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Un chiffre devrait faire réfléchir n'importe quel dirigeant : 47% des professionnels passent entre une et cinq heures par jour à chercher des informations. Pas à les analyser, pas à les exploiter. Juste à les trouver.
Le problème s'aggrave quand on sait que 54% des organisations jonglent avec plus de cinq plateformes différentes pour documenter leurs savoirs. Ici un wiki, là un drive partagé, ailleurs des notes éparpillées dans des boîtes mail. La connaissance existe, mais elle se dilue, se duplique, finit par se perdre.
Et puis il y a le turnover. Chaque départ emporte son lot d'expertises non transmises, de savoir-faire tacites jamais formalisés. Dans un contexte où les transformations s'accélèrent (digitales, organisationnelles, métiers) cette hémorragie silencieuse devient un risque stratégique.
Le knowledge management propose une réponse structurée à ce chaos informationnel. Pas une solution miracle, mais une démarche qui permet de capturer, organiser et diffuser les savoirs là où ils créent de la valeur. Voici comment la comprendre, la mettre en œuvre, et surtout la faire vivre dans la durée.
Le terme circule beaucoup, parfois à tort et à travers. On l'invoque pour justifier l'achat d'un nouvel outil, la création d'un énième référentiel documentaire, ou la nomination d'un responsable dont personne ne comprend vraiment la mission. Clarifions.
Le knowledge management, ou gestion des connaissances, désigne une démarche managériale qui vise à capturer, organiser, valoriser et diffuser les savoirs au sein d'une organisation. L'objectif n'est pas de tout documenter de manière exhaustive. C'est de rendre accessible ce qui compte, au moment où ça compte, aux personnes qui en ont besoin.
Une distinction fondamentale structure cette approche : celle entre connaissance tacite et connaissance explicite. La première vit dans la tête des collaborateurs. C'est l'intuition du commercial qui sent quand relancer un prospect, le geste du technicien qui ajuste une machine sans pouvoir expliquer comment. La seconde est formalisée : procédures, guides, bases documentaires, retours d'expérience écrits. Le défi du KM consiste précisément à transformer une partie du tacite en explicite; sans perdre la richesse du contexte qui lui donne son sens.
Ces dernières années, le knowledge management est passé du statut de "nice to have" à celui de priorité stratégique. Les chiffres parlent d'eux-mêmes : le marché mondial atteint 773,6 milliards de dollars et devrait dépasser les 2 100 milliards d'ici 2030. Une croissance qui reflète une prise de conscience généralisée.
55% des experts en KM perçoivent une avancée significative de la discipline en 2025, contre seulement 9% qui constatent un déclin. Le mouvement est net. Et il s'accompagne d'une mutation technologique majeure : 44% des professionnels du secteur considèrent l'IA générative comme prioritaire pour la création de contenus. L'intelligence artificielle ne remplace pas la démarche, mais elle l'accélère considérablement : nous y reviendrons.
Parler de "gestion des connaissances" peut sembler abstrait. Pourtant, les problèmes qu'elle résout sont terriblement concrets. Trois enjeux reviennent systématiquement dans les organisations qui s'y attaquent sérieusement.
Quand un expert métier part à la retraite ou change d'entreprise, que reste-t-il de ses vingt ans d'expérience ? Souvent, pas grand-chose. Quelques fichiers épars, des collègues qui se souviennent vaguement de certaines pratiques, et un vide que le successeur mettra des mois à combler, s'il y parvient.
Certaines entreprises ont compris ce risque très tôt. Bouygues Construction a lancé dès 1999 un référentiel d'expertise sous forme d'annuaire d'entreprise, soutenu par des systèmes d'information pour capitaliser les compétences organisationnelles. Depuis, le groupe a fait évoluer ce dispositif vers une plateforme collaborative intégrant l'IA pour cartographier et partager les compétences en temps réel.
EDF illustre une autre approche. Le projet Diadème, initié en 1992, a permis de cartographier les connaissances sous forme d'arbres favorisant le partage au sein de communautés métiers. En 2000, l'entreprise a nommé 150 Knowledge Managers dédiés et développé un portail intranet pour les interventions sur le réseau. Ces initiatives perdurent et s'enrichissent, alignées sur les tendances actuelles d'orchestration entre IA et expertise humaine.
Le sujet prend une acuité particulière en France, où le vieillissement démographique et les tensions sur certains métiers rendent le transfert proactif des savoirs indispensable. C'est d'ailleurs un levier clé des stratégies de reskilling qui visent à accompagner les transitions professionnelles au sein des organisations.
