L'IA dans la gestion des connaissances : comment l'IA transforme la manière dont les entreprises exploitent leurs connaissances

Introduction

Les outils d’IA sont en passe de devenir la porte d’entrée vers le savoir de l’entreprise. Au lieu de passer du temps à fouiller dans de nombreux systèmes à la recherche d’une politique ou d’un compte-rendu de réunion, les collaborateurs et les clients peuvent simplement poser une question et obtenir une réponse.

Mais l’IA appliquée à la gestion des connaissances n’est efficace que dans la mesure où les données sur lesquelles elle s’appuie sont fiables. Elle peut améliorer la recherche, faciliter la création de contenu et renforcer l’efficacité opérationnelle dans toutes les fonctions de l’entreprise, à condition que les connaissances sur lesquelles elle s’appuie soient précises, à jour et bien gérées.

Qu’est-ce que l’IA dans la gestion des connaissances ?

L’IA dans la gestion des connaissances désigne l’utilisation de l’intelligence artificielle pour faciliter la collecte, l’organisation, la gestion, la localisation, le partage et l’application des connaissances d’une organisation.

Les systèmes traditionnels de gestion des connaissances aident déjà les entreprises à collecter des informations, à favoriser le partage des connaissances et à mettre du contenu à la disposition des employés, des clients, des partenaires et d’autres publics. L’IA apporte une dimension supplémentaire en aidant ces systèmes à comprendre le contenu, à automatiser les tâches répétitives et à répondre de manière plus intelligente aux objectifs des utilisateurs.

Selon le cas d’utilisation, cela peut impliquer des technologies telles que :

• L'IA générative pour résumer, rédiger ou transformer des contenus de connaissances.
• Le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les questions formulées comme on parle dans la vie de tous les jours.
• L’apprentissage automatique pour reconnaître des schémas et améliorer les recommandations.
• La recherche sémantique pour trouver des informations en fonction du sens et du contexte plutôt que par correspondance exacte de mots-clés.
• La génération augmentée par la recherche (RAG) pour ancrer les réponses générées par l’IA dans des informations d’entreprise validées.

L’objectif n’est pas simplement d’ajouter un chatbot IA à une base de connaissances. Il s’agit de rendre les connaissances de l’entreprise plus faciles à gérer et plus utiles là où les utilisateurs en ont besoin, que ce soit sur un portail en libre-service, un outil interne ou lors d’une conversation avec une équipe d’assistance.

Pourquoi l’IA prend-elle de l’importance dans la gestion des connaissances ?

Plus une organisation grandit, plus il peut être difficile de gérer ses connaissances.

Le contenu peut être dispersé entre intranets, disques partagés, portails clients, systèmes de tickets, wikis, blogs, référentiels de documents et outils départementaux. Même lorsque les bonnes informations existent, les collaborateurs et les clients ne savent pas toujours où les trouver.

L’IA peut aider à relever plusieurs défis courants :

• Des volumes de contenu croissants. Plus d’informations signifie plus de contenu à organiser, à réviser, à mettre à jour et à supprimer.
• Des sources de connaissances déconnectées. Les informations importantes peuvent être réparties sur des systèmes qui n’ont pas été conçus pour fonctionner ensemble.
• Difficulté à trouver des réponses. Les utilisateurs savent souvent ce qu’ils doivent accomplir sans connaître la terminologie exacte ni l’emplacement du document pertinent.
• Perte d’expertise institutionnelle. Des connaissances précieuses peuvent disparaître lorsque des collaborateurs expérimentés quittent l’entreprise ou changent de poste.
• Gestion manuelle du contenu. La catégorisation, le balisage, la révision et la maintenance de milliers de ressources de connaissances peuvent devenir difficiles à gérer à grande échelle.

Pour les équipes chargées de la gestion des connaissances et des contenus, cela crée un véritable exercice d’équilibre. L’organisation doit mettre davantage d’informations à disposition sans compliquer l’expérience des utilisateurs ni faire grimper les coûts opérationnels.

