Épisode 4 : l’IA contre Michel ?

Les démonstrations d’intelligence artificielle donnent parfois l’impression qu’il suffirait de remplacer les experts par un modèle toujours plus performant. En pratique, la difficulté est souvent ailleurs. La plupart des organisations ne manquent pas de documents ; elles manquent de contexte.

Une IA retrouve très efficacement une procédure, une recommandation de la HAS, un article du CASF ou une jurisprudence. Elle sait résumer, comparer et proposer. Mais lorsque la situation sort légèrement du cadre, une autre forme de connaissance entre en jeu : celle qui s’est construite au fil des années, des réussites, des erreurs et des compromis.

Dans chaque organisation, il existe un « Michel »

Celui qui se souvient que, dans un cas similaire, la procédure n’avait rien résolu. Celui qui explique que le problème ne venait pas du protocole lui-même, mais du fait que le partenaire ne comprenait pas notre manière de travailler. Celui qui raconte pourquoi une solution qui semblait évidente sur le papier avait finalement échoué, et pourquoi une autre, beaucoup plus simple, avait fini par fonctionner.

Cette connaissance est rarement absente des organisations ; elle est simplement très peu formalisée. Et surtout, elle n’est mobilisée que lorsque quelqu’un pense à la transmettre.

C’est sans doute l’une des limites des approches actuelles de l’IA dans les organisations. Nous consacrons beaucoup d’énergie à indexer nos documents, beaucoup moins à préserver les raisonnements qui ont conduit aux décisions. Or, dans les situations complexes, ce sont souvent ces raisonnements qui permettent de comprendre un problème, bien davantage que la réponse elle-même.

De la mémoire tacite à la mémoire organisationnelle

L’IA est déjà devenue un outil de travail pour de nombreux professionnels. Elle excelle à rechercher, synthétiser, rédiger ou automatiser les tâches répétitives. En retour, l’expertise humaine lui apporte ce qui lui manque le plus souvent : le contexte, l’histoire de l’organisation, les apprentissages accumulés et les nuances qui ne figurent dans aucun référentiel.

Le véritable enjeu des prochaines années ne sera pas de construire des modèles toujours plus puissants. Il sera de transformer progressivement cette mémoire tacite en mémoire organisationnelle, afin que l’expérience acquise par les équipes ne disparaisse plus au rythme des mobilités et des départs en retraite.

Le meilleur résultat n’est peut-être pas « l’IA ou Michel ». C’est Michel, avec une IA.

L’ambition est peut-être un peu grande. Mais si nous ne transformons pas notre expérience en mémoire organisationnelle, les grands modèles de langage finiront peut-être par devenir les seuls à raconter nos métiers.