En collaboration avec Euranova, nous avons invité une communauté de praticiens en gestion des connaissances (KM) pour discuter des défis et des opportunités de l'intelligence artificielle dans ce domaine. Cet article s’inspire des résultats d’un des ateliers autour de la question “Quelles applications de l’IA sont envisageables pour le KM, au-delà du chatbot?” ce dernier étant considéré comme une évidence (en tout cas, l’application la plus utilisée). Si vous avez des commentaires ou questions, n’hésitez pas à réagir à l'article ou à prendre contact avec nous. 

A la recherche d’applications de l’IA et du KM au-delà du chatbot

Le chatbot semble être la solution d’intelligence artificielle la plus évidente d’un point de vue KM. Il suffit d’un domaine de connaissances plus ou moins bien circonscrit pour mettre en place un chatbot efficace. Bien sûr, la qualité des connaissances définira largement la qualité du chatbot...

En dehors des chatbots, il existe diverses autres propositions permettant de marier IA et KM, telles que :

• Onboarding/Offboarding d’employés : L’IA peut faciliter et accélérer les processus d’intégration et de départ des employés, en automatisant la gestion des informations et des documents nécessaires.

• Comparaison et intégration de communications ou informations disparates : L’IA peut comparer et intégrer des informations provenant de différentes sources, assurant ainsi une cohérence et une complétude des données.

• Détection de fraude : Grâce à des algorithmes avancés, l’IA peut identifier des patterns et des anomalies susceptibles de révéler des activités frauduleuses.

• Génération de descriptions de fonction/poste (AI4HR) : L’IA peut automatiser la création de descriptions de poste, en se basant sur des modèles prédéfinis et en adaptant les contenus aux besoins spécifiques de l’organisation.

• Génération de rapports (CSRD) à partir de sources dispersées : L’IA peut compiler et synthétiser des données provenant de multiples sources pour produire des rapports complets et précis.

• Vérification de l’intégrité de ces informations : L’IA peut vérifier la véracité et l’exactitude des informations, assurant ainsi une base de données fiable.

• Vérification de la qualité des données : L’IA peut évaluer et améliorer la qualité des données, en identifiant et corrigeant les erreurs d’intégrité, de complétude, de métadonnées, etc.

• Localisation d’expertise (qui sait quoi ?) : L’IA peut identifier les experts au sein d’une organisation, facilitant ainsi la répartition des tâches et l’accès aux connaissances spécialisées.

• Intégration de connaissances au CRM : L’IA peut enrichir les systèmes de gestion de la relation client (CRM) en y intégrant des connaissances pertinentes, améliorant ainsi l’efficacité des interactions avec ces clients.

Ces exemples proviennent de notre atelier de travail, et ce qui frappe d’emblée dans cette liste, c’est qu’il s’agit quasi systématiquement d’optimisation de tâches qui préexistaient l’IA. C’est-à-dire qu’on accélère et optimise grâce à l’IA, mais qu’on ne fait rien de neuf, rien qui n’était pas possible auparavant!

Le challenge de l’IA pour la gestion des connaissances

Le défi de l’IA pour la gestion des connaissances (IA4KM) est donc d’aller au-delà de la recherche d’efficacité et d’identifier de nouveaux domaines KM. Est-ce qu’il y a des choses que l’IA pourrait permettre et qui n’étaient pas imaginables, pensables autrefois? Par exemple, est-ce que l’IA pourrait capitaliser, créer/générer de nouvelles connaissances à partir d’inputs disponibles: 

• bases de connaissances existantes, 

• flux incessants d’événements et d’information, 

• connaissance du monde des modèles de langage?

Est si c’était le cas, est-ce que l’IA pourrait le faire de manière autonome, efficace, et qualitative?

Innover dans la gestion des connaissances grâce à l’IA

Peut-être que l’IA pourrait innover dans la manière de penser KM! Est-ce qu’elle pourrait carrément changer notre manière de faire du KM? Le KM, qui est une activité fondamentalement People-Centric (donc coûteuse et lente), pourrait-il être repensé comme une activité IA-Driven (donc autonome et rapide)?

L’intégration de l’IA dans le KM ne doit pas se limiter à l’optimisation des tâches existantes. Il s’agit d’explorer de nouvelles possibilités, de créer des connaissances inédites et de repenser la gestion des connaissances dans sa globalité. L’IA a le potentiel de transformer radicalement le KM, en rendant les processus plus fluides, plus rapides et plus innovants, et surtout en explorant de nouveaux horizons!