Du chaos des contenus à des connaissances trouvables : recherche d'entreprise et taxonomie pour NYPA.

À propos du client

La NYPA s'est considérablement développée depuis cette mission : elle exploite désormais 17 installations de production et plus de 1 550 milles-circuits de lignes de transport, plus de 80 pour cent de son électricité étant produite à partir d'hydroélectricité propre et renouvelable. À la suite de la législation new-yorkaise de 2023 élargissant le pouvoir de la NYPA de développer, posséder et exploiter des projets d'énergie renouvelable, le conseil d'administration de la NYPA a approuvé un Renewables Strategic Plan actualisé en décembre 2025. Le plan englobe 45 projets individuels et 146 projets de stockage d'énergie distribué représentant près de 5,5 gigawatts de capacité combinée, dans le cadre du mandat de la Climate Leadership and Community Protection Act de New York visant 70 pour cent d'électricité renouvelable d'ici 2030. Cette expansion a entraîné une augmentation substantielle de la documentation technique, environnementale et réglementaire que la NYPA doit gérer et maintenir trouvable.

Contexte sectoriel

La plateforme Smartlogic Semaphore qu'Iknow a mise en œuvre pour la NYPA en 2017 fait désormais partie du portefeuille de produits de Progress Software sous le nom de « Progress Semaphore », et a été étendue spécifiquement pour prendre en charge les applications d'IA générative et de génération augmentée par récupération (RAG). Les propres documents de Progress de 2025 et 2026 décrivent Semaphore comme fournissant le socle de métadonnées sémantiques et d'« ingénierie du contexte » dont les plateformes de recherche d'entreprise et de R&D ont besoin pour ancrer de manière fiable les systèmes d'IA générative. L'ossature de taxonomie et de métadonnées bien gouvernée qu'Iknow a construite pour la NYPA en 2017 est exactement le type de fondation que la même plateforme est aujourd'hui commercialisée comme apportant aux initiatives d'IA d'entreprise, près d'une décennie plus tard. Cela signifie que l'investissement initial de la NYPA la place en bonne position, si elle le souhaite, pour étendre cette même infrastructure de métadonnées vers des outils de recherche et de connaissances de nouvelle génération propulsés par l'IA.

Situation actuelle

Le contenu de la NYPA, réparti entre OpenText Content Server et Microsoft SharePoint, s'était accumulé en grands volumes au fil du temps sans métadonnées ni étiquetage thématique exacts ou fiables, rendant les résultats de recherche peu fiables. Les hiérarchies de dossiers complexes et profondes des deux systèmes rendaient la navigation dans le contenu difficile, même lorsque la recherche ne parvenait pas à faire remonter ce dont les employés avaient besoin.

• Un contenu réparti entre deux systèmes déconnectés. OpenText Content Server et Microsoft SharePoint détenaient chacun de grands volumes croissants de contenu sans moyen unifié de rechercher dans les deux.
• Des métadonnées manquantes ou incohérentes. L'absence de métadonnées et d'étiquetage thématique exacts et fiables rendait les résultats de recherche médiocres sur les deux plateformes.
• Une navigation difficile. Le grand nombre de dossiers de fichiers et la complexité des hiérarchies de dossiers rendaient difficile pour les employés de parcourir le contenu, même lorsque la recherche échouait.
• Aucune taxonomie à l'échelle de l'entreprise. La NYPA ne disposait d'aucune structure de classification cohérente couvrant les deux systèmes de contenu et ses nombreuses fonctions métier.
• Le besoin d'une véritable utilisabilité. Toute solution devait être intuitive et facile à utiliser pour les employés ordinaires de la NYPA, et pas seulement pour les spécialistes de la gestion de contenu.

• Développer une taxonomie d'entreprise propre à la NYPA.
• Construire une application et une interface de recherche unifiées dotées de fonctionnalités avancées de recherche et de navigation.
• Appliquer de manière cohérente la taxonomie et les étiquettes de métadonnées normalisées au contenu des deux systèmes.
• Offrir une expérience de recherche intuitive et facile à utiliser pour les employés de la NYPA.
• Donner au personnel de la NYPA les moyens de maintenir la plateforme de manière autonome par la suite.

Comment Iknow a structuré le travail

Iknow a mené deux chantiers en parallèle (le développement de la taxonomie d'entreprise et le développement de l'interface utilisateur) avant de converger vers la sélection de la plateforme, l'architecture de la solution, le déploiement et la formation du personnel, garantissant que le choix technologique et la conception de l'interface soient tous deux ancrés dans le contenu réel de la NYPA et les besoins réels de ses employés.

