introduction
Pour les entreprises, « exploiter les connaissances internes » est un enjeu crucial qui peut avoir un impact considérable sur leur compétitivité. Cependant, dans les faits, nombre d'entre elles rencontrent des difficultés telles que la dispersion de l'information, la complexité d'accès aux informations nécessaires et le fait que l'information soit liée à des personnes spécifiques. Une solution prometteuse pour surmonter ces obstacles est l'exploitation des connaissances de nouvelle génération grâce à l'intelligence artificielle et au chat.
En conclusion, grâce à l'IA conversationnelle, les connaissances internes passent d'un système à “ trouver ” à un système à “ extraire ”. Ce passage des approches traditionnelles basées sur la recherche aux approches conversationnelles entraîne des changements significatifs en matière d'efficacité opérationnelle, de productivité et de développement des talents.
Cet article propose une explication claire et facile à comprendre de l'IA conversationnelle, de ses principes de base à ses avantages et aux points clés de sa réussite, même pour les débutants.
Le potentiel de l'utilisation des connaissances via le chat et l'IA
Qu’est-ce que la connaissance interne de l’entreprise ? Une explication simple des principes de base.
Premièrement, le terme “ savoir interne ” désigne les connaissances et les informations accumulées au sein d'une entreprise. Concrètement, il s'agit des manuels d'exploitation, du savoir-faire commercial, de l'historique du service client et des méthodes de dépannage. Ces éléments constituent le « capital intellectuel » de l'entreprise, et leur utilisation a un impact direct sur sa performance.
Cependant, dans de nombreuses entreprises, ce savoir est mal géré. Il est souvent dispersé sur des serveurs de fichiers et des espaces de stockage cloud, ce qui rend difficile de savoir où il se trouve. De plus, une grande partie de ce savoir est « tacite » et n'existe que dans l'esprit des employés les plus expérimentés, ce qui contribue à une dépendance excessive à l'égard des connaissances individuelles.
Les concepts clés ici sont « connaissance explicite » et « connaissance tacite ». La connaissance explicite est une connaissance documentée sous forme de documents ou de données, tandis que la connaissance tacite est une connaissance non formulée, fondée sur l'expérience et l'intuition. L'IA conversationnelle a le potentiel de faire le lien entre ces deux types de connaissance.
En d'autres termes, il est important de comprendre que les connaissances internes d'une entreprise ne constituent pas simplement une collection d'informations, mais plutôt un atout qui ne prend de la valeur que lorsqu'il est mis à profit.
Défis et limites de la gestion traditionnelle des connaissances
Les systèmes traditionnels de gestion des connaissances ont principalement été conçus autour du principe de la « recherche ». On peut citer comme exemples les portails internes, les systèmes de FAQ et les outils de gestion documentaire. Cependant, ces systèmes présentent plusieurs défis fondamentaux.
Avant toute chose, il y a la question de la dépendance aux compétences de recherche. Sans les bons mots-clés, impossible de trouver l'information recherchée. Par exemple, si un nouvel employé ne maîtrise pas le vocabulaire technique, la recherche elle-même risque d'être impossible.
Vient ensuite le défi de “ l'incapacité à suivre le rythme de la mise à jour et de l'organisation des informations ”. Comme les connaissances augmentent constamment, les informations non organisées s'accumulent, aboutissant à une « base de données inutilisable ».
De plus, la mauvaise expérience utilisateur est un point crucial. Devoir effectuer des recherches dans plusieurs outils ou lire de longs documents ralentit considérablement le travail pratique.
Ces difficultés peuvent engendrer des situations où des connaissances précieuses existent mais restent inexploitées. Cela représente une perte d'opportunités considérable pour les entreprises.
Les changements révolutionnaires induits par l'IA conversationnelle
La caractéristique la plus distinctive de l'IA conversationnelle est qu'elle permet aux utilisateurs d'accéder à l'information sous un « format conversationnel ». Les utilisateurs peuvent obtenir les informations nécessaires simplement en posant des questions en langage naturel (un langage semblable à celui utilisé dans les conversations quotidiennes).
