Intelligence artificielle et mémoire d’entreprise : comment mieux apprendre de son expérience ?

Regard d’un consultant en stratégie sur le capital d’expérience, l’Experience Box et la prise de décision.

Depuis des années, j’observe le même paradoxe dans les entreprises.

Elles accumulent énormément d’expérience, mais en exploitent finalement assez peu lorsqu’elles doivent prendre une nouvelle décision.

Elles ont pourtant déjà vécu des crises, perdu des clients, réussi des lancements, raté des recrutements, testé des marchés, modifié leur organisation, abandonné des projets ou changé de cap.

Tout cela devrait constituer un véritable patrimoine stratégique.

Pourtant, quelques années plus tard, une partie de cette expérience a disparu. Elle est restée dans la tête de quelques collaborateurs, dans des comptes rendus oubliés, dans des dossiers partagés ou dans des décisions dont on ne se souvient plus très bien du contexte.

Et l’entreprise peut alors reproduire des erreurs qu’elle avait déjà commises. Cela se voit malheureusement très souvent… C’est là que je vois un usage particulièrement intéressant de l’intelligence artificielle.

👉🏿 Pas simplement pour stocker davantage d’informations. Mais pour aider l’entreprise à mieux utiliser ce qu’elle a déjà vécu.

L’entreprise possède un capital d’expérience

On parle volontiers de capital humain, de capital client, de marque ou de propriété intellectuelle.

On parle beaucoup moins de capital d’expérience.

Pourtant, une entreprise qui existe depuis vingt ou trente ans possède quelque chose qu’un nouvel entrant ne peut pas acheter du jour au lendemain : son vécu.

Ses réussites bien sûr, mais aussi ses erreurs, ses hésitations, ses mauvais choix, ses crises, ses arbitrages et tout ce qu’elle a appris au fil du temps.

Notre réflexion consacré à l’IA et à la mémoire des entreprises rappelle d’ailleurs que la mémoire organisationnelle ne se limite pas aux archives. Elle comprend aussi les savoir-faire tacites, les décisions passées, les crises traversées et ce qui fait la singularité de l’entreprise.

Le vrai sujet n’est donc pas seulement de conserver l’information.

Il est de savoir la retrouver, la comprendre et la mobiliser lorsque l’on doit décider.

Pourquoi refait-on les mêmes erreurs ?

Une entreprise peut très bien avoir déjà rencontré un problème, avoir compris ce qui s’est passé, avoir corrigé la situation… puis refaire la même erreur trois ans plus tard.

Pourquoi ? Parce que celui qui connaissait le dossier est parti.

Parce que le retour d’expérience existe mais que personne ne le consulte en général. Mais aussi parce que la nouvelle équipe ignore ce qui avait été tenté ou en a une vision partielle voire erronée.

Ou parce que l’entreprise se souvient de la décision, mais plus vraiment de ce qui l’avait motivée.

C’est là qu’il faut distinguer deux choses : avoir de la mémoire et être capable d’apprendre de son expérience.

On se doit de souligner lui aussi cette limite : des connaissances peuvent être formalisées et stockées tout en devenant pratiquement inutilisables lorsqu’un problème réel survient.

De l’expérience à la décision

Je vois plutôt les choses comme une boucle. La difficulté est simple : si une étape manque, l’entreprise apprend mal. Et la contextualisation est essentielle.

Savoir qu’une décision a été prise en 2022 n’est pas suffisant.

Il faut aussi savoir : pourquoi l’avons-nous prise ? Quelles hypothèses avions-nous retenues ? Quelles alternatives avaient été envisagées ? Qu’avions-nous mal anticipé ? Et qu’est-ce qui a changé depuis ?

Dans certains secteurs, cette traçabilité du raisonnement est critique. Le rapport Choiseul cite notamment les projets industriels très longs, pour lesquels les personnes ayant pris les décisions initiales ne sont plus forcément présentes lorsque ces choix doivent être réinterrogés des années plus tard.

La mémoire utile n’est donc pas seulement : « Qu’avons-nous décidé ? » Mais surtout : « Pourquoi l’avons-nous décidé ? »

Boucle de capitalisation de l’expérience et d’aide à la décision

L’Experience Box : conserver aussi les erreurs

C’est dans cette logique que je parle d’Experience Box. L’idée n’est pas de créer une base documentaire supplémentaire. Il s’agit plutôt de conserver les expériences qui peuvent un jour éclairer une nouvelle décision.

