Depuis des décennies, la "recherche" est la pierre angulaire de la manière dont nous trouvons des informations. Nous tapons quelques mots clés, nous appuyons sur la touche "Entrée" et nous espérons que les bons résultats apparaîtront quelque part sur la page 1. Pendant longtemps, cela a fonctionné. La recherche nous aidait à naviguer dans un monde de plus en plus numérique. Elle nous permettait d'accéder instantanément à l'information. Et cela avait du sens lorsque les connaissances de l'entreprise étaient stockées dans des endroits prévisibles et peu nombreux, tels que des dossiers, des wikis et des lecteurs partagés.
Mais aujourd'hui, notre façon de travailler - et la façon dont le savoir vit - a changé du tout au tout.
Les informations ne sont plus stockées dans une poignée de systèmes. Elle est dispersée dans des dizaines de systèmes : Google Drive, Slack, Confluence, Notion, le courrier électronique, Jira, Asana et des intranets que les employés visitent rarement. Et alors que nos outils se sont développés de manière exponentielle, notre capacité à trouver ce dont nous avons besoin n'a pas suivi.
C'est pourquoi la recherche traditionnelle est en train de s'effondrer. Elle est rigide, réactive et ne tient pas compte du contexte. Elle dépend du fait que vous sachiez exactement ce que vous cherchez, et dans la plupart des cas, ce n'est pas le cas.
Aujourd'hui, nous avons l'IA de recherche, la prochaine évolution de la recherche : une manière intelligente et contextuelle de connecter les gens à la connaissance dont ils ont besoin, avant même qu'ils ne sachent quoi demander. Elle va au-delà des mots-clés pour comprendre l'intention et le sens des connaissances collectives de votre organisation.
Cet article présente les problèmes liés à la recherche traditionnelle, le nouveau type de recherche qui émerge avec l'IA et la façon dont l'IA de Happeo peut aider votre organisation à obtenir un meilleur accès à vos connaissances.
Le problème de la recherche traditionnelle : Elle est conçue pour le travail d'hier
La recherche traditionnelle est conçue pour des informations statiques et des requêtes simples. Elle repose également sur trois hypothèses qui ne sont plus valables aujourd'hui :
1. Vous savez ce que vous cherchez
En réalité, les mots-clés ne suffisent plus toujours. Nous ne savons pas toujours ce que nous cherchons. En fait, nous partons souvent d'une incertitude : nous ne connaissons pas le nom du fichier ni son propriétaire, mais nous nous souvenons vaguement que ce contenu existe, quelque part.
2. Cette information se trouve à un seul endroit
Aujourd'hui, l'information est fragmentée. Rechercher sur Drive des informations qui se trouvent dans Slack ne vous donnera pas ce dont vous avez besoin. De plus, il est difficile d'effectuer des recherches sur plusieurs plates-formes, même avec les bons mots-clés.
3. La connaissance est statique
En réalité, elle est dynamique, évolutive et contextuelle. Les documents qualifiés de "définitifs" le restent jusqu'à la sortie du prochain produit, la mise à jour de la politique ou le changement organisationnel.
L'inadéquation entre le fonctionnement de la recherche et celui de la connaissance crée des frictions. Les employés perdent du temps à chercher, à refaire leur travail ou à demander autour d'eux des réponses qui devraient être facilement accessibles. Selon McKinsey, l'employé moyen consacre jusqu'à 20 % de sa semaine de travail à la recherche d'informations internes. En d'autres termes, une journée entière est perdue.
Mais il ne s'agit pas seulement d'un problème de productivité, il s'agit aussi d'un problème d'équité des connaissances. Lorsque seules certaines personnes savent où se trouvent les informations (probablement celles qui travaillent depuis le plus longtemps dans l'entreprise ou qui sont les plus au fait des technologies), les mêmes voix dominent et l'expertise reste cloisonnée.
Pourquoi savoir quoi demander est le véritable obstacle
La recherche commence par une question - mais la plupart du temps, nous ne savons même pas comment poser la bonne question. Par exemple, supposons que vous soyez nouveau dans une entreprise et que vous souhaitiez comprendre le processus de gestion des frais de voyage. Vous tapez "politique de voyage" dans la barre de recherche de votre intranet. Vous obtenez 25 résultats. Certains sont obsolètes, d'autres font double emploi, d'autres encore renvoient à des documents Google auxquels vous n'avez pas le droit d'accéder.
Ou bien vous recherchez "dépenses" et vous obtenez un mélange de fichiers : "Expense_2021_Final_v3", "Travel Reimbursement Template", "Finance Q&A". Aucun d'entre eux ne répond à votre vraie question : Comment puis-je soumettre mes frais de voyage maintenant ? La recherche a permis de récupérer des informations. Mais elle n'a pas fourni de connaissances.