Revenons à ce chiffre : 47% des professionnels passent une à cinq heures par jour à chercher des informations. Traduit en euros, cela représente un gouffre. Traduit en frustration quotidienne, c'est une source majeure de désengagement.
Le cas Edenred montre ce qu'une démarche structurée peut produire. L'entreprise a déployé une stratégie de "knowledge empowerment" centralisant les connaissances en arbres de décision simples et accessibles. Résultat : la durée de formation initiale des collaborateurs est passée de 13 à 8 jours, tout en améliorant l'autonomie des équipes service client. Cinq jours gagnés par nouveau collaborateur, multipliés par des centaines de recrutements annuels : le ROI se calcule vite.
L'enjeu dépasse la simple efficacité opérationnelle. Quand un conseiller client trouve instantanément la bonne réponse, c'est la satisfaction client qui progresse. Quand un manager accède rapidement aux bonnes pratiques de son métier, c'est la qualité de son accompagnement qui s'améliore - un sujet central dans toute démarche de formation management.
Un troisième enjeu, moins immédiatement visible mais tout aussi stratégique : l'intelligence collective comme levier d'innovation.
Quand les savoirs circulent, les idées se croisent. Un retour d'expérience terrain peut inspirer une amélioration produit. Une solution bricolée par une équipe locale peut devenir un standard global. À l'inverse, quand chaque service fonctionne en silo, on réinvente la roue en permanence, on reproduit les mêmes erreurs, on passe à côté d'opportunités évidentes.
IBM a structuré son KM autour de cette conviction : annuaires d'experts dynamiques, bases collaboratives, communautés de pratique transverses. L'objectif affiché est de transformer le savoir en levier de performance, pas seulement de le stocker. Toyota applique une logique similaire avec des plateformes collaboratives internes qui fluidifient les échanges inter-services.
La prise de décision s'en trouve également transformée. Des informations fiables, structurées, accessibles permettent aux décideurs de trancher plus vite et mieux. Le knowledge management devient alors un outil d'aide à la décision au sens propre; bien loin de l'image poussiéreuse du simple archivage documentaire.
Passons à la pratique. Une chose est de comprendre les enjeux du KM, une autre est de le mettre en œuvre sans s'enliser. Trop d'initiatives échouent parce qu'elles partent d'un outil plutôt que d'un besoin, ou parce qu'elles ambitionnent de tout documenter d'un coup. Voici une approche plus pragmatique.
Avant de structurer quoi que ce soit, il faut savoir ce qu'on a. Et surtout ce qu'on risque de perdre.
La première étape consiste à identifier les expertises critiques et leurs détenteurs. Qui maîtrise les processus clés ? Quels savoirs sont concentrés sur une seule personne ? Où se situent les zones de fragilité en cas de départ ? Ce diagnostic peut prendre la forme d'entretiens, d'ateliers métiers, ou d'une analyse croisée entre organigramme et cartographie des compétences.
Vient ensuite la distinction entre ce qui est déjà documenté - même imparfaitement - et ce qui reste purement tacite. Un guide de procédures existe peut-être, mais personne ne le consulte parce qu'il date de 2019. Une expertise précieuse se transmet oralement entre collègues, sans jamais avoir été formalisée. Cet état des lieux permet de prioriser : on ne peut pas tout capter, il faut choisir ce qui a le plus d'impact métier.
Le réflexe classique consiste à chercher l'outil miracle. Un wiki, une base de connaissances, une plateforme collaborative; le marché n'en manque pas. Mais l'outil ne fait pas la démarche. Il la soutient, à condition d'avoir clarifié en amont ce qu'on veut en faire.
Les briques technologiques essentielles varient selon les contextes :
L'enjeu est moins d'empiler les solutions que de créer une cohérence d'ensemble.
La gouvernance compte autant que la technologie. Qui produit les contenus ? Qui les valide ? Qui s'assure qu'ils restent à jour ? Sans réponses claires à ces questions, n'importe quel référentiel devient un cimetière documentaire en quelques mois. Le rôle du knowledge manager, quand il existe, est précisément d'animer cette gouvernance : structurer les contributions, garantir la qualité, maintenir la dynamique dans le temps.
C'est là que beaucoup de démarches trébuchent. On crée un beau référentiel, on forme les équipes à l'utiliser, puis la greffe ne prend pas. Six mois plus tard, plus personne n'y contribue.
