L'IA optimise la gestion des connaissances dans les entreprises

Le traitement de l'information a récemment été fortement modifié par la technologie, notamment l'intelligence artificielle. Certes, le traitement des données est devenu plus efficace en de nombreux endroits, mais une quantité incomparablement plus importante est également produite. La gestion moderne des connaissances est donc confrontée à la tâche d'harmoniser l'accès humain et technologique à ce bien précieux. Et cela n'est possible qu'en trouvant des points communs ou en construisant des ponts technologiques là où les différences sont importantes.

Cet article donne un aperçu des possibilités offertes par l'intelligence artificielle pour la gestion des connaissances dans les entreprises.

Le langage naturel comme vecteur d'information

Depuis que les scientifiques japonais Nonaka et Takeuchi ont découvert en 1997 les Principes de base de la gestion des connaissances l'un des problèmes les plus difficiles est le traitement des différentes formes de connaissances. Dès le départ, leur transformation - par exemple de l'implicite à l'explicite - est considérée comme un processus particulièrement bénéfique. De même, le transfert de connaissances entre collaborateurs permet souvent d'obtenir des informations supplémentaires par le biais d'une réinterprétation. Si les deux ne parlent pas la même langue, la compréhension est très difficile.

C'est précisément le problème que posent l'utilisation et la transformation des connaissances depuis qu'une grande partie des informations sont traitées numériquement : Les systèmes informatiques fonctionnent principalement avec des langages machine et des langages de balisage, ainsi qu'avec des codages mathématiques et des bases de données relationnelles, qui échappent à la communication humaine. Mais grâce au développement des Large Language Models, on a assisté ici à une main tendue sans précédent entre l'homme et la machine. Au final, la solution la plus efficace a été de permettre aux systèmes informatiques d'utiliser le langage naturel grâce aux réseaux neuronaux.

Les grands modèles linguistiques comblent le fossé profond entre la communication humaine et la communication automatique. Les entreprises deviennent ainsi un écosystème informatif qui permet une gestion des connaissances sans restrictions linguistiques.

Domaines d'application dans les entreprises

Le développement des LLM et des chatbots correspondants a pour conséquence que les obstacles restants sont également de plus en plus surmontés : LLMs multimodaux traitent les contenus visuels, Speech-to-Text et Text-to-Speech gèrent la conversion entre l'oral et l'écrit. Mais même avant cela, l'IA offrait déjà aux entreprises de vastes possibilités d'optimiser l'utilisation des informations. L'IA a également été utilisée dans le cadre de la gestion des connaissances, créant ainsi un ensemble de possibilités technologiques qui peuvent être appliquées à tous les processus de gestion des connaissances.

Selon Nonaka et Takeuchi, il s'agirait des quatre phases d'externalisation, de combinaison, d'internalisation et de socialisation. Mais voici d'abord une répartition pratique selon Jarrahi (et alt., 2023) qui permet un lien direct avec la technologie :

Génération de connaissances

Les nouvelles connaissances résultent souvent de la recombinaison et de la réorganisation des connaissances existantes, par l'analyse de données provenant de différentes sources.

• IA générative - En accédant à des bases de connaissances (Knowledge Bases) à l'échelle de l'entreprise, les Large Language Models peuvent, sur demande, filtrer les informations recherchées. Les textes qui en résultent peuvent élargir l'opinion existante, rendre tangibles des connaissances implicites et révéler des perspectives jusqu'alors inconnues.
• Analyses de données - Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent de grandes quantités de données dans les entreprises et révèlent des modèles et des relations jusqu'alors inconnus. Il en résulte de nouvelles perspectives permettant d'optimiser l'utilisation des ressources à l'échelle de l'entreprise.

Exemples - Optimiser les stocks en fonction de la charge de travail du service clientèle. Des chatbots qui évitent la surcharge du service clientèle. Identifier les risques juridiques dans les contrats.

Stockage des connaissances

L'objectif principal de ces méthodes est de conserver les connaissances dans une structure pertinente afin que les collaborateurs puissent y accéder facilement par la suite. Dans ce domaine, le rôle des traitement intelligent des documents un rôle particulièrement important.

• Catégorisation et archivage - Grâce à un mélange d'algorithmes classiques basés sur des règles (par exemple RegEx) et de modèles modernes d'apprentissage automatique dans le domaine du traitement du langage naturel, il est possible d'obtenir des informations sur les personnes. Catégoriser les documents de manière automatisée et les classer. Les utilisateurs gagnent du temps, mais peuvent accéder rapidement aux connaissances contenues en cas de besoin.
• Pipelines de données basés sur l'IA - La catégorisation peut être intégrée dans une séquence complète de processus automatisés de traitement des données. Ainsi, par exemple, les documents ne sont pas seulement acheminés de l'entrée vers l'emplacement de stockage approprié, mais déclenchent également certains processus consécutifs.
• Big data et deep learning - Les réseaux neuronaux modernes sont capables de gérer d'immenses quantités de données en temps réel grâce à l'adaptation complexe de leur modèle et à des connexions neuronales étroites. Les informations qu'ils contiennent peuvent être soit stockées sur la base de règles, soit analysées directement à l'aide d'algorithmes de traitement des flux.

Exemples: Automatisation de la réception du courrier, archivage révisable, analyse de la chaîne logistique, création de résumés.

