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PartagerDes premiers calculateurs à l’IAG, l’expertise humaine stressée
« Avec les premiers calculateurs, au sortir de la guerre, était-il imaginable de gérer des factures ? »
Cette remarque de Jacques Pitrat lors d’un échange le 10 octobre 2018, repositionne bien les sauts extraordinaires et inattendus de l’usage de l’informatique.
L’informatique qui effectue du traitement rationnel et automatique de l’information a suivi différents sauts technologiques qui correspondent à des paliers d’usages mis à la disposition des utilisateurs.
Il est intéressant de relever ce qu’il est en train d’advenir concernant l’exploitation de l’expertise à partir de l’avènement de l’intelligence artificielle en 1955.
L’idée de manipuler de la connaissance via le « système expert » ou le « système à base de connaissance » des années 1980-1995 a subi des mutations pour arriver au « système d’information et de connaissance » des années 2015-2025. L’idée fondatrice est dans ce cas de se fonder sur une expertise humaine recueillie avec soin lors d’entretiens et validée par un panel de sachants dûment habilités.
L’arrivée de l’Intelligence Artificielle Générative succédant au connexionnisme du « Machine Learning » introduit des bouleversements dans l’exploitation de la connaissance. Comment automatiser de la connexité entre des contenus et comment générer automatiquement des textes « inédits » à partir de ces contenus selon des principes statistiques.
Les organisations soucieuses de pérenniser leur mémoire d’entreprise fondant le cœur de leur savoir-faire, qui se confrontent à cette évolution technologique et à son implantation dans le quotidien de leurs collaborateurs, s’interrogent sur le retour sur investissement (ROI) comme sur le retour sur les attentes (ROE) de ces nouveaux dispositifs. Avec ces dispositifs, comment est stressée cette expertise humaine et va-t-elle se consolider dans le temps ?
Une question s’impose : quelle est la place de l’expertise dans un tel patrimoine ?
Cette remarque de Jacques Pitrat lors d’un échange le 10 octobre 2018, repositionne bien les sauts extraordinaires et inattendus de l’usage de l’informatique.
L’informatique qui effectue du traitement rationnel et automatique de l’information a suivi différents sauts technologiques qui correspondent à des paliers d’usages mis à la disposition des utilisateurs.
Il est intéressant de relever ce qu’il est en train d’advenir concernant l’exploitation de l’expertise à partir de l’avènement de l’intelligence artificielle en 1955.
L’idée de manipuler de la connaissance via le « système expert » ou le « système à base de connaissance » des années 1980-1995 a subi des mutations pour arriver au « système d’information et de connaissance » des années 2015-2025. L’idée fondatrice est dans ce cas de se fonder sur une expertise humaine recueillie avec soin lors d’entretiens et validée par un panel de sachants dûment habilités.
L’arrivée de l’Intelligence Artificielle Générative succédant au connexionnisme du « Machine Learning » introduit des bouleversements dans l’exploitation de la connaissance. Comment automatiser de la connexité entre des contenus et comment générer automatiquement des textes « inédits » à partir de ces contenus selon des principes statistiques.
Les organisations soucieuses de pérenniser leur mémoire d’entreprise fondant le cœur de leur savoir-faire, qui se confrontent à cette évolution technologique et à son implantation dans le quotidien de leurs collaborateurs, s’interrogent sur le retour sur investissement (ROI) comme sur le retour sur les attentes (ROE) de ces nouveaux dispositifs. Avec ces dispositifs, comment est stressée cette expertise humaine et va-t-elle se consolider dans le temps ?
Une question s’impose : quelle est la place de l’expertise dans un tel patrimoine ?
Un retour sur quarante années de mise en œuvre dans l’industrie
Vivre ce métier de l’ingénierie de la connaissance de la période du « système expert » au « système d’information et de connaissance » dans l’industrie est une expérience singulière.
«Comment positionner l’expertise métier dans les opérations industrielles dont l’objectif est de la pérenniser dans un système numérique, de s’en servir en exploitation, dans la formation et le transfert de connaissances, dans les processus d’innovation et où se trouve l’expert dans tout cela ? » Cette question concerne à la fois le « métier » (technique voire scientifique), et comporte des facettes méthodologique (comment procéder), technologique (quels sont les bons outils algorithmiques), « sociologique » (quelle conduite du changement pour accompagner les équipes) et éthique (comment garantir une exploitation en phase avec des principes et valeurs conformes à la volonté des détenteurs initialement donateurs de cette connaissance).
