Grandes entreprises, franchises, groupes avec filiales… De nombreuses organisations doivent relever le défi de fédérer plusieurs points d’implantation… Et les nombreux collaborateurs qui vont avec. Comment s'assurer que l'information circule fluidement entre le siège et le terrain ? Découvrez comment l’IA peut uniformiser et sécuriser l’accès à l’information de vos équipes.

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Le défi de la circulation de l’information en entreprise  

Pour de nombreuses entreprises, l’accès à l’information est un véritable casse-tête. 

Plus la structure grandit, plus les défis de communication interne se font nombreux… 

Et la documentation interne, de plus en plus dense, se doit de pouvoir répondre à différents challenges : 

• Rendre l'information produite en interne accessible et compréhensible pour tous, le tout sans passer par des heures de recherche : un collaborateur ne devrait pas passer des heures à fouiller des dossiers pour une procédure qui prend 5 minutes à exécuter.
• Répondre aux questions fréquentes des filiales ou salariés qui sont parfois nombreuses et hétéroclytes (procédures RH, notes de service, politiques d’entreprise…) afin d’alléger la charge de travail des “services supports”.
• Harmoniser les pratiques (Standardisation) : S'assurer que la procédure appliquée à Lyon est la même qu'à Lille. Pour les réseaux de franchises ou les groupes multi-sites, c'est un impératif opérationnel : garantir que les standards de marque, de sécurité et de qualité sont respectés uniformément, partout et tout le temps.

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Et c’est là que le dispositif de “répertoire” de la documentation interne se doit d’être performant, bien souvent le collaborateur sait que l’information existe mais ne sait pas où la trouver et peut parfois se sentir “perdu” face à la quantité d’informations disponible. 

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Des solutions parfois risquées 

Pour pallier cette problématique, chaque entreprise dispose de sa propre solution : 

• Le drive / document partagé : Utile pour les TPE / PME, mais vite chaotique pour les grandes structures. On se retrouve noyé sous la quantité de dossiers, avec des risques d'erreurs de version et un classement parfois hasardeux. 
• L’intranet : souvent utilisé dans de plus grosses entreprises, l’intranet peut sembler être une solution efficace, mais bon nombre d’entre eux ne sont plus au goût du jour, difficiles à utiliser et peu attirants, surtout pour les nouveaux venus. Ceux-ci peuvent donc être boudés par les utilisateurs mais également connaître des failles de sécurité si ils sont obsolètes. 
• Le recours à des IA externes à l’entreprise : cette nouvelle solution est parfois beaucoup utilisée par les salariés… Sans que la direction de l’entreprise soit au courant. On appelle ce phénomène le “shadow IT”. C'est le nouveau risque majeur. Pour gagner du temps, les salariés copient-collent des documents internes dans des solutions d’IA génératives. 

Mais en demandant à une IA publique de résumer une note confidentielle, le collaborateur expose l'entreprise à des fuites de données et à une perte de propriété intellectuelle.

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IA interne à l’entreprise, la solution pour faciliter la recherche documentaire dans les grandes structures 

Comme nous l’avons vu précédemment, l’utilisation de l’IA est de plus en plus répandue dans les entreprises, l’internaliser changerait la donne. 

• La question d’un classement efficace des documents ne se pose plus 
• L’interface est simple et avenante, on pose une question en langage naturel et l’IA réponds simplement 
• Le système est interne à l’entreprise et donc beaucoup plus sécurisé qu’une IA “grand public”, vos données ne sortent pas de votre environnement sécurisé

Toutes les équipes pourraient avoir accès à la même information, sans perdre de temps et dans un cadre sécurisé. 

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Comment ça marche ? 

Pour que l’IA donne la bonne information au collaborateur, on lui donne une base documentaire validée en amont sur laquelle s’appuyer.

Les documents de cette base vont être découpés et transformés via un modèle spécifique (embedding) d’IA pour les rendre “lisibles” par le système, qui va les analyser et les classer pour comprendre le sens “profond” des idées qu'ils contiennent, et pas seulement les mots-clés.

Lorsqu'une question est posée au système, celle-ci est transformée de la même manière. 

Il suffit alors de rechercher des éléments sémantiquement proches dans la base de données fournie en amont. 

La question et cet ensemble de documents est enfin envoyé vers un LLM qui est en capacité de fournir une réponse fondée et construite en langage “humain”. 

L’information est structurée, claire et accessible facilement et rapidement, à la manière d’un moteur de recherche interne. 

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