L’IA peut aider à combler ce fossé. Les équipes de gestion des connaissances voient clairement cette opportunité. Dans une enquête réalisée en 2026 par l’APQC , 49 % des équipes de gestion des connaissances ont cité l’intégration de l’IA et d’autres technologies intelligentes comme une priorité absolue, devant tout autre domaine d’intérêt.

Comment l’IA peut-elle améliorer la gestion des connaissances ?

L’IA peut intervenir à presque toutes les étapes du cycle de vie des connaissances. Les applications les plus utiles permettent généralement de réduire le délai entre le moment où une personne se pose une question et celui où elle trouve l’information précise qui y répond.

Faciliter la recherche des connaissances d’entreprise

La recherche d’entreprise traditionnelle repose souvent largement sur la saisie des bons mots-clés par les utilisateurs. Cela pose problème lorsqu’une personne connaît la question mais ignore comment l’organisation classe la réponse.

La recherche alimentée par l’IA permet de mieux interpréter les questions en langage naturel, l’intention et le contexte. Au lieu d’obliger l’utilisateur à essayer plusieurs variantes d’un terme de recherche, le système peut aider à mettre en avant l’article, le document ou la réponse le plus pertinent.

Cela s’avère particulièrement utile lorsque les collaborateurs ont besoin d’informations rapidement, lorsque les agents du service client traitent les problèmes des clients en temps réel, ou lorsque les clients tentent de résoudre un problème par eux-mêmes.

Contribuer à la création et à la mise à jour du contenu de la base de connaissances

Créer une base de connaissances est une chose. Veiller à ce que des centaines, voire des milliers d’articles restent utiles au fil du temps en est une autre.

L’IA générative peut aider les équipes de contenu dans des tâches telles que :

• Rédiger des articles de base de connaissances à partir de documents existants.
• Résumer des documents volumineux.
• Réécrire des informations techniques pour différents publics.
• Créer des versions plus courtes de contenus existants.
• Proposer des titres, des descriptions ou des classifications.
• Faciliter la mise à jour des connaissances existantes.

Cela ne signifie pas pour autant confier la gestion de contenu à l’IA. Les experts en la matière doivent toujours vérifier les détails importants, et les organisations ont toujours besoin de workflows permettant de contrôler ce qui est publié.

Utilisée à bon escient, l’IA peut réduire une partie du travail répétitif lié au contenu, afin que les équipes puissent se concentrer sur la précision, l’actualité et la valeur des connaissances elles-mêmes.

Organiser et classer les connaissances à grande échelle

L’IA peut aider à analyser le contenu et faciliter la catégorisation, le balisage et l’identification des relations entre les informations. Cela peut simplifier la gestion de vastes référentiels de connaissances sans obliger les équipes à classer manuellement chaque élément à partir de zéro.

Elle peut également aider à mettre au jour des liens qui ne sont pas immédiatement évidents. Un document d’assistance, un guide produit et un article interne de dépannage, par exemple, peuvent tous aborder différents aspects d’un même problème.

Une structure de contenu plus claire aide à la fois les utilisateurs et les systèmes d’IA à comprendre quelles informations sont disponibles et dans quelles circonstances elles sont pertinentes.

Fournir des connaissances plus pertinentes

Tous les utilisateurs n’ont pas besoin des mêmes informations présentées de la même manière. Un collaborateur peut avoir besoin d’étapes de dépannage internes. Un client peut avoir besoin d’un article d’aide simplifié. Les développeurs peuvent avoir besoin de documentation technique, tandis qu’un partenaire peut avoir besoin de détails spécifiques à un produit ou à un service.

L’IA peut s’associer à la personnalisation pour aider à mettre en avant des connaissances en fonction de facteurs tels que :

• Le rôle de l’utilisateur.
• Le compte ou l’organisation.
• Le segment d’audience.
• Comportement antérieur.
• La tâche ou le contexte actuel.

Il en résulte une expérience de la connaissance qui s'apparente moins à une recherche dans des archives qu'à l'obtention d'informations adaptées à la situation du moment.

