Avec l’essor des technologies d’IA générative, notamment des “copilotes”, une question se pose pour les entreprises : ces innovations sont-elles sur le point de supplanter les méthodes traditionnelles de gestion des connaissances ? De nombreux experts observent une tendance à délaisser les bases de connaissances structurées au profit d’outils d’IA de plus en plus sophistiqués. Pourtant, l’IA et le knowledge management ne sont pas en opposition. Bien au contraire, ils se complètent et forment une synergie puissante.
Le rôle traditionnel du knowledge management
Depuis des décennies, le knowledge management occupe une place centrale dans les stratégies d’excellence opérationnelle. Il s’agit d’une discipline visant à capturer, organiser, valider et partager les connaissances pour améliorer l’efficacité des équipes et la qualité des prises de décision.
Ce besoin est particulièrement crucial dans les services clients, où les conseillers doivent accéder rapidement à l’information pour répondre à l’exigence croissante d’immédiateté et de qualité des clients. Un knowledge management bien conçu permet ainsi de fournir des réponses précises dès la première interaction, tout en améliorant les conditions de travail des collaborateurs.
IA et knowledge management : une alliance gagnante
Plutôt que de percevoir l’IA comme une menace pour le knowledge management, il est plus judicieux de la considérer comme un levier de renforcement.
Le knowledge management : un accélérateur pour les projets IA
Les solutions de type copilote s’appuient sur les connaissances disponibles dans les outils des services clients. Si cette base de connaissances n’est pas correctement maintenue, elle peut devenir lacunaire ou obsolète, compromettant l’efficacité de l’IA.
Grâce à des outils tels que les alertes d’obsolescence, les cycles de validation ou encore des tableaux de gestion des contenus, les bases de connaissances garantissent la qualité et l’actualisation des informations. Elles se positionnent ainsi comme une couche intermédiaire entre les outils classiques (comme les intranets ou les drives) et l’IA générative, offrant une source fiable sur laquelle l’IA peut s’appuyer.
« Aujourd’hui, si l’IA peut répondre directement au client via un chatbot, elle repose sur les articles et arbres décisionnels de notre base de connaissances, qui doivent impérativement être à jour pour garantir un service de qualité », explique Cédric Blum, directeur du support client France chez Doctolib.
L’IA : un accélérateur pour le knowledge management
L’IA joue également un rôle clé dans la maintenance et la mise à jour des bases de connaissances. Une entreprise utilisant l’IA pour analyser et structurer ses données peut réduire le temps de recherche de 30 % et augmenter la précision des réponses de 20 % (McKinsey & Company).
En exploitant des algorithmes de machine learning, l’IA peut identifier les informations obsolètes et proposer des mises à jour en temps réel. Elle détecte également les lacunes dans la base de connaissances et suggère des contenus à développer, renforçant ainsi sa pertinence et sa fiabilité. De plus, l’IA contribue à l’optimisation des contenus existants.
« Grâce à l’IA, nous traduisons automatiquement nos contenus, ajustons leur ton, synthétisons des informations complexes sous forme de résumés ou d’étapes », précise Cédric Blum.
Les risques d’un abandon du knowledge management
Si l’IA générative présente des avantages indéniables, comme l’automatisation de certaines tâches et la fourniture de réponses instantanées, son utilisation sans un knowledge management solide comporte des risques majeurs.
Les bases de connaissances sont l’épine dorsale des services clients. Elles regroupent des informations critiques : procédures, FAQ, historiques des interactions clients, etc. Sans elles, les informations risquent de devenir obsolètes ou de se perdre, mettant en péril l’efficacité des conseillers.
De plus, l’IA générative repose sur des données existantes. Si celles-ci ne sont pas régulièrement mises à jour et structurées, l’IA pourrait produire des réponses erronées ou incohérentes, nuisant à la crédibilité du service client et à la satisfaction des utilisateurs.
Les bases de connaissances jouent également un rôle fondamental dans la formation des nouveaux agents et le développement continu des compétences des équipes. Sans ces ressources, les agents manquent d’informations clés pour gérer efficacement les interactions clients, ce qui peut entraîner une baisse de la qualité du service.
Face à des cas complexes nécessitant des connaissances approfondies, l’IA, sans une base de connaissances solide, peut échouer, nécessitant une intervention humaine coûteuse et chronophage.
Une dépendance excessive à l’IA sans une stratégie de knowledge management rigoureuse expose aussi les entreprises à des risques techniques. En effet, en cas de panne de l’IA, une base de connaissances bien structurée est indispensable pour assurer la continuité du service.
Base de connaissances : le socle avant l’IA
Pour tirer pleinement parti des bénéfices de l’IA tout en préservant les fondements du knowledge management, les entreprises doivent d’abord mettre en place une base de connaissances solide et une stratégie associée. Ce n’est qu’alors qu’elles pourront adopter l’IA pour accélérer la gestion des connaissances et faciliter son utilisation par les équipes et les clients.
Des entreprises comme Doctolib montrent l’exemple : en combinant IA et knowledge management, elles réduisent le temps de recherche d’information, augmentent la qualité des réponses et améliorent globalement l’expérience client.
Loin de sonner la fin du knowledge management, l’IA offre une opportunité unique de le transformer et de le rendre plus performant. Ensemble, IA et knowledge management se révèlent être des partenaires de choix dans la quête de l’excellence opérationnelle. Investir dans des bases de connaissances robustes, puis utiliser l’IA pour les exploiter pleinement, garantit une performance durable et une satisfaction client exceptionnelle.
