Les capacités de l'IA générative suscitent un intérêt croissant depuis la sortie d'outils comme ChatGPT, Google Bard, Amazon Large Language Models et Microsoft Bing. Cet engouement soulève des inquiétudes concernant la protection de la vie privée, les informations personnelles identifiables, la sécurité et, plus important encore, l'exactitude des données. Et ce, à juste titre.

Les entreprises se montrent prudentes dans leur adoption d'outils d'IA générative, bien qu'elles les considèrent révolutionnaires. De nombreuses entreprises tentent de trouver le juste milieu qui leur permettra de tirer parti des avantages immédiats, tout en identifiant des utilisations plus stratégiques de l'IA générative pour l'avenir, le tout sans faire de compromis sur la sécurité.

Dans une entreprise, la gestion des connaissances est l'un des éléments qui permet d'obtenir des résultats immédiats. Cette initiative a été un véritable défi pour de nombreuses entreprises, mais elle peut stimuler la productivité des employés et apporter des avantages significatifs pour soutenir les équipes qui gèrent habituellement les connaissances manuellement.

Comment l'IA générative et la gestion des connaissances se rejoignent

L'IA générative désigne un type d'intelligence artificielle capable de créer de nouveaux contenus, comme des images, du texte ou même de la musique, à partir de données existantes. Elle utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et apprendre à partir de gros volumes de données. Elle génère ensuite un nouveau contenu en fonction de cette analyse.

La gestion des connaissances, quant à elle, est un processus de capture, d'organisation et de partage des connaissances dans une entreprise. Cela implique de collecter des informations à partir de différentes sources, de les stocker dans une base de données centralisée et de les rendre facilement accessibles aux employés lorsqu'ils en ont besoin.

De nombreuses entreprises gèrent manuellement leur gestion des connaissances, ce qui laisse la porte ouverte à des contenus obsolètes ou mal rédigés. En automatisant de nombreuses tâches liées à la gestion des connaissances, l'IA générative peut contribuer à améliorer l'efficacité et l'efficience de vos processus de gestion des connaissances.

L'IA générative peut notamment optimiser la gestion des connaissances :

1. En automatisant la création d'articles de base de connaissances

L'IA générative peut créer automatiquement des articles de base de connaissances à partir de sources de données existantes, comme la documentation produit, les tickets d'assistance client et les supports de formation des employés. Cette automatisme peut libérer les professionnels de l'informatique pour qu'ils se concentrent sur des tâches plus stratégiques, comme le développement de nouvelles initiatives de gestion des connaissances et l'amélioration de la qualité des articles de base de connaissances existants.

2. Amélioration de la qualité des connaissances

L'IA générative peut améliorer la qualité des connaissances en identifiant et en corrigeant les erreurs, en archivant les anciennes informations, ainsi qu'en ajoutant du contexte et des informations supplémentaires aux articles de base de connaissances. Cela permet de s'assurer que les employés ont accès à des informations exactes et à jour.

3. Générer de nouvelles idées et perspectives

L'IA générative peut générer de nouvelles idées et perspectives en combinant les connaissances existantes d'une nouvelle manière. Par exemple, les RH, les entrepôts et l'informatique ont tous des articles qui traitent de l'accueil et du départ des employés dans la société.

L'IA générative peut analyser ces éléments et produire un article de base de connaissances fusionné qui traite du processus d'intégration et de départ de bout en bout dans les trois services. Cela peut éviter à un employé d'avoir à effectuer des recherches dans trois services différents.

4. Résoudre les problèmes plus rapidement 

L'IA générative peut rapidement résoudre des problèmes en identifiant des constantes et des tendances dans les données. Ceci peut aider les entreprises à prendre de meilleures décisions et à améliorer leurs performances globales.

Par exemple, l'IA générative peut analyser les incidents informatiques sur une période donnée et identifier une méthode de résolution commune pour un groupe de problèmes communs. À partir de ses résultats, elle peut générer un articles de base de connaissances permettant aux agents du support technique de résoudre les problèmes plus rapidement, et aux employés de les résoudre eux-mêmes via le libre-service.

5. Créer du contenu plus attractif

L'IA générative peut créer du contenu plus engageant en le personnalisant pour chaque utilisateur, aidant ainsi les entreprises à améliorer leur expérience client. Les articles de base de connaissances, en particulier dans le domaine des RH, sont personnalisés en fonction de la région ou de la langue. La possibilité de générer du contenu propre à leur personnalité améliorera considérablement l'utilisation et l'expérience de l'employé.

Quels sont les inconvénients de l'IA générative ?

Les solutions d'IA générative combinées à la gestion des connaissances ont le potentiel de révolutionner de nombreux secteurs et domaines. Cependant, ce n'est pas sans inconvénients, notamment :

1. En ce qui concerne la sécurité et la protection de la vie privée

Les systèmes d'IA générative utilisés pour la gestion des connaissances peuvent contenir des informations sensibles ou confidentielles. Il est donc essentiel de veiller à ce qu'elles soient sécurisées et protégées contre les cyberattaques. Par ailleurs, la protection de la vie privée peut susciter des inquiétudes, en particulier si l'IA génère du contenu comprenant des informations personnelles ou d'identification.

Par exemple, l'IA générative peut créer des logiciels malveillants et des attaques de phishing réalistes. Ces attaques peuvent être utilisées pour voler des informations personnelles, des données financières ou d'autres informations sensibles.

2. Qualité et précision

Si les modèles d'IA générative peuvent produire des résultats impressionnants, leur qualité et leur précision peuvent varier considérablement en fonction des données utilisées et de la complexité de la tâche. Le vieux dicton "mauvaises informations, mauvaises conclusions" est toujours d'actualité. Il peut également être difficile de s'assurer que l'IA a accès à des informations exactes et à jour, ce qui peut affecter la qualité de ce qu'elle génère.
Par exemple, les données de formation pour ChatGPT sont collectées sur Internet et mises à jour régulièrement. La version actuelle de ChatGPT est toutefois formée à partir de données collectées jusqu'en septembre 2021. Cela implique que ChatGPT peut ne pas être en mesure de répondre à des questions sur des événements ou des sujets d'actualité ayant eu lieu après septembre 2021.

3. Données biaisées

Les modèles d'IA générative peuvent par inadvertance refléter les biais et les préjugés présents dans les données sur lesquelles ils sont entraînés, conduisant à des résultats biaisés ou inexacts. Ces données biaisées sont particulièrement préoccupantes dans les applications de gestion des connaissances, où la précision est essentielle.
Par exemple, si un modèle est formé sur un ensemble de données de textes provenant principalement des États-Unis, il est moins susceptible de générer des textes pertinents pour des personnes d'autres pays.

L'IA générative apporte aux entreprises la possibilité d'améliorer la gestion des connaissances grâce à une meilleure qualité, à du contenu intéressant et à l'automatisation. Mais il faut prendre certaines précautions. Découvrez ce que vous devez mettre en place pour utiliser efficacement l'IA générative avec la gestion des connaissances dans votre entreprise.