Transfert de connaissances

L'échange de connaissances entre les différents collaborateurs joue un rôle particulièrement important dans les entreprises. En principe, le stockage des connaissances entre les différents départements a déjà un effet important, car il permet un accès plus général. L'intranet de l'entreprise fait partie des approches technologiques classiques pour le transfert et la diffusion des connaissances. Avec le développement de l'IA, le champ des possibles s'élargit considérablement :

• Hyper-personnalisation - Les chatbots et les logiciels d'IA d'entreprise sont capables non seulement d'identifier les contenus appropriés, mais aussi de les préparer individuellement pour certains rôles dans l'entreprise. Par exemple, les nouveaux membres de l'équipe reçoivent automatiquement des documents d'introduction pertinents ou les commerciaux des analyses de marché adaptées.
• Analyse de réseau et mise en relation des connaissances - Les systèmes basés sur l'IA peuvent identifier des modèles dans la communication interne et mettre en réseau les collaborateurs ayant des questions similaires ou des connaissances complémentaires. Les chatbots dotés d'une base de connaissances complète permettent en outre de Dissolution des silos de connaissances dans les entreprises.

Exemples - Analyser les demandes fréquentes des clients et les mettre en œuvre dans la distribution. Diffuser les nouvelles informations sur les produits dans l'entreprise.

Utilisation des connaissances

Pour que le savoir puisse déployer pleinement ses effets, les informations doivent non seulement être accessibles, mais également être préparées de manière conviviale. Les systèmes d'IA soutiennent ce processus en mettant à disposition des connaissances en fonction du contexte et en les intégrant dans les processus de travail existants.

• Systèmes d'assistance intelligents - Les chatbots et les assistants numériques basés sur l'IA aident les collaborateurs à obtenir rapidement des informations spécifiques et à les intégrer dans leur travail. Par exemple, les collaborateurs du service clientèle peuvent obtenir automatiquement les études de cas les plus pertinentes et les solutions possibles à un problème.
• Visualisations de données - Les systèmes d'IA modernes analysent de grandes quantités de données et aident à la prise de décision en simulant et en évaluant différentes options. Les données sous-jacentes peuvent aider à approfondir l'interprétation. Cette forme de transparence est particulièrement importante pour les décisions commerciales stratégiques de grande portée.

Exemples - Résumé automatique des politiques pour une consultation rapide, prise de décision basée sur l'IA pour les décisions d'achat ou d'investissement, personnalisation des formations.

Graphes de connaissances et LLMs

Une approche populaire de la gestion des connaissances et de l'organisation des informations est la technologie des graphes et son application en tant que graphe des connaissances. Composé d'arêtes et de nœuds dans un espace tridimensionnel, il permet de modéliser les relations entre les fragments de connaissances. Un nœud peut par exemple représenter un objet, une personne, un service ou un client. Les arêtes étiquetées indiquent la relation entre les nœuds. On obtient ainsi un réseau complexe mais facilement compréhensible de données dans un mode de représentation sémantique. 

Ce principe a fait ses preuves depuis longtemps pour rendre des relations et des structures complexes compréhensibles non seulement pour les collaborateurs des entreprises, mais aussi pour les systèmes d'IA - il suffit de penser aux modèles vectoriels comme Word2vec. Le contexte sémantique est une approche populaire de l'entraînement des modèles d'IA, notamment des LLM. Un Knowledge Graph, qui représente les structures de connaissances internes d'une entreprise, est donc une base idéale pour former les LLM à devenir des experts spécifiques à l'entreprise. Ils apprennent les rôles des collaborateurs, où se trouve quelle connaissance, et peuvent réagir à une demande correspondante ou intégrer de manière proactive des informations pertinentes dans les flux de travail.

Applications d'entreprise pour la gestion des connaissances

La nécessité d'organiser les connaissances et de pouvoir trouver à tout moment des informations pertinentes croît avec la quantité de contenus. L'utilisation d'outils et de technologies appropriés, comme l'intelligence artificielle, est donc indispensable, surtout dans les grandes organisations. La plateforme d'IA d'entreprise Konfuzio soutient les entreprises dans cette optique grâce à différentes fonctions :

• Konfuzio IDP - Grâce à la lecture des documents basée sur l'IA et à l'archivage qui s'ensuit, il est possible de stocker les connaissances de manière automatisée. Les contenus sont indexés individuellement et peuvent être retrouvés à tout moment.

• Chat de Konfuzio - Le chatbot IA accède à des sources de données propres à l'entreprise et devient sur cette base un assistant de connaissances individuel pour les collaborateurs. Grâce aux multiples intégrations dans les systèmes existants, les silos de connaissances sont dissous et le transfert et l'utilisation des connaissances sont soutenus.

La gestion moderne des connaissances dépend d'approches technologiques globales qui soulagent les entreprises dans tous les domaines opérationnels et optimisent l'utilisation des informations.

Conclusion

Au cours des dernières années, la gestion des connaissances est passée d'un concept très théorique à un vaste champ d'application de technologies avancées. L'intelligence artificielle en particulier se distingue, car les algorithmes et modèles utilisés sont en mesure de trouver des modèles précieux dans les données et de les rendre utilisables. Cela permet aux organisations de toutes tailles d'obtenir des informations et des liens qui, autrement, échapperaient à l'attention humaine. Grâce à la gestion des connaissances assistée par l'IA, les utilisateurs peuvent relier leurs connaissances individuelles de manière judicieuse et les rendre utilisables à long terme, même lorsqu'ils quittent l'entreprise.

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