Podcast Innovation, Agilité et Excellence 2022

Épisode 167: Gestion des connaissances, IA et avantage concurrentiel avec Alban Peleszko

Sommaire de l’épisode

Alban Pelesko, expert en intelligence artificielle, nous partage sa vision sur l’utilisation de l’IA pour gérer les connaissances des entreprises. Il aborde la valeur des solutions d’IA, l’entraînement des IA, la gouvernance des données, et l’impact de l’IA sur les organisations.

Alban discute de l’importance de la gestion des connaissances et de l’intégration de l’IA dans ce domaine. Il souligne les défis liés à la différenciation des entreprises, à la résilience, à la capitalisation des savoirs immatériels, et à l’alignement stratégique.

Alban Peleszko 

Alban Peleszko est diplômé du CNAM en sciences informatiques et dirige IOGA depuis sa fondation en 2019. Après avoir travaillé comme Chief Digital Officer chez Vinci Construction France, M. Peleszko réalise que la transformation digitale ne peut pas réussir sans une gestion efficace des connaissances. 

Les entreprises ont souvent du mal à diffuser les connaissances et les bonnes pratiques au sein de leurs équipes, ce qui peut freiner l’adoption de nouvelles technologies et de nouveaux processus. D’où l’importance de s’intéresser de plus près à la gestion des connaissances et à ses implications sur la performance des entreprises. 

À retenir

  • L’IA est utilisée pour capturer, enrichir et diffuser les connaissances au sein des entreprises.
  • Les données utilisées pour entraîner les IA peuvent introduire des biais et des problèmes de gouvernance.
  • L’impact de l’IA sur la société et les jeunes est souligné, mettant en lumière la nécessité d’une éducation critique. 
  • L’IA basée sur les données propres à une entreprise est essentielle pour sa différenciation.
  • La résilience et la capitalisation des savoirs immatériels sont des enjeux importants pour les entreprises.
  • L’impact des outils sur les collaborateurs, les managers et les dirigeants est significatif et nécessite un accompagnement et une culture de confiance.

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Détails de l’épisode

(00:00) Bienvenue à l’épisode 167

(01:47) Introduction

  • Entrevue avec Alban Peleszko.
  • Président et co-fondateur d’IOGA.

(02:28) La proposition de valeur d’IOGA

Quelle est la proposition de valeur de vos solutions?

  • L’information et la connaissance constituent un actif précieux pour les entreprises et il faut savoir la capter et la diffuser. 
  • Dans un monde VICA ainsi que par des évolutions technologiques rapides, des enjeux climatiques, des enjeux démographiques, il est crucial de pouvoir prendre des décisions rapidement et de mettre en place un partage fluide des informations et des connaissances. 
  • Nous aidons nos clients à capter les savoirs tacites, les modes opératoires et les bonnes pratiques, pour les enrichir avec l’intelligence artificielle (IA) et surtout les diffuser grâce à l’IA.
  • L’une des promesses de l’IA est de rendre la bonne information disponible au bon moment aux collaborateurs.

(04:04) L’apport de l’IA

Quelle est ta définition d’IA?

  • Je n’aime pas le terme «IA» car c’est un domaine avec beaucoup de nuances.
  • En un sens, une formule Excel pourrait être considérée comme une forme d’IA. 
  • Nous devrions plutôt parler, si nous voulons conserver les mêmes initiales, d’algorithmes informationnels (AI) : des composants capables de synthétiser et de compresser l’information pour assister les humains et les organisations.

(05:51) D’où viennent les données?

Beaucoup de dirigeants s’interrogent sur la place de l’IA dans leur chaîne de valeur.  Mais ces IA ont été « éduquées » à partir de quelles données?

  • Dans ton exemple, tu fais probablement référence aux IA génératives et aux LLM (modèles de langage de grande taille) qui ont été entraînés avec de vastes volumes de données.
  • Il semble qu’il y ait eu une grande opération de collecte massive et si l’on examine de près OpenAI, qui obtient des résultats impressionnants en retranscription, je ne serais pas surpris qu’ils aient utilisé Whisper, qui fait du “speech to text”,  pour générer beaucoup de ses modèles d’entraînement en retranscrivant des millions d’heures de vidéos YouTube.
  • Nous n’avons donc aucune garantie sur la source et la fiabilité de ces données ni sur les biais qui peuvent être inclus.
  • OpenAI commence à forger des partenariats avec des éditeurs et des journaux pour avoir accès à des données fiables et les producteurs de contenu pourront prendre une revanche en valorisant leur contenu.
  • Je pense qu’un chef d’entreprise peut utiliser les modèles de base et les compléter avec ses propres données car tenter de créer ses propres modèles, c’est trop coûteux, il n’y a pas assez de données ni de ressources.
  • Mais c’est en train de changer et on peut choisir les sources de données pour élever une IA.
  • C’est justement la proposition de valeur d’IOGA: générer des vidéos qui peuvent ensuite aider à développer votre propre IA.
  • Nous avons fait cela sur des modèles moins sophistiqués comme BERT (de Google) pour un client, mais ces modèles datent de 2019, ce qui est vieux pour l’IA avec sa croissance exponentielle.
  • Un dirigeant doit se questionner sur où mettre l’IA dans son organisation et pour y arriver, de revoir son modèle d’affaires et sa raison d’être, comment les collaborateurs y travaillent.
  • Il doit observer réellement ce que font ses collaborateurs et oublier le travail prescrit pour identifier les processus pouvant être automatisés, où une IA pourrait fluidifier leur intégration tant au niveau opérationnel qu’en service client.
  • On peut imaginer un service adapté aux clients via l’IA pour fournir des éléments de réponse et des messages personnalisés.
  • Sans même parler d’IA, on a vu émerger ces dernières années les métiers des “Ops”: plus que les “DevOps”, il y a les “SalesOps”, les “DataOps”. 

