Dans le post « Comment l'IA générative peut-elle améliorer la gestion des connaissances ? », nous avons passé en revue les atouts de l'IA alliée à la gestion des connaissances pour améliorer la qualité, notamment par l'automatisation de la création de contenus sous des formes plus attractives. Toutefois, le rattachement de l'IA générative au cadre de la gestion des connaissances éveille des craintes liées aux biais de données, à l'exactitude, à la confidentialité et à la sécurité.

Voyons maintenant comment faire pour que tout fonctionne bien ensemble...

Comment utiliser l'IA générative avec la gestion des connaissances

Malgré les préoccupations liées à l'utilisation de l'IA générative dans les opérations quotidiennes, cette technologie constitue potentiellement un outil puissant pour optimiser la gestion des connaissances. En étudiant attentivement les inconvénients potentiels et en prenant des mesures pour les atténuer, les entreprises peuvent utiliser l'IA générative pour améliorer leurs pratiques de gestion des connaissances.

Voici 5 points à prendre en compte si vous utilisez l'IA générative pour la gestion des connaissances :

  • Veillez à identifier le type de données qui servira à entraîner le modèle d'IA générative. Cette identification vous aidera à garantir que les données utilisées sont exactes et fiables. Allez-vous utiliser des articles de connaissances, des données d'incident, des données de problème ou tout cela à la fois ?
  • Une fois le type de données identifié, gardez en tête que l'IA générative reflète la qualité de ses données d'entraînement. Assurez-vous que les données identifiées ci-dessus sont précises, complètes et à jour.
  • Surveillez la sortie du modèle d'IA générative pour détecter tout problème de partialité, de désinformation, de manque d'exhaustivité et d'inexactitude. Cela vous aidera à vérifier que les informations générées par ce modèle sont fiables.
  • Développez des stratégies et des procédures pour gérer les risques associés à l'utilisation de l'IA générative pour la gestion des connaissances. C'est une étape importante pour garantir le succès de votre projet. Ces stratégies et procédures doivent couvrir notamment la sécurité des données, la confidentialité et les considérations éthiques. Elles doivent être conçues afin que l'utilisation de l'IA générative pour la gestion des connaissances se fasse de façon responsable et éthique.
  • Mettez en place un processus d'approbation avant tout partage public des connaissances, pour vous assurer que les sorties générées sont passées en revue et autorisées.

Si elles suivent ces étapes, les entreprises peuvent utiliser l'IA générative pour améliorer leurs pratiques de gestion des connaissances tout en minimisant les risques.

IA générative et gestion des connaissances : à combiner avec prudence

L'efficacité et l'impact de l'IA générative sur la gestion des connaissances dépendent de la manière dont elle est utilisée et implémentée. Il est important d'évaluer soigneusement les avantages et les risques avant de décider de l'intégrer ou non.

Parmi les avantages et inconvénients éventuels :

Avantages

1. Génération automatique de contenu pertinent

L'IA générative peut servir à créer automatiquement des articles de connaissances à partir de sources de données existantes, comme la documentation produit, les tickets de support client et les supports de formation des collaborateurs.

32 % des professionnels de l'IT signalent une augmentation des tickets de centre de support depuis le passage au télétravail : il existe donc une vraie opportunité d'améliorer la base de connaissances. Cela peut permettre une résolution plus rapide et plus efficace des problèmes, donnant ainsi le temps aux professionnels de l'IT de se concentrer sur des tâches plus stratégiques, comme le développement de nouveaux projets de gestion des connaissances et l'amélioration de la qualité des articles de connaissances.

2. Recherches plus précises

L'IA générative améliore la précision des recherches, car elle personnalise les connaissances fournies à chaque collaborateur en fonction de ses besoins et préférences spécifiques. Sachant qu'un collaborateur passe en moyenne plus de 3 heures et demie par jour à rechercher des informations, tout gain de temps dans la diffusion des connaissances aux collaborateurs est un plus.

Permettre un accès plus facile et plus rapide à l'information va finalement améliorer l'expérience numérique de vos collaborateurs.

3. Meilleure automatisation

L'IA générative vous aide à automatiser les tâches de routine, même si elles ne sont pas directement liées à la création d'articles de gestion des connaissances.

85 % des professionnels de l'IT estiment que les efforts d'automatisation et les investissements dans l'IA sont rentables : trouver de nouvelles façons de rationaliser leurs processus les libérerait et leur permettrait de se concentrer sur des problèmes plus complexes.

Inconvénients

1. Risque de désinformation

L'IA générative peut produire des informations incorrectes ou trompeuses, avec des conséquences dramatiques dans le domaine de l'IT. Il peut par exemple s'agir de l'introduction d'un malware, ou d'une recommandation incorrecte invitant à désactiver une fonction qui sert à protéger l'environnement IT des pirates.

2. Dépendance envers le contenu généré par IA

Si les entreprises se fient trop au contenu généré par IA, elles risquent de faire passer au second plan le contenu humain ou la réflexion critique avec à la clé une éventuelle perte d'expertise. Malgré tous les discours sur l'IA générative, une surveillance humaine est toujours nécessaire pour valider l'exactitude des informations générées et les approuver.

3. Préoccupations éthiques

Il existe des préoccupations éthiques concernant l'utilisation de l'IA générative, notamment autour des biais dans les données d'entraînement qui peuvent perpétuer les inégalités existantes.

Il ne fait aucun doute que l'IA générative peut être un outil précieux pour la gestion des connaissances IT. Mais, bien qu'il s'agisse d'une nouvelle technologie passionnante, il reste encore beaucoup à apprendre sur les avantages et les inconvénients qu'elle peut apporter.

Chaque entreprise doit étudier individuellement l'impact potentiel, et choisir une solution IA appropriée répondant à ses propres besoins de confidentialité, de précision et de sécurité.

IA générative pour la gestion des connaissances : conseils d'implémentation

Commencez petit avant de voir plus grand

Il vaut mieux commencer par un petit projet pilote, puis progresser dans l'utilisation de l'IA générative au fur et mesure que vous gagnez en expérience.

Obtenez l'adhésion des parties prenantes

Il est important d'obtenir l'adhésion des différentes parties prenantes avant de déployer l'IA générative en environnement de production. Cela permet de garantir que le modèle est utilisé efficacement et que vous pouvez faire confiance à ses sorties.

Surveillez les performances du modèle

Il est important de surveiller les performances du modèle après son déploiement en environnement de production. Cela vous permet d'identifier les problèmes potentiels de votre modèle et d'améliorer sa précision.

Améliorez continuellement votre modèle

Les modèles d'IA générative sont améliorés en permanence. Il est important d'améliorer sans cesse le modèle, en l'entraînant à nouveau sur de nouvelles données et en résolvant les problèmes éventuels.

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Pour en savoir plus à ce sujet, regardez notre webinar « Generative AI for InfoSec & Hackers: What Security Teams Need to Know ».