introduction
L'exploitation des connaissances internes représente un défi de longue date pour de nombreuses entreprises. Des problèmes tels que « l'impossibilité de trouver l'information nécessaire », « les mêmes questions posées sans cesse » et « l'existence de tâches que seules certaines personnes comprennent » sont courants dans toute organisation.
En conclusion, ces défis peuvent être considérablement relevés grâce à l'intelligence artificielle. Plus précisément, l'utilisation de l'IA conversationnelle et de l'IA de recherche, qui ont suscité un intérêt croissant ces dernières années, permet de faire évoluer les connaissances internes, d'un état “ accumulé ” à un état “ immédiatement exploitable ”.
En effet, l'IA n'est pas qu'un simple outil de recherche ; elle peut comprendre et intégrer de multiples informations et les présenter de manière optimale. Cela permet de résoudre simultanément des problèmes tels que la recherche, le partage et la dépendance à l'égard de l'expertise individuelle.
Cet article explique de manière systématique des méthodes spécifiques pour utiliser les connaissances internes de l'entreprise grâce à l'IA, ses effets et les points clés de sa mise en œuvre.
Mécanismes et principes de base de l'utilisation des connaissances internes avec l'IA
Qu’entend-on par connaissances internes à l’entreprise ? Les connaissances de base que même les débutants peuvent comprendre.
Le savoir interne désigne les connaissances et les informations accumulées au sein d'une entreprise. Il peut s'agir, par exemple, des manuels d'utilisation, des argumentaires de vente, des rapports de dépannage antérieurs et de l'historique des interactions avec les clients. Ces éléments s'accumulent naturellement au fil des activités quotidiennes et constituent des atouts importants pour l'entreprise.
Cependant, malgré son importance, le savoir est souvent mal exploité. L'une des raisons est sa dispersion. L'information est éparpillée entre serveurs de fichiers, Google Drive, messageries internes, courriels et autres plateformes, ce qui complique sa localisation.
Les concepts clés ici sont « connaissance explicite » et « connaissance tacite ». La connaissance explicite est une connaissance documentée, comme les manuels et les documents. La connaissance tacite, quant à elle, repose sur l'expérience et l'intuition individuelles et n'est pas formalisée par écrit. Dans de nombreuses entreprises, cette connaissance tacite est à l'origine de la dépendance à l'égard de l'expertise individuelle.
L'IA contribue à combler le fossé entre savoir explicite et savoir tacite. Autrement dit, l'essence de l'utilisation de l'IA ne réside pas simplement dans la gestion des données, mais dans la capacité à « rendre le savoir exploitable ».
Mécanismes d'utilisation des connaissances basés sur l'IA (tels que RAG)
Pour comprendre comment l'IA peut exploiter les connaissances internes de l'entreprise, il est utile de connaître une technologie appelée « RAG (Retrieval-Augmented Generation) ».
RAG est un système qui combine « extraction » et « génération ». En termes simples, il s'agit d'une technologie où l'IA recherche des informations pertinentes dans une base de données interne à l'entreprise et génère la réponse optimale à partir de ces informations.
Les systèmes de recherche traditionnels exigeaient que les utilisateurs saisissent des mots-clés pour trouver les informations pertinentes. Avec RAG, en revanche, il suffit aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel : l’IA collecte les informations pertinentes et présente un résumé des points clés.
Par exemple, si vous saisissez « Quelles sont les règles de remboursement des frais ? », l’IA consultera plusieurs réglementations et manuels et vous fournira une réponse claire et structurée. Cela réduit considérablement le temps consacré à la recherche d’informations.
Ainsi, l'IA ne fonctionne pas simplement comme un moteur de recherche, mais comme une entité qui « comprend et répond ».
Différences avec la gestion des connaissances traditionnelle
La gestion traditionnelle des connaissances reposait sur le principe que « les gens chercheraient l'information ». Or, grâce à l'IA, ce modèle évolue vers un système où « l'IA recherche et présente l'information ». Cette différence est significative et a un impact direct sur l'efficacité du travail.
Traditionnellement, il fallait trouver les bons mots-clés, ouvrir de nombreux documents, puis extraire et comprendre les informations nécessaires. Désormais, grâce à l'IA, il suffit de poser une question pour obtenir une réponse structurée.
De plus, alors que les systèmes conventionnels ne pouvaient traiter que des informations « unités », l’IA comprend le « contexte ». Cela signifie qu’elle peut traiter des questions ambiguës et des échanges intermédiaires.
Ce changement réduira considérablement les obstacles à l'utilisation des connaissances, facilitant ainsi l'accès à l'information pour tous.