(14:38) Le risque d’utiliser des données privées sans le savoir

Comment s’assurer que l’IA n’utilise pas des données privées, comme la voix d’une personne réelle, voire confidentielles, pour éviter de se faire poursuivre?

  • Pour moi, il est impossible de garantir à 100% que l’IA n’utilise pas des données privées ou confidentielles sans consentement.
  • De plus, il y a aussi le risque d’utiliser des données obsolètes.
  • On revient à des questions de gouvernance des systèmes d’information.
  • Il y a l’approche européenne qui propose des lois comme le RGPD et l’IA Act pour  imposer des obligations aux entreprises sur la manière dont elles traitent les données.
  • Avant d’utiliser les données pour entraîner des modèles d’IA, on peut anonymiser les données afin de protéger l’identité des individus.
  • Il y a un vrai sujet autour des “fake news” car les LLM peuvent en créer de très très crédibles en contournant nos filtres habituels pour les détecter.
  • Une entreprise qui ne se préoccupe pas de ses bases de connaissances perdra peu à peu ses éléments de différenciation par rapport aux autres car toutes utilisent les mêmes IA qui leur donneront les mêmes réponses.
  • On revient à cette question de bien connaître sa stratégie, sa raison d’être, ce que nous faisons réellement et quels sont nos avantages distinctifs par rapport à la compétition pour savoir capitaliser sur ces connaissances.
  • Finalement, il y a aussi une question de résilience des propositions de valeur et des savoirs immatériels à traiter pour continuer à générer les bonnes solutions pour nos clients.

(22:14) Évolution des attentes des clients

Au podcast précédent, en matière de captation et de diffusion des connaissances, tu nous avais répondu que c’était en réalité une question de mayonnaise.  Qu’est-ce qui a changé depuis?

  • Tout le monde reconnaît l’importance mais pas l’urgence.
  • Mes clients me disent avoir investi dans des POC (proof of concept) en IA
  • Des études américaines nous disent cependant que seulement 10% des POC IA passent en production.
  • Notre proposition de valeur a évolué: au début, nous nous concentrions principalement sur la capture d’informations, ce qui séduisait les utilisateurs. 
  • Aujourd’hui, le marché est plus mature et compétitif, donc la recherche et l’analyse apportent une valeur ajoutée et attirent les clients.
  • Certains clients viennent nous voir en précisant qu’ils n’ont pas besoin de notre plateforme, mais souhaitent de l’aide pour mettre en place des solutions similaires en interne avec des briques déjà disponibles. 
  • On va voir émerger des modèles hybrides, conseil et technologie, car ce phénomène montre clairement que la technologie devient une commodité, et que la méthode et le savoir-faire pour l’implémenter sont cruciaux.

(26:25) Impact du KM sur les clients

Quel est l’impact de l’arrivée de vos outils sur les clients, collaborateurs et dirigeants?

  • Il y a des impacts sur toutes les parties prenantes.
  • Nos outils permettent aux collaborateurs de travailler plus efficacement, de bénéficier de formations adaptées à leurs besoins en ayant accès à des outils qui simplifient leur travail et augmentent leur productivité et finalement se sentent plus valorisés et engagés car partager ses connaissances redonne du sens au travail effectué.
  • Pour les managers, nos outils fournissent des analyses et des rapports détaillés, aidant les managers à prendre des décisions plus éclairées ainsi qu’une meilleure gestion des équipes.
  • Pour les dirigeants, ils bénéficient d’une vue d’ensemble plus claire.
  • Nos outils amènent des changements profonds qui nécessitent une grande confiance.
  • Nous travaillons avec des chercheurs qui examinent ces questions de don – contre-don.
  • La clé est l’alignement entre stratégie de l’entreprise et ce que les opérationnels demandent.
  • Les collaborateurs cherchent un mentor tandis que les dirigeants cherchent à capitaliser les savoirs des experts: l’IA peut en réalité aider à réconcilier ces attentes différentes.
  • L’IA peut reformater et reformuler des contenus spécifiques:
    • Pour les dirigeants:  en questionnant  l’expert de manière très précise et très détaillée.
    • Pour les collaborateurs: pour mettre à disposition un contenu en continu plus facile à utiliser, une sorte de mentor virtuel.

(30:33) Un peu de prospective en matière de KM

Que vois-tu dans ta boule de cristal KM?

  • Intégration de l’IA dans la Gestion des Connaissances.
  • L’IA jouera un rôle crucial dans la gestion des connaissances, en automatisant la capture, le classement et la diffusion des informations.
  • Les systèmes de KM seront de plus en plus centrés sur l’utilisateur, offrant des expériences personnalisées.
  • Les plateformes de KM utiliseront des données sur les préférences et les comportements des utilisateurs pour fournir des contenus et des recommandations adaptés à chaque individu.
  • La collaboration entre les équipes sera améliorée grâce à des outils de KM avancés qui faciliteront le partage des connaissances et la co-création.
  • Les systèmes de KM intégreront des fonctionnalités d’apprentissage continu, permettant aux organisations d’analyser les tendances et les besoins en compétences pour offrir des modules de formation et des contenus pertinents aux collaborateurs.
  • La capture et la diffusion des connaissances tacites, qui sont souvent difficiles à formaliser, en questionnant les collaborateurs quand ils “font”.
  • Des cadres de gouvernance robustes seront nécessaires pour gérer l’accès et l’utilisation des connaissances.
  • Les systèmes de KM évolueront peut-être pour être plus accessibles et inclusifs, permettant à tous les membres d’une organisation d’accéder aux informations dont ils ont besoin, quels que soient leurs rôles ou leurs capacités.

(34:25) Conclusion

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