Euranova et FastTrack ont uni leurs forces pour rassembler une communauté de praticiens de la gestion des connaissances et échanger sur les défis et opportunités que l'intelligence artificielle apporte dans ce domaine. Dans cet article, je vous propose de découvrir les enseignements clés issus de ces échanges entre experts. J'espère que cette lecture vous sera enrichissante. N'hésitez pas à me faire part de vos questions ou commentaires : votre avis m'intéresse !

Sommes-nous prêts à intégrer l’IA générative dans la gestion des connaissances ?

Imaginez une organisation où les barrières linguistiques disparaissent, où les tâches répétitives sont exécutées automatiquement, et où l’innovation est alimentée par une collaboration sans limites. C’est précisément la promesse de l’intelligence artificielle générative (GenAI) dans la gestion des connaissances (KM). Mais derrière cette vision idéale se cache un défi de taille : comment mettre en place un cadre de gouvernance solide pour tirer parti de cette technologie tout en garantissant sécurité, éthique et efficacité ?

Lors de l’atelier intitulé "Information and Knowledge Governance as the foundation for Gen AI in KM", les praticiens KM réunis ont exploré comment la gouvernance des informations & connaissances peuvent jouer un rôle essentiel dans cette transformation. L’objectif : identifier les conditions nécessaires pour faire de l’IA un outil au service des organisations, et non une source de complexité supplémentaire.

Les bénéfices : une promesse de transformation

1. Supprimer les barrières linguistiques

L’un des aspects les plus enthousiasmants de l’IA générative réside dans sa capacité à transcender les frontières linguistiques. Dans un monde de plus en plus globalisé, où les équipes travaillent souvent à travers plusieurs pays et cultures, cette technologie facilite le partage de connaissances en traduisant automatiquement les contenus et en éliminant les obstacles liés à la langue.

2. Gagner du temps et améliorer l’efficacité

L’IA simplifie et accélère les processus organisationnels. Par exemple, des tâches répétitives comme la synthèse de documents ou l’organisation des informations peuvent être automatisées, libérant ainsi du temps pour des activités plus stratégiques.

3. Standardiser l’information

Un autre avantage clé réside dans la capacité de l’IA à organiser des données disparates en formats standardisés et cohérents. Cela garantit une documentation claire, accessible et fiable.

4. Améliorer la communication

Des messages cohérents et une simplification des concepts complexes : l’IA facilite la communication à tous les niveaux de l’organisation, réduisant les malentendus et augmentant la clarté.

5. Favoriser l’innovation et le développement des connaissances

L’innovation est également au cœur des bénéfices de l’IA générative. En générant des idées, en créant des contenus de formation et en soutenant la recherche, cette technologie devient un véritable moteur pour le développement des connaissances et l’émergence de nouvelles solutions.

Les défis à surmonter

Pourtant, ces promesses ne peuvent se concrétiser qu’à condition de surmonter des obstacles majeurs.Les participants de l’atelier ont identifié plusieurs défis :

1. Propriété intellectuelle et sécurité

L’un des principaux défis identifiés concerne la protection des données et la propriété intellectuelle. Les organisations doivent non seulement garantir que leurs informations sensibles restent confidentielles, mais aussi s’assurer que les données utilisées par les modèles d’IA respectent les lois et réglementations en vigueur. 

2. Qualité et sécurité des données

À cela s’ajoute la question de la qualité des données : une IA ne peut fournir des résultats fiables que si les informations sur lesquelles elle s’appuie sont précises et bien structurées.

3. Ressources limitées

La sélection des outils appropriés et l’affectation de ressources adéquates représentent souvent un obstacle majeur, surtout dans les environnements aux budgets restreints.

4. Adapter la gouvernance

Un autre défi réside dans l’adaptation des structures de gouvernance. Les modèles traditionnels, souvent rigides, ne sont pas adaptés aux besoins dynamiques de l’IA générative. De nouvelles approches doivent être développées, avec des responsabilités clairement définies entre les départements concernés, qu’il s’agisse de l’informatique, des ressources humaines ou de la cybersécurité.

5. Gestion du changement

Introduire l’IA dans une organisation exige des ajustements culturels et structurels. Gérer ces transitions de manière fluide est crucial pour éviter la résistance au changement.

La gouvernance : un pilier pour réussir

Pour relever ces défis, les participants de l’atelier ont proposé plusieurs stratégies de gouvernance. Voici les éléments-clés identifiés lors de l’atelier :

1. Instaurer une culture axée sur l’IA

Tout d’abord, il est crucial d’investir dans une culture organisationnelle qui valorise l’innovation et les données. Cela passe par des programmes de formation et de sensibilisation, qui permettent aux employés de mieux comprendre les bénéfices et les limites de l’IA.

2. Développer un cadre d’utilisation de l’IA

Des lignes directrices claires doivent être établies pour encadrer l’utilisation de l’IA. Ces directives couvrent des aspects techniques (par exemple, les types de données utilisées), organisationnels (processus de décision) et sécuritaires (gestion des risques).

3. Centraliser l’information

La centralisation des données est également une priorité. En nettoyant et en structurant les informations, les organisations peuvent fournir une base solide sur laquelle les modèles d’IA peuvent s’appuyer. 

4. Clarifier les rôles et responsabilités

Mais cette centralisation ne peut être efficace que si elle s’accompagne de la création d’une équipe dédiée à la gouvernance, avec des rôles bien définis pour gérer la sécurité, les risques et les normes de conformité. Un comité dédié à la gouvernance, incluant des experts en cybersécurité, RH, informatique, analyse des risques et gestion des données, est essentiel pour superviser l’intégration de la GenAI.

5. Tester et ajuster

Pour minimiser les risques et maximiser les retours, le déploiement de l’IA devrait débuter par des projets pilotes. Ces initiatives permettent d’identifier les cas d’usage les plus prometteurs et d’ajuster les pratiques avant une mise en œuvre à plus grande échelle. 

6. Standardiser la documentation et l’apprentissage

Enfin, la documentation standardisée et des stratégies d’apprentissage continue sont indispensables pour garantir que les enseignements tirés des premières expérimentations puissent être partagés et appliqués à travers l’ensemble de l’organisation.

Une transformation réalisable

L’atelier a mis en évidence que l’intégration de l’IA générative dans la gestion des connaissances est bien plus qu’un projet technologique. C’est un effort multidimensionnel qui repose autant sur des éléments humains et organisationnels que sur des considérations techniques. En combinant une gouvernance proactive et des stratégies d’adaptation flexibles, les organisations peuvent non seulement surmonter les obstacles, mais aussi transformer leur manière de gérer et de valoriser leurs connaissances.

Ce premier atelier n’était qu’une introduction à la manière dont la GenAI peut remodeler le paysage de la gestion des connaissances. Avec une gouvernance bien pensée et une attention particulière aux défis, le potentiel de cette technologie est immense. L’avenir de la gestion des connaissances est à portée de main, mais il nécessitera vision, pragmatisme et collaboration pour transformer les promesses en réalité durable.

Et vous, que pensez-vous du potentiel de l’IA dans la gestion des connaissances? 

N'hésitez pas à nous contacter à info@fasttrack.be pour partager vos commentaires et idées !

Sylvie