Vidéo
[Retour d'expérience] MGEN : identifier des cas d’usages de l’IA pour améliorer la performance de votre base de connaissances
MGEN est la 1ère mutuelle des agents du service public. Elle gère à la fois l’assurance maladie et la complémentaire santé et prévoyance de plus de 4 millions de bénéficiaires d’un contrat individuel ou collectif.
Un peu de contexte : MGEN a lancé une démarche de Knowledge Management en 2011 avec une réflexion sur l’IA dès 2015 ayant plusieurs objectifs :
- Faciliter l’accès à l’information métier
- Gagner en efficacité et en rapidité pour répondre aux demandes
- Aider à la rédaction
- Automatiser les tâches répétitives
- Optimiser certaines analyses
L’IA fait rêver mais comment passer du rêve à la réalité ?
Quelles sont les étapes essentielles pour identifier les services à proposer aux utilisateurs ?
1. Lister les capacités des solutions, outils à disposition
2. Organiser des ateliers d’identification des usages et valider leur fiabilité - Idéation
3. Mettre en place un POC avec l’identification de communautés, d’ambassadeurs, la constitution d’une équipe pilote
4. Mettre en œuvre la plateforme avec un plan de conduite du changement
6 exemples d’utilisation de l’IA sur une base de connaissance
- Une fiche de connaissance peut faire mention de sources externes de contenu pour compléter une demande. Au lieu de cliquer sur le lien pour atterrir dans un nouvel onglet, le besoin est d’ajouter un résumé du contenu de la page derrière ce lien, en le survolant, et de l’afficher dans un pop-up. Exemple d’utilisateur : téléconseillers pour un gain de production.
- Evaluation de la qualité d’une fiche en suivant les normes de gestion de la connaissance. Une fiche conforme est vérifiée et « certifiée ». Une IA peut analyser les contenus et attribuer un score de qualité.
- Au sein de la solution Jalios, il est possible de créer un assistant (chatbot) qui va référencer des contenus qui sont déjà sur la plateforme et des éléments externes pour créer un corpus précis. Des consignes sont à déterminer sur la forme de la réponse et pour éviter les hallucinations de l’IA.
- Synthèse des commentaires. Si une discussion possède beaucoup de commentaires, il est possible de demander une synthèse automatique de ces commentaires. Cela permet d’identifier les « signaux faibles » ou les besoins d’optimisation des fiches.
- Une fiche de connaissance peut être modifiée en profondeur. Pour signaler rapidement ces changements, une comparaison automatisée entre 2 versions est disponible sans besoin d'une note du rédacteur.
- Amélioration d’une fiche via la possibilité de reformuler un contenu directement dans la plateforme, selon différents styles d’écriture afin de la mettre en forme en lien avec les normes de gestion de la base de connaissance.
Et sinon, qu'apporte l’IA dans le quotidien des collaborateurs ?
La réponse est simple : une performance accrue des équipes et des bases de connaissances avec un gain de temps, une optimisation de la qualité et de la fiabilité des fiches mais aussi l'identification de nouveaux usages, d'opportunités de développement.
Il est important de rappeler un élément fondamental et inconditionnel : la place de l'humain ! C’est lui qui détient l’expertise et le recul.
Notez qu'il faut aussi rapprocher les fonctionnalités et les usages pour évaluer l’adéquation de la technologie avant de la mettre en œuvre et de garder toujours un contrôle. L’IA est un support technologique, une aide, un co-pilote ! Cette recommandation est d'ailleurs valable pour toute technologie émergente.
En lien avec l’expérience de MGEN, peut-être que ces besoins sont aussi les vôtres ! N’hésitez pas à nous contacter.
_____
Enregistrement lors du Salon Digital Workplace de Paris en mars 2024. Intervenants :
- Katia MURAWSKY : Responsable Pôle Gestion de la connaissance et des compétences chez MGEN
- Nabil ZEROUAL : Knowledge Manager chez MGEN
- Jean-Michel LAMBERT : Responsable avant-vente chez Jalios
- Gildas GUILLET : Porteur d'offre Jalios chez ASI