Développer le libre-service pour les collaborateurs et les clients

L’une des applications les plus immédiates de l’IA dans la gestion des connaissances consiste à faciliter le libre-service. Les collaborateurs peuvent utiliser un portail interne pour trouver des politiques RH, des instructions informatiques, des supports de formation ou des procédures opérationnelles. Les clients peuvent avoir besoin de documentation sur les produits, de conseils de dépannage ou de réponses à des questions relatives à leur compte.

Lorsque ces connaissances sont faciles à rechercher et à consulter, les utilisateurs peuvent obtenir des réponses instantanées à des questions courantes au lieu de devoir faire appel à une équipe d’assistance pour chacune d’entre elles.

La valeur d’un libre-service performant est déjà avérée, même avant l’arrivée de l’IA. Dans une étude de cas, Airbus a utilisé un portail en libre-service basé sur Liferay pour 100 000 utilisateurs et a réduit de 30 % le nombre d’incidents traités par le centre de services. La découverte de connaissances alimentée par l’IA peut s’appuyer sur ce même principe en rendant le chemin menant de la question à la réponse encore plus direct.

Préserver et réutiliser les connaissances institutionnelles

Certaines des connaissances les plus précieuses d’une organisation ne figurent parfois jamais dans un document officiel. Elles peuvent résider dans l’expérience des collaborateurs de longue date, dans les discussions entre équipes, dans l’historique des chats, dans d’anciens dossiers de projet ou dans les réponses que le personnel d’assistance fournit à maintes reprises. Une grande partie de ces connaissances est menacée. Selon l’APQC , seules 8 % des organisations capturent systématiquement les connaissances des salariés partant à la retraite, tandis que 16 % ne tentent même pas de les capturer.

L’IA peut aider les équipes à transformer davantage de ces informations en connaissances réutilisables en résumant les sources, en structurant les contenus désorganisés et en facilitant la recherche des informations existantes.

Cela peut s’avérer particulièrement utile pour l’intégration des nouveaux collaborateurs, la planification de la relève, la collaboration entre équipes et la réduction de la dépendance vis-à-vis d’un petit nombre d’experts en la matière.

Quels sont les avantages de la gestion des connaissances basée sur l’IA ?

La véritable valeur de l’IA ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans ce qui se produit lorsque les collaborateurs peuvent mieux exploiter les connaissances dont dispose déjà l’entreprise.

Parmi les avantages potentiels, on peut citer :

• Un accès plus rapide à l’information. Les collaborateurs passent moins de temps à rechercher le bon document ou la bonne réponse dans les différents systèmes.
• Une productivité accrue. Les équipes peuvent réduire les tâches répétitives liées à la recherche, à l’organisation, à la synthèse et à la mise à jour des connaissances.
• Un libre-service amélioré. Les clients et les collaborateurs peuvent trouver des réponses à davantage de questions sans avoir à attendre une assistance directe, ce qui peut également améliorer la satisfaction client.
• Des expériences plus cohérentes. Différents canaux et publics peuvent s’appuyer sur la même source de connaissances contrôlée, créant ainsi une source unique de vérité.
• Une meilleure conservation des connaissances. L’expertise institutionnelle devient plus facile à capturer, à préserver et à réutiliser.
• Des informations plus pertinentes. La personnalisation et la recherche intelligente permettent de réduire la quantité de contenu non pertinent que les utilisateurs doivent passer au crible.

L’impact ne se limite pas aux interactions avec les clients. Materion, par exemple, a permis à 2 600 collaborateurs d’accéder à des politiques, des guides de référence et d’autres documents essentiels grâce à une expérience de gestion des connaissances repensée. L’entreprise a constaté une augmentation de 47 % du nombre de pages vues et de 18 % du nombre de sessions.

Pourquoi l’IA a-t-elle encore besoin d’une base de connaissances solide ?

Il est tentant de penser que l’IA peut à elle seule remédier à un environnement de connaissances désorganisé. En réalité, elle peut rendre les faiblesses de cet environnement encore plus visibles.

Si le contenu source est obsolète, dupliqué, mal structuré ou inexact, l’IA ne le rendra pas soudainement fiable. Un système peut simplement trouver ou générer plus efficacement une réponse basée sur des informations erronées.

