Retour sur la Matinale de l’IA du 16 avril 2026
Le 16 avril dernier, la Matinale de l’IA organisée par le Groupe Kanbios a réuni des décideurs de différents secteurs autour d’un constat partagé : si l’intelligence artificielle n’a jamais été aussi accessible, son passage à l’échelle reste un défi majeur pour les organisations.
Et contrairement aux idées reçues, ce défi n’est plus technologique.
Le vrai frein à l’IA a changé de nature
Pendant longtemps, les limites des projets IA étaient liées aux capacités techniques. Aujourd’hui, ce frein s’est déplacé.
Sur le terrain, les organisations font face à une nouvelle difficulté : la structuration de la connaissance et de la donnée.
Les points de blocage sont récurrents :
- Des POC prometteurs qui ne passent pas en production
- Des cas d’usage isolés sans impact durable
- Des projets qui stagnent, voire sont abandonnés
Ces constats d’expliquent par une connaissance souvent dispersée, implicite, peu gouvernée et donc difficilement exploitable par l’IA.
Le Knowledge Management, de quoi parle-t-on vraiment ?
Le Knowledge Management ne se limite pas à une base documentaire. Il recouvre en réalité trois dimensions complémentaires présentes dans toutes les organisations :
1. La base documentaire : procédures, supports internes, FAQ, comptes-rendus, documents juridiques ou opérationnels…
2. Les règles métiers et référentiels : logiques de décision, règles de gestion, conformité, arbitrages implicites des experts…
3. La donnée structurée : données issues des systèmes (CRM, ERP…), données clients, produits, RH ou opérationnelles
👉 L’IA transformante ne repose pas uniquement sur la donnée, mais sur l’ensemble structuré de ces trois dimensions.
Pourquoi le Knowledge est devenu stratégique
Les échanges de la table ronde ont permis de faire émerger une conviction forte :
le Knowledge Management est aujourd’hui un prérequis universel à tout projet IA ambitieux.
Trois raisons principales expliquent ce rôle central :
1. La pertinence des réponses IA dépend directement du Knowledge
Une IA n’est jamais meilleure que les données et connaissances qu’elle exploite.
Une base mal structurée ou incohérente génère des réponses approximatives, voire erronées.
2. La performance des systèmes est liée à la qualité de la structuration
Temps de réponse, capacité à retrouver la bonne information, pertinence du contexte…
Tous ces éléments dépendent de la qualité de la base de connaissance.
3. La personnalisation des cas d’usage repose sur la connaissance métier
C’est la capacité à injecter des règles métier, des spécificités organisationnelles et des données contextualisées qui permet de passer d’un modèle générique à une IA réellement utile.
Le “mur du Knowledge” : le point de bascule des projets IA
Un enseignement clé de cette matinale est la notion de “mur du Knowledge”.
C’est le moment où un projet IA, après un premier succès en POC, se heurte à la réalité opérationnelle :
- Documents dispersés ou obsolètes
- Règles métier non formalisées
- Absence de gouvernance
- Difficulté à maintenir la donnée à jour
👉 C’est à ce stade que beaucoup de projets échouent à passer en production.
À l’inverse, les organisations qui réussissent adoptent une approche structurée :
- Partir des cas d’usage et du ROI
- Auditer les sources existantes
- Construire une base unifiée avec métadonnées
- Tester avant d’industrialiser
Des freins multiples… mais bien identifiés
Les échanges ont également permis de cartographier les principaux freins à la structuration du Knowledge, communs à tous les secteurs :
1. Des freins humains et culturels
- Réticence à formaliser un savoir tacite
- Crainte de perte de valeur individuelle
- Manque de culture data-driven
2. Des freins organisationnels
- Absence d’ownership transversal
- Gouvernance floue
- Silos entre métiers et IT
3. Des freins techniques
- Qualité insuffisante des documents existants
- Systèmes d’information fragmentés
- Surabondance de contenus peu qualifiés
👉 Le Knowledge Management est donc un sujet profondément transversal, à la croisée du métier, de la technologie et de l’organisation.
Structurer son Knowledge : une démarche progressive
Un autre enseignement clé est la nécessité d’adopter une approche pragmatique :
- Commencer petit : mieux vaut une base restreinte mais fiable qu’un corpus massif et incohérent
- Partir des cas d’usage : définir les objectifs métier avant les outils
- Impliquer les équipes : la connaissance est par nature distribuée dans l’organisation
- Penser le “run” dès le départ : la mise à jour et la gouvernance dans le temps sont critiques
La structuration du Knowledge n’est pas un projet ponctuel, mais un processus continu.
Vers de nouveaux rôles et une gouvernance durable
La pérennité d’un système de Knowledge Management repose sur la mise en place d’une gouvernance claire.
Cela implique notamment :
- La définition de rôles dédiés (Knowledge Owners, Knowledge Manager)
- La mise en place de processus de mise à jour
- Le suivi de la qualité et de l’obsolescence des contenus
Par ailleurs, l’IA peut elle-même contribuer à cette gouvernance, en automatisant certaines tâches (veille, détection d’obsolescence, extraction de connaissances).
Ce qu’il faut retenir
Trois messages clés ressortent de cette Matinale de l’IA :
💡Le Knowledge Management n’est pas un projet IT, c’est un projet d’entreprise
Il engage les métiers, l’organisation et la culture autant que la technologie.
💡Le principal obstacle à l’IA n’est plus technologique
Les organisations qui peinent à passer à l’échelle ont toutes en commun un Knowledge non structuré.
💡La donnée et la connaissance deviennent le véritable avantage concurrentiel
Les entreprises qui investissent aujourd’hui dans leur Knowledge construisent les bases de leurs futurs modèles sur-mesure.
En résumé : Bien structurer son Knowledge aujourd’hui, c’est conditionner la réussite de ses projets IA demain et, à terme, sa capacité à se différencier dans un environnement où la technologie sera accessible à tous.