Il est notoire de constater qu’une journée thématique organisée par deux sociétés savantes (1*) intitulée «Connaissances, Décisions & IA » s’est déjà penchée sur ces sujets.
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«Comment positionner l’expertise métier dans les opérations industrielles dont l’objectif est de la pérenniser dans un système numérique, de s’en servir en exploitation, dans la formation et le transfert de connaissances, dans les processus d’innovation et où se trouve l’expert dans tout cela ? » Cette question concerne à la fois le « métier » (technique voire scientifique), et comporte des facettes méthodologique (comment procéder), technologique (quels sont les bons outils algorithmiques), « sociologique » (quelle conduite du changement pour accompagner les équipes) et éthique (comment garantir une exploitation en phase avec des principes et valeurs conformes à la volonté des détenteurs initialement donateurs de cette connaissance).
Il est notoire de constater qu’une journée thématique organisée par deux sociétés savantes (1*) intitulée «Connaissances, Décisions & IA » s’est déjà penchée sur ces sujets.
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1 . L’organisation pour Association Française pour l’Intelligence Artificielle (AFIA), et la Société d’Automatique, de Génie Industriel et Productique (SAGIP) était réalisée par les Professeurs Nada Matta et Davy Monticolo.
Connaissances, Décisions, IA et Expert
Afin de relayer cette réflexion, interrogeons-nous sur quelle acception donner à ces mots?
— La « connaissance », « qui est une croyance vraie et justifiée » selon Platon (Théétète 369 av.J.-C.), « qui a pour origine notre perception » selon Léonard de Vinci, « qui est l’ensemble de ce que l’on sait» selon Montaigne, est aujourd’hui notoirement devenu un actif tangible de l’organisation. Cet actif est justifié, prouvé, démontré et ceci dans un contexte donné et pour une durée prévue, a un coût dans son élicitation, qui est celui du discernement comme de son explicitation, a une véritable valeur, sa découverte au-delà du premier fruit de son exploitation, nécessite d’une protection adaptée et d’une diffusion maîtrisée et contrôlée. La connaissance ne serait donc pas
gratuite !
— La « décision » est un choix réfléchi de l’une des issues soumises au terme d’une délibération individuelle ou collective. On parle de « confiance » au sujet de l’adhésion et de l’appropriation du résultat par l’utilisateur. Cela n’est clairement pas étranger au processus ayant conduit à la décision via le système.
— L’« IA » traduite de l’anglais « Artificial Intelligence » en « Intelligence Artificielle » est donc depuis novembre 2022 victime de l’irruption de l’IA Générative où le « G » relatif à l’aspect génératif est systématiquement supprimé à tort par les néophytes de cette discipline. La définition de Mc Carthy énoncée dans la conjecture de Dartmouth est toujours valide car la plus juste donc la meilleure.
— L’«Expert», c’est l’humain reconnu par ses pairs. Il a consacré une partie de sa carrière à s’approprier au mieux les connaissances sur la discipline. Il l’a éprouvée, mise en œuvre. Il sait ce qu’il a expérimenté. Il sait dire quand il ne sait pas. Sa compétence impose l’écoute et quand il s’exprime, ceux qui connaissent la discipline apprécient
chacun de ses mots qui sont rigoureusement choisis pour qualifier la situation.
— La « connaissance », « qui est une croyance vraie et justifiée » selon Platon (Théétète 369 av.J.-C.), « qui a pour origine notre perception » selon Léonard de Vinci, « qui est l’ensemble de ce que l’on sait» selon Montaigne, est aujourd’hui notoirement devenu un actif tangible de l’organisation. Cet actif est justifié, prouvé, démontré et ceci dans un contexte donné et pour une durée prévue, a un coût dans son élicitation, qui est celui du discernement comme de son explicitation, a une véritable valeur, sa découverte au-delà du premier fruit de son exploitation, nécessite d’une protection adaptée et d’une diffusion maîtrisée et contrôlée. La connaissance ne serait donc pas
gratuite !
— La « décision » est un choix réfléchi de l’une des issues soumises au terme d’une délibération individuelle ou collective. On parle de « confiance » au sujet de l’adhésion et de l’appropriation du résultat par l’utilisateur. Cela n’est clairement pas étranger au processus ayant conduit à la décision via le système.
— L’« IA » traduite de l’anglais « Artificial Intelligence » en « Intelligence Artificielle » est donc depuis novembre 2022 victime de l’irruption de l’IA Générative où le « G » relatif à l’aspect génératif est systématiquement supprimé à tort par les néophytes de cette discipline. La définition de Mc Carthy énoncée dans la conjecture de Dartmouth est toujours valide car la plus juste donc la meilleure.
