La gestion des connaissances est défaillante. Voici comment nous comptons y remédier

De nombreuses organisations sont confrontées à un problème lié au savoir, mais elles ne le perçoivent pas toujours ainsi. Elles y voient plutôt des difficultés d’intégration, un cloisonnement des équipes ou une culture de la documentation insuffisante. Mais derrière tout cela se cache souvent la même réalité : le savoir institutionnel réside en grande partie dans la tête des collaborateurs, dans des fils de discussion Slack, dans des dossiers que personne ne parvient à trouver, et dans un savoir « tribal » qui s’en va chaque fois qu’un collaborateur remet sa lettre de démission.

Pendant longtemps, la réponse couramment admise consistait à en capturer davantage. Documenter, stocker, étiqueter, et partir du principe que si cela existait quelque part, c’était géré. Mais ce n’était pas le cas, et les conséquences étaient suffisamment gérables pour que la plupart des organisations apprennent à vivre avec ce dysfonctionnement.

L’IA a bouleversé ce calcul. Lorsqu’un modèle linguistique est capable de synthétiser des milliers de documents en quelques secondes, la qualité et la structure de vos connaissances deviennent un enjeu central. Des contenus désordonnés, obsolètes et contradictoires sont mis en avant, et ce avec assurance, auprès de personnes qui n’ont aucun moyen de savoir qu’ils sont erronés. Les organisations qui considéraient la gestion des connaissances comme un simple exercice de classement ne se rendent pas compte que ce qu’elles ont classé n’est pas adapté à l’usage prévu.

Ce n’est pas un problème nouveau, mais il est devenu plus coûteux. L’ampleur et le rythme du travail moderne ont considérablement modifié les enjeux. Les équipes sont plus dispersées que jamais : à travers les fuseaux horaires, entre différents bureaux, et au-delà de la frontière floue entre salariés à temps plein, prestataires et partenaires d’agence. Le partage informel de connaissances qui se faisait autrefois dans les couloirs et les salles de réunion, celui que personne ne planifiait ni ne documentait mais sur lequel tout le monde comptait, n’avait pas d’équivalent évident dans un monde où la moitié de votre équipe se trouve sur un autre continent et où l’autre moitié travaille à distance les mardis et jeudis. Le tissu organisationnel qui servait autrefois à maintenir la cohésion des connaissances s’est affaibli, et la plupart des entreprises ne l’ont remplacé par rien d’autre.

Dans le même temps, le coût d’une mauvaise gestion de cette situation s’est alourdi. La durée moyenne d’ancienneté des salariés dans la plupart des entreprises est plus courte qu’il y a dix ans. Chaque fois qu’une personne quitte l’entreprise, elle emporte avec elle non seulement ses compétences, mais aussi son contexte : la compréhension tacite des raisons pour lesquelles les choses fonctionnent ainsi, de qui appeler en cas de panne, de ce qui a déjà été tenté et n’a pas fonctionné. La formation d’un remplaçant prend des mois, et même après cela, le nouvel employé travaille souvent avec une vision incomplète de la situation. Multipliez cela par les besoins d’une organisation en pleine croissance, et le frein devient considérable.

Il y a aussi, tout simplement, davantage de connaissances à gérer. Le volume d’informations internes produites par la plupart des entreprises a considérablement augmenté, et les outils qu’elles utilisent pour les collecter n’ont pas suivi le rythme. Plus d’informations, une recherche plus difficile, un taux de rotation plus élevé : ce n’est pas une bonne combinaison.

Le problème est mal cerné

La réponse habituelle a consisté à multiplier les outils pour tenter de résoudre le problème. Un wiki par-ci, une base de connaissances par-là – greffés sur le CRM que l’entreprise utilise déjà. La logique sous-jacente étant la suivante : si nous donnons aux collaborateurs un endroit où stocker les informations, ils y mettront ces informations, et d’autres personnes les trouveront et les utiliseront. C’est une théorie qui semble raisonnable à première vue, mais qui ne fonctionne tout simplement pas.

Cela ne fonctionne pas car la gestion des connaissances a toujours été considérée comme un problème d’infrastructure, alors qu’il s’agit aussi, en partie, d’un problème de comportement. Les outils sont passifs : ils attendent d’être utilisés correctement. Mais les gens ne documentent pas naturellement ce qu’ils savent. Ils ne savent pas ce qui mérite d’être consigné par écrit. Ils notent des choses, mais ne les mettent jamais à jour. Et même lorsque la documentation existe, trouver la bonne information au bon moment, dans le flux du travail quotidien, constitue un défi à part entière que la plupart des outils n’ont pas encore résolu. Sans compter que la personne qui tire profit des informations documentées est généralement quelqu’un d’autre, à un moment donné dans le futur. Les gens sont occupés. Pour l’individu dans l’instant présent, contribuer à la connaissance partagée représente un coût sans retour immédiat, et dans les organisations qui n’y accordent pas de valeur (ou ne le permettent pas !), la documentation passe systématiquement après le travail qui se présente immédiatement à lui.