Vous finissez par poser la question dans Slack. Quelqu'un vous indique le bon endroit. Vous finissez par trouver, mais le temps, le changement de contexte et la frustration s'accumulent. Multipliez cela par chaque employé, chaque jour, et cela devient un problème systémique.
La recherche traditionnelle nous oblige à penser comme des machines. La recherche intelligente permet à la machine de penser davantage comme nous.
Un nouveau type de recherche
Une recherche intelligente n'a pas besoin que vous présentiez une requête parfaite. Elle vous comprend au-delà du langage que vous utilisez et prend en compte le contexte. Au lieu de vous montrer 25 documents contenant les mots "voyage" et "coût", un moteur de recherche intelligent comme le Search AI de Happeo interprète votre intention : "Cette personne souhaite connaître la politique de voyage actuelle de l'entreprise". Il trouve le dernier document approuvé, le propriétaire dans les finances, et même les discussions récentes qui clarifient les cas limites courants. S'il est sophistiqué, il peut même identifier et signaler les informations périmées.
C'est le passage de la recherche d'informations à l'intelligence des connaissances. La recherche intelligente comprend les relations entre les contenus : qui a écrit quoi et comment les informations sont liées. Vous ne vous souvenez peut-être pas du titre du guide d'accueil, mais la recherche intelligente sait que "comment installer mon ordinateur portable" fait partie de l'accueil.
La recherche traditionnelle demande "ce que vous voulez", alors que la recherche intelligente demande "ce que vous essayez de faire".
Le rôle de l'IA dans l'évolution de la recherche
L'IA a rendu cette évolution possible. Grâce au traitement du langage naturel, à l'apprentissage automatique et à la compréhension sémantique, l'IA peut reconnaître que "politique de vacances", "directives PTO" et "règles en matière de congés" renvoient toutes au même concept. Elle peut apprendre de la manière dont les employés interagissent avec le contenu, en affinant les résultats en fonction de ce qui est pertinent ou actualisé.
L'IA peut également faire le lien entre des systèmes déconnectés. Les connaissances de votre entreprise ne se trouvent pas sur une seule plateforme, et l'IA ne fait pas comme si c'était le cas. Au lieu d'halluciner, elle extrait des informations de l'ensemble de votre écosystème numérique et les présente sous la forme d'une réponse unifiée et contextualisée.
L'impact culturel
La technologie ne représente que la moitié de l'histoire. Une recherche intelligente modifie également la culture de la connaissance. Lorsque l'accès à l'information est démocratisé, l'accès à l'expertise et à d'autres informations commence à circuler. Les informations ne sont plus enfermées dans des dossiers personnels ou dans des silos départementaux. Chacun peut accéder à l'intelligence collective de l'entreprise. Ce changement a un impact profond sur l'inclusion, l'intégration et l'innovation.
Les nouveaux embauchés s'adaptent plus rapidement parce qu'ils peuvent trouver des réponses sans savoir à qui demander. Les employés à distance se sentent plus proches parce que le contexte n'est pas caché dans les conversations de couloir.
Les équipes prennent des décisions plus rapidement parce qu'elles s'appuient sur la même source de vérité. Le flux de connaissances devient une infrastructure culturelle, et la recherche intelligente en est le moteur.
L'avenir du travail exige des systèmes plus intelligents
Alors que les organisations s'empressent d'adopter l'IA, le travail hybride et le changement constant, la capacité d'accéder aux connaissances et de les activer devient un avantage concurrentiel. En réalité, nous n'avons pas besoin de barres de recherche plus rapides, mais de systèmes plus intelligents qui comprennent les gens. La recherche intelligente transforme les données éparses de votre organisation en connaissances utilisables. Elle élimine les frictions, relie les personnes à l'expertise, accélère les décisions, clarifie la communication et facilite la collaboration.
C'est ainsi que les centres de connaissances deviennent véritablement intelligents : en transformant le chaos de l'information en clarté de la connaissance.
Le chapitre suivant : présentation de l'IA de recherche de Happeo
Chez Happeo, nous comprenons ce changement. Notre mission a toujours été de connecter les gens à la connaissance, mais ce que cela signifie évolue rapidement. C'est pourquoi nous avons développé l'IA de recherche de Happeo : pour aller au-delà de la recherche et aller vers une découverte intelligente.
L'IA de recherche comprend l'intention plutôt que les mots-clés. Elle interprète le contexte, relie les informations à travers l'ensemble de votre pile d'outils et fournit des réponses plutôt que de simples documents. C'est la couche d'intelligence qui alimente notre moteur de connaissances - unifiant la connaissance collective de votre entreprise et la rendant accessible à chaque employé... peu importe où cette information se trouve.
Si vos employés sont bloqués dans la chasse au trésor, il est temps de trouver une meilleure solution. Le moteur de connaissances de Happeo permet d'unifier votre pile technologique en une expérience unique et intelligente. Découvrez ici comment Happeo réduit la fragmentation des connaissances, ou prenez rendez-vous pour un entretien.
