La première chose que rencontre le disque réseau AI est la couche sémantique des fichiers.

Nous travaillons sur le disque réseau depuis plus de dix ans. Une fois l’IA connectée, la première chose qui apparaît n’est pas de savoir si le modèle est suffisamment solide, mais si le système de fichiers lui-même a été organisé. Lorsque des fichiers, des captures d’écran, des packages compressés, des versions historiques, des liens de transfert et des pages de partage temporaires sont tous empilés, toute interface de « discussion avec des fichiers » rencontrera rapidement le même problème : ce n’est pas parce que le modèle peut parler que les fichiers peuvent être récupérés, ni que les anciens contenus peuvent être distingués avec précision.

La partie la plus précieuse d’un disque réseau IA n’est souvent pas la boîte de discussion, mais la couche sémantique. Ce que fait la couche sémantique est très simple : ajoutez des noms, des heures, des sources, des sujets, des relations et des autorisations consultables aux fichiers, puis transformez ces informations en un index continuellement mis à jour. De cette manière seulement, la recherche ne consiste pas seulement à faire correspondre les noms de fichiers, le résumé ne consiste pas seulement à tronquer le texte et la catégorisation ne consiste pas seulement à faire glisser manuellement des dossiers. Une fois que le disque réseau a été accumulé pendant un certain temps, ce que veulent réellement les utilisateurs n’est pas “une aide à la compréhension de ce document”, mais “une aide à remettre cette pile de matériaux dans un état utilisable”.

C’est également là que les disques réseau IA sont les plus susceptibles de se renverser. Les erreurs dans le système de fichiers, contrairement aux erreurs dans les questions et réponses, ne sont généralement pas immédiatement évidentes. Le résumé de l’ancienne version est toujours joint à l’ancien fichier, l’index n’est pas synchronisé après le changement d’autorisation et les fichiers partagés transférés sont mélangés avec des fichiers privés personnels. Le premier problème n’est pas la qualité des réponses, mais les limites. Tant que l’indexation sémantique et la vérification des autorisations ne sont pas le même ensemble de liens, plus l’IA parle de manière fluide, plus le risque est grand. Une fois qu’une telle erreur est commise dans un produit documentaire, le prix n’est pas une réponse inexacte, mais l’exposition d’un contenu qui ne devrait pas être vu, ou le renvoi d’un contenu expiré dans le flux de travail.

Les capacités qui peuvent réellement être mises en pratique ressemblent beaucoup au travail en coulisses. L’indexation incrémentielle doit s’exécuter aussi rapidement que la synchronisation. L’OCR, la transcription audio et vidéo, l’analyse de documents, la déduplication et la comparaison de versions doivent être connectées sur la même chaîne et les enregistrements de restauration doivent être conservés. Netdisk n’est pas un moteur de recherche et ne peut pas uniquement examiner le taux de rappel ; il est également confronté au partage, à la suppression, à la synchronisation hors ligne et aux versions historiques. Après qu’un fichier a été modifié trois fois, le système doit savoir quelle version du résumé, quelle version doit être affichée et qui doit voir quelle version.

Par conséquent, le signe que le disque réseau IA est véritablement entré dans le flux de travail n’est pas « s’il peut discuter », mais s’il peut accomplir une action complète pour les gens : rassembler des documents dispersés, trouver des documents similaires, juger lequel est le plus récent, puis transmettre les résultats. À ce stade, l’IA n’est plus une couche décorative attachée au disque réseau, mais fait passer le système de fichiers d’un outil de stockage à un portail sémantique qui peut être organisé, récupéré et distribué. Cela ressemble maintenant à une nouvelle fonctionnalité, mais l’aspect ingénierie s’apparente davantage à un processus de remise en état de l’ancien système.