Activités et décisions clés

• Développement de la taxonomie. Iknow a travaillé avec le personnel de la NYPA pour développer une taxonomie thématique d'entreprise en combinant plusieurs techniques, dont l'examen des schémas de classification internes antérieurs, l'évaluation de taxonomies externes pertinentes et l'analyse des journaux de recherche des utilisateurs.
• Développement de l'interface utilisateur. Iknow a travaillé avec le personnel de la NYPA pour comprendre les cas d'usage métier et les exigences de recherche, puis a développé des concepts de wireframes pour présenter les différents types de résultats de recherche.
• Sélection et mise en œuvre de la plateforme. Iknow a recommandé l'achat de la suite de logiciels de gestion des métadonnées Semaphore de Smartlogic, puis a travaillé avec Smartlogic pour la mettre en œuvre, en appliquant la nouvelle taxonomie grâce à une fonctionnalité d'auto-classification sophistiquée pour une catégorisation du contenu et un étiquetage des métadonnées plus cohérents. L'équipe a également exploité les fonctionnalités de gestion d'ontologies et d'amélioration de la recherche de Semaphore pour accroître la pertinence des résultats et permettre aux utilisateurs de découvrir des contenus connexes.
• Architecture de la solution. Iknow a travaillé en collaboration avec le personnel de la NYPA de la gestion de contenu, de l'informatique et de plusieurs fonctions métier pour définir l'architecture globale de la solution, y compris les workflows des processus métier et les exigences d'infrastructure technique pour l'enrichissement des métadonnées et l'auto-classification.
• Déploiement et formation. Iknow a mis en œuvre la nouvelle solution d'entreprise de gestion des métadonnées et de recherche dans les environnements de développement et de production de la NYPA, puis a formé le personnel de la NYPA à la maintenance de la plateforme, y compris l'installation et la configuration de Semaphore et le développement de règles d'auto-classification.

Parties prenantes et collaboration

Iknow a travaillé en étroite collaboration avec le personnel de la NYPA de la gestion de contenu, de l'informatique et de multiples fonctions métier, aux côtés du sous-traitant Smartlogic comme partenaire de mise en œuvre technologique, pour livrer une solution reflétant à la fois l'environnement technique de la NYPA et les besoins réels de recherche de ses employés.

Construire une taxonomie unique pour deux systèmes différents

OpenText Content Server et SharePoint étaient des systèmes structurellement différents au service de nombreuses fonctions métier, ce qui rendait difficile la conception à partir de zéro d'un schéma de classification unique et cohérent. Iknow y a répondu en ancrant le développement de la taxonomie dans trois sources de preuves complémentaires (les schémas de classification internes antérieurs, les taxonomies externes pertinentes et les données réelles des journaux de recherche des utilisateurs) plutôt qu'en partant d'une page blanche ou en privilégiant la structure existante de l'un ou l'autre système.

Rendre simple une technologie de classification avancée

Des capacités sophistiquées d'auto-classification et de gestion d'ontologies risquaient de produire un système trop complexe pour que les employés ordinaires l'utilisent confortablement. Iknow y a répondu par un chantier dédié à l'interface utilisateur, ancré directement dans les cas d'usage métier réels et les exigences de recherche du personnel de la NYPA, en traduisant ces constats en concepts concrets de wireframes avant tout développement.

Garantir que la NYPA puisse entretenir la plateforme de manière autonome

Une solution que la NYPA ne pourrait pas maintenir seule après la fin de la mission perdrait rapidement de sa valeur à mesure que le contenu continuerait de croître. Iknow y a répondu par un programme de formation dédié couvrant à la fois l'administration de la plateforme (installation et configuration de Semaphore) et la compétence plus spécialisée du développement et de la maintenance des règles d'auto-classification.

Résultats opérationnels

• Mise en œuvre réussie d'une solution d'entreprise unifiée de gestion des métadonnées et de recherche dans les environnements de développement et de production de la NYPA.
• Lancement d'une fonctionnalité de recherche améliorée, les utilisateurs signalant une amélioration significative de la qualité de leurs résultats de recherche.
• Livraison d'une taxonomie d'entreprise propre à la NYPA, appliquée de manière cohérente au contenu d'OpenText Content Server et de SharePoint grâce à la capacité d'auto-classification de Semaphore.

Résultats stratégiques et organisationnels

En formant le personnel de la NYPA à maintenir et à étendre la plateforme de manière autonome, Iknow a mis la NYPA en position de pérenniser l'amélioration sans dépendance continue à des consultants externes. La NYPA prévoyait d'étendre l'enrichissement de contenu et l'expérience de recherche à d'autres référentiels de contenu internes, preuve que la plateforme était perçue comme une infrastructure durable et réutilisable plutôt que comme un correctif ponctuel.

Délai avant impact

Iknow a achevé le développement de la taxonomie, la conception de l'interface, la mise en œuvre de la plateforme et la formation du personnel dans le cadre de la mission de 12 mois, la nouvelle solution de recherche étant en production et offrant des résultats mesurablement meilleurs aux employés de la NYPA à la conclusion du projet.

Compétences clés

• Recherche d'entreprise et conception de taxonomies
• Architecture de l'information
• Intégration de systèmes
• Formation et montée en compétences technologiques

Méthodes et cadres

• Méthodologie de développement de taxonomies (examen des schémas internes, étalonnage externe, analyse des journaux de recherche)
• Conception d'interfaces et de wireframes pilotée par les cas d'usage
• Développement de règles d'auto-classification

Technologies et outils

• Smartlogic Semaphore (Ontology Manager, Classification and Text Mining Server, Semantic Enhancement Server)
• OpenText Content Server et Microsoft SharePoint