Avantages de l'introduction de l'IA pour l'utilisation des connaissances internes
Temps de recherche réduit et efficacité de travail améliorée
En conclusion, le principal avantage de la mise en œuvre de l'IA réside dans la réduction du temps de recherche. Dans de nombreuses entreprises, les employés consacrent une part importante de leur journée à la recherche d'informations.
L'introduction de l'IA permet de réduire considérablement ce délai, car elle peut organiser et présenter instantanément les informations nécessaires. Les employés peuvent ainsi se concentrer sur leurs tâches principales.
Par exemple, le service d'assistance pourra répondre plus rapidement aux demandes et le service commercial pourra réduire le temps nécessaire à l'élaboration des propositions. De ce fait, la productivité de l'ensemble de l'organisation s'en trouvera améliorée.
Promouvoir le partage des connaissances et éliminer la dépendance à l'égard de l'expertise individuelle
La personnalisation représente un risque important pour de nombreuses entreprises. Plus certains employés seulement connaissent d'informations, plus la continuité des opérations est compromise.
L'utilisation de l'IA permet de centraliser les connaissances et de les rendre accessibles à tous. De plus, comme l'IA fournit des réponses basées sur les interactions et les documents antérieurs, le savoir-faire des employés expérimentés est indirectement partagé.
Ce système favorise naturellement le partage des connaissances et élève le niveau de compétences dans l'ensemble de l'organisation.
Amélioration de l'efficacité dans la formation et l'intégration
L'IA contribuera également de manière significative à la formation des nouveaux employés. Traditionnellement, si ces derniers avaient des questions, ils devaient s'adresser aux employés plus expérimentés ; l'IA prendra désormais en charge cette tâche.
Cela crée un environnement où les employés peuvent poser des questions à tout moment, ce qui leur permet de résoudre les problèmes de manière autonome. Par conséquent, les coûts de formation diminuent et les employés gagnent en productivité plus rapidement.
De plus, comme l'IA fournit systématiquement des réponses de qualité identique, elle contribue également à prévenir les incohérences dans le contenu éducatif.
Points clés et précautions pour une mise en œuvre réussie de l'IA
L'organisation des connaissances et la préparation des données sont d'une importance capitale.
L'aspect le plus important de la mise en œuvre de l'IA est l'organisation des connaissances. Si les données ne sont pas organisées, l'IA ne peut pas fournir les réponses correctes.
La première étape consiste donc à organiser les documents existants et à supprimer les informations inutiles. De plus, la classification et l'étiquetage des informations faciliteront leur compréhension par l'IA.
Négliger cette étape réduira considérablement l'efficacité de la mise en œuvre de l'IA ; la prudence est donc de mise.
Concepts de sécurité et d'infrastructure sur site
La sécurité est un point crucial lors de la gestion des données internes d'une entreprise. Les entreprises qui traitent des informations confidentielles, en particulier, privilégient souvent les solutions sur site plutôt que les solutions cloud.
L'expression « sur site » désigne une configuration système où le système est exploité sur les serveurs de l'entreprise. Cela contribue à réduire le risque de fuite de données vers des tiers.
En revanche, le cloud computing présente l'avantage d'être facile à mettre en œuvre et hautement évolutif. Il est important de choisir la configuration appropriée en fonction des besoins de votre entreprise.
Commencez petit et améliorez-vous continuellement
La clé d'une mise en œuvre réussie de l'IA n'est pas de viser la perfection d'emblée, mais de commencer petit et d'apporter des améliorations continues.
Nous allons d'abord mener un programme pilote dans un service ou pour une tâche spécifique afin d'en vérifier l'efficacité. Ensuite, nous le déploierons progressivement tout en l'améliorant en fonction des retours d'expérience.
Ce processus vous permet d'obtenir des résultats tout en minimisant les risques.
résumé
En tirant parti de l'IA pour gérer les connaissances internes, il est possible d'améliorer considérablement des aspects tels que la recherche, le partage et la dépendance à l'égard de l'expertise individuelle. Le passage d'une gestion des connaissances traditionnelle axée sur la recherche à une utilisation interactive des connaissances accroît considérablement l'efficacité opérationnelle et la productivité.
Par ailleurs, l'organisation des connaissances et la mise en place d'un système opérationnel sont essentielles à la réussite. En traitant correctement ces aspects, l'efficacité de l'IA peut être optimisée.
À l'avenir, l'IA deviendra un élément central des activités commerciales. Son adoption précoce permettra aux entreprises d'acquérir un avantage concurrentiel.