Comment le marché du Knowledge Management (KM) évolue-t-il à l’ère de l’IA ?
Gonzague Chastenet de Géry : Pour moi, l’IA, et notamment générative, n’est pas une rupture dans les démarches de Knowledge Management. Il y a trois ans, quand j’ai voulu monter une journée d’études KM au CNAM, je n’ai pas trouvé de clients opérationnels, seulement des éditeurs pour faire des démonstrations. Il y a deux ans, l’association CoP-1, qui réunit des Knowledge Managers, a organisé sa réunion publique annuelle sur le thème “KM et IA” ; il y avait des éditeurs qui présentaient des POC, des consultants qui parlaient au futur, mais pas d’application opérationnelle.
En novembre dernier, CoP-1 a de nouveau traité ce sujet dans une conférence “Le savoir à l'ère de l'IA : chaos ou KM ?” : il y avait plus d’applications opérationnelles, notamment dans le monde de la santé. Il y a eu des témoignages de Knowledge Managers et de responsables de la transformation digitale, en charge de l’IA dans les entreprises, qui dispensent beaucoup de formations de sensibilisation à l’usage de l’IA pour que les collaborateurs puissent s’en servir correctement. Cependant nous étions plusieurs Knowledge Managers à se dire que l’IA, au fond, répond encore plutôt à des usages personnels. Ce n’est absolument pas encore un outil de transformation collective.
Il y a trois usages de l’IA pour le KM :
- L’automatisme pour la production de résumés, qui est très documenté et donne des résultats globalement validés, mais aussi la traduction linguistique, l’attribution de mots-clés et de métadonnées, qui n’est pas totalement satisfaisante bien qu’en progression ;
- Le compagnon, qui conseille, rappelle les oublis ou les incohérences avec le point de vue de l’entreprise. Il s’agit d’un système qui va vérifier la compliance ;
- La “boule de cristal”, c’est-à-dire la probabilité, par exemple, remporter un appel d’offres au vu de la concurrence, sous réserve qu’elle soit alimentée avec des métriques.
Ce que l’on constate, notamment lors des réunions de Knowledge Managers de l’association CoP-1, c’est que l’IA en autogestion ne fonctionne pas : il faut que l’humain l’alimente. Il faut comprendre cet assistant et savoir l’interroger. Le KM, justement, apporte des sources validées de qualité : il y a donc une synergie à construire, et le Knowledge Manager a un rôle à jouer dans la mise en place de l’IA, même s’il n’en est pas forcément le responsable.
Quels sont les usages liés à l’IA en matière de KM ?
G. C. d. G. : Nous en avons déjà discuté avec d’autres camarades consultants et Knowledge Managers, et il y a un vrai intérêt à intégrer l’IA dans une conversation numérique, en l’alimentant des bases de connaissances. Je ne connais pas d’utilisation opérationnelle, mais ce ne serait pas compliqué à imaginer. Dans les dispositifs KM, il y a d’un côté les bases de connaissances (la mémoire, le patrimoine d’entreprise), et d’un autre les échanges directs via des communautés de pratiques, et ce sont souvent deux mondes distincts. Je pense que l’IA peut être ce lien, en devenant l’un des membres d’une communauté de pratiques que l’on pourrait interroger en langage naturel, pour faciliter la recherche et l’accès à l’information.
Aujourd’hui, au vu d’études réalisées dans l’industrie (nucléaire, aéronautique, génie civil, cimenterie), nous sommes sur un plateau de consolidation, avec des locomotives, en France, qui essaient de faire en sorte que chaque métier s’approprie le KM, mais il n’y a pas d’innovations extraordinaires. Le plus dur aujourd’hui, c’est de raccrocher les wagons, à savoir les PME, que l’on voit débuter sur le marché.
Quels sont les avantages offerts par l’IA en matière de KM ?
G. C. d. G. : L’IA contribue à l’automatisation, ce qui entraîne des gains de productivité. Sur la gestion des risques, c’est un assistant qui peut avoir, dans sa base de connaissances, les points de compliance et les exigences de sorte que vous n’oubliiez jamais rien. Cela peut aussi être un outil d’aide au choix pour comparer un lot de résultats et faciliter l’accès à l’information via un moteur de recherche. L’IA peut également fournir des résumés à la volée, ce qui est toujours intéressant pour donner envie de rentrer dans l’information lorsque l’on obtient une centaine de résultats.
Au contraire, quels sont les freins au déploiement du KM ?
G. C. d. G. : Ne pas avoir le soutien des décideurs, surtout intermédiaires : le management intermédiaire a souvent des enjeux de court terme. Il ne suffit pas qu’il y ait un sponsor de haut niveau, même si c’est nécessaire. Si vous n’avez pas un manager intermédiaire, qui représente le métier, le projet ne peut pas être mené correctement car c’est lui qui va donner du sens au KM.
C’est aussi le positionnement managérial qui peut être perturbé. Je me souviens d’un client qui était pour le KM dans son discours, mais il avait tendance à se promener dans les couloirs, aller voir ses collaborateurs, demander quels sont leurs problèmes et les rediriger vers un autre l’ayant déjà résolu. Du jour où on lui a annoncé la mise en place d’un portail KM, il a été déstabilisé car il perdait son rôle de hub. Finalement, nous n’avons jamais rien fait avec lui alors qu’il était favorable.
Selon vous, l’IA représente-t-elle plutôt une menace ou une opportunité ?
G. C. d. G. : Je dirais plutôt une opportunité. L’opportunité de valoriser les contenus KM, et donc de le justifier, puisque la promesse de tout projet KM est d'avoir des bases de connaissances structurées et fiables. Un chef de projet IA a besoin de sources fiables sur lesquelles l’IA peut s’appuyer, et c’est justement ce qu’apporte le KM.
C'est aussi un additif intéressant pour rendre attractif l'accès aux bases de connaissances. L’usage des moteurs de recherche n’est pas facile, contrairement à ce que l’on pourrait croire. Avec des interfaces, des résumés, une structuration, une traduction, une aide à la requête et à l’indexation, l’IA apporte une attractivité à ces outils d’accès à la connaissance, voire même une aide à la production d’objets de connaissance.
Comment accélérer les projets de KM ?
G. C. d. G. : Accélérer le projet de KM, c'est convaincre une direction métier de son intérêt, et donc lui proposer une solution en adéquation avec ses enjeux métiers. Par exemple, pour un directeur marketing, en couplant une base de connaissances à un outil de CRM, il est possible de faire du push d’informations très ciblées auprès de prospects et clients. En tant que Knowledge manager, il faut partir de la problématique des clients en interne, des responsables métiers, et construire un discours qui apporte des initiatives permettant de résoudre ces problèmes. Le KM est une ressource, une fonction support, qu’il faut modeler en fonction d’une perspective d’usages.
