La gestion des connaissances en entreprise est souvent perçue comme un concept austère et complexe. Pourtant, elle peut se révéler à la fois accessible et même agréable, à condition de s’inspirer de travaux, comme ceux de Robert Dilts sur la modélisation et des avancées de l’intelligence artificielle générative, comme GPT.
Dans cet article, nous vous invitons à découvrir en quoi deux approches peuvent transformer la gestion du savoir-faire en entreprise. Nous examinerons aussi, à travers le regard d’un leader, comment l’intelligence artificielle offre de dynamiser l’apprentissage au sein de vos équipes.
Les fondements de la modélisation: l’héritage de Robert Dilts
Robert Dilts, figure emblématique de la programmation Neuro Linguistique (PNL), contribue largement à la compréhension et la modélisation des comportements humains. Son approche repose sur l’idée que tout comportement efficace peut être modélisé et reproduit. Dilts a ainsi introduit des techniques de modélisation permettant d’analyser les stratégies de succès d’individus ou d’équipes performantes, rendant accessible à tous l’apprentissage de compétences spécifiques.
Pourquoi utiliser la modélisation au sein d’une entreprise?
Les techniques de modélisation de Dilts s’articulent autour d’un principe fondamental : apprendre des meilleur(e)s! Il nous encourage à observer et à apprendre des modèles de personnes qui réussissent, peu importe leur méthode. Par exemple, un collaborateur excelle en négociation dans votre équipe de vente. Tout le monde l’admire et aspire à l’imiter, mais personne n’atteint ses résultats, et même lui a du mal à expliquer sa démarche.
L’objectif sera donc d’identifier le modèle de succès qui lui permet d’obtenir ces résultats. En décomposant ses comportements en éléments spécifiques, tels que ses intentions, ses stratégies, ses expériences et compétences sous-jacentes, on arrive ainsi à clarifier une séquence gagnante.
C’est un peu comme découper un exploit sportif en regardant une vidéo image par image : chaque observation compte! Et cela permet ensuite à l’équipe de s’appuyer sur le modèle, de façon à améliorer ses propres pratiques.
Qui peut guider la modélisation au sein d’une entreprise?
Une personne formée en PNL, spécialisée dans la modélisation ou la cartographie des connaissances, est idéale pour cette tâche. Elle sera capable de mettre à jour et de structurer les stratégies de «l’expert(e)». De plus, elle pourra faciliter le partage de ce modèle, que ce soit d’une personne à l’autre ou d’un secteur à un autre.
Par la suite, ces modèles pourront être structurés numériquement, ce qui en fera des références solides pour le développement de formations, de coachings ou de programmes d’accompagnement.
Cette méthode de collecte de données offre de nombreuses perspectives au sein des organisations, dont la valorisation des connaissances et des compétences anciennes qui risquent de disparaître. Mais elle ne s’arrête pas là! Elle permet également de recueillir des informations essentielles sur la mémoire collective de l’entreprise.
Grâce à des techniques avancées, la modélisation peut raconter l’histoire de l’organisation, retraçant ses expériences au fil du temps et les décisions qui l’ont façonnée. Ce processus enrichit non seulement le patrimoine intellectuel de l’entreprise, mais renforce aussi son identité et sa culture.
Comme dit le proverbe: «Pour savoir où l’on va, il faut savoir d’où l’on vient». Cela décrit bien l’état d’esprit de la modélisation en entreprise.
L’IA générative: un accès simplifié à la connaissance
Avec l’intelligence artificielle générative, incarnée par des technologies telles que ChatGPT, Copilot ou encore LLaMA, le paysage de la gestion des connaissances est en train de changer radicalement. En effet, l’IA générative a le potentiel d’automatiser, de dynamiser et d’enrichir lesconnaissances d’une manière qui était inimaginable il y a seulement quelques années. Cela vous permet notamment:
1. Accéder à de l’information spécifique en tout temps
L’IA se transforme en une bibliothécaire virtuelle, qui facilite la structure et le partage des connaissances de manière simple et engageante. Ainsi, les utilisateurs peuvent obtenir les informations ou les références dont ils ont besoin sous des formats variés: fichiers audios, capsules vidéo, documents techniques ou experts désignés, L’IA peut même leur suggérer des ressources connexes qui n’auraient pas été demandées, par manque de connaissance!
2. Améliorer l’efficacité des employé.e.s et la qualité des livrables
En offrant un portail centralisé pour accéder à des analyses, rapports, modèles, plans ou tout autre information pertinente issue de l’entreprise, l’IA réduit considérablement le temps consacré à la recherche d’informations. Elle évite aussi des erreurs dans les tâches ou les prises de décision par manque de références ou d’expertises validées.
3. Rendre l’apprentissage à la fois efficace et inspirant
Grâce à sa capacité à organiser l’information de manière claire et accessible, un chatbot interne à l’entreprise facilite la recherche de ressources pertinentes. Cela incite les employés à explorer différents sujets et à s’engager avec des concepts à forte valeur ajoutée. En simplifiant l’accès à la connaissance, il transforme l’apprentissage en un processus plus engageant et efficace.
La transmission des connaissances: de Dilts à GPT (ou autre IA), à votre entreprise
Pour les directions d’entreprise, les DRH et les départements d’opérations, adopter une approche de gestion des connaissances avec l’IA générative peut représenter une opportunité d’évolution stratégique.
L’information qui reste cachée dans un tiroir ou qui est détenue uniquement par un expert peut rapidement devenir obsolète. Les experts d’hier disparaissent, non seulement en raison de la retraite, mais aussi parce que leur expertise ne se renouvelle pas.
Pourtant, la connaissance et l’expérience collective sont souvent des atouts précieux qui pourraient propulser les entreprises à un niveau supérieur. En s’appuyant sur les compétences et connaissances clés, et en ayant une bonne compréhension des décisions passées, l’entreprise peut atténuer plusieurs risques tels que :
- La perte des connaissances de personnel clé.
- La concentration de connaissances cruciales entre les mains d’une seule personne.
- La mobilité fréquente du personnel, qui l’expose à un risque de dilution de son savoir-faire.
L’évolution du rôle des leaders avec la technologie
Les leaders d’aujourd’hui se distinguent par leur ouverture à la collaboration et à l’innovation. En mettant à disposition des outils adaptés pour la gestion des connaissances, ils favorisent le partage d’idées et créent une culture d’apprentissage continu, motivant ainsi chaque membre à contribuer au succès collectif.
Contrairement à ce qu’on a pu observer par le passé, mettre en place un système de gestion des connaissances basé sur l’IA n’implique plus des coûts exorbitants ni des délais de développement interminables.
- Des algorithmes, des agents et des applications efficaces sont déjà disponibles et des modèles fonctionnent avec succès dans diverses organisations.
- Le pilotage d’un MVP (minimum value product) sur mesure peut aussi se réaliser en 1 à 3 mois et proposer un cadre participatif, ce qui facilite le changement et évite les coûts de développement inappropriés.
La combinaison entre les méthodes de Dilts et les capacités de l’IA agentique ouvre de toutes nouvelles perspectives en faisant le lien avec les connaissances du passé vers celles de l’avenir.
Aimeriez-vous disposer d’un outil interne et sécurisé qui vous donne accès à la mémoire de votre organisation et soit relié au reste des connaissances du monde?
