de la GLEIF. Les connecteurs actuellement disponibles sont :

• Recherche et récupération Web : permet à l’IA de rechercher, de récupérer et de traiter le contenu du site Web de la GLEIF (gleif.org). Cela permet de répondre à des questions sur les activités, l’actualité, la Gouvernance et les informations générales de la GLEIF.

• Recherche de documents : se connecte à un système de recherche vectorielle construit à partir d’une collection de documents officiels de la GLEIF, tels que des documents de politique générale et des cadres de Gouvernance. Lorsqu’une question porte sur le contenu de ces documents, l’IA peut les parcourir et citer les passages pertinents.

• Connecteur API GLEIF : s’intègre directement à l’API publique officielle de la GLEIF, offrant un accès en temps réel au Répertoire mondial des LEI. Cela permet à l’IA de rechercher des entités individuelles par leur LEI, de rechercher des entités par leur nom et d’extraire des informations détaillées sur l’enregistrement ainsi que des données sur les relations.

• Connecteur de statistiques LEI : renvoie vers des statistiques agrégées relatives au système LEI mondial. Il permet au système d'interroger des données analytiques structurées telles que le nombre de LEI actifs par pays, les tendances d'émission au fil du temps, les taux de croissance et les répartitions par type d'entité ou par juridiction.

Il est important de noter que ces serveurs MCP sont conçus pour être modulaires, réutilisables et interopérables. Ils peuvent également être intégrés dans des environnements d'IA externes tels que ChatGPT, Claude et d'autres. La GLEIF a déjà défini des compétences basées sur ces capacités et les a mises à disposition sur la page web de la GLEIF. À l’avenir, la GLEIF prévoit d’augmenter le nombre de connecteurs disponibles en ajoutant davantage de serveurs MCP, en étendant encore les capacités du système et en répondant à un éventail plus large de besoins des utilisateurs.

Les avantages de l’IA de la GLEIF

GLEIF AI Search et ses connecteurs associés sont conçus pour faciliter l'accès, la compréhension et l'utilisation des informations LEI et GLEIF, offrant ainsi des avantages significatifs aux utilisateurs de données à l'échelle mondiale :

• Un accès amélioré à des données fiables : aide les utilisateurs à explorer les données LEI, les statistiques, les rapports, les documents de Gouvernance et d’autres contenus de la GLEIF via une interface conversationnelle, au lieu de naviguer séparément dans plusieurs systèmes.
• Des informations complètes : récupère et combine des informations provenant d’API, de bases de données, de documents et de sites web pour fournir des réponses plus complètes et plus exhaustives.
• Réponses transparentes et vérifiables : permet une attribution claire des sources et des explications, aidant les utilisateurs à comprendre d’où provient une réponse et dans quelle mesure elle est fiable.
• Des résumés plus clairs : convertit des informations complexes ou volumineuses en réponses concises et lisibles par l'utilisateur.
• Aide à la prise de décision : fournit des réponses fiables et bien documentées qui aident les utilisateurs à trouver des informations plus efficacement et à agir avec davantage de confiance.
• Une plus grande facilité d'utilisation : réduit les barrières à l'accès, permettant ainsi aux experts comme aux non-experts d'interagir avec les données LEI et d'en tirer parti.

Exploiter le potentiel de la recherche par IA

À mesure que la recherche alimentée par l’IA continue d’évoluer, sa véritable valeur ne se limitera pas à la rapidité ou à la commodité. Ce qui importe, c’est la capacité à fournir systématiquement des réponses fondées sur des données fiables, dont la source est transparente, et pertinentes dans leur contexte.

La recherche IA de la GLEIF illustre comment la combinaison de données fiables et de mécanismes de recherche intelligents permet de répondre à ces exigences, en rendant les informations complexes plus faciles d’accès et d’utilisation. En reliant les questions des utilisateurs aux données officielles, aux documents et au contenu web, elle transforme des informations dispersées en réponses plus faciles à comprendre, à vérifier et à mettre en pratique – renforçant ainsi la fiabilité et l’intégrité des données en tant que piliers fondamentaux de l’innovation numérique.

À l’avenir, cette approche pourra favoriser une utilisation plus large des données de la GLEIF dans différents environnements d’IA. En rendant l’information plus accessible, transparente et vérifiable, GLEIF AI Search peut contribuer à renforcer la confiance dans les systèmes numériques et à soutenir une prise de décision mieux informée.

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