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Gestion des connaissances : la révolution de l’intelligence artificielle

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    Selon Iena Sheengar (Columbia Business School), le travailleur de la connaissance moyen doit traiter, consciemment ou inconsciemment, l’équivalent de 147 journaux d’information par jour. (Freepik)
  • Aujourd’hui, nous classons les connaissances comme nous le faisions en 1800 : la même structure, mais avec des formats et des supports différents. L’intelligence artificielle et le traitement du langage naturel ouvrent pourtant une autre approche à la gestion des connaissances, bien mieux adaptée à nos besoins.

    Temps de lecture : 6 minutes

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    Au moment où la connaissance est passée de l’état de stockage dans nos têtes à celui d’écriture, l’information nécessitait un support physique et localisé. La nécessité de créer un système d’organisation est apparue avec les grandes collections de données.

    Le volume et la complexité augmentant, il a fallu créer des systèmes physiques de gestion et de classification basés sur des catégories et des hiérarchies qui permettraient de les localiser. Ces catégories et ces hiérarchies ont été adoptées par les bibliothèques et, finalement, par les bureaux.

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    En même temps, l’écriture permettait de donner une structure à la connaissance que l’on avait du monde. Des catégories ont été créées pour classer et relier les idées par un système hiérarchique qui cherchait à refléter rationnellement un ordre naturel. Pourtant, la classification des informations est tout sauf naturelle, puisqu’il existe différentes manières logiques de classer les connaissances.

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    1. Essayer d’imiter le fonctionnement des bureaux dans les années 50 est à l’origine du chaos informationnel d’aujourd’hui.

    Lorsque les premiers ordinateurs ont été créés, leur fonctionnement était basé sur des interfaces en ligne de commande qui réclamaient des connaissances techniques. Pour évoluer vers les ordinateurs personnels, il était nécessaire de simplifier leur fonctionnement. C’est ainsi qu’Alan Kay, de Xerox PARC, a introduit la métaphore du bureau en 1970.

    La métaphore du bureau

    Les ordinateurs ont adopté cette métaphore, avec des icônes, des actions et des procédures qui imitaient des éléments familiers pour les utilisateurs non experts. En utilisant des analogies, comme la création, l’enregistrement ou la suppression d’un document, ils ont rendu accessibles des concepts abstraits et étranges qui nous sont désormais trop familiers. Mais pour l’utilisateur, les documents et les dossiers ont cessé d’être une métaphore pour devenir des choses réelles.

    Cependant, tout raccourci a un prix. Ce n’est pas parce que le système basé sur les fichiers et les dossiers est plus facile à comprendre qu’il est plus pratique et plus efficace. En adoptant la métaphore du bureau, on a également adopté ses limites.

    Ce système séparait les informations en éléments individuels pour les identifier et les localiser, générant ainsi un système hiérarchique.

    Approches cognitives

    On supposait que cela faciliterait la recherche d’informations, mais les approches cognitives de l’organisation des connaissances issues d’études empiriques ont montré que les utilisateurs sont plus à l’aise avec les systèmes de recherche verbale.

    De leur côté, les experts en organisation des connaissances, tels que Birger Hjørland, ont révélé que des points de vue différents nécessitent des systèmes différents d’organisation de l’information, comme l’illustrent les multinationales dont les employés sont issus de cultures différentes.

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    2. Vers un système d’information basé sur le fonctionnement de notre esprit

    Alors que les ordinateurs restent ancrés dans un système limité et improductif hérité des fichiers physiques, l’internet organise depuis quelque temps déjà les connaissances de manière beaucoup plus efficace : hashtags, ontologies, recherche sémantique… Il s’agit, en somme, de systèmes de gestion plus proches du fonctionnement du langage et de notre esprit.

    Que se passerait-il si nous « arrêtions d’utiliser » des dossiers pour stocker nos actifs numériques (des documents aux vidéos) afin de faciliter la recherche d’informations au sein de nos entreprises ? Les idées peuvent-elles être « fermées » à l’intérieur d’un dossier ?

    Mais allons encore plus loin : cela a-t-il un sens d’utiliser les « dossiers » tels qu’ils sont aujourd’hui, pour trouver les informations dont nous avons besoin ?

    Selon la Federal Agencies Digital Guidelines Initiative (FADGI), voici la définition d’un « fichier numérique » :

    « À un haut niveau d’abstraction, un fichier numérique ou informatique est un segment ou un bloc d’information stocké qui est disponible pour un programme informatique. Les fichiers sont ainsi nommés parce qu’ils sont les équivalents des documents papier traditionnellement conservés dans des dossiers, généralement stockés dans une armoire à dossiers. Les systèmes d’exploitation des ordinateurs considèrent les fichiers comme une séquence d’octets, tandis que les logiciels d’application interprètent les données binaires comme, par exemple, des caractères de texte, des pixels d’image ou des échantillons audio ».