C’est pourquoi la gestion des connaissances d’entreprise a toujours besoin de principes fondamentaux tels que :

• Une attribution claire de la propriété du contenu.
• Des modèles et une structure cohérents.
• Des taxonomies et des métadonnées.
• Des workflows de révision et de validation.
• Des autorisations bien définies.
• Processus de mise à jour et de retrait du contenu.
• Liens entre les sources de connaissances pertinentes.

L’IA et la gestion des connaissances fonctionnent au mieux lorsqu’elles s’inscrivent dans une relation bidirectionnelle. Une meilleure connaissance fournit à l’IA des informations plus fiables sur lesquelles s’appuyer, tandis que l’IA peut faciliter la gestion et l’utilisation de ces connaissances.

Pour les équipes en charge des initiatives d’IA d’entreprise , la qualité des connaissances relève autant de la technologie que du contenu. La fiabilité des expériences de connaissance basées sur l’IA dépend entièrement de la qualité du contenu sur lequel elles s’appuient.

Quels sont les risques liés à l’utilisation de l’IA dans la gestion des connaissances ?

L’IA peut éliminer les frictions dans la gestion des connaissances, mais elle soulève également de nouvelles questions, qu’il est important d’identifier dès le début.

Avant d’étendre son utilisation, les organisations doivent tenir compte de plusieurs risques.

Réponses inexactes générées par l’IA

L’IA générative peut produire des réponses qui semblent convaincantes même lorsqu’elles sont inexactes. Ancrer les réponses dans les connaissances approuvées de l’entreprise peut réduire ce risque, mais les informations critiques doivent tout de même faire l’objet d’une supervision humaine appropriée afin de garantir leur exactitude.

Contenu obsolète ou de mauvaise qualité

Un système d’IA ne peut pas distinguer de manière fiable les bonnes connaissances organisationnelles des contenus de mauvaise qualité, à moins que des processus et des contrôles adéquats ne soient mis en place.

Des politiques obsolètes, des articles en double et des instructions contradictoires peuvent tous nuire à la qualité de l’expérience utilisateur.

Sécurité et autorisations

Trouver la bonne réponse ne sert à rien si le système divulgue des informations à la mauvaise personne.

Les expériences de connaissances basées sur l’IA doivent respecter les mêmes contrôles d’accès que le contenu sous-jacent, en particulier lorsque les organisations gèrent des informations confidentielles concernant les employés, les clients, les données financières ou les informations exclusives.

Confidentialité et conformité

Selon les secteurs d’activité et les régions, des exigences spécifiques peuvent s’appliquer à la manière dont les données peuvent être stockées, traitées, consultées et utilisées avec l’IA.

Les équipes de gestion des connaissances et informatiques doivent comprendre à quelles informations un système d’IA peut accéder, mettre en place une gouvernance adaptée à leurs exigences réglementaires et conserver la capacité de contrôler la manière dont ces informations sont utilisées.

Une dépendance excessive à l’automatisation

L’IA peut faciliter le travail de gestion des connaissances, mais ce sont toujours les collaborateurs qui apportent leur jugement, leur expertise et qui assument la responsabilité de leurs actes.

À mesure que l’IA prend en charge davantage de tâches répétitives, le rôle de l’humain évolue vers la révision, la gouvernance, l’amélioration et la prise de décision quant à l’utilisation des connaissances de l’organisation.

Comment préparer votre stratégie de gestion des connaissances à l’IA

Les organisations n’ont pas besoin d’appliquer l’IA à l’ensemble des connaissances de l’entreprise d’un seul coup. Les organisations de premier plan adoptent souvent une approche plus pragmatique : commencer par un problème clair et partir de là pour élargir le champ d’action.

1. Commencez par identifier le problème lié à la connaissance

Identifiez les difficultés actuelles des utilisateurs.

Les collaborateurs ont-ils du mal à trouver les politiques en vigueur ? Les clients ouvrent-ils des tickets d’assistance pour des questions dont la réponse est déjà documentée ? Les équipes chargées du contenu sont-elles submergées par les mises à jour ? L’expertise critique est-elle difficile à préserver ?

