L’intelligence artificielle fait parler d’elle. Comme toute technologie qui entend révolutionner nos modes de travail, elle est la source de nouveaux défis à relever. Revenons sur la place qu’occupe l’IA dans la Gestion des connaissances avant de voir comment l’utiliser à bon escient, au présent et à l’avenir.
Des technologies pour traiter plus de données, plus rapidement
L’intelligence artificielle occupe déjà le devant de la scène dans le traitement des informations, au moins dans les médias et les esprits. Depuis maintenant plusieurs décennies nous avons implanté toute technologie permettant de traiter des volumes toujours croissants d’informations. Nous avons multiplié par dix les nombres d’informations traités et amélioré sans cesse le moteur de recherche associé : traitement de la langue (lemmatisation, distance de Levenshtein), utilisation combinée des concepts et du texte intégral, prise en compte des approximations, tri des résultats par pertinence tenant compte du profil.
L’intelligence artificielle est déjà présente dans nos solutions sous différentes formes. Traduction automatisée via un connecteur DeepL permettant d’interroger et de consulter la base d’information dans les langues choisies par l’administrateur. Recherche d’entités nommées dans les textes : noms de personnes, d’entreprises ou encore de lieux géographiques. Identification automatisée de la qualité des textes via une analyse des temps de lectures que chacun y aura consacré. Suggestions automatisées par la recherche de documents proches des lectures déjà réalisées par chacun ou par des personnes dont le profil est proche.
Tirer profit de l’IA, dès aujourd’hui
Afin de tirer profit de tout cet ensemble d’ores et déjà disponible, l’étape à franchir est de passer d’une logique d’analyse de textes à une logique d’analyse du vocabulaire : fournir au système les moyens de rapprocher, relier, les textes entre eux grâce à des équivalences établies dans des expressions.
A ce jour, nous sommes donc en mesure de réduire de manière drastique les temps consacrés à l’indexation des textes et de fournir des résultats pertinents en tête de listes. Nous sommes également en mesure d’aller au-devant de préoccupations de chacun en fournissant des informations ciblées.
Les nouveaux défis que les outils IA doivent relever
Le défi majeur restant à relever pour les technologies d’intelligence artificielle est celui de la réduction du temps consacré à la lecture. Pour cela il y a deux étapes à franchir : être en mesure de résumer un texte unitaire et faire une synthèse d’un ensemble de textes, soit à l’issue d’une recherche soit lors de l’élaboration d’un bulletin de veille.
Les technologies progressent vite dans ces domaines et nous restons en alerte sur la confiance que nous pouvons leur accorder. Les deux points d’attention majeurs, et avec lesquels nous ne pouvons transiger, sont : ne pas injecter dans un résumé une information qui ne se trouverait pas dans le texte d’origine (ie : pas d’hallucination), ne pas déroger à la sécurité absolue que nous devons garantir à chaque information confiée à notre solution Kentika. Sécurité intérieure : ne pas transmettre une information confidentielle à une personne non autorisée ; sécurité extérieure : ne pas alimenter un modèle qui pourrait utiliser les informations à d’autres fins.
Le débat entre LLM (Large Language Models) et SML (Small Language Model) dans les applications de gestion des connaissances n’est pas encore tranché mais des solutions respectant les règles édictées ci-dessus devraient voir le jour dans les mois à venir.
Lorsque nous avons introduit de la GED dans nos solutions en 1989 nous savions que la maturité prendrait quelques années pour être atteinte et dès le milieu des années 1990, nous étions reconnus comme une solution majeure de GED. Nous avons la conviction que l’intelligence artificielle permettra bientôt à chacun d’acquérir toujours plus de connaissances dans des temps de plus en plus contraints.
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De Gilles Batteux, président et fondateur de Kentika