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    Obligés de deviner

    Réfléchissons : lorsque nous recherchons des informations internes à notre entreprise, nous sommes maintenant obligés de deviner dans quelle source de données elles peuvent se trouver, puis nous devons chercher un dossier, puis nous devons trouver le fichier (généralement un document ou un PDF), le lire (ou raccourcir la lecture en cherchant à l’intérieur du document) et, enfin, si nous avons de la chance, nous obtenons les informations dont nous avions besoin.

    Mais s’agit-il vraiment d’une bonne approche ? Pour la plupart de nos besoins d’information, nous n’avons besoin que d’une toute petite partie du fichier que nous lisons pour obtenir des informations pertinentes : nous avons juste besoin d’un paragraphe ou deux du fichier entier. Ainsi, nous avons cherché dans différentes sources de données, ouvert plusieurs dossiers, lu plusieurs fichiers, juste pour obtenir la véritable unité de connaissance : un paragraphe.

    Inefficacité

    Cette énorme inefficacité se traduit par des chiffres dramatiques :

    • selon IDC, les travailleurs de la connaissance perdent environ 8 heures par semaine à rechercher des informations internes à l’entreprise ;
    • selon Iena Sheengar (Columbia Business School), le travailleur de la connaissance moyen doit traiter, consciemment ou inconsciemment, l’équivalent de 147 journaux d’information par jour.

    Oui, vous avez bien lu : nous perdons 8 heures par semaine et nous devons traiter quotidiennement les informations contenues dans 147 journaux, et nous faisons face à ces chiffres énormes avec une méthodologie utilisée il y a quelques siècles pour classer les « papiers ».

    Il semble vraiment que nous ne fassions pas les choses efficacement aujourd’hui, et la solution ne peut venir que de l’intelligence artificielle. L’IA va faire évoluer, voire révolutionner la façon dont nous accédons aux informations de notre entreprise dans un délai très court.

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    La puissance des données non structurées

    À mesure que les données se multiplient, les entreprises guidées par la connaissance réinventent leurs chaînes d’approvisionnement en données pour rester agiles et créer des avantages concurrentiels. L’exploitation de la puissance des données non structurées (documents, images, courriels, médias, etc.) est essentielle à ce processus. Mais comme 80 % de toutes les données sont non structurées, ce n’est pas une tâche facile.

    L’avenir de l’accessibilité des connaissances passera par l’utilisation de l’IA et du traitement du langage naturel, afin de fournir des informations exploitables provenant de l’ensemble des sources de contenu et de données. Qu’elles soient internes ou externes.

    Certaines solutions permettent déjà d’extraire des informations précieuses de grands volumes de sources de données complexes et diverses, d’extraire des noms d’entités (noms de personnes, noms d’entreprises, dates, etc.) pour fournir des informations plus approfondies aux utilisateurs afin qu’ils puissent prendre de meilleures décisions et découvrir des connaissances.

    L’unité de connaissance n’est plus un « fichier », l’unité de connaissance fournissant la bonne intelligence d’un contenu est un paragraphe de différents documents qui sont assemblés pour avoir une vue d’ensemble rapide et bonne de toutes les informations nécessaires pour faire notre travail plus rapidement et mieux, et surmonter, définitivement, le chaos de l’information.

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    Eudald Camprubí
    eudald@flaps.io
    PDG de Flaps

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    En 2018, le rapport Orsenna avait soulevé la question de l’extension des horaires des bibliothèques et, depuis… Est survenue la crise sanitaire du Covid-19 qui a secoué cet univers, avec des fermetures lors des confinements, puis des réouvertures conditionnées à des aménagements spécifiques. Soit un combat permanent pour maintenir à disposition une offre de lecture et un lien avec les publics. Archimag mène l’enquête auprès des bibliothécaires qui décrivent leur malaise multiforme. Un dossier avec des témoignages et des réactions qui fait aussi ressortir les progrès de la lecture numérique ou l’apport de solutions comme par exemple le « click and collect ».
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    Rencontre avec Stéphane Roder, le fondateur du cabinet AI Builders, spécialisé dans le conseil en intelligence artificielle. Également professeur à l’Essec, il est aussi l’auteur de l’ouvrage "Guide pratique de l’intelligence artificielle dans l’entreprise" (Éditions Eyrolles). Pour lui, "l’intelligence artificielle apparaît comme une révolution pour l’industrie au même titre que l’a été l’électricité après la vapeur".

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