La gestion des connaissances (KM) dans les entreprises a connu diverses crises qui ont également offert d'importantes opportunités à c...
La gestion des connaissances (KM) dans les entreprises a connu diverses crises qui ont également offert d'importantes opportunités à cette filière, lui permettant de se forger une identité. Aujourd'hui, avec l'avènement de nombreuses innovations disruptives, la question du déploiement du KM du futur se pose à nouveau, impliquant une double causalité avec l'intelligence artificielle (IA). D'un côté, les évolutions récentes du KM s'appuient de plus en plus sur l'IA, tandis que de l'autre côté, le déploiement de l'IA appelle à de nouvelles règles de gestion des connaissances.
Selon Peter Drucker, le KM consiste à accompagner intelligemment les activités de l'entreprise pour favoriser l'innovation et démontrer son efficacité à l'aide d'indicateurs adaptés. Le KM organise ainsi l'entreprise autour de la connaissance et de l'expertise. Après vingt ans d'expérience dans le domaine, nous définissons le KM comme un processus de transformation et de partage de la connaissance visant à apporter de la valeur ajoutée au client et à enrichir les collaborateurs.
L'histoire du KM remonte aux années 1980 et a traversé plusieurs phases. La première génération, dans les années 1990, a principalement touché le secteur industriel avec un bilan mitigé, en raison d'un manque de centrage sur le client. La deuxième génération, dans les années 2000, s'est davantage concentrée sur l'animation de la connaissance via des outils collaboratifs, mais a souvent été entravée par des jeux de pouvoir internes. La troisième génération, vers la fin des années 2000, a vu une adoption plus large du KM au niveau managérial, bien que l'Europe ait été en retard par rapport aux États-Unis et au Japon en matière de culture du KM.
Actuellement, une quatrième génération s'appuie sur l'IA pour accélérer les innovations disruptives. L'IA joue un rôle clé en reformulant et en indexant sémantiquement les connaissances, en proposant des analyses prédictives et des interfaces conversationnelles, et en personnalisant l'expérience utilisateur. Elle permet également de détecter les signaux faibles et de produire de nouvelles connaissances pertinentes.
D'un autre côté, le déploiement de l'IA appelle à une gestion efficace des connaissances, créant ainsi une double causalité vertueuse où le KM se met au service de l'IA. Des erreurs classiques dans le KM, telles qu'un système trop rigide ou des initiatives non reconnues, doivent être évitées. La norme ISO 30401 fournit des lignes directrices pour instaurer et améliorer le système de management des connaissances.
En conclusion, le KM évolue avec les avancées de l'IA et doit s'adapter aux besoins changeants des entreprises pour créer de la valeur et favoriser l'innovation à long terme.
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