L'IA pour une meilleure gestion de la connaissance (Knowledge Management)

L'IA pour une meilleure gestion de la connaissance (Knowledge Management)

Les connaissances les plus simples, ou les plus pérennes, sont généralement maîtrisées dans les organisations : elles sont centralisées et exploitées notamment via la formalisation des processus. Ce sont les connaissances complexes et contextuelles, souvent confinées à l’esprit des individus, qui sont difficiles à gérer et à partager, accentuant la fragilité organisationnelle.

 

C’est en effet souvent celles-ci qui présentent le plus de valeur pour l’organisation, exprimant des expertises développées par la somme d’expériences, dont la perte peut mettre en danger la survie-même de l’organisation.

Ce manque de maitrise du patrimoine intellectuel a des conséquences importantes sur l’organisation et la compétitivité des entreprises, les rendant vulnérables lors du départ de leurs sachants.

 

En ce sens, la gestion des connaissances (Knowledge Management) s’avère essentielle. De nombreuses solutions ont été explorées au fil des années pour adresser cette problématique, mais elles se sont souvent montrées frustrantes par leur manque d’efficacité, pour cause leur rigidité, leur limitation fonctionnelle ou leur nature excessivement centralisée.

 

L’émergence de plus en plus forte de l'IA, les espoirs qu’elle suscite à travers de premiers résultats prometteurs, amène les entreprises à voir en elle une solution propre à surmonter les limites inhérentes aux méthodes traditionnelles de Knowledge Management, notamment en étant capable de transformer la manière dont elles captent, traitent et exploitent leur capital intellectuel pour une meilleure préservation, un meilleur partage et une meilleure utilisation stratégique.


L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR SOLUTIONNER LES DIFFICULTES D’OUTILLAGE

Les méthodologies de Knowledge Management ont été éprouvées depuis de nombreuses années et les bonnes pratiques ont déjà été identifiées. Le marché regorge aujourd’hui d’outils de gestion de la connaissance tels que Confluence, Sharepoint, Bloomfire … Ce sont des outils efficaces pour déposer la documentation et autres fonds de connaissance mais qui rendent la recherche d’information difficile pour plusieurs raisons : difficulté à organiser la documentation, difficulté à indexer les informations lorsque les sujets sont vastes, difficulté à maintenir à jour l’information, difficulté à formaliser les connaissances …

 

L’Intelligence Artificielle est aujourd’hui assez développée pour répondre à ces problématiques, grâce à des algorithmes basés sur le traitement automatique du langage naturel (NLP) qui peuvent analyser le contenu des documents pour en extraire des informations pertinentes telles que les sujets, les thèmes, les entités nommées, etc. Cette analyse peut par la suite permettre :

 

-          La classification automatique du capital intellectuel en utilisant des techniques d'apprentissage automatique, l'IA peut classer automatiquement les documents dans des catégories prédéfinies en fonction de leur contenu.

 

-          L’indexation sémantique, ce qui permet un classement plus précis et pertinent grâce à laquelle la recherche sera simplifiée et dont la réponse correspondra plus au besoin de l’utilisateur. Cela permet également une recherche plus efficace en récupérant des documents qui correspondent exactement aux besoins de l'utilisateur.

 

-          La gestion des versions en identifiant les changements, les mises à jour et les révisions, ce qui permet de maintenir un suivi précis de l'historique des documents.

 

-          La détection de doublons, de contenu obsolète ou de mauvaise qualité ce qui permet d'éviter la redondance et de réduire le désordre (voire les mauvaises informations) dans les bases de données de documents.

 

-          La recherche intelligente, en comprenant le contexte et les intentions de l'utilisateur, qui permet aux employés de trouver plus facilement les documents dont ils ont besoin, même s'ils ne connaissent pas exactement les termes de recherche appropriés. Il est aujourd’hui tout à fait possible d’imaginer un chatbot professionnel qui serait capable d’analyser l’essentiel de la base de données de l’entreprise pour fournir des réponses rapides et pertinentes aux salariés.

 

-          L’optimisation des workflows en comprenant les relations entre les différents documents et les processus métier, l'IA peut recommander des flux de travail optimisés pour la création, la révision, l'approbation et la publication de documents.

 

Ces solutions aux difficultés inhérentes à l’archivage de document pourraient apporter énormément de valeur à la fois aux collaborateurs mais également à l’expérience client (grâce à une excellence opérationnelle améliorée et une possibilité d’innovation accrue).


IA ET EXPERTS, UN DUO DE CHOC

La capture des connaissances, est définie par Gartner comme le fait de « transformer des connaissances tacites (ce qui se trouve dans la tête de quelqu'un) en connaissances explicites, capturées sous une forme externe et pérenne ». Il s’agit d’un exercice complexe qui se limite souvent à l’utilisation d’un outil de centralisation de la documentation, dont la complétude dépend de la « bande passante » que les experts peuvent dégager quand elle devrait faire l’objet d’une véritable stratégie d’entreprise. L’Intelligence artificielle peut accompagner les entreprises à capturer et exploiter ces connaissances et expertises précieuses pour leur pérennité.