Le knowledge management ne peut pas vivre en parallèle du travail réel. Il doit s'y intégrer naturellement. Cela suppose de repenser certains rituels : inclure un temps de capitalisation dans les clôtures de projet, systématiser les retours d'expérience après les incidents, valoriser les contributions au même titre que les résultats opérationnels.
Les communautés de pratique jouent un rôle clé dans cette intégration. Quand des professionnels d'un même métier échangent régulièrement (en présentiel ou à distance) les savoirs circulent sans effort apparent. Le formel et l'informel se complètent.
La formation constitue un autre canal puissant de diffusion. Transformer une expertise interne en module pédagogique, c'est la rendre accessible à grande échelle tout en la structurant. Les plateformes LMS nouvelle génération permettent d'ailleurs d'aller plus loin en intégrant la gestion des connaissances directement dans les parcours d'apprentissage. E-TIPI LEARNING illustre cette convergence : son Learning Hub centralise les ressources dans un référentiel unique, tandis que le Studio de création permet de transformer rapidement les expertises internes en capsules et modules réutilisables; sans dépendre d'outils externes ni de compétences techniques pointues.
Impossible de parler de knowledge management en 2026 sans aborder l'intelligence artificielle. Non pas comme une promesse lointaine, mais comme une réalité déjà à l'œuvre dans de nombreuses organisations. Le basculement est en cours, et il change la donne.
Le talon d'Achille historique du KM, c'est la maintenance. Créer une base de connaissances demande un effort initial conséquent. La maintenir à jour en demande un permanent. Et c'est là que la plupart des initiatives s'essoufflent : les contenus vieillissent, les contributeurs se lassent, le référentiel devient progressivement obsolète.
L'IA générative change cette équation. Elle permet d'automatiser une partie significative du travail d'enrichissement : générer des résumés à partir de documents longs, créer des quiz de validation, suggérer des métadonnées pour améliorer la recherche, identifier les contenus qui nécessitent une mise à jour. Ce qui prenait des heures peut désormais se faire en quelques minutes.
Les tendances qui se dessinent pour 2026 vont plus loin encore. Selon les analystes, le KM évolue vers une orchestration unifiée de l'IA, des humains et des connaissances traitées comme une infrastructure dynamique. Fini le temps où l'on stockait des documents statiques dans des arborescences figées. Les collections de connaissances deviennent contextuelles, voire éphémères, assemblées à la volée en fonction des besoins.
Mais (et c'est un point essentiel) cette évolution ne marginalise pas l'humain. Au contraire. La cognition humaine reste le différenciateur compétitif dans un monde où l'IA peut produire du contenu à l'infini. La capacité à contextualiser, à nuancer, à exercer un jugement critique devient plus précieuse que jamais. L'IA assiste et accélère ; l'humain valide, enrichit et donne du sens.
Cette complémentarité se retrouve dans les plateformes les plus avancées. L'IA générative intégrée à E-TIPI LEARNING fonctionne sur ce principe : elle assiste la création de contenus pédagogiques :
Rien ne se publie sans intervention humaine. Les savoirs internes sont ainsi valorisés plus rapidement, sans sacrifier la pertinence ni surcharger les équipes formation.
C'est peut-être là l'enseignement principal de cette mutation technologique : l'IA ne remplace pas une démarche de knowledge management bien pensée. Elle la rend simplement plus viable dans la durée, en réduisant le coût de maintenance qui faisait échouer tant d'initiatives par le passé.
Lancer une initiative de knowledge management, c'est bien. La faire vivre sur plusieurs années, c'est autre chose. Trop de projets s'éteignent faute d'avoir démontré leur valeur ou d'avoir été entretenus dans le temps. Deux conditions permettent d'éviter cet écueil : mesurer concrètement ce que le KM apporte, et l'inscrire dans les routines de l'organisation.
"On ne peut pas améliorer ce qu'on ne mesure pas." L'adage vaut particulièrement pour le knowledge management, souvent perçu comme intangible. Pourtant, des indicateurs concrets existent.
Le temps d'accès à l'information est le plus immédiat. Combien de minutes faut-il à un collaborateur pour trouver une procédure, une réponse client, un retour d'expérience ? La différence entre "je cherche pendant une heure" et "je trouve en trois clics" se traduit directement en productivité, et en satisfaction au travail.
