L'émergence des technologies d'IA générative

 

L'émergence des technologies d'IA générative, notamment les outils de type "copilote", soulève une question cruciale pour les entreprises : vont-elles remplacer les méthodes traditionnelles de gestion des connaissances (knowledge management) ? Bien que l'IA puisse offrir des avantages considérables, il est important de comprendre que l'IA et le knowledge management ne sont pas mutuellement exclusifs, mais se complètent de manière synergique.

Le Rôle Traditionnel du Knowledge Management

Depuis plusieurs décennies, le knowledge management a joué un rôle central dans l'amélioration de l'efficacité organisationnelle. Sa mission est de capturer, organiser, vérifier et partager les connaissances au sein d'une entreprise, afin d'améliorer la prise de décision et la performance opérationnelle. Ce rôle est particulièrement crucial dans les services clients, où l'accès rapide et précis aux informations est essentiel pour répondre aux besoins des clients de manière efficace et immédiate.

Une gestion efficace des connaissances permet aux agents de service client de trouver les bonnes réponses rapidement, offrant ainsi une meilleure expérience client et facilitant leur travail quotidien.

IA et Knowledge Management : Un Duo Gagnant

Plutôt que de considérer l'IA comme un remplaçant du knowledge management, il est plus pertinent de la voir comme un renforcement.

Le Knowledge Management comme Accélérateur de l’IA

Les solutions basées sur l'IA, telles que les copilotes, dépendent des connaissances structurées présentes dans les outils de gestion des connaissances. Si cette connaissance n'est pas bien maintenue dans une base de données performante, elle peut devenir lacunaire ou obsolète, limitant ainsi l'efficacité des outils d'IA.

Les bases de connaissances, soutenues par des outils comme les alertes d'obsolescence et les cycles de validation, garantissent la qualité de l'information. Elles agissent comme une couche intermédiaire entre les outils traditionnels et l'IA générative, assurant une source fiable et précise d'informations que l'IA peut exploiter.

L’IA comme Accélérateur du Knowledge Management

L'IA peut également améliorer le knowledge management en facilitant la maintenance et la mise à jour des bases de connaissances. Grâce à des algorithmes de machine learning, l'IA peut analyser et classer les données, réduire le temps de recherche d'information, et améliorer la précision des réponses. Elle peut identifier les informations obsolètes, proposer des mises à jour, et suggérer des contenus à développer, assurant ainsi la pertinence et la fiabilité de la base de connaissances.

Par exemple, l'IA peut traduire automatiquement des contenus, optimiser le ton et la formulation, et synthétiser les informations, ce qui enrichit et actualise continuellement la base de connaissances.

Les Risques de l’Abandon du Knowledge Management

Malgré les avantages de l'IA, abandonner le knowledge management au profit exclusif de l'IA peut comporter des risques significatifs :

1. Obsolescence des Informations : Sans une base de connaissances solide, les informations peuvent devenir obsolètes ou se perdre, compromettant l'efficacité des agents.

2. Réponses Erronées : L'IA générative dépend des données existantes pour fournir des réponses. Si ces données ne sont pas régulièrement mises à jour et bien structurées, l'IA peut produire des réponses incorrectes ou incohérentes.

3. Formation des Agents : Les bases de connaissances sont essentielles pour la formation des nouveaux agents et le développement des compétences. Sans ces ressources, la qualité du service client peut diminuer.

4. Gestion des Cas Complexes : Les cas complexes nécessitent des connaissances approfondies. L'IA, sans support de bases de connaissances robustes, peut échouer à traiter ces cas de manière efficace.

5. Vulnérabilité Technologique : Une dépendance excessive à l'IA peut rendre une entreprise vulnérable aux pannes technologiques. Une base de connaissances bien structurée est essentielle pour assurer la continuité du service client en cas de défaillance de l'IA.

Base de Connaissance : Le Socle Indispensable avant l’IA

Pour maximiser les avantages de l'IA tout en préservant les principes du knowledge management, les entreprises doivent d'abord investir dans une base de connaissance solide et une stratégie de gestion des connaissances efficace. Ensuite, elles pourront intégrer l'IA pour accélérer la gestion des connaissances et améliorer son utilisation par les collaborateurs et les clients.

Des entreprises comme Doctolib illustrent cette approche en combinant l'IA et le knowledge management pour réduire le temps de recherche, améliorer la qualité des réponses et offrir une meilleure expérience client.

En conclusion, loin de marquer la fin du knowledge management, l'IA représente une opportunité pour le renforcer et le faire évoluer. L'IA et le knowledge management doivent être vus comme des partenaires complémentaires dans la quête de l'excellence opérationnelle. En investissant dans des bases de connaissances robustes et en utilisant l'IA pour en optimiser l'exploitation, les entreprises peuvent assurer une performance durable et une satisfaction client exceptionnelle.