Un problème spécifique facilite le choix d’un cas d’utilisation de l’IA et le développement d’une solution apportant une valeur mesurable.

2. Identifiez vos sources de connaissances

Répertoriez où se trouvent actuellement les informations importantes.

Il peut s’agir de bases de connaissances, d’intranets, de wikis, de systèmes de tickets, de disques partagés, de documentation produit, de portails clients et d’autres applications d’entreprise.

Vous n’avez pas nécessairement besoin de tout regrouper dans un seul référentiel. Vous devez toutefois comprendre quelles informations existent, qui doit y avoir accès et comment les systèmes s’interconnecteront.

3. Améliorez la qualité et la structure du contenu

L’IA est une bonne occasion de combler tout déficit de connaissances existant.

Passez en revue les informations obsolètes, supprimez les doublons inutiles, mettez en place des structures cohérentes et clarifiez qui est responsable des contenus importants.

Ces améliorations aident les utilisateurs aujourd’hui tout en créant une base plus solide pour l’IA à l’avenir.

4. Mettez en place une gouvernance et des autorisations

Déterminez qui peut créer, valider, mettre à jour, consulter et retirer les différents types de connaissances.

Cette même gouvernance doit s’étendre à l’IA . Les équipes doivent comprendre quelles sources l’IA peut utiliser, comment les informations générées sont vérifiées et quels contenus les différents utilisateurs sont autorisés à consulter.

Découvrez comment Liferay peut aider les organisations à utiliser l’IA pour faciliter la recherche et l’utilisation des connaissances d’entreprise.

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5. Commencez par des cas d’utilisation de l’IA à forte valeur ajoutée

Recherchez les domaines dans lesquels l’IA peut éliminer des obstacles significatifs sans nécessiter de modifier d’un seul coup l’ensemble de l’environnement de connaissances.

Voici quelques bons points de départ :

• La recherche d’entreprise alimentée par l’IA.
• La synthèse d’articles de base de connaissances.
• La rédaction assistée par l’IA.
• Les recommandations de contenu.
• Le libre-service pour les collaborateurs.
• Libre-service client.

Une fois que les équipes ont démontré la valeur ajoutée de l’IA dans un domaine, elles peuvent étendre son utilisation à d’autres flux de travail liés à la base de connaissances, laissant ainsi place à l’innovation sans se surcharger d’un seul coup.

6. Mesurez ce qui s’améliore

L’adoption de l’IA n’est pas une fin en soi.

Vérifiez si l’expérience s’améliore réellement à l’aide d’indicateurs tels que le taux de réussite des recherches, le taux de résolution en libre-service, le volume de tickets d’assistance, l’adoption par les collaborateurs, l’engagement vis-à-vis du contenu et les lacunes récurrentes en matière de connaissances. Ensemble, ces indicateurs révèlent l’efficacité réelle de vos solutions d’IA.

Ces informations peuvent également mettre en évidence les points sur lesquels la stratégie de gestion des connaissances sous-jacente doit encore être améliorée.

Conjuguer IA et base de connaissances d’entreprise avec Liferay DXP

L’IA peut faciliter la recherche et l’utilisation des connaissances, mais les entreprises ont toujours besoin d’un moyen de créer, de gouverner, de relier et de diffuser ces connaissances à travers différentes expériences.

Liferay DXP rassemble ces capacités sur une plateforme unique, permettant ainsi aux organisations de gérer la connaissance parallèlement aux portails, intranets et expériences numériques sur lesquels les collaborateurs, clients et partenaires travaillent déjà.

