Comment poser des questions pour obtenir des résultats optimaux lors de l'extraction d'informations de documents avec l'IA | Article

Résoudre l'art de l'enquête : maîtriser la danse des questions et des réponses avec l'IA

Au cœur animé de Canary Wharf, à Londres, où le pouls de la finance mondiale bat sans cesse, une équipe d'esprits brillants se rassemble dans les limites élégantes d'un bureau de hedge funds. Parmi eux, Emma, ​​une analyste assidue ayant un penchant pour démêler les subtilités financières, se retrouve plongée dans une quête d'extraction optimale d'informations à partir de documents volumineux, aidée par la puissance en constante évolution de l'intelligence artificielle (IA).

« Des résultats optimaux commencent par des questions précises, des questions qui mènent à des résultats optimaux »

Dialogue : Comment résoudre ce défi ?

L'équipe, composée d'Emma, ​​James, Sophia, Liam et de Brian chevronné, est aux prises avec un défi persistant : extraire des informations précises à partir de vastes pans de données financières. Malgré leur expérience collective, ils se retrouvent souvent dans une impasse, incapables d’exploiter pleinement le potentiel de l’IA. Emma déplore lors d'un échange houleux un après-midi : « L'IA semble incapable de discerner les nuances que nous recherchons dans nos rapports financiers. C'est frustrant et limité ! »

Brian, le sage du groupe, intervient avec un sourire ironique : « Peut-être que la faute n'en revient pas à l'IA, mais à la simplicité de nos questions. Nous devons approfondir, mes amis, et éclairer les ombres de l’ambiguïté.

… et l’histoire se déroule

Ainsi commence un voyage d'illumination pour l'équipe, guidée par la sagesse de Brian. Ils se lancent dans une quête pour affiner leur technique de questionnement, comprenant que la puissance de l’IA ne réside pas dans sa simple existence mais dans la précision avec laquelle elle est utilisée. Grâce à des débats animés et des séances de brainstorming collaboratives, ils perfectionnent leur savoir-faire, élaborant des questions semblables à des flèches finement aiguisées visant le cœur de la complexité.

Dans les salles sacrées de leur bureau, le dialogue circule librement, chaque membre apportant son point de vue unique. Sophia, avec son sens aigu du détail, prône la spécificité : « Nous ne devons pas poser de questions générales, mais plutôt identifier les mesures exactes que nous cherchons à découvrir. »

James, toujours pragmatique, ajoute : « N'oublions pas le contexte dans lequel nos enquêtes s'inscrivent. Le paysage financier est en constante évolution et nos questions doivent s’adapter en conséquence.

Le centime est tombé

Avec une clarté retrouvée, l’équipe entreprend de décortiquer son approche du questionnement. Ils approfondissent l’anatomie d’une requête efficace, comprenant qu’il ne s’agit pas simplement d’une chaîne de mots mais d’un moyen permettant d’extraire des informations exploitables. Chaque question devient un phare lumineux, guidant leur voyage à travers les couloirs labyrinthiques des données financières.

Ils apprennent à poser des questions à plusieurs niveaux, chaque couche ôtant le voile de l’ambiguïté pour révéler des vérités plus profondes. Ne se contentant plus de réponses superficielles, ils sondent les profondeurs de la complexité, résolvant l’enchevêtrement des subtilités financières avec une précision chirurgicale.

Emma, ​​pleine d'une confiance retrouvée, déclare : « Nos questions ne sont plus des chaînes restreignant le potentiel de l'IA, mais des clés ouvrant le trésor de connaissances enfouies dans nos documents. »

Trois bonnes questions, étendues et à plusieurs niveaux, pour extraire des informations d'un rapport financier trimestriel de 100 pages pour une entreprise énergétique. Voici l’exemple proposé par l’équipe :

Bonne question 1 :

Quelles ont été les principales sources de revenus de la société énergétique au cours du trimestre ? Pouvez-vous ventiler les flux de revenus par segment (par exemple, énergies renouvelables, combustibles fossiles) ? Quels ont été les principaux facteurs contribuant à la croissance ou à la baisse des revenus de chaque segment ? Y a-t-il eu des changements notables dans la demande du marché ou dans la dynamique des prix qui ont influencé les performances des revenus ?

