eGain : Le savoir devient l'instruction pour l'IA
L'évolution de l'IA a transformé le rôle du savoir : il est passé de données brutes à des instructions système. Les entreprises doivent créer de nouvelles architectures technologiques où le savoir est géré avec la même discipline que le code pour une IA fiable.
eGain Corporation affirme que les avancées en matière d'intelligence artificielle (IA) ont fondamentalement modifié la manière dont les entreprises gèrent l'information. Traditionnellement considéré comme une matière première, le savoir, en particulier avec l'IA générative, est devenu l'élément central dictant le comportement du système, agissant comme une couche d'instruction.
Pendant des décennies, les systèmes informatiques reposaient sur une séparation claire entre le code du programme et les données. Le code était développé et contrôlé rigoureusement par des processus d'ingénierie disciplinés, tandis que les données étaient collectées et stockées. Dans l'IA générative, le modèle agit comme un interprète, mais ses actions sont déterminées par le savoir – politiques, procédures, informations produit – auquel il accède à l'exécution. Par conséquent, la qualité de ce savoir dicte directement la performance et la précision de l'IA.
Les experts constatent que de nombreuses entreprises déploient leurs ambitions en matière d'IA sur des fondations instables, manquant de discipline technique suffisante dans la gestion des connaissances. Malgré l'accès à des modèles d'IA avancés et à des budgets considérables, ces systèmes échouent souvent en production en raison d'une gouvernance et d'une curation inadéquates du savoir organisationnel. Cet écart entraîne des résultats d'IA qui peuvent être inexacts, contradictoires ou obsolètes.
eGain souligne la nécessité pour les entreprises d'établir une nouvelle architecture technologique où la gestion des connaissances – son agrégation, sa curation et sa gouvernance – bénéficie de la même rigueur technique et de la même discipline que celles appliquées précédemment au code logiciel. Ce changement de paradigme est essentiel pour construire des systèmes d'IA fiables et efficaces, indispensables aux futures opérations commerciales.