Compte-rendu de la table ronde L’IA dans la gestion des connaissances du 19 mai 2026 (avant l’AG Juriconnexion), animée par
– Marie Lavie de Rande, gestionnaire d’information juridique
– avec Antoine Larré (Head of Product chez Alfeo) et
– Florent Tétart (Responsable de l’innovation chez PMB Services)
L’IA ne tue pas les bases de données — elle les révèle
« L’IA ne rend pas les bases de données obsolètes : elle les sublime« . C’est sur cette affirmation sans équivoque qu’a démarré la table ronde. Son rôle est d’exploiter, d’organiser, de relier et de valoriser les actifs documentaires existants. La vraie révolution est ailleurs : elle tient à la transformation de la façon dont on accède à l’information.
Avant / après : une nouvelle logique d’accès à l’information
Avant l’IA, l’utilisateur devait s’adapter au système : trouver les bons mots-clés, maîtriser des syntaxes complexes, jongler avec les opérateurs booléens, anticiper le vocabulaire utilisé au moment de la production du document. Une démarche confortable pour les experts, mais source de frustration pour les autres.
Avec l’IA, c’est l’inverse : le système s’adapte à l’utilisateur. L’IA comprend l’intention, le contexte, les synonymes — et parfois même l’implicite. L’expérience utilisateur en est profondément transformée.
La démonstration réalisée sur la solution Alfeo l’illustre parfaitement : là où une recherche classique remonte les documents contenant les mots-clés sans garantir la pertinence, la question en langage naturel identifie le document le plus qualifié pour répondre. L’échange conversationnel va plus loin encore : l’IA génère une synthèse en puisant dans les documents les éléments véritablement utiles.
Un point de vigilance s’impose toutefois : l’IA ne garantit pas l’exhaustivité des résultats.
La qualité des données reste le nerf de la guerre
Plus la donnée est structurée, plus les réponses sont efficaces. Descripteurs, mots-clés et plans de classement restent une information complémentaire que l’IA exploite pour renforcer la qualité du résultat.
Les documentalistes ne sont donc pas affranchis de la tâche d’indexation. Au contraire : l’indexation augmente la valeur sémantique du contenu. Croire que l’IA va s’en dispenser est une grande illusion.
Un bon patrimoine documentaire, gouverné avec rigueur, est la condition pour tirer le maximum profit de l’IA. Celle-ci agit d’ailleurs comme un révélateur : elle met en lumière les documents mal indexés ou mal référencés dans une base.
L’IA, alliée du Knowledge Management
Faciliter la contribution
Via des mécanismes d’indexation augmentée, l’IA analyse le contenu d’un document déposé dans un formulaire et renseigne automatiquement les champs en se connectant au référentiel client. Résultat : le coût d’effort pour le contributeur baisse, et le taux d’alimentation de la base monte.
Maintenir la qualité dans le temps
L’IA aide à la détection des doublons et à l’identification de contenus obsolètes, notamment via des connecteurs aux bases officielles — comme data.gouv.fr — pour s’assurer que les contenus restent à jour.
Automatiser la veille
Pour la veille, l’IA comprend le contexte et peut interagir avec le web. Elle identifie les articles pertinents et pré-remplit des notices (titre, date, tags, résumé, lien source), prêtes à être intégrées dans la base après validation manuelle. La base de connaissances s’en trouve mieux alimentée et vieillit mieux.
L’IA agentique : la prochaine étape
L’IA agentique franchit un cap supplémentaire : elle décompose une demande complexe, définit un plan d’action et adapte sa stratégie de façon autonome à chaque requête utilisateur. Elle introduit une phase de réflexion avant d’agir, et peut s’ouvrir à d’autres bases de données.
Le protocole MCP permet quant à lui de faire dialoguer entre eux des systèmes en langage naturel, avec pour objectif constant l’enrichissement de la donnée.
Quelles compétences pour les documentalistes et KM ?
La maîtrise du langage naturel — et notamment du français — ainsi que l’art du prompt deviennent des compétences clés. Le documentaliste et le KM doivent également comprendre les techniques de base (RAG, vectorisation, MCP) pour savoir ce qu’ils peuvent raisonnablement attendre de l’IA.
Le principe du 80/20 s’applique : 80 % des résultats sont probants, 20 % restent à corriger. On gagne du temps, mais la relecture demeure indispensable.
La compréhension fine de la donnée — une force historique des documentalistes — est précisément ce qui fait la différence dans un projet documentaire réussi. Le conseil des intervenants : revisiter son architecture de l’information avant toute chose.
5 conseils à retenir
- Structurez vos données avant de déployer l’IA. Un patrimoine documentaire bien gouverné est la condition sine qua non pour exploiter pleinement les capacités de l’IA. L’IA amplifie ce qui existe — en bien comme en mal.
- Ne sacrifiez pas l’indexation. L’IA ne remplace pas l’indexation : elle s’appuie dessus pour produire des résultats de qualité. Les documentalistes passent de l’exécution à la supervision — leur rôle est revalorisé, pas supprimé.
- Gardez l’humain dans la boucle. Un RAG qualifié limite les hallucinations , mais l’IA propose, le professionnel valide. La vérification manuelle des résultats reste non-négociable, en particulier dans un environnement juridique.
- Pensez cas d’usage, pas technologie. On ne déploie pas « de l’IA » de façon générique : on outille des cas d’usage précis avec la brique adaptée — recherche augmentée, génération de synthèses, détection de doublons, veille automatisée…
- Montez en compétences sur les fondamentaux de l’IA. Comprendre les mécanismes de base (RAG, vectorisation, MCP) et accepter l’approche statistique de l’IA — dont les réponses peuvent parfois varier — est indispensable pour en faire un usage éclairé. Pas besoin d’être développeur : les solutions du marché sont de plus en plus accessibles.
Illustration : photo personnelle, collage sur un café, Berlin, Pâques 2026
Publié le 25/05/2026, modifié le 25 mai 2026