Liferay DXP prend en charge la gestion de la connaissance basée sur l’IA grâce à des fonctionnalités telles que :

• La découverte de connaissances alimentée par l’IA. Liferay AI Hub peut exploiter le contenu de connaissances pour répondre aux questions et mettre en avant les informations pertinentes pour les utilisateurs.
• Une gestion de contenu assistée par l’IA. Les équipes chargées du contenu peuvent bénéficier de l’assistance de l’IA lors de la rédaction et de la mise à jour d’articles de base de connaissances.
• Recherche régie par des autorisations. Les résultats de recherche respectent les rôles et autorisations existants, ce qui permet de garantir que les utilisateurs ne voient que les informations auxquelles ils sont autorisés à accéder.
• Contenu structuré et workflows. Des modèles et des workflows de validation permettent de garantir la cohérence des connaissances et de s’assurer qu’elles sont relues avant leur publication.
• Intégrations d’entreprise. Des connecteurs natifs, des API et le cadre d’intégration de Liferay permettent d’importer des connaissances depuis des systèmes tels que des plateformes de tickets, des wikis et des espaces de stockage partagés.
• Expériences de connaissances personnalisées. Le contenu peut s’adapter en fonction de facteurs tels que le rôle, le compte, le segment ou le comportement.
• Des expériences multiples à partir d’une base unique. Une même plateforme peut prendre en charge les intranets des collaborateurs, les portails en libre-service destinés aux clients, les centres de connaissances des partenaires et les outils d’assistance internes.

L’IA repousse les limites de ce qui est possible en matière de gestion des connaissances d’entreprise, mais l’objectif reste le même : fournir aux utilisateurs des informations fiables quand et où ils en ont besoin.

Découvrez les fonctionnalités de gestion des connaissances de Liferay DXP pour voir comment vous pouvez transformer des informations d’entreprise dispersées en expériences de connaissances connectées et prêtes pour l’IA.

Foire aux questions

Comment l'IA est-elle utilisée dans la gestion des connaissances ?

L'IA peut faciliter la gestion des connaissances en améliorant la recherche, en générant et en résumant du contenu, en organisant les informations, en recommandant des ressources pertinentes, en facilitant le libre-service et en aidant les équipes à gérer plus efficacement de vastes référentiels de connaissances.

Qu'est-ce qu'un système de gestion des connaissances basé sur l'IA ?

Un système de gestion des connaissances basé sur l’IA combine les fonctionnalités traditionnelles de capture, d’organisation, de gouvernance et de partage des connaissances organisationnelles avec des capacités d’IA telles que la recherche en langage naturel, la génération de contenu, les recommandations intelligentes et l’automatisation.

L'IA peut-elle remplacer la gestion des connaissances traditionnelle ?

Non. L’IA peut automatiser et améliorer de nombreuses tâches de gestion des connaissances, mais les organisations ont toujours besoin de contenus précis, d’une gouvernance, d’autorisations, de workflows et d’une expertise humaine. L’IA est particulièrement efficace lorsqu’elle s’appuie sur une base solide de gestion des connaissances.

Quels sont les exemples d’application de l’IA dans la gestion des connaissances ?

On peut citer notamment la recherche d’entreprise basée sur l’IA, le libre-service conversationnel, la synthèse automatique de documents, la classification de contenu, les recommandations d’articles, la rédaction assistée par l’IA et les outils permettant d’identifier ou de mettre à jour les connaissances obsolètes.

Comment l’IA générative améliore-t-elle la gestion des connaissances ?

L’IA générative peut aider les collaborateurs à créer, résumer, réécrire et adapter des contenus de connaissances. Elle peut également générer des réponses aux questions des utilisateurs lorsqu’elle est connectée à des sources de connaissances d’entreprise fiables.

Quels sont les risques liés à l’utilisation de l’IA pour la gestion des connaissances ?

Parmi les risques courants, on peut citer les réponses inexactes, les sources obsolètes, les problèmes de confidentialité, l’accès non autorisé à des informations restreintes, les problèmes réglementaires et le recours excessif à des résultats automatisés sans vérification humaine.

L’IA peut-elle améliorer la recherche d’entreprise ?

Oui. L’IA peut aider la recherche d’entreprise à comprendre les questions en langage naturel, l’intention et le contexte, plutôt que de se fier entièrement à des correspondances exactes de mots-clés. Lorsqu’elle est connectée à des connaissances bien structurées et bien gérées, cela peut aider les utilisateurs à trouver plus rapidement des informations pertinentes.