En conséquence, on se retrouve avec des référentiels de connaissances statiques qui sont, en substance, des cimetières numériques. Beaucoup de contenu, très peu d’entre eux sont à jour, et presque aucun n’est accessible de manière pertinente. Alors, comment réduire ce décalage ?

Les erreurs du paysage de la gestion des connaissances

La réponse à laquelle la plupart des outils sont parvenus consiste à alléger la charge administrative liée à la documentation : des modèles, des invites, des intégrations qui génèrent automatiquement des résumés à partir des réunions ou extraient le contexte d’autres outils. Et ces outils sont utiles. Mais les outils qui s’arrêtent là reposent eux aussi sur le même modèle erroné : celui selon lequel le problème réside dans les frictions, et que si l’on facilite suffisamment la documentation, les gens s’y mettront. Or, dans la pratique, ils ne le feront probablement pas. Du moins, pas de manière régulière. Réduire les obstacles à la contribution ne change rien au calcul sous-jacent. Si personne ne demande ces connaissances, à l’heure actuelle, la motivation pour les créer n’existe toujours pas.

De plus, la vague récente d’outils de gestion des connaissances basés sur l’IA a recadré le problème sans pour autant le résoudre. L’argument de vente est généralement le suivant : connectez toutes vos sources de connaissances, laissez l’IA faire ressortir ce qui est pertinent, et observez la productivité s’en trouver améliorée.

Cependant, la plupart de ces outils continuent de se concentrer sur l’optimisation de la recherche, rendant plus rapide et plus facile la recherche d’informations déjà consignées par écrit. C’est un problème qui mérite d’être résolu, mais il s’agit du deuxième problème, pas du premier. Si la création et la maintenance des connaissances sont défaillantes en amont, une meilleure recherche ne fait que vous fournir la mauvaise réponse plus rapidement. Une IA qui met en avant avec assurance des informations obsolètes ou inexactes est, à certains égards, pire que l'absence totale d'IA, car elle crée l'illusion d'avoir la réponse alors que ce n'est pas le cas.

Il y a là aussi un problème structurel. La plupart des outils s’articulent autour d’une seule modalité : un wiki, une interface de recherche, un bot de questions-réponses. Or, les connaissances au sein d’une organisation ne se trouvent pas à un seul endroit ni ne prennent une seule forme, et les moments où les collaborateurs en ont réellement besoin ne correspondent pas parfaitement à un seul outil. Il en résulte que les entreprises se retrouvent avec une poignée de systèmes qui se chevauchent, chacun ne résolvant qu’une partie du problème, sans aucune communication entre eux, et des collaborateurs qui ont appris par expérience que la recherche d’informations en interne ne vaut pas la peine.

Le problème plus profond réside dans le fait que la plupart des outils de gestion des connaissances ont été conçus en partant du principe que ces connaissances existent déjà sous forme documentée et qu’il suffit simplement de mieux les organiser. Pour les raisons décrites ci-dessus, cette hypothèse est en grande partie fausse. La majeure partie de ce qu’une organisation sait réellement, comme le raisonnement qui sous-tend les décisions ou le contexte des processus, par exemple, n’a tout simplement jamais été consignée par écrit. Aucune refonte d’interface ni aucune couche d’IA ne changera cela. On ne peut pas faire émerger des connaissances manquantes.

Notre approche chez Happeo

La plupart des outils de gestion des connaissances vous obligent à choisir entre structure et intelligence. Soit vous disposez d’un intranet bien organisé, soit vous bénéficiez d’un moteur de recherche qui tente de donner un sens au chaos existant. La première option vous offre une base qui dépend toutefois entièrement des personnes chargées de la maintenir. La seconde n’est efficace que dans la mesure où les informations ont déjà été documentées.

Mais Happeo combine délibérément les deux. La couche intranet — Pages, Canaux, intégrations avec les outils que votre équipe utilise déjà — offre aux connaissances un ancrage au sein de l’organisation. C’est là que réside la mémoire institutionnelle de votre entreprise : structurée, maîtrisée, reliée aux personnes et aux équipes chargées de la maintenir à jour. Mais un intranet bien organisé présente à lui seul les mêmes faiblesses fondamentales que tout le reste : il ne peut faire émerger que ce qui existe déjà.

C’est là que le Knowledge Engine change la donne. La question la plus pertinente en matière de gestion des connaissances n’est pas « où les connaissances doivent-elles être conservées », mais « comment savoir ce qui manque ». La plupart des outils n’apportent pas de réponse à cette question. Quelqu’un effectue une recherche, ne trouve rien d’utile, pose alors la question à un collègue sur Slack, et l’organisation n’en tire aucun enseignement. La lacune qui vient de se révéler n’est pas consignée, et la connaissance qui pourrait la combler reste non documentée ; la prochaine personne qui aura besoin de la même chose devra repartir de zéro.

