Qu'est-ce que la connaissance comme code ? Guide du centre de services autonome
Les équipes TI d'entreprise confient de plus en plus de travail à des agents d'IA qui résolvent eux-mêmes les demandes. Ces agents agissent selon la connaissance que vous leur fournissez, donc la qualité de cette connaissance détermine le résultat.
La connaissance comme code est une façon de gérer cette connaissance avec la même rigueur que les équipes logicielles appliquent au code. Ce guide explique ce que c'est, pourquoi c'est important et comment la mettre en pratique.
Ce que veut dire la connaissance comme code
La connaissance comme code est la pratique de gérer la connaissance d'entreprise de la même façon que les équipes logicielles gèrent le code. Cela signifie que la connaissance est structurée, contrôlée par version, validée et encadrée. Le résultat est une source unique de vérité à laquelle les gens et les agents d'IA peuvent faire confiance.
Pendant des années, les équipes stockaient la connaissance dans des documents statiques, des wikis et des disques partagés. Ces fichiers devenaient obsolètes, se contredisaient et étaient difficiles à rechercher. La gestion des connaissances est passée de l'archivage à l'intelligence prête à soutenir la prise de décision.
La connaissance comme code rend ce changement réel. Des outils comme notre Assistant Cognitif de Gestion des Connaissances traitent la connaissance comme un actif vivant avec lequel l'IA peut agir, et non pas comme un dossier que les gens oublient de mettre à jour.
Pourquoi la connaissance comme code est importante maintenant
Les centres de services autonomes et l'IA agentique transforment la façon dont le soutien est effectué. L'IA agentique est un logiciel qui peut planifier et agir de façon autonome pour accomplir une tâche, pas seulement répondre à une question. Lorsque les agents se basent sur la connaissance, une mauvaise connaissance entraîne rapidement de mauvais résultats à grande échelle.
Les prévisions de Gartner sur l'IA agentique montrent l'ampleur de l'enjeu : d'ici 2029, selon Gartner Inc., l'IA agentique résoudra de façon autonome 80 % des demandes courantes de service à la clientèle sans intervention humaine, menant à une réduction de 30 % des coûts opérationnels.
Une connaissance encadrée est ce qui permet de concrétiser cette promesse :
- Coût d’une mauvaise connaissance : Des articles erronés ou dépassés poussent les agents à prendre des mauvaises mesures à grande échelle.
- Rapport de la gestion de la connaissance : Une connaissance exacte et à jour permet aux agents de résoudre plus de problèmes en toute sécurité dès le premier contact.
Les éléments fondamentaux de la Connaissance en tant que code
La Connaissance en tant que code n’est pas un seul outil. Il s’agit d’un petit ensemble de pratiques qui, utilisées ensemble, rendent la connaissance fiable tant pour les personnes que pour les machines.
Le tableau ci-dessous montre en quoi cette approche diffère de la gestion traditionnelle des connaissances.
| Gestion traditionnelle des connaissances | Connaissance en tant que code |
| Documents statiques et wikis | Connaissance structurée et lisible par machine |
| Aucun historique des versions | Sous contrôle de version avec retour en arrière |
| Mises à jour ponctuelles | Validé par un pipeline |
| Responsabilités non claires | Gouvernance et responsables clairs |
| Conçu pour être lu par les personnes | Conçu pour être utilisé par les personnes et l’IA |
Une connaissance structurée et sous contrôle de version
Une connaissance structurée est une information rédigée dans un format cohérent, lisible par machine. Au lieu d’un texte libre, elle utilise des champs, balises et gabarits clairs pour que les personnes comme l’IA puissent l’analyser.
Le contrôle de version emprunte une habitude des équipes logicielles. Chaque modification est suivie, ce qui permet de voir qui a modifié un article, de comparer les versions et de revenir en arrière après une mauvaise mise à jour. Cet historique permet de créer une seule source de vérité fiable pour votre centre de services.
Le pipeline et le cycle de vie de la connaissance
Un pipeline de connaissance fait passer chaque article par des étapes déterminées avant que l’on puisse s’y fier. Le cycle de vie de la connaissance permet de garder ce contenu à jour dans le temps. Voici comment les étapes s’imbriquent :
- Créer : Les auteurs rédigent des connaissances à partir des demandes, des correctifs et des contributions d’experts.
- Valider : Les réviseurs et les vérifications automatisées confirment que le contenu est exact et complet.
- Publier : Les connaissances approuvées sont mises en ligne dans un seul emplacement contrôlé.
- Utiliser : Les personnes et les agents IA utilisent les connaissances pour résoudre les problèmes.
- Retirer : Les articles obsolètes sont signalés, mis à jour ou supprimés selon une fréquence définie.
Gouvernance et qualité des connaissances
La gouvernance est l’ensemble des règles qui décident qui possède la connaissance, à quoi ressemble une bonne connaissance et à quelle fréquence elle est révisée. La qualité est le facteur décisif, car l’IA n’est fiable que si la connaissance qui la nourrit l’est aussi.
