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Comment l'IA générative peut-elle améliorer les contenus de votre base de connaissances ?

L'intelligence artificielle générative est à l'avant-garde de la transformation numérique, offrant des possibilités illimitées pour enrichir et personnaliser ses bases de connaissances. Découvrez notre méthodologie et 6 exemples d'utilisation de l'IA générative sur une base de connaissances.

L’IA fait rêver mais comment passer du rêve à la réalité ?

L’IA est souvent perçue comme un domaine rempli de promesses et d’innovations, mais la transition du rêve à la réalité peut s’avérer complexe. Pour concrétiser les avantages de l’IA et proposer des services pertinents, il est crucial de suivre une démarche structurée, méthodique et de définir clairement les étapes permettant d’identifier et de déployer les services les plus adaptés aux besoins de ses collaborateurs.

1. Exploration des capacités et outils disponibles

La première étape consiste à dresser un inventaire des solutions d’IA existantes et des outils à notre disposition. Cette analyse permet de comprendre les capacités actuelles et d’identifier les opportunités d’amélioration ou d’innovation. 

2. Ateliers d’idéation et validation de la fiabilité des usages

La deuxième étape implique l’organisation d’ateliers collaboratifs pour identifier les usages potentiels de l’IA. Ces sessions d’idéation permettent de recueillir les idées et de valider la fiabilité des applications envisagées. L’objectif est de s’assurer que les services proposés répondront efficacement aux attentes des utilisateurs.

3. Mise en place d’un POC et mobilisation des communautés

Le déploiement d’un Proof of Concept (POC) constitue la troisième étape. Il s’agit de tester les services d’IA sélectionnés dans un environnement contrôlé, avec l’aide d’une équipe pilote composée d’ambassadeurs et de membres de communautés identifiées. Cette phase permet de recueillir des retours d’expérience et d’ajuster les services avant leur mise en œuvre à plus grande échelle.

4. Implémentation de la plateforme et plan de conduite du changement

Enfin, la quatrième étape concerne la mise en œuvre effective de la plateforme d’IA et l’élaboration d’un plan de conduite du changement. Ce plan doit inclure des stratégies de communication, de formation et d’accompagnement pour faciliter l’adoption des nouveaux services par les utilisateurs.

La réussite de cette étape est cruciale pour garantir une transition en douceur et l’adhésion des utilisateurs aux services d’IA proposés. En suivant ces étapes essentielles, les organisations peuvent transformer efficacement le potentiel de l’IA en réalité tangible, offrant ainsi des services innovants et à forte valeur ajoutée pour leurs utilisateurs.

6 exemples d’utilisation de l’IA sur une base de connaissance 

Ces exemples sont issus du témoignage de notre client MGEN et de notre partenaire Jalios lors du Salon Digital Workplace de 2024.

• Une fiche de connaissance peut faire mention de sources externes de contenu pour compléter une demande. Au lieu de cliquer sur le lien pour atterrir dans un nouvel onglet, le besoin est d’ajouter un résumé du contenu de la page derrière ce lien, en le survolant, et de l’afficher dans un pop-up. Exemple d’utilisateur : téléconseillers pour un gain de production.
• Evaluation de la qualité d’une fiche en suivant les normes de gestion de la connaissance. Une fiche conforme est vérifiée et « certifiée ». Une IA peut analyser les contenus et attribuer un score de qualité.
• Création d'un assistant (chatbot) qui va référencer des contenus qui sont déjà sur la plateforme et des éléments externes pour créer un corpus précis. Des consignes sont à déterminer sur la forme de la réponse et pour éviter les hallucinations de l’IA.
• Synthèse des commentaires. Si une discussion possède beaucoup de commentaires, il est possible de demander une synthèse automatique de ces commentaires. Cela permet d’identifier les « signaux faibles » ou les besoins d’optimisation des fiches.
• Une fiche de connaissance peut être modifiée en profondeur. Pour signaler rapidement ces changements, une comparaison automatisée entre 2 versions est disponible sans besoin d'une note du rédacteur.
• Amélioration d’une fiche via la possibilité de reformuler un contenu directement dans la plateforme, selon différents styles d’écriture afin de la mettre en forme en lien avec les normes de gestion de la base de connaissance.

Et sinon, qu'apporte l’IA dans le quotidien des collaborateurs ?

La réponse est simple : une performance accrue des équipes et des bases de connaissances avec un gain de temps, une optimisation de la qualité et de la fiabilité des fiches mais aussi l'identification de nouveaux usages, d'opportunités de développement. 

Il est important de rappeler un élément fondamental et inconditionnel : la place de l'humain ! C’est lui qui détient l’expertise et le recul.

Notez qu'il faut aussi rapprocher les fonctionnalités et les usages pour évaluer l’adéquation de la technologie avant de la mettre en œuvre et de garder toujours un contrôle. L’IA est un support technologique, une aide, un co-pilote ! Cette recommandation est d'ailleurs valable pour toute technologie émergente.