Par exemple, la simple saisie de « Veuillez expliquer le processus de traitement des réclamations clients » intégrera les informations pertinentes et les présentera dans un format facile à comprendre. Ce type d'expérience était difficilement réalisable avec les systèmes de recherche classiques.
Une technologie clé qui entre en jeu ici est le « traitement automatique du langage naturel (TALN) ». Il s'agit de la technologie qui permet aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain. Cette technologie nous permet de répondre à des questions et des demandes ambiguës qui comportent un contexte.
De plus, comme l'IA génère la réponse optimale en recoupant de multiples sources d'information, elle permet « l'intégration de l'information ». Cela élimine la nécessité pour les utilisateurs de lire plusieurs documents, améliorant considérablement l'efficacité du travail.
Ainsi, l'IA conversationnelle a le potentiel de changer fondamentalement notre façon d'utiliser les connaissances.
Avantages spécifiques de la mise en œuvre de l'IA de chat
Amélioration de l'efficacité de la recherche d'informations et augmentation de la vitesse de travail
En conclusion, l'introduction de l'IA conversationnelle réduit considérablement le temps consacré à la recherche d'informations. Traditionnellement, le processus impliquait « recherche → lecture → compréhension », mais grâce à l'IA conversationnelle, il se simplifie en « écoute → compréhension ».
Par exemple, si un commercial souhaite consulter des exemples de propositions commerciales antérieures, il devrait traditionnellement parcourir plusieurs dossiers et lire les documents correspondants. Grâce à l'IA conversationnelle, il lui suffit de taper : « Parlez-moi d'exemples de propositions commerciales réussies », et les points clés lui seront présentés de manière structurée.
Le concept clé ici est celui d’« UX (expérience utilisateur) ». L’UX désigne l’expérience globale vécue par un utilisateur lorsqu’il utilise un service. L’IA conversationnelle améliore considérablement l’UX, en facilitant l’acquisition d’informations.
De ce fait, les employés peuvent se concentrer sur les tâches qui comptent vraiment pour eux, ce qui entraîne une augmentation de la productivité dans toute l'organisation.
Éliminer la dépendance à l'égard de l'expertise individuelle et promouvoir le partage des connaissances
L'un des principaux défis pour les entreprises est la « personnalisation ». Ce terme désigne une situation où seuls certains employés maîtrisent le contenu et le savoir-faire liés au travail. Dans ce cas, l'absence de ces employés risque de perturber les opérations.
L'IA conversationnelle peut contribuer de manière significative à éliminer cette dépendance à l'égard de l'expertise individuelle, car elle peut centraliser les connaissances et les convertir dans un format accessible à tous.
De plus, l'IA peut tirer des enseignements des interactions et documents passés et extraire une partie du savoir tacite pour la transformer en savoir explicite. Cela facilite le partage de l'expertise des employés expérimentés au sein de l'organisation.
Le concept clé ici est celui de « gestion des connaissances ». Il s'agit d'un ensemble de processus visant à collecter, organiser, partager et utiliser les connaissances au sein d'une organisation. L'IA conversationnelle contribue à automatiser et à rationaliser ce processus.
De ce fait, le niveau de compétences global de l'organisation s'élève, permettant ainsi des opérations commerciales stables.
Utilisation dans la formation et l'intégration des employés
L'IA conversationnelle est également très efficace pour la formation et l'intégration des nouveaux employés. Ces derniers ont souvent de nombreuses questions et doivent les poser aux employés plus expérimentés, ce qui peut s'avérer contraignant pour les deux parties.
En intégrant l'IA conversationnelle, vous pouvez créer un environnement où poser des questions 24h/24. Par exemple, vous pouvez obtenir des réponses immédiates à des questions telles que : « Veuillez expliquer la procédure de remboursement des frais » ou « Quel est l'objectif de cette tâche ? »
L'enjeu principal réside dans l'amélioration du taux d'autonomie. Ce taux correspond au pourcentage de personnes capables de résoudre leurs problèmes sans aide extérieure. L'IA conversationnelle accroît ce taux et contribue également à réduire les coûts de formation.
De plus, l'IA contribue à assurer la cohérence des réponses, évitant ainsi les incohérences dans le contenu pédagogique. Cela permet également d'uniformiser la qualité de l'enseignement.
