L’IA générative transforme en profondeur la manière dont les entreprises partagent et exploitent leur savoir. Du support client à la logistique, ses capacités de recherche sémantique et d’assistance intelligente comblent des lacunes critiques et fluidifient les processus décisionnels. Paul Engels, consultant senior chez Sopra Steria Allemagne, illustre ce potentiel à travers trois cas concrets : Specialsitter, une autorité publique et la Deutsche Bahn.
La connaissance de l'entreprise : une ressource sous-exploitée
La connaissance d'entreprise représente souvent l'actif le plus stratégique des organisations. Pourtant, nombreuses sont celles qui n'arrivent pas à en exploiter pleinement le potentiel.
Prenons deux exemples pour illustrer cela :
- Chaque service conserve ses propres données, enfermées dans des silos qui freinent la collaboration.
- Quand des collaborateurs expérimentés quittent l’entreprise, des lacunes critiques apparaissent car leurs savoirs sont rarement documentés ou transmis.
À cela s'ajoute un flot incessant d'informations quotidiennes, dans lequel il devient difficile pour les employés de distinguer ce qui est réellement pertinent.
L'IA générative permet de lever ces obstacles structurels. Elle rend le savoir accessible précisément là où il est nécessaire : pour documenter, intégrer de nouveaux collaborateurs ou accompagner le travail quotidien.
Selon l’étude Sopra Steria « Potentiel disruptif : comment l’IA générative redéfinit les modèles économiques », six décideurs sur dix estiment que l’usage de cette technologie transformera profondément la gestion des connaissances d’ici trois ans.
La recherche sémantique au service du savoir
La plupart des entreprises utilisent encore principalement des systèmes de recherche classiques, intégrés aux systèmes d'exploitation, wikis ou intranets internes. Mais dès que le volume d’informations devient trop important, ces outils atteignent leurs limites et ne livrent souvent que des résultats partiels ou décontextualisés.
L'IA générative est beaucoup plus adaptée puisqu’elle a une compréhension approfondie du contexte des requêtes. Contrairement aux systèmes traditionnels, la recherche sémantique comprend le sens véritable d'une question et fournit des résultats contextualisés, même lorsque les mots utilisés diffèrent de ceux contenus dans les documents.
Combinée à des chatbots en langage naturel, la recherche devient intuitive : les collaborateurs posent leurs questions comme ils les formulent à l’oral et obtiennent des réponses précises, sourcées et claires.
La recherche manuelle fastidieuse devient donc obsolète : le savoir est accessible en quelques secondes, de manière claire, pertinente et conviviale.
Pourtant, l’étude Sopra Steria révèle que seuls 40 % des décideurs estiment que l’IA générative transformera aussi la collaboration au niveau organisationnel et humain. Trois exemples concrets montrent pourtant que c’est bien le cas.
Chez Specialsitter, comment l'IA générative optimise un wiki interne
Specialsitter, une entreprise en pleine croissance dédiée à l’accompagnement de jeunes en situation de handicap, devait relever un défi majeur : son wiki interne, censé centraliser les procédures et bonnes pratiques, était devenu trop dense et difficile à exploiter. Résultat : une intégration laborieuse des nouveaux collaborateurs et des sollicitations constantes entre collègues.
Avec le soutien des experts de Sopra Steria, Specialsitter a déployé une solution innovante fondée sur l'IA générative. Au cœur du dispositif : une application web, fonctionnant comme un chatbot, permet aux employés de poser des questions en langage courant. L’IA explore les données existantes et fournit des réponses factuelles basées uniquement sur des sources validées.
Sopra Steria a mis en place une approche basée sur la technologie Retrieval Augmented Generation (RAG), qui associe le modèle de langage aux sources internes validées de l’entreprise. Cette architecture réduit drastiquement les risques d’erreurs ou de “hallucinations” et assure une transparence totale : si l’IA ne trouve pas d’information fiable, elle le signale clairement à l’utilisateur.
Plutôt que de livrer un simple extrait, le système formule une réponse cohérente issue de l’ensemble des données. Par exemple, à la question « Quelles sont les règles pour les réunions d’équipe ? », l’employé obtient une réponse complète et sourcée en quelques secondes.
Ce système de questions-réponses améliore significativement la productivité et garantit une qualité constante du support sur tous les sites de l'entreprise.
En administration publique, une gestion des connaissances plus efficace
Comme les entreprises privées, les administrations cherchent aussi à optimiser leur gestion des connaissances. Au sein d’une institution publique régionale, l’IA générative est utilisée pour analyser d’importants volumes de données parlementaires, notamment les « petites questions » posées par les élus.
L'objectif est de permettre aux agents de trouver plus vite et plus précisément les informations recherchées. Là encore, un Large Language Model (LLM) entraîné sur des sources vérifiées limite les risques de mauvaise interprétation.
En parallèle, le système peut résumer ou reformuler des documents, un atout précieux pour libérer du temps et recentrer les agents sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
A la Deutsche Bahn, utiliser l'IA générative pour optimiser ses processus internes
La Deutsche Bahn a, elle aussi, recours à l’IA générative pour fluidifier ses processus internes. Son enjeu : gérer des réglementations internes pouvant atteindre 1 000 pages contenant des informations critiques en matière de sécurité, de maintenance ou de services à bord.
La mise en place de la solution personnalisée BahnGPT a abouti à la création d’une plateforme centralisée, conçue pour fournir un accès efficace aux informations pertinentes. Un modèle linguistique personnalisé permet aux employés de poser des questions en langage naturel. Les réponses fournies reposent exclusivement sur des sources validées, en parfaite conformité avec les normes de sécurité et de confidentialité.
Grâce à la recherche sémantique et à la capacité de l'IA à traiter des requêtes complexes, le quotidien des équipes chargées de la sécurité de l'information, du support technique ou de l'exploitation opérationnelle est grandement facilité.
Fouiller manuellement des réglementations de plusieurs centaines de pages prenait autrefois un temps considérable et exposait à un risque élevé d’erreurs humaines. Avec BahnGPT, les employés obtiennent désormais des réponses précises en quelques secondes, ce qui se traduit par un gain de temps substantiel et une meilleure sécurité opérationnelle.
La Deutsche Bahn prévoit d'étendre cette technologie à d'autres services pour optimiser encore davantage ses processus et améliorer la qualité de son service client.
Conclusion : vers une gestion des connaissances améliorée
L’IA générative transforme en profondeur la manière dont entreprises et administrations structurent et exploitent leur savoir. Les exemples de Specialsitter, d’une administration publique régionale et de la Deutsche Bahn mettent en évidence des bénéfices tangibles : une efficacité opérationnelle renforcée, une prise de décision mieux étayée et la réduction des pertes de connaissances critiques.
Qu’il s’agisse de moteurs de recherche sémantique, de chatbots spécialisés ou de plateformes dédiées comme BahnGPT, ces solutions rendent l’information accessible plus rapidement, de façon contextualisée et vérifiable. Elles ne se contentent plus d’accélérer la recherche, elles sécurisent aussi la qualité et la pertinence des réponses.
L'expérience démontre que les organisations privées ou publiques qui adoptent cette technologie dès maintenant peuvent prendre une longueur d'avance décisive sur les autres.