Et surtout, de ne pas stocker uniquement les réussites. Les entreprises aiment documenter leurs succès. Elles documentent beaucoup moins volontiers leurs erreurs.

Pourtant, une erreur correctement analysée peut avoir énormément de valeur.

Pourquoi avons-nous perdu ce client ? Pourquoi cette implantation n’a-t-elle pas atteint la rentabilité attendue ? Pourquoi ce recrutement prometteur s’est-il soldé par un échec ? Pourquoi cette offre n’a-t-elle pas trouvé son marché ?

La bonne question est souvent : « Qu’avions-nous mal compris au moment de décider ? »

C’est là que l’expérience devient stratégique et la clé de toute entreprise apprenante.

Ce que l’IA peut changer

Jusqu’à présent, la plupart des démarches de gestion des connaissances reposaient sur une logique assez simple : l’information existe quelque part, à vous d’aller la chercher.

En pratique, cela fonctionne mal. Un dirigeant qui réfléchit à une implantation, un investissement ou un changement commercial ne va pas forcément parcourir dix ans d’archives avant de décider.

Avec l’IA, on peut imaginer le mouvement inverse ou du moins un flux plus intégratif.

Ce n’est plus seulement le décideur qui recherche l’expérience passée. C’est l’expérience passée qui revient au moment où elle devient utile.

L’enjeu n’est plus seulement le stockage, mais la disponibilité de la mémoire au moment exact du besoin. Cela va bien au delà de la capacité de stockage et la sécurisation de son data centrer. Nous en parlions d’ailleurs avec Gilles Hontarede, pdf de la société Azertee, un des leaders dans ledomaine.

Une entreprise qui réfléchit à l’ouverture d’une agence pourrait, par exemple, voir remonter automatiquement : « Lors de la dernière ouverture, le délai de recrutement avait été sous-estimé. » Ou : « Sur les trois précédents lancements, le chiffre d’affaires de première année avait été surestimé. » Ou encore : « Un projet proche avait déjà été étudié. Voici pourquoi il avait été abandonné. »

À ce moment-là, l’IA ne décide pas. Elle éclaire la décision sur la base de modèles et d’expériences contactées.

Et c’est là que son intérêt devient stratégique.

Attention toutefois à ne pas devenir prisonnier du passé

Il existe je pense un autre risque que nous avons pu expériencer au sein du cabinet de conseil en stratégie Alteem. . Une entreprise peut oublier trop vite. Mais elle peut aussi se souvenir trop bien.

« On a déjà essayé. » « Cela n’avait pas marché. »

Ce sont parfois de bonnes raisons de ne pas recommencer pour beaucoup. Mais pas toujours et c’est oublier nombre de paramètres dont celui du timing.

Parce que les technologies évoluent. Les clients changent. Les concurrents aussi. Les compétences internes ne sont plus les mêmes.

Une expérience passée ne doit donc jamais devenir une règle intangible.

La bonne question est plutôt : « Pourquoi cela avait-il échoué, et les conditions qui avaient conduit à cet échec existent-elles encore aujourd’hui ? »

Il faut donc faire très attention à une mémoire privée de contexte, qui conserve le « comment » mais plus vraiment le « pourquoi ».

De la mémoire à l’intelligence stratégique

C’est finalement là que je situe l’intérêt principal de l’IA.

Une base documentaire répond à : « Que savons-nous ? » Une mémoire organisationnelle plus mature devrait permettre de répondre à : « Qu’avons-nous appris ? »

Et une entreprise réellement apprenante devrait aller encore plus loin : « Pourquoi nous sommes-nous trompés ? » Puis : « Qu’est-ce que notre expérience passée peut nous apprendre sur la décision que nous devons prendre aujourd’hui ? »

C’est le passage de la mémoire à l’intelligence stratégique. La question à poser au dirigeant devient alors très simple : « Qu’est-ce que mon entreprise ne peut pas se permettre d’oublier ? »

J’ajouterais deux autres  éléments: « Quelles erreurs avons-nous déjà suffisamment payées pour ne pas les reproduire ? » et « Quelles expériences pourraient demain nous aider à prendre de meilleures décisions ? »

Pour nous, au sein du cabinet de conseil en stratégie Alteem, c’est là que l’intelligence artificielle prend tout son sens. Non pas comme une machine qui décide à la place du dirigeant.

Mais comme un outil capable de rappeler, au bon moment, ce que l’entreprise a déjà vécu, ce qu’elle en avait appris et ce qui a changé depuis.

Autrement dit : éviter de décider comme si l’entreprise n’avait jamais rien vécu auparavant.