Lutter contre la fuite des connaissances grâce à l'IA et à l'automatisation

Des études indiquent qu'à partir de 2020, près d'un demi-million de personnes par an prendront leur retraite - sans aucun doute bien méritée. Que faire lorsque des collègues expérimentés partent à la retraite en emportant avec eux leurs précieuses connaissances ? Si l'on considère qu'un employé sur trois en Allemagne est issu de la génération du baby-boom des années 50 et 60, il ne faut pas beaucoup d'imagination pour se représenter les conséquences dramatiques de leur départ sur les connaissances disponibles dans les entreprises.

"L'expérience ne s'enseigne pas et ne s'achète pas, elle s'apporte", tel est le credo généralement admis dans de nombreuses directions. Cette expérience est donc irrémédiablement perdue lorsque le personnel spécialisé expérimenté quitte l'entreprise après 30 ans ou plus. Concrètement, cela signifie pour les plus jeunes qu'il n'y a plus personne à qui demander lorsqu'un problème survient : "Comment as-tu toujours résolu cela ?" Ou : "Que signifie ce message système et que dois-je faire ? 

Un savoir précieux

Que faire alors pour que les connaissances précieuses qui se trouvent dans la tête de ces collaborateurs hautement compétents et surtout expérimentés soient utiles à leurs successeurs - et à l'entreprise dans son ensemble - et soient en quelque sorte conservées ? Les technologies modernes, y compris l'intelligence artificielle, peuvent-elles aider ?

Les scénarios dans lesquels la perte de connaissances se révèle souvent particulièrement virulente se trouvent entre autres dans le domaine de l'informatique. Un exemple typique est celui des solutions logicielles développées en interne, qui ont été étendues au fil des ans et adaptées à l'évolution des besoins. Or, ces solutions sont souvent mal documentées ou, dans les cas extrêmes, ne sont pas du tout documentées. Elles constituent ainsi un "silo de connaissances" classique - une "boîte noire" qui fonctionne certes, mais dont personne ne peut dire exactement comment elle fonctionne, et encore moins comment elle évolue. Lorsque leurs développeurs partent à la retraite, il n'est pas rare que la seule voie praticable dans ces cas-là conduise à des solutions standard - certains diront même peut-être à un retour aux solutions standard. Et en effet, de nombreux fournisseurs de logiciels font état de clients qui n'ont pratiquement pas d'autre choix que de remplacer leurs systèmes qui fonctionnent bien depuis des années par des systèmes standard, même si ceux-ci n'offrent peut-être pas toutes les finesses qu'ils ont appris à apprécier. Dans l'exemple des logiciels développés en interne, la méthode la plus simple est sans doute d'"obliger" les développeurs à temps à documenter leur logiciel de manière détaillée afin que leurs successeurs puissent continuer à l'utiliser et surtout à le maintenir. C'est certes une approche possible, mais elle est probablement trop courte. En effet, cela signifierait que les collègues moins expérimentés devraient éplucher la documentation à chaque problème pour trouver une solution. Ne serait-il pas plus efficace de conserver les connaissances sous une autre forme "facile à digérer" ? 

Documenter les systèmes et les logiciels est certainement une manière de sauver de la disparition les connaissances des collaborateurs "vétérans". Mais il serait nettement plus judicieux de préparer ces connaissances de manière à ce qu'elles puissent être utilisées directement par le personnel moins expérimenté ou spécialisé. Il peut s'agir par exemple d'ajouter un contexte approprié pour obtenir des messages d'alarme ou d'état plus pertinents. L'étape suivante consisterait à fournir des instructions concrètes indiquant aux utilisateurs, même les moins formés techniquement, ce qu'il convient de faire dans un cas donné. Dans les deux cas, l'intelligence artificielle d'apprentissage peut représenter un soutien précieux, car elle est précisément en mesure de reconnaître des contextes et de générer des déclarations d'action correspondantes. Elle fait ainsi le lien entre l'expérience des collègues plus âgés et le soutien de leurs successeurs.

Et lorsqu'un système est en mesure de fournir des indications contextuelles, des recommandations, voire des consignes d'action concrètes, le pas vers l'automatisation n'est plus très loin. En effet, ces instructions peuvent souvent être exécutées soit sans aucune interaction humaine, soit directement dans le système concerné après vérification et confirmation par les utilisateurs. L'IA pourrait par exemple décider d'elle-même, en tenant compte de plusieurs conditions, de désactiver un système menacé ou d'effectuer une mise à jour spécifique.

Solutions standard

Les fournisseurs de logiciels et de systèmes sont ici sollicités : D'une part, il faut des solutions standard pour remplacer les programmes "faits maison" - et généralement mal documentés - de nombreuses entreprises. Mais on a surtout besoin de solutions intelligentes : Des solutions capables d'intégrer les connaissances existantes dans les entreprises et d'y accéder. Idéalement, elles devraient en outre être en mesure de placer les connaissances dans le bon contexte au moyen de l'IA et d'automatiser le plus grand nombre possible de procédures. Dans le domaine de l'informatique, les plateformes dites AIOPs, c'est-à-dire des plateformes capables d'automatiser et de sécuriser l'exploitation d'environnements système entiers au moyen de l'intelligence artificielle, s'imposent ici.

"La situation est là", disait autrefois le premier chancelier allemand, Konrad Adenauer. Et c'est exactement la situation qui se présente aujourd'hui : Le précieux savoir de collaborateurs expérimentés de longue date doit maintenant être sauvé de la perte. Si l'on fait abstraction de l'option consistant à garder ces collaborateurs plus longtemps, il ne reste plus qu'à transférer ce trésor de connaissances dans des systèmes intelligents.

avantra.com