POURQUOI LA GESTION DE LA CONNAISSANCE A LE VENT EN POUP
La gestion de la connaissance (Knowledge Management ou KM en anglais) dans les entreprises a vécu plusieurs périodes de crise, offrant chaque fois d’énormes opportunités pour les acteurs de cette filière. Aujourd’hui, avec l’arrivée d’importantes innovations disruptives, se pose la question d’un déploiement du KM du futur dans une relation de double causalité reliant l’intelligence artificielle (IA) et les règles de gestion de la connaissance.
L’HISTOIRE DU KNOWLEDGE MANAGEMENT
Le terme Knowledge Management est apparu dans les années 1980 en sciences du management et dans les entreprises. Depuis lors, le KM a évolué à travers différentes générations, chacune apportant son lot d’expériences et d’apprentissages. La première génération, dans les années 1990, était principalement centrée sur le secteur industriel mais manquait de valoriser suffisamment le client. La deuxième génération, à partir des années 2000, a mis l’accent sur l’animation de la connaissance via des outils collaboratifs, mais a souvent été entravée par des jeux de pouvoir. La troisième génération, vers la fin des années 2000, a vu une plus grande adoption du KM au niveau managérial, notamment aux États-Unis et au Japon.
L’IMPORTANCE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE DÉVELOPPEMENT DU KNOWLEDGE MANAGEMENT
La quatrième génération actuelle du KM s’appuie sur les avancées de l’IA, accélérées par la récente crise sanitaire. L’IA permet de traiter efficacement le flot continu de connaissance en organisant les processus, les ressources humaines et les outils de stockage. Elle contribue à la personnalisation de l’expérience utilisateur, à la détection des signaux faibles et à la production de nouvelles connaissances. Dans ce contexte, il est crucial d’éviter certaines erreurs, telles qu’un système rigide trop focalisé sur les outils technologiques, des initiatives cachées non évaluées, des approches complexes inadaptées à la culture locale, ou encore une gestion autoritaire du changement.
LA DOUBLE CAUSALITÉ ENTRE IA ET KM
D’un côté, l’IA se met au service du KM en traitant et en analysant les données pour produire des connaissances significatives. De l’autre côté, le déploiement de l’IA nécessite une bonne gestion de la connaissance pour garantir des résultats pertinents. Cette double causalité vertueuse entre l’IA et le KM souligne l’importance d’harmoniser ces deux domaines pour une efficacité optimale.
LES BONNES PRATIQUES DU KNOWLEDGE MANAGEMENT
Pour réussir dans le domaine du Knowledge Management, il est essentiel de suivre certaines bonnes pratiques. La norme ISO 30401 fournit un cadre précis pour instaurer et améliorer le système de management des connaissances, en tenant compte des besoins et des attentes des parties prenantes. Le déploiement des programmes de KM nécessite une approche holistique, alliant processus organisationnels, gestion des ressources humaines, outils de capitalisation et gestion du changement. Il est crucial de maintenir un leadership fort, de favoriser la montée en compétence des consultants et de promouvoir une culture de partage et d’innovation.
Pour aller plus loin sur ce sujet, consultez les articles suivants :
- Pourquoi il est essentiel d’être politique en tant que dirigeant
- Projet Management Institute (PMI)
- Dr. Jean-Yves Prax – Management des Connaissances et de l’Innovation
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