— L’«Expert», c’est l’humain reconnu par ses pairs. Il a consacré une partie de sa carrière à s’approprier au mieux les connaissances sur la discipline. Il l’a éprouvée, mise en œuvre. Il sait ce qu’il a expérimenté. Il sait dire quand il ne sait pas. Sa compétence impose l’écoute et quand il s’exprime, ceux qui connaissent la discipline apprécient
chacun de ses mots qui sont rigoureusement choisis pour qualifier la situation.
L’humain avenir du triptyque « Technologie-Usage-Connaissance »
Pour conclure et pour mesurer toute la dimension humaine et incarnée d’une action d’ingénierie de la connaissance, je vous rapporte ces verbatims qui m’ont été confiés lors de telles opérations industrielles :
* M.Grundstein, Expert KM : « Travailler sur la connaissance génère de la connaissance ! »
* J-Y.Prax, Verbatim d’expert métier : « On ne sait pas ce qu’on sait ! »
* T.Cartié, Responsable Métier dans l’industrie : « Ingénieur de la connaissance : c’est une capacité à comprendre et à restituer. Il faut s’intéresser au métier et être curieux ! »
* F.Vexler, Expert Ingénierie de la connaissance : « La connaissance : cela se mérite ! »
* J-N.Nail, Expert métier dans l’industrie : « Au début, je n’y croyais pas trop. Après, c’est très intéressant, cela permet de se questionner en permanence avec des retours dans le passé. »
* J-L.Merceron, Expert métier dans l’industrie: « Tout seul, j’aurais mis 10 fois plus de temps et je ne pense pas que j’aurais pu atteindre ce niveau de connaissance formalisé. »
* I.Rongier, Responsable Métier dans l’industrie : «Pourquoi n’ai-je pas lancé avant ce «Knowledge Transfer» ?»
* O.Musseau, Responsable KM dans l’industrie : « Lorsque j’ai visualisé le graphe de connaissance généré implicitement par la base de connaissance, j’ai perçu le squelette du jumeau numérique de l’expert. »
Si la technologie a pour objectif de valoriser l’actif (asset) connaissance, l’exploitation de cet actif est un sujet stratégique. Il convient de ne pas l’abîmer, de ne pas de perdre alors que l’on cherche à capitaliser dessus.
Il ressort de ce triptyque « Technologie-Usage-Connaissance » dont les axes d’intérêts ne convergent pas toujours, que la «Connaissance» reste un actif perpétuellement vivant et incarné.
Si les systèmes d’information et de connaissance possèdent une mémoire considérable et sont animés par des algorithmes complexes voire imaginatifs, avec son discernement l’expert humain demeure le garant fiable et le propriétaire de l’expertise.
Il ressort de ce triptyque « Technologie-Usage-Connaissance » dont les axes d’intérêts ne convergent pas toujours, que la «Connaissance» reste un actif perpétuellement vivant et incarné.
Si les systèmes d’information et de connaissance possèdent une mémoire considérable et sont animés par des algorithmes complexes voire imaginatifs, avec son discernement l’expert humain demeure le garant fiable et le propriétaire de l’expertise.
A propos de l'auteur
Alain Berger, docteur en intelligence artificielle, débute à la fin des années 1980 dans le nucléaire, où il conçoit l’un des premiers systèmes d’e‑learning métier. Cofondateur d’Ardans dont il est le Directeur Général, il en fait un acteur clé de la gestion des connaissances, alliant conseil, méthode et solutions logicielles pour transformer l’information en levier stratégique.
Retrouvez-le à l'occasion d’EGC 2026 à Anglet, où un focus particulier sera consacré à la manière dont les organisations peuvent passer d’une consommation superficielle de l’information à une véritable exploration en profondeur de la connaissance.
A propos d'ARDANS
ARDANS, fondée en 1999, est une société française spécialisée dans le knowledge management et le conseil en systèmes d’information. Elle accompagne les organisations dans la structuration, la valorisation et le transfert de leurs connaissances, tout en développant des solutions logicielles dédiées. Reconnue pour son expertise, elle intervient auprès d’entreprises de secteurs variés pour optimiser leur capital informationnel.
∗Ardans, 6 rue JP Timbaud, «Le Campus» Bât. B1, 78180 Montigny-le-Bretonneux
aberger@ardans.fr,
https://www.ardans.fr