 

La première difficulté que rencontrent les organisations, d’autant plus lorsqu’elles deviennent plus importantes, est de savoir détecter les sachants lorsqu’elles sont confrontées à la dispersion géographique de leurs membres et à la diversité d’expertises.  L’intelligence artificielle pourrait être un levier dans l’identification des experts grâce à plusieurs analyses de grandes quantités de données de l’entreprise (que ce soit les mails, les messages instantanés, les documents produits, les conversations sur les réseaux sociaux internes …). Les algorithmes d’Intelligence artificielle peuvent ainsi se baser sur le traitement du langage naturel (NLP) pour extraire des informations pertinentes pour identifier les sujets sur lesquels les employés ont une expertise.


En identifiant ainsi les experts (ou les appétences pour un sujet donné de leurs employés), les entreprises peuvent améliorer significativement la connectivité entre les membres et la pertinence des informations partagées. La création de plateformes de partage de connaissances pourrait être une piste intéressante pour les entreprises qui souhaitent créer des communautés métiers en proposant, en fonction de l’appétence de chacun, du contenu pertinent et facilitant l’accès à d’autres membres partageant les mêmes problématiques au sein de l’entreprise.


Exemple | La plateforme IBM Watson

IBM Watson, une plateforme dotée de capacités avancées d'IA, utilise le traitement du langage naturel pour analyser les conversations en temps réel, identifier les thèmes récurrents, les questions non résolues, et les domaines nécessitant une attention supplémentaire. L'implémentation de l'IA dans les communautés amplifie l'apprentissage collectif : elle permet une distribution plus équitable du savoir et réduit les barrières à l'entrée pour les nouveaux membres. Cela stimule non seulement l'innovation grâce à une diversité accrue d'inputs mais favorise également une culture d'apprentissage et de partage continu.


La seconde difficulté rencontrée provient du fait que les experts sont très sollicités au sein de l’organisation du fait de leur expertise : trouver du temps pour formaliser des connaissances tacites s’avère compliqué – de même que la formalisation de connaissances complexes. L’Intelligence Artificielle pourrait parfaitement « accompagner » les sachants dans l’expression de leur expertise. L’une des possibilités pourrait être de faire parler l’expert concerné lors d’un webinaire, via une webcam, puis de laisser l’IA traduire et formater ces transcriptions selon la norme de contenu de la base de connaissance. En plus d’apporter une animation et une transmission de connaissance aux auditeurs, elle serait un apport important à la base de connaissance pérenne de l’entreprise.

De même, l’analyse des activités des sachants – que ce soit l’analyse des courriels, supports, discussions ou rapports – permettrait d’extraire les idées clés, les leçons apprises ou les réponses déjà apportées pour être utiles à la collectivité.

 

Enfin, il ne faut pas oublier que le mentorat, l’accompagnement et le coaching sont également une composante importante – voire essentiel dans certains domaines spécialisés - dans le transfert de connaissance et de compétence. L’IA pourrait intervenir pour personnaliser à grande échelle des programmes de développement.

Des plateformes intègrent l'IA pour analyser en profondeur les profils de compétences et les intérêts de chaque employé, permettant ainsi une adaptation précise des recommandations de formation et de mentorat. Cette technologie peut identifier les lacunes de connaissances et suggérer des ressources adaptées, des projets collaboratifs et des mentors spécifiques, assurant ainsi que chaque employé reçoit l'encadrement le plus pertinent, efficace et surtout personnalisé possible.


Exemple | L'AI Salesforce

Dans un article paru dans le Harvard Business Review, l'utilisation de l'IA pour soutenir le mentorat chez Salesforce est citée comme un exemple de la façon dont les technologies peuvent faciliter la gestion des talents. L'IA de Salesforce évalue continuellement les données de performance et d'apprentissage pour affiner ses recommandations, garantissant ainsi que les employés sont non seulement mis au défi mais également soutenus dans leur croissance professionnelle. Cette approche ne se limite pas à améliorer les compétences individuelles ; elle enrichit également la culture d'entreprise en promouvant une atmosphère d'apprentissage continu.


Aussi, la gestion de connaissance est un levier essentiel pour la compétitivité et la pérennité des entreprises. De nombreux articles et de nombreuses études ont été réalisées ces dernières décennies et les bonnes pratiques sont déjà connues. De nombreux outils sont mis à disposition pour accompagner les organisations dans la récolte et la maîtrise de leurs connaissances. Cependant, avec le développement rapide de l’Intelligence Artificielle, de nouvelles pistes de travail sont à étudier et pourrait apporter plus d’efficience dans la maitrise du patrimoine intellectuel des entreprises.

Thierry Covolo

Directeur Associé chez Argain Consulting Innovations

7 mois

L'IA pour aider face au défi de la maîtrise du patrimoine immatériel et volatil d'une organisation : la somme des expériences de ses individus !

Les benéfices attendus de l'introduction de l'IA dans la gestion des connaissances sont...très attendus ! Cela accélerera notamment la phase d'analyse de l'existant dans le cadre d'un projet ou programme, nous allons gagner en efficience !

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