Qu’est-ce que le « knowledge as code »? Guide du service d’assistance autonome
Les équipes TI d’entreprise confient de plus en plus de tâches à des agents d’AI qui résolvent les billets de manière autonome. Ces agents s’appuient sur les connaissances que vous leur fournissez, donc la qualité de ces connaissances détermine le résultat.
Le « knowledge as code » est une façon de gérer ces connaissances avec la même rigueur que les équipes de développement logiciel appliquent au code. Ce guide explique ce que c’est, pourquoi c’est important et comment le mettre en œuvre.
Ce que signifie « knowledge as code »
Le « knowledge as code » consiste à s’assurer que les connaissances sont structurées, gérées en versions, validées et gouvernées—tout comme le code l’est pour les équipes logicielles. Cela signifie que les connaissances sont structurées, gérées en versions, validées et gouvernées. Le résultat est une source unique de vérité à laquelle les personnes et les agents d’AI peuvent faire confiance.
Pendant des années, les équipes ont stocké les connaissances 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 du stockage d’archives à l’intelligence prête à la décision.
Le « knowledge as code » rend ce changement concret. Des outils comme notre Assistant cognitif de gestion des connaissances traitent les connaissances comme un actif vivant sur lequel l’AI peut agir, plutôt qu’un dossier que l’on oublie de mettre à jour.
Pourquoi le « knowledge as code » est important maintenant
Les services d’assistance autonomes et l’Agentic AI changent la façon dont le soutien est offert. L’Agentic AI est un logiciel capable de planifier et d’agir de façon autonome pour accomplir une tâche, et non seulement de répondre à une question. Lorsque les agents agissent à partir de connaissances, de mauvaises connaissances entraînent rapidement de mauvais résultats à grande échelle.
Les prévisions de Gartner sur l’Agentic AI illustrent l’enjeu : d’ici 2029, l’Agentic AI résoudra de manière autonome 80 % des demandes courantes en service à la clientèle, sans intervention humaine, ce qui entraînera une réduction de 30 % des coûts opérationnels, selon Gartner, Inc.
Des connaissances gouvernées permettent de concrétiser cette promesse :
- Coût de connaissances de mauvaise qualité : Des articles erronés ou désuets poussent les agents à prendre les mauvaises décisions à grande échelle.
- Bénéfices de connaissances gouvernées : Des connaissances exactes et à jour permettent aux agents de résoudre plus de problèmes dès le premier contact, en toute sécurité.
Les éléments fondamentaux du « knowledge as code »
Le « knowledge as code » n’est pas un outil unique. Ce sont quelques pratiques qui, combinées, rendent les connaissances fiables pour les humains et les machines.
Le tableau ci-dessous montre comment cette approche diffère de la gestion traditionnelle des connaissances.
| Gestion traditionnelle des connaissances | Knowledge as code |
| Documents statiques et wikis | Connaissances structurées et lisibles par machine |
| Aucun historique de version | Gestion des versions avec retour arrière |
| Mises à jour ponctuelles | Validation passant par un pipeline |
| Responsabilité non définie | Gouvernance claire et propriétaires identifiés |
| Conçu pour être lu par des humains | Conçu pour être exploité par des humains et l’AI |
Connaissances structurées et gérées en versions
Les connaissances structurées sont des informations rédigées dans un format cohérent et lisible par machine. Au lieu d’un texte libre, elles utilisent des champs, des étiquettes et des modèles clairs afin que les humains et l’AI puissent les interpréter.
Le contrôle de version s’inspire des habitudes des équipes logicielles. Chaque modification est suivie, ce qui permet de voir qui a modifié un article, de comparer les versions et d’annuler une mise à jour indésirable. Cet historique crée une source unique de vérité sur laquelle votre service d’assistance peut compter.
Le pipeline et le cycle de vie des connaissances
Un pipeline de connaissances fait passer chaque article par des étapes établies avant que quelqu’un ne s’y fie. Le cycle de vie des connaissances permet de garder le contenu à jour dans le temps. Voici comment s’agencent les étapes :
- Créer : Les auteurs rédigent les connaissances à partir des billets, des correctifs et des apports d’experts.
- Valider : Les réviseurs et contrôles automatisés confirment que le contenu est exact et complet.
- Publier : Les connaissances approuvées sont diffusées dans un lieu gouverné unique.
- Utiliser : Les humains et les agents d’AI appliquent les connaissances pour résoudre des problèmes.
- Retirer : Les articles obsolètes sont signalés, mis à jour ou retirés selon une cadence établie.
Gouvernance et qualité des connaissances
La gouvernance est l’ensemble des règles précisant qui détient la connaissance, à quoi ressemble une « bonne » connaissance, et à quelle fréquence elle est révisée. La qualité est le facteur critique, car l’AI est fiable à la mesure de la qualité des connaissances qui la soutiennent.
L’écart est important et la recherche sur le manque de données prêtes pour l’AI chez les organisations en témoigne : 63 % n’ont pas ou ne savent pas s’ils disposent des bonnes pratiques de gestion des données pour l’AI, selon un sondage de Gartner, Inc. mené au troisième trimestre 2024 auprès de responsables de gestion des données.
