Notre approche
De la connaissance à l'intelligence artificielle
Préparer les connaissances, choisir les cas d'usage et gouverner l'IA sans perdre la maîtrise du patrimoine de l'entreprise.
Notre approche
Une IA ne corrige pas une information dispersée, contradictoire ou périmée. Elle peut au contraire rendre ces défauts plus difficiles à repérer en produisant une réponse convaincante. Nous travaillons donc sur les connaissances, leurs usages et leur gouvernance avant de chercher à multiplier les assistants.
L'objectif n'est pas de tout remettre en ordre. Il est de préparer les connaissances nécessaires à un cas d'usage utile et de conserver la maîtrise des réponses produites.
Partir d'un usage qui mérite d'être servi
La démarche commence par une question concrète : quelle activité voulons-nous mieux réaliser ? Il peut s'agir de retrouver une règle, préparer un livrable, contrôler la cohérence d'une décision, assister une analyse ou faciliter la transmission d'un savoir. Chaque usage est évalué selon :
La valeur attendue pour l'organisation
Les personnes concernées et leur responsabilité
Les connaissances nécessaires
La qualité et l'accessibilité des sources
Le risque d'une réponse incomplète ou erronée
Le niveau de validation humaine requis
Cette sélection évite de brancher une IA sur l'ensemble du patrimoine sans savoir quel résultat juger.
Préparer le corpus
Un corpus exploitable ne se résume pas à un ensemble de fichiers accessibles. L'IA doit pouvoir distinguer une source validée d'un brouillon, une règle générale d'une exception et une information active d'une version remplacée. Nous organisons notamment :
Les domaines de connaissance et leur vocabulaire
Les sources qui font autorité
Les propriétaires et responsables de validation
Les versions, dates de revue et règles d'archivage
Les droits d'accès et niveaux de confidentialité
Les relations entre décisions, règles, projets et livrables
Les conventions nécessaires pour interpréter chaque information
Nous identifions aussi les contenus redondants, obsolètes ou sans valeur pour l'usage retenu. Les retirer ou les isoler réduit le risque de faire réapparaître une information périmée dans une réponse.
Transformer les documents en connaissance adressable
Découper mécaniquement des documents ne suffit pas. Il faut préserver le contexte et la portée de chaque information. Une règle peut ne concerner qu'un pays. Un chiffre peut être historique. Une décision peut s'appliquer à une seule offre. Une source peut avoir été remplacée sans être supprimée pour autant.
Ces relations doivent rester compréhensibles par les équipes comme par les systèmes qui exploitent le corpus. Ce travail rejoint l'architecture de l'information : définir les objets, les relations, les responsabilités et le cycle de vie avant de choisir la façon technique de les exposer.
Découvrir notre travail d'architecture de l'informationMaintenir l'autorité dans les outils de l'entreprise
La mémoire assistée ne doit pas devenir une copie parallèle que personne ne sait maintenir. Les outils pilotés par l'entreprise restent les sources de référence. Le dispositif d'IA s'appuie sur eux et respecte leurs règles d'autorité. Cette approche protège trois éléments :
Le patrimoine reste sous le contrôle de l'entreprise
Les équipes continuent de travailler dans leurs outils de référence
Une réponse peut être reliée à son origine et réévaluée
Si le prestataire ou l'outil d'IA change, les sources, les modèles et les règles de gouvernance restent exploitables.
Organiser la décision humaine
Une réponse générée n'a pas la même portée selon son usage. Nous distinguons l'assistance à faible risque, que l'utilisateur peut vérifier directement, la production qui exige une revue métier ou technique, la décision qui doit rester entièrement humaine, et les domaines dans lesquels l'IA ne doit pas intervenir sans garanties supplémentaires. Les productions significatives conservent une trace de leur intention, de leurs sources et de leur validation. Le but n'est pas d'ajouter une bureaucratie, mais de rendre la responsabilité proportionnée au risque.
CORTEX, notre terrain d'apprentissage interne
Axiome applique cette démarche à sa propre production. CORTEX relie les sources, les décisions, les modèles, les règles et les livrables afin que l'équipe et les outils d'IA travaillent avec un contexte commun. Nous avons identifié les tâches qui peuvent être accélérées, celles qui exigent une revue experte et celles qui restent des décisions humaines.
Cette expérience nourrit notre méthode, mais CORTEX n'est pas un produit à installer chez le client. Nous adaptons la démarche au métier, aux outils et à la gouvernance de l'organisation. L'enjeu est de lui permettre de construire sa propre capacité, pas de la rendre dépendante d'une mémoire propriétaire d'Axiome.
Découvrir l'architecture et la boucle de capitalisation CORTEXUne gouvernance qui reste vivante
Un corpus fiable se dégrade s'il n'est plus entretenu. Pour chaque domaine traité, il faut pouvoir répondre à quelques questions simples :
Quelle source fait foi
Qui en est responsable
Quand elle doit être revue ou archivée
Qui peut la consulter ou la citer
Comment retrouver l'origine d'une décision
Comment intégrer une nouvelle connaissance sans casser la cohérence
Ces repères doivent entrer dans le travail quotidien. Une gouvernance trop lourde sera contournée et perdra rapidement sa valeur.
Une démarche accessible par étapes
Un grand compte peut commencer par un domaine de connaissance partagé entre plusieurs métiers et pays. Une PME, une ETI ou une organisation d'intérêt collectif peut partir d'un processus prioritaire ou d'un corpus limité. Dans les deux cas, un périmètre maîtrisé permet de vérifier la valeur, la qualité des sources et le fonctionnement des validations avant d'étendre la démarche.
Questions fréquentes
Le Corpus IA Ready est-il un produit ?
Non. C'est un accompagnement pour structurer les connaissances nécessaires à des usages identifiés. Le corpus, les sources et les règles restent sous le contrôle du client.
Faut-il déplacer tous les documents dans un nouvel outil ?
Non. Nous cherchons d'abord à identifier les sources qui font déjà autorité et à nous appuyer sur les outils que les équipes utilisent.
Peut-on commencer sans cas d'usage parfaitement défini ?
Oui. Un cadrage peut comparer plusieurs usages, leurs sources, leur valeur et leurs risques afin de choisir un premier périmètre.
L'IA remplace-t-elle le travail de gouvernance ?
Non. Elle rend au contraire plus importante la capacité à identifier les sources, les responsabilités et les validations.
Parlons de votre projet
Un projet d'IA à préparer ?
Vous pouvez venir avec une ambition IA, un corpus difficile à exploiter ou un processus dans lequel l'information se perd. Le premier travail consiste à relier le besoin aux connaissances et aux responsabilités nécessaires.