Bonne question 2 :

Comment les dépenses de fonctionnement ont-elles fluctué par rapport au trimestre précédent ? Pouvez-vous donner un aperçu des principaux moteurs de tout changement important ? Des initiatives de réduction des coûts ont-elles été mises en œuvre au cours du trimestre et, si oui, quel impact ont-elles eu ? L'entreprise a-t-elle engagé des dépenses inattendues ou des charges ponctuelles qui ont affecté sa performance financière ?

Bonne question 3 :

Quelle était la situation de trésorerie de l'entreprise au cours du trimestre ? Pouvez-vous détailler les sources et les utilisations des liquidités, y compris les investissements ou désinvestissements importants ? Y a-t-il eu des changements notables dans les paramètres du fonds de roulement, tels que les comptes clients ou la rotation des stocks ? Comment la performance des flux de trésorerie de l’entreprise s’est-elle alignée sur ses objectifs stratégiques et financiers pour le trimestre ?

Trois exemples de questions courtes et fausses :

Comment l’entreprise s’est-elle comportée financièrement au dernier trimestre ?

Mauvaise question 2 :

Quelles ont été les dépenses ?

Mauvaise question 3 :

L'entreprise a-t-elle gagné de l'argent ?

La même logique et la même structure s'appliqueront à la formulation de questions dans de nombreux domaines différents tels que le juridique, la fabrication, la pharmacie, l'aviation, l'automobile, la santé, etc. L'essentiel est de décrire précisément l'objectif que vous souhaitez atteindre et les informations que vous recherchez. L'IA ne peut pas lire dans vos pensées et ne connaît pas l'historique de ce sur quoi vous travaillez. Il faut un aperçu constructif sous la forme de la question pour lire, analyser le texte et apporter la réponse que vous attendez.

« Posez des questions, des questions qui révèlent : maîtrisez le potentiel de l'IA »

Conclusion:

Dans le creuset de l’enquête, l’équipe émerge transformée, armée d’une nouvelle compréhension de la relation symbiotique entre questions et réponses. À travers le creuset du conflit, ils ont tracé la voie vers la maîtrise, en exploitant tout le potentiel de l’IA pour naviguer dans les couloirs labyrinthiques des données financières avec confiance et clarté.

Alors qu’ils contemplent l’horizon scintillant de Canary Wharf, ils savent que leur voyage ne fait que commencer. À chaque question posée, à chaque réponse découverte, ils se rapprochent de plus en plus du summum insaisissable de la compréhension. Et dans cette danse de questions et de réponses, ils trouvent non seulement des informations, mais aussi de la sagesse – la véritable monnaie de l’ère moderne.

« La précision de l'enquête mène à la perspicacité, la perspicacité libère le potentiel grâce à l'IA »

"La qualité de nos questions détermine la qualité de nos réponses et, en fin de compte, la profondeur de notre compréhension."

—Brian Tracy

Quels sont les trois principaux aspects de cet article ?

— Comment poser des questions pour que l'IA puisse comprendre notre objectif et fournir les résultats attendus
— Questions courtes ou questions étendues : quelle méthode donne des résultats optimaux
— L'IA ne peut pas lire dans nos pensées ; il peut exploiter des milliards d'algorithmes pour comprendre des questions étendues et précises

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Instructions de saisie simple :
Saisissez quelques informations sur vos besoins actuels en matière de traitement de documents ; vous n'avez pas besoin d'être précis : vous pouvez vérifier différents scénarios aussi souvent que vous le souhaitez. Ajustez le facteur d'automatisation pour estimer la quantité de traitement de documents que vous prévoyez d'automatiser

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