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Un imprévu ralentit l’avancement d’un projet. Pour comprendre la situation, le collaborateur sollicite la personne reconnue pour son expérience du sujet. Quelques minutes suffisent pour obtenir bien plus qu’une réponse : le contexte d’une décision, une erreur à éviter, un point de vigilance ou le nom de l’interlocuteur capable de débloquer la situation.
Ce réflexe révèle une dimension essentielle, mais peu visible, du Knowledge Management : les connaissances circulent quotidiennement à travers les échanges entre pairs, les réseaux de confiance et la résolution collective des problèmes. Ces interactions forment une infrastructure informelle indispensable à la continuité des activités.
Sous les radars de l’organisation, la connaissance circule
Les procédures décrivent le travail prescrit, mais rendent difficilement compte des imprévus et des ajustements du travail réel. C’est dans cet écart que se construit une part essentielle de la connaissance organisationnelle.
Le « KM invisible » désigne les échanges informels qui permettent aux collaborateurs de contextualiser et de transmettre les connaissances nécessaires à l’action. Complémentaires aux dispositifs officiels, ces interactions transforment l’information disponible en connaissance réellement mobilisable.
Le « KM invisible » désigne les échanges informels qui permettent aux collaborateurs de contextualiser et de transmettre les connaissances nécessaires à l’action. Complémentaires aux dispositifs officiels, ces interactions transforment l’information disponible en connaissance réellement mobilisable.
Face à un problème, pourquoi notre premier moteur de recherche reste-t-il un collègue ?
Une procédure indique la règle ; un collègue expérimenté aide à déterminer quand et comment l’appliquer. En sollicitant leurs pairs, les collaborateurs vérifient ainsi l’actualité de l’information, l’adaptent à leur situation et évaluent les conséquences de son application.
Cette préférence repose largement sur la confiance. Contrairement à un document figé, l’échange permet de confronter les expériences et d’adapter l’information au contexte, la rendant ainsi immédiatement compréhensible et mobilisable.
Avec le temps, certains collaborateurs deviennent de véritables « moteurs de recherche humains », sollicités pour éclairer une décision, retracer l’histoire d’un projet ou débloquer une situation. Essentielle à l’organisation, cette expertise informelle devient toutefois une source de dépendance lorsqu’elle reste concentrée entre quelques mains.
Cette préférence repose largement sur la confiance. Contrairement à un document figé, l’échange permet de confronter les expériences et d’adapter l’information au contexte, la rendant ainsi immédiatement compréhensible et mobilisable.
Avec le temps, certains collaborateurs deviennent de véritables « moteurs de recherche humains », sollicités pour éclairer une décision, retracer l’histoire d’un projet ou débloquer une situation. Essentielle à l’organisation, cette expertise informelle devient toutefois une source de dépendance lorsqu’elle reste concentrée entre quelques mains.
Quand les communautés de pratique transforment l’entraide en connaissance collective
Comment faire bénéficier l’ensemble de l’organisation de l’entraide informelle ? Framatome apporte une réponse concrète avec un programme développé depuis 2018 et réunissant aujourd’hui plus de 65 communautés de pratique. Des professionnels de métiers spécialisés y confrontent leurs expériences, résolvent des difficultés communes et partagent leurs savoirs au-delà des frontières organisationnelles.
Cette démarche ne vise pas à formaliser chaque échange, mais à offrir aux interactions spontanées un espace reconnu et relié aux priorités de l’organisation. La connaissance devient ainsi une ressource collective, enrichie et diffusée par la communauté. L’APQC confirme d’ailleurs le rôle central de ces réseaux dans le partage et le transfert des connaissances.
Cette démarche ne vise pas à formaliser chaque échange, mais à offrir aux interactions spontanées un espace reconnu et relié aux priorités de l’organisation. La connaissance devient ainsi une ressource collective, enrichie et diffusée par la communauté. L’APQC confirme d’ailleurs le rôle central de ces réseaux dans le partage et le transfert des connaissances.