Le taux de réutilisation des contenus révèle si le référentiel vit réellement. Une base de connaissances consultée dix fois par jour crée de la valeur. Une base que personne n'ouvre est un investissement perdu. Les plateformes d’aujourd’hui permettent de tracer finement ces usages : quels contenus sont les plus consultés, lesquels sont ignorés, où se situent les trous dans la raquette.
La satisfaction des utilisateurs complète le tableau. Un questionnaire simple ( "Avez-vous trouvé ce que vous cherchiez ? En combien de temps ? L'information était-elle à jour ?" ) fournit un feedback précieux pour ajuster la démarche.
Certaines organisations vont plus loin avec des indicateurs composites. Le Knowledge Maturity Index, qui émerge comme tendance pour 2026, agrège plusieurs dimensions : qualité des contenus, gouvernance, adoption, impact business. Une façon de piloter le KM comme un véritable actif stratégique, pas comme un projet annexe.
L'écueil classique porte un nom : le syndrome du "one shot". On mobilise des ressources pour créer un référentiel, on communique lors du lancement, puis l'attention se dissipe. Deux ans plus tard, les contenus sont obsolètes et plus personne ne s'y réfère.
Éviter ce piège suppose d'inscrire le KM dans des rituels réguliers. Newsletters internes qui mettent en avant les nouveaux contenus. Curation thématique alignée sur l'actualité métier. Plans d'animation qui rythment la diffusion tout au long de l'année. Ces mécanismes maintiennent la visibilité et rappellent que le référentiel existe et qu'il évolue.
L'autre levier d'ancrage, plus structurel, consiste à lier le knowledge management aux référentiels de compétences. Quand un contenu de connaissance est explicitement rattaché à une compétence métier, il s'intègre naturellement dans les parcours de développement. Un collaborateur qui travaille sur une compétence donnée accède aux savoirs associés. Un manager qui identifie un écart de compétence dans son équipe sait quelles ressources mobiliser. Le KM cesse d'être un silo pour devenir un composant du système global de développement des talents.
C'est précisément cette intégration que permettent les plateformes qui unifient formation et gestion des connaissances. E-TIPI LEARNING, par exemple, permet de lier chaque contenu - capsule, module, document - aux référentiels de compétences métiers. Le pilotage devient stratégique : on visualise non seulement ce qui est disponible, mais comment cela contribue à la montée en compétences de l'organisation. Le knowledge management trouve ainsi sa place dans une vision plus large, celle d'une organisation apprenante qui capitalise en continu sur ses savoirs.
Le knowledge management, ou management des connaissances, n'est plus une discipline réservée aux grandes entreprises ou aux secteurs à haute intensité intellectuelle.
Quand un grand nombre de professionnels perdent plusieurs heures par jour à chercher des informations, quand chaque départ emporte son lot de connaissances tacites jamais formalisées, quand la multiplication des outils crée plus de dispersion que de valeur ajoutée : la question n'est plus de savoir si une stratégie de knowledge management est pertinente, mais comment la mettre en place de manière efficace.
Les organisations qui réussissent sur ce terrain partagent quelques traits communs :
La mise en œuvre d'un système de knowledge management implique un changement culturel considérable. Encourager chaque individu à contribuer, promouvoir le partage des connaissances comme une activité à part entière, lever les freins et obstacles qui empêchent l'engagement : autant d'actions qui demandent du temps et un suivi dans la durée. Mais le succès est à ce prix : transformer la connaissance brute en information actionnable, facilement accessible et partagée.
L'IA générative change la donne en facilitant :
Elle offre de nouveaux moyens d'assurer la mise à jour, de réduire la redondance et de garantir que chaque employé accède à l'information pertinente en fonction du contexte. Mais elle ne remplace ni la stratégie de gestion ni l'animation humaine. Le facteur clé reste l'intégration de ces fonctionnalités dans le quotidien professionnel des équipes.
Une tendance de fond se dessine : la convergence entre capitalisation des connaissances, formation en ligne et développement des compétences. Les résultats sont tangibles : amélioration de la productivité, meilleure prise de décision, créativité libérée au service de l'innovation au sein des équipes.
Les plateformes LMS nouvelle génération qui intègrent processus de gestion des savoirs et apprentissage continu offrent une réponse unifiée. Elles permettent de déployer un système de knowledge management sans multiplier les outils, tout en plaçant l'apprenant au centre du dispositif.
Pour les organisations qui veulent évaluer et optimiser leur gestion des connaissances, c'est une piste à explorer, un cadre structurant qui met la connaissance à disposition de ceux qui en ont besoin, au bon moment, pour créer de la valeur durable.
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