L’IA signe-t-elle la fin du knowledge management ?

Une contribution de Damien Popote, CEO et cofondateur de Mayday

Avec l’essor des technologies d’IA générative, et notamment des “copilotes”, une nouvelle question se pose pour les entreprises : ces solutions vont-elles remplacer les méthodes traditionnelles de gestion des connaissances ? De nombreux experts soulignent une tendance à négliger les bases de connaissances structurées au profit d’outils d’IA sophistiqués. Pourtant, l’IA et le knowledge management ne s’opposent pas. Au contraire, ils se complètent de manière puissante.

Le rôle traditionnel du knowledge management

Depuis des décennies, le knowledge management joue un rôle central dans les stratégies d’excellence opérationnelle. Cette discipline vise à capturer, organiser, vérifier et partager les connaissances pour améliorer l’efficacité d’un département et la prise de décision.

Le besoin est très présent plus particulièrement dans les services clients, dont les collaborateurs ont besoin d’accéder le plus vite possible à la connaissance pour répondre aux exigences d’immédiateté et de qualité des clients. Un bon knowledge management permet donc d’apporter la bonne réponse à ces derniers, rapidement et du premier coup, et d’offrir une meilleure expérience de travail aux conseillers.

IA et knowledge management : un combo gagnant

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

Le knowledge management comme accélérateur de projets IA

Les solutions de type copilote s’alimentent dans la connaissance disponible dans les outils des services clients. Cette connaissance, si elle n’est pas traitée dans une base de connaissance performante, risque d’être lacunaire ou obsolète.

La base de connaissance, grâce à des outils comme les alertes d’obsolescence, les cycles de validation ou un tableau de gestion des contenus, certifie la qualité de la connaissance. Elle se positionne ainsi comme une couche intermédiaire entre les outils classiques comme les drives ou les intranets, et l’IA générative, une source unique de vérité, un tiers de confiance, dans laquelle l’IA peut piocher.

“Aujourd’hui, si l’IA peut répondre directement au client via un chatbot, elle s’appuie sur les articles et les arbres de décision de notre base de connaissance, qui doivent absolument être à jour pour garantir le meilleur niveau de qualité”, souligne Cédric Blum, directeur du support client France chez Doctolib.

L’IA comme accélérateur du knowledge management

L’IA peut également jouer un rôle crucial dans la maintenance et la mise à jour d’une base de connaissance.

Une entreprise utilisant l’IA pour analyser et classer les données de sa base de connaissances peut réduire le temps de recherche d’information de 30 % et améliorer la précision des réponses de 20 % (McKinsey & Company).

En utilisant des algorithmes de machine learning, l’IA peut identifier les informations obsolètes et proposer des mises à jour en fonction des nouvelles données et tendances. Elle peut aussi aider à détecter les lacunes dans la base de connaissances et suggérer des contenus à développer, assurant ainsi sa pertinence et sa fiabilité. Sans compter le rôle qu’elle peut jouer dans l’optimisation des contenus existants.

“L’IA dans notre base de connaissance nous permet aussi de traduire automatiquement des contenus, d’en optimiser le ton et la formulation, de les synthétiser sous forme de résumé ou d’étapes”, explique Cédric Blum, directeur du support client France chez Doctolib.

Les risques de l’abandon du knowledge management

L’IA générative présente des avantages indéniables : en plus d’automatiser certaines tâches, elle fournit des réponses rapides et personnalisées, sans demander d’efforts de recherche de la part du conseiller ou du client.

Néanmoins, l’abandon du knowledge management au profit exclusif de l’IA présente des risques majeurs.

La base de connaissances constitue en effet l’épine dorsale d’un service client. Elles regroupent des informations essentielles, telles que les procédures de résolution des problèmes, les FAQ, et les historiques des interactions avec les clients. Sans la base, les informations risquent de devenir obsolètes ou de se perdre, compromettant ainsi l’efficacité des agents.

L’IA générative repose sur des données préexistantes pour fournir des réponses. Si ces données ne sont pas régulièrement mises à jour et structurées, l’IA peut produire des réponses erronées ou incohérentes, au risque de nuire à la crédibilité du service client et diminuer la satisfaction des clients.

La base de connaissance joue également un rôle crucial dans la formation des nouveaux agents et dans le développement continu des compétences des équipes. En l’absence de ces ressources, les agents peuvent manquer d’informations essentielles pour gérer efficacement les interactions avec les clients, ce qui peut entraîner une baisse de la qualité.

Les services clients doivent souvent gérer des cas complexes qui nécessitent des connaissances approfondies et spécifiques. L’IA, sans support de bases de connaissances solides, peut échouer à traiter efficacement ces cas, nécessitant une intervention humaine coûteuse et chronophage… Si la connaissance n’est pas disponible par ailleurs.

Une dépendance excessive à l’IA sans un knowledge management solide peut également rendre une entreprise vulnérable aux pannes technologiques et aux défaillances de l’IA. Sans une base de connaissances structurée pour prendre le relais, le service client peut être gravement affecté.

Base de connaissance : le socle indispensable avant l’IA

Pour tirer le meilleur parti de l’IA tout en préservant les fondements du knowledge management, les entreprises doivent prioriser la mise en place d’une base de connaissance et d’une stratégie de knowledge management associée. C’est ensuite qu’elles pourront adopter l’IA pour accélérer la gestion de la connaissance et faciliter son utilisation par les collaborateurs et les clients.

Des entreprises comme Doctolib montrent la voie : en combinant IA et knowledge management, elles ont réduit le temps de recherche d’information, augmenté la qualité des réponses et amélioré globalement l’expérience client.

Loin de signer la fin du knowledge management, l’IA offre une opportunité unique de le renforcer et de le faire évoluer. Plutôt que de les considérer comme des rivaux, l’IA et le knowledge management apparaissent comme des partenaires dans la quête de l’excellence opérationnelle. Investir dans des bases de connaissances robustes et utiliser l’IA pour en tirer le meilleur parti peut garantir une performance durable et une satisfaction client exceptionnelle.