L’écart est important et la recherche sur la façon dont les organisations manquent de données prêtes pour l’IA le démontre : soixante-trois pour cent des organisations n’ont pas ou ne savent pas si elles ont les bonnes pratiques de gestion de données pour l’IA, selon un sondage réalisé au troisième trimestre 2024 de Gartner, Inc auprès de responsables de la gestion des données.
Comment Knowledge as Code propulse le centre de services autonome
Un centre de services autonome résout les problèmes avec peu ou pas d’intervention humaine. Il s’appuie sur des agents IA qui lisent la connaissance, décident quoi faire et agissent.
Cela ne fonctionne que lorsque la connaissance est fiable. Une connaissance assujettie à la gouvernance donne aux agents des réponses exactes et à jour, leur permettant de résoudre plus de problèmes lors du premier contact.
Nos solutions d’IA agentique agissent sur la connaissance gouvernée pour traiter les billets de routine, guider l’autoassistance et déclencher les correctifs. Lorsque la connaissance est structurée et validée, un centre de services numérique propulsé par GenAI peut détourner les demandes courantes et libérer les spécialistes pour les tâches complexes.
Gartner a rapporté en janvier 2026 qu’au moins 50 % des projets d’IA générative étaient déjà abandonnés après la preuve de concept, en hausse par rapport à sa prévision précédente de 30 %, en raison de la mauvaise qualité des données, de lacunes dans le contrôle des risques, de la hausse des coûts et d’une valeur commerciale incertaine.
De l’automatisation aux opérations TI autoréparatrices
L’automatisation autoréparatrice consiste à ce que les systèmes détectent un problème et le corrigent sans qu’une personne n’intervienne. Une connaissance fiable en assure la sécurité.
Les agents suivent des guides d'exploitation validés, de sorte que les opérations TI autonomes demeurent dans les limites établies par la gouvernance. Notre travail sur l’IA agentique pour les opérations TI démontre comment la connaissance gouvernée transforme les corrections manuelles en solutions automatisées et fiables.
Mettre Knowledge as Code en pratique
Vous n’avez pas à tout reconstruire d’un coup. Knowledge as Code fonctionne mieux comme un programme progressif qui commence par la gouvernance et la qualité avant d’y intégrer l’IA.
Utilisez ces étapes comme séquence pratique de travail :
- Vérifiez vos connaissances : Passez en revue les articles existants pour en vérifier l’exactitude, repérer les lacunes et les doublons.
- Définissez la gouvernance et la responsabilité : Assignez des responsables, établissez des normes et convenez d’une fréquence de révision.
- Structurez et versionnez le contenu : Convertissez les articles en modèles cohérents avec un historique de modifications suivi.
- Créez le processus de validation : Ajoutez une révision humaine et des vérifications automatisées avant publication.
- Connectez les connaissances aux agents IA : Fournissez des connaissances contrôlées à vos agents de centre de services et outils d’autoassistance.
- Mesurez la qualité et les résultats : Suivez l’exactitude, la résolution au premier contact et l’expérience client, puis améliorez-les.
Nous gérons ceci sous forme de programme géré via nos Services numériques en milieu de travail, jumelant la gouvernance des connaissances avec un soutien alimenté par l’IA. Dans un exemple de modernisation du service d’assistance, nous avons reconstruit le soutien pour une entreprise biopharmaceutique en utilisant notre plateforme AI Force et la transformation agentique.
Un autre projet présente les résultats du soutien TI propulsé par l’IA, où notre copilote ITSM a amélioré l’expérience de soutien TI pour un fabricant d’outils Fortune 500. Les deux cas partagent une leçon : il faut d’abord une gouvernance des connaissances, puis l’IA livre les résultats.
Conclusion clé
La connaissance en tant que code traite vos connaissances comme un actif gouverné, structuré et fiable plutôt qu’une collection de fichiers éparpillés. Cette base permet au service d’assistance autonome d’être sûr et fiable.
L’IA agentique n’est aussi efficace que les connaissances sur lesquelles elle agit. Commencez par la gouvernance et la qualité, structurez le cycle de vie, puis connectez l’IA par-dessus.
Questions fréquemment posées
Quels sont les cinq C de la gestion des connaissances ?
Les cinq C sont souvent décrits comme étant : capturer, organiser, connecter, communiquer et améliorer continuellement les connaissances ; ensemble, ils permettent de garder le savoir exact, repérable et à jour.
Quelles sont les meilleures pratiques de gestion des connaissances pour un service d’assistance piloté par l’IA ?
Structurez et versionnez votre contenu, attribuez une propriété et une gouvernance claires et validez les connaissances avant leur publication. Ensuite, gardez un rythme de révision pour que les agents IA s’appuient toujours sur des connaissances actuelles et fiables.
Quels sont des exemples de bases de connaissances ?
Les exemples comprennent les bases de connaissances des services d’assistance TI, les portails RH et libre-service des employés, les centres d’aide produits et les wikis internes qui stockent des articles pratiques, des correctifs et des politiques.
Que devraient faire différemment les organisations pour tirer profit de l’IA dans le service d’assistance ?
Améliorez d’abord la qualité et la gouvernance des connaissances, puis connectez l’IA, car l’IA agentique n’est aussi fiable que les connaissances gouvernées sur lesquelles elle s’appuie.