Happeo s’articule autour de ce moment précis. Lorsqu’une personne ne trouve pas ce qu’elle cherche, c’est un signal. Cela vous renseigne sur ce que les gens recherchent, sur ce que votre organisation sait, sur ce qu’elle n’a pas encore répertorié, et sur les domaines où un travail de documentation s’impose. Nous mettons ces lacunes en évidence et facilitons leur comblement, tant pour la personne qui a effectué la recherche que pour l’expert qui détient la réponse. La connaissance est créée au moment où elle est nécessaire et parce qu’elle est nécessaire. Pas de manière spéculative, ni sous la forme d’un exercice de documentation dont personne n’a demandé la réalisation.

Notre approche renverse la logique habituelle : au lieu de demander aux gens de contribuer de manière abstraite ou selon un calendrier fixe, elle relie directement la contribution à un besoin avéré.

Une remarque sur l’IA, plus précisément

Nous intégrons délibérément l’IA dans Happeo, ce qui signifie que nous le faisons avec modération. Les cas d’utilisation où l’IA trouve sa place dans un contexte de gestion des connaissances sont spécifiques : aider les utilisateurs à trouver ce qu’ils ne parvenaient pas à trouver par eux-mêmes, signaler les contenus obsolètes, mettre en avant de manière proactive les connaissances pertinentes au moment où quelqu’un en a besoin, et faciliter la création d’une documentation de qualité. Nous pensons qu’il s’agit là de véritables problèmes auxquels l’IA peut apporter une aide significative.

Ce que nous ne ferons pas, c’est déployer l’IA pour remplacer la clarté organisationnelle. Si votre entreprise ne sait pas ce qu’elle sait, si personne n’est responsable de l’exactitude de vos contenus et si le partage des connaissances ne fait pas partie du mode de fonctionnement de vos équipes, alors ajouter une couche d’IA par-dessus ne résoudra pas le problème, cela ne fera qu’amplifier le bruit. Les organisations qui tireront le meilleur parti de la gestion des connaissances assistée par l’IA sont celles qui ont déjà effectué le travail de fond nécessaire.

Conclusion

Si votre organisation a déjà tenté de résoudre ce problème sans succès, c’est probablement parce que l’outil ne s’occupait que du stockage et que personne ne surveillait les lacunes. Chaque recherche infructueuse qui s’est transformée en message Slack, chaque élément de contexte qui a disparu avec le départ d’un collaborateur, chaque décision prise sans s’appuyer sur la mémoire institutionnelle qui aurait pu la modifier : ce sont ces moments-là qui s’accumulent. Pris individuellement, ils sont invisibles, mais à grande échelle, au sein d’une organisation en pleine croissance, ils coûtent cher. C’est précisément ce que Happeo est là pour empêcher.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont nous pouvons aider votre organisation, réservez dès aujourd’hui une consultation gratuite avec nous.

Foire aux questions

Pourquoi la plupart des outils de gestion des connaissances ne parviennent-ils pas à résoudre le problème de la connaissance ?

La plupart des outils de gestion des connaissances considèrent cette dernière comme un problème de stockage plutôt que comme un problème de comportement, partant du principe que si les utilisateurs disposent d'un espace pour documenter les informations, ils l'utiliseront systématiquement — mais en l'absence d'un besoin avéré, la motivation à documenter fait rarement le poids.

En quoi l'IA a-t-elle modifié les enjeux liés à la connaissance organisationnelle ?

L’IA est capable de synthétiser des milliers de documents en quelques secondes, ce qui signifie que des contenus confus, obsolètes ou contradictoires sont désormais présentés avec assurance à des personnes qui n’ont aucun moyen de savoir qu’ils sont erronés, faisant ainsi de la mauvaise qualité des connaissances un problème bien plus visible et coûteux.

En quoi l’approche de Happeo en matière de gestion des connaissances est-elle différente ?

Happeo combine une couche intranet structurée avec un « Knowledge Engine » qui identifie les lacunes en suivant les recherches infructueuses ; ainsi, la documentation est créée en réponse à un besoin avéré plutôt que dans le cadre d’un exercice spéculatif dont personne n’a demandé la réalisation.

Quel rôle joue l’IA dans l’approche de gestion des connaissances de Happeo ?

Chez Happeo, l’IA est spécifiquement utilisée pour aider les utilisateurs à trouver ce qu’ils ne parvenaient pas à trouver par eux-mêmes, pour signaler les contenus obsolètes et pour faire émerger de manière proactive les connaissances pertinentes — elle ne se substitue en aucun cas à la clarté organisationnelle ni à la responsabilité de l’exactitude des contenus.