Comment le « knowledge as code » propulse le service d’assistance autonome
Un service d’assistance autonome résout des problèmes avec peu ou pas d’intervention humaine. Il s’appuie sur des agents d’AI qui consultent les connaissances, décident quoi faire et agissent.
Cela ne fonctionne que si les connaissances sont fiables. Des connaissances gouvernées donnent aux agents des réponses exactes et à jour, leur permettant de résoudre davantage de demandes dès le premier contact.
Nos solutions d’Agentic AI exploitent des connaissances gouvernées pour gérer les billets courants, faciliter le libre-service et déclencher des correctifs. Lorsque les connaissances sont structurées et validées, un service d’assistance numérique propulsé par GenAI peut détourner les demandes courantes et libérer les spécialistes pour les tâches complexes.
Gartner a signalé en janvier 2026 qu’au moins 50 % des projets d’AI générative étaient déjà abandonnés après la preuve de concept, en hausse par rapport à une prévision précédente de 30 %, en raison de la faible qualité des données, de lacunes dans le contrôle des risques, de coûts croissants et d’une valeur d’affaires peu claire.
De l’automatisation aux opérations TI autoréparatrices
L’automatisation autoréparatrice (« self-heal ») consiste à détecter un problème et le corriger sans intervention humaine. Des connaissances fiables rendent cela sécuritaire.
Les agents suivent des procédures validées (runbooks) afin que les opérations TI autonomes respectent les balises définies par la gouvernance. Notre travail en Agentic AI pour les opérations TI montre comment des connaissances gouvernées transforment des corrections manuelles en solutions automatisées et fiables.
Passer à la pratique du « knowledge as code »
Il n’est pas nécessaire de tout reconstruire en même temps. Le « knowledge as code » fonctionne mieux comme programme graduel, débutant par la gouvernance et la qualité avant de connecter l’AI.
Voici les étapes pratiques à suivre :
- Auditez vos connaissances : Passez en revue les articles existants pour en vérifier l’exactitude, les lacunes et les doublons.
- Définissez la gouvernance et la propriété : Attribuez des responsables, établissez les standards et convenez d’une fréquence de révision.
- Structurez et gérez les versions du contenu : Convertissez les articles en gabarits uniformes avec historique de modifications.
- Créez le pipeline de validation : Ajoutez une révision humaine et des vérifications automatisées avant la publication.
- Reliez les connaissances aux agents d’AI : Transmettez les connaissances gouvernées à vos agents du service d’assistance et aux outils libre-service.
- Mesurez la qualité et les résultats : Évaluez l’exactitude, la résolution au premier contact et l’expérience client, puis améliorez-les.
Nous menons ce programme de façon gérée à travers nos Services du lieu de travail numérique, alliant gouvernance des connaissances et soutien alimenté par l’AI. Dans un exemple de modernisation de service d’assistance, nous avons reconstruit le soutien pour une entreprise biopharmaceutique grâce à notre plateforme HCLTech AI Force et à la transformation agentique.
Un autre projet démontre les résultats du soutien TI alimenté par l’AI, où notre copilote ITSM a amélioré l’expérience de soutien TI d’un fabricant d’outils du Fortune 500. Les deux cas illustrent une leçon : la gouvernance des connaissances d’abord, ensuite l’AI livre les résultats.
À retenir
Le « knowledge as code » considère vos connaissances comme un actif structuré, gouverné et fiable, plutôt que de simples fichiers dispersés. Cette base rend un service d’assistance autonome sécuritaire et digne de confiance.
L’Agentic AI est aussi fiable que les connaissances qu’elle exploite. Commencez par la gouvernance et la qualité, gérez adéquatement le cycle de vie, puis connectez l’AI ensuite.
Questions fréquentes
Quels sont les cinq « C » de la gestion des connaissances ?
Les cinq « C » sont couramment définis comme « capturer, organiser, connecter, communiquer et améliorer continuellement » les connaissances ; ensemble, ils assurent l’exactitude, la facilité de recherche et l’actualité des connaissances.
Quelles sont les meilleures pratiques pour la gestion des connaissances dans un service d’assistance piloté par AI ?
Structurez et versionnez votre contenu, attribuez des responsabilités claires et une gouvernance, et validez les connaissances avant leur publication. Maintenez ensuite une fréquence de révision afin que les agents d’AI s’appuient toujours sur des connaissances fiables et à jour.
Exemples de bases de connaissances ?
On peut citer les bases de connaissances de service d’assistance TI, les portails RH et libre-service employés, les centres d’aide produits et les wikis internes qui stockent des articles pratiques, solutions et politiques.
Que devraient faire les organisations différemment pour obtenir de la valeur de l’AI au service d’assistance ?
Priorisez d’abord la qualité et la gouvernance des connaissances, puis connectez l’AI, car l’Agentic AI n’est fiable que si elle exploite des connaissances gouvernées.