Points clés pour une mise en œuvre réussie et cas d'utilisation
Base de connaissances à organiser avant la mise en œuvre
Une préparation minutieuse est essentielle à la réussite de la mise en œuvre d'une IA conversationnelle. En particulier, la constitution d'une base de connaissances est indispensable.
Une base de connaissances est un système qui sert de fondement à la collecte et à la gestion des informations au sein d'une entreprise. Introduire l'IA sans une base de connaissances correctement établie ne donnera pas de résultats satisfaisants.
Il est tout d'abord nécessaire d'organiser les documents et les données existants, en supprimant les doublons et les informations inutiles. De plus, la classification et l'étiquetage des informations sont essentiels pour créer une structure facilement compréhensible par l'IA.
Par ailleurs, la notion de gouvernance est également importante. La gouvernance désigne les règles et les systèmes opérationnels de gestion de l'information. En définissant clairement les responsabilités de chacun en matière de mise à jour des informations et en déterminant quelles informations sont correctes, il est possible de constituer une base de connaissances hautement fiable.
Études de cas d'applications commerciales réelles
Les entreprises qui ont réellement mis en œuvre l'IA conversationnelle ont fait état de divers résultats positifs.
Par exemple, une entreprise informatique a mis en place une intelligence artificielle conversationnelle pour gérer les demandes internes, ce qui a permis de réduire d'environ 40 % le nombre de demandes. Le personnel de support a ainsi pu se concentrer sur des tâches plus complexes.
De plus, dans l'industrie manufacturière, les travailleurs sur site peuvent utiliser des tablettes pour poser des questions à une IA conversationnelle, ce qui leur permet de vérifier instantanément les procédures de travail et les méthodes de dépannage, et a ainsi permis de réduire les erreurs de travail.
De plus, au sein du service des ventes, la capacité de l'IA à présenter des exemples de réussite et des documents de proposition a amélioré la qualité des propositions et a conduit à une augmentation du taux de conclusion des ventes.
Comme le montrent ces exemples, l'IA conversationnelle peut être utilisée dans un large éventail de domaines, quel que soit le secteur d'activité.
Conseils pour un fonctionnement et une amélioration réussis
L'intégration d'une IA conversationnelle ne marque pas la fin du processus ; un fonctionnement et une amélioration continus sont essentiels. La première étape consiste à recueillir des retours d'expérience. Il est important de comprendre l'utilisation et le niveau de satisfaction des utilisateurs afin d'apporter des améliorations.
Par ailleurs, « améliorer la précision des réponses » est également un point crucial. L’IA s’appuyant sur des données d’entraînement, il est nécessaire de mettre à jour régulièrement ses connaissances et d’améliorer sa précision.
Par ailleurs, les mesures visant à encourager l'utilisation du système sont également essentielles. Il est important de créer un environnement où les employés peuvent l'utiliser activement grâce à des formations internes et à l'élaboration de guides d'utilisation.
Enfin, privilégier un démarrage progressif est essentiel à la réussite. Plutôt que de viser une mise en œuvre à l'échelle de l'entreprise dès le départ, commencer par un service ou une tâche spécifique permet d'en vérifier les effets tout en minimisant les risques.
résumé
L'exploitation des connaissances internes via le chat et l'IA a le potentiel de transformer radicalement le fonctionnement des entreprises. En passant d'une gestion des connaissances traditionnelle basée sur la recherche à un système conversationnel et intégré, de nombreux avantages peuvent être obtenus, tels qu'une efficacité opérationnelle accrue, une moindre dépendance à l'égard de l'expertise individuelle et un développement des talents optimisé.
Par ailleurs, la mise en place d'une base de connaissances et d'une structure opérationnelle est essentielle à la réussite du projet. En prenant en compte ces aspects, l'efficacité de l'IA conversationnelle peut être optimisée.
Avec l'évolution de l'IA, l'importance de l'exploitation des connaissances ne fera que croître. Il est temps de réévaluer la gestion des connaissances au sein de votre entreprise et d'anticiper les besoins du travail de demain.