Projets IA qui ne tiennent pas toutes leurs promesses : quelle place donnez-vous à la gestion de vos connaissances ?

Et si la fiabilité de votre IA dépendait d’abord de la maîtrise de vos connaissances internes ?

Le constat ? L’IA est sur toutes les lèvres et les expérimentations se multiplient. Pourtant, seules 7 % des entreprises ont une IA déployée à l’échelle de l’organisation, selon McKinsey (The State of AI, 2025). Et encore faut-il que ces expérimentations aboutissent. Les réponses sont erronées, les sources obsolètes, et les équipes perdent confiance après quelques tests : la promesse de l’IA se heurte souvent à la réalité.

Car l’IA n’est pas omnisciente. Elle ne règle pas les problèmes de vos connaissances internes : elle les rend plus visibles et peut même les amplifier. Il suffit d’une procédure dupliquée, ou d’une ancienne version mieux référencée que la nouvelle, pour que l’IA donne avec une parfaite assurance une réponse… obsolète. Une IA fiable s’appuie sur des connaissances formalisées, organisées et réellement accessibles.

Avec Marine et Alexia, toutes deux venues dans le domaine du Knowledge Management par la structuration des connaissances et la fiabilisation des données, découvrez pourquoi la fiabilité et l’adoption de l’IA reposent sur un vrai travail de KM. Vous verrez aussi comment passer à l’action sans attendre que tout soit parfait.

Au programme de ce webinaire :

• Ce que recouvre réellement le Knowledge Management, au-delà de la documentation, et ses quatre piliers
• Pourquoi l’IA a besoin du KM, et pourquoi l’outil ne suffit pas à lui seul
• Par où commencer : diagnostic, cartographie des connaissances critiques, priorisation et projet pilote
• Qui réunir autour de la table pour un projet IA, et quel rôle doit y jouer le Knowledge Manager

Vous lancez un projet IA, vos premiers tests vous ont déçus ou vous êtes simplement curieux ? Ce rendez-vous est fait pour vous.