Quand l’efficacité des échanges informels crée de nouvelles dépendances
Les échanges informels accélèrent la résolution des problèmes, mais peuvent aussi créer des inégalités d’accès à la connaissance. Lorsqu’il faut identifier « la bonne personne » ou intégrer « le bon réseau », les nouveaux arrivants et les équipes éloignées risquent de rester à l’écart.
Une connaissance transmise uniquement lors d’une conversation résout un problème ponctuel sans profiter au collectif. Faute de trace accessible, les équipes répètent les mêmes recherches et sollicitent les mêmes personnes, transformant progressivement l’entraide en dépendance.
Une connaissance transmise uniquement lors d’une conversation résout un problème ponctuel sans profiter au collectif. Faute de trace accessible, les équipes répètent les mêmes recherches et sollicitent les mêmes personnes, transformant progressivement l’entraide en dépendance.
Rendre l’informel visible sans le figer
Rendre visible le KM informel ne consiste pas à conserver toutes les conversations, mais à identifier les enseignements qui méritent de bénéficier au collectif. L’intelligence artificielle peut soutenir cette démarche sans alourdir le quotidien des collaborateurs.
Intégré à Teams ou à l’espace collaboratif de l’organisation, un agent IA pourrait détecter les questions récurrentes et les sujets insuffisamment documentés. Après la résolution d’un problème, il proposerait au collaborateur d’en conserver les principaux enseignements, puis préparerait une fiche précisant le contexte, la solution retenue et les points de vigilance. Il pourrait également orienter les équipes vers une ressource existante ou vers l’expert le plus qualifié, réduisant ainsi les recherches inutiles et les sollicitations répétées.
L’IA agirait ici comme un outil de repérage, de mise en relation et de capitalisation. Les collaborateurs conserveraient la responsabilité de valider la pertinence, la fiabilité et la confidentialité des contenus avant leur intégration aux procédures, aux retours d’expérience ou à la base de connaissances. Cette complémentarité permettrait de transformer des échanges ponctuels en ressources durables, accessibles à l’ensemble de l’organisation.
Dès lors, comment expliquer que les organisations continuent à reproduire les mêmes erreurs, alors même qu’elles disposent de connaissances partagées et capitalisées ?
Intégré à Teams ou à l’espace collaboratif de l’organisation, un agent IA pourrait détecter les questions récurrentes et les sujets insuffisamment documentés. Après la résolution d’un problème, il proposerait au collaborateur d’en conserver les principaux enseignements, puis préparerait une fiche précisant le contexte, la solution retenue et les points de vigilance. Il pourrait également orienter les équipes vers une ressource existante ou vers l’expert le plus qualifié, réduisant ainsi les recherches inutiles et les sollicitations répétées.
L’IA agirait ici comme un outil de repérage, de mise en relation et de capitalisation. Les collaborateurs conserveraient la responsabilité de valider la pertinence, la fiabilité et la confidentialité des contenus avant leur intégration aux procédures, aux retours d’expérience ou à la base de connaissances. Cette complémentarité permettrait de transformer des échanges ponctuels en ressources durables, accessibles à l’ensemble de l’organisation.
Dès lors, comment expliquer que les organisations continuent à reproduire les mêmes erreurs, alors même qu’elles disposent de connaissances partagées et capitalisées ?
Sources
Étienne Wenger, Richard McDermott et William M. Snyder, Cultivating Communities of Practice, 2002.
APQC, How Framatome Aligns Communities of Practice with Strategy, 2024.
APQC, 2025 Communities of Practice in Modern Organizations Survey Report, 2025.
A propos de ...
Fatima Zahra Bassir est Program Officer – Advisory & Knowledge Management à l'Université Mohammed VI Polytechnique (UM6P). Spécialiste en Intelligence Compétitive et Stratégique, avec une expérience en conseil, elle intervient sur des enjeux de veille, d'analyse stratégique et de Knowledge Management au service d'une prise de décision plus éclairée.
Ses travaux de recherche explorent en parallèle l'intégration de l'intelligence artificielle dans les processus d'intelligence stratégique et les nouvelles perspectives qu'elle ouvre pour la décision au sein des organisations.
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Keywords
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