Cours:5-GI-KNM-S1/2023-24/BESTies

Amlaf Amine, Annoumani Mohamed, Ferlito Lorenzo, Mantoan Andrea

Travail 1 : Audit de l'état du Knowledge Management au sein de l'association étudiante BEST

Association

Général

Nom de l'entreprise : Board of European Students of Technology AISBL

Forme juridique : Association étudiante, à but non lucratif et apolitique.

Adresse : Rond Point Schuman 6, 5ème étage, 1040 Bruxelles.

Président : Katrijn Vandenborne, Master en Génie Électromécanique à l'Université de Gand, Gand, Belgique.

Information de contact

• Email : education@BEST-eu.org
• Site web : best.eu.org
• Médias sociaux
  • Facebook
  • LinkedIn
  • Twitter

Domaine d’activité

BEST (Board of European Students of Technology) est une association étudiante, à but non lucratif et apolitique, qui vise à autonomiser les étudiants en technologie en Europe. BEST favorise la collaboration, le réseautage et les opportunités de développement personnel pour les étudiants en renforçant les liens intra-étudiants et entre étudiants et entreprises. Pour ce faire, BEST organise divers événements tels que :

• Événements éducatifs :

BEST Courses: Des événements académiques de courte durée (souvent entre une et deux semaines) axés sur des sujets techniques ou scientifiques spécifiques organisés partout en Europe.

Échanges culturels entre deux ou plusieurs universités pour favoriser la compréhension interculturelle et la collaboration entre les étudiants à travers l’Europe.

• Compétitions :

EBEC (European BEST Engineering Competition) : Une série de compétitions locales, régionales et finales axées sur la résolution de problèmes, le design et les études de cas. Étant présent à Lyon, BEST en a organisé une l'année dernière en partenariat avec Volvo, et une avec Siemens.

• Soutien à la carrière :

BEST connecte les étudiants avec des entreprises via des forums d'emploi, des plateformes de recrutement et des événements de réseautage, facilitant l’accès aux stages, emplois et opportunités de mentorat.

• Implication éducative :

BEST collabore avec des universités pour améliorer l’éducation en ingénierie, en intégrant les retours des étudiants et en explorant des méthodes d’enseignement innovantes.

• Réseautage et développement :

Des sessions de formation sur le leadership, le travail d’équipe, la communication et la gestion de projets sont proposées tout le temps par BEST pour favoriser le développement personnel et professionnel des étudiants.

• Plaidoyer :

BEST offre une plateforme permettant aux étudiants d’exprimer leurs opinions sur des sujets éducatifs et promeut la mobilité internationale et la collaboration.

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Histoire et structure organisationnel

Histoire de BEST

L'idée de BEST est née en mai 1987 à Stockholm (Suède) lors d'une conférence européenne pour les étudiants en physique et en mathématiques. L'issue de cette conférence fut la décision d'organiser une Semaine Internationale tous les six mois dans un pays différent afin de développer les interactions entre les étudiants européens.

Celle ci a été la graine à partir duquelle BEST a pu naître, et, à partir de cette reunion à été succedé par plusieurs autres qui ont permit, à la fois, de generaliser l’esprit internationaliste et cosmopolite de la proto-association, de même que “raffiner” son organisation, en effet, lors de l’assemblé à Berlin (1989) il a été décidé que BEST se composerait d’un Conseil, d’une Assemblée Générale et de membres. Des délégués de toute l’Europe y ont participé : Barcelone, Berlin, Bologne, Budapest, Eindhoven, Grenoble, Helsinki, Lisbonne, Ljubljana, Londres, Louvain-la-Neuve, Paris, Stockholm, Trondheim, Turin, Vienne, Varsovie et Zurich.

C'est aussi lors de cette réunion que BEST a été officiellement fondé, avec pour objectif de promouvoir les échanges et la communication entre les étudiants européens en technologie. En novembre 1990, lors de la réunion de Budapest, le programme d'été a vu le jour : une série de cours de deux semaines organisés partout en Europe. En été 1991, 13 cours d'été ont été lancés. Pendant les trois premières années, le programme d'été a été soutenu par le programme TEMPUS de l'Union Européenne.

Année aprés année, l'association a continué de croître, de nouveaux membres ont rejoint ses rangs et de nouveaux projets ont vu le jour. Lors de la XIVe Assemblée Générale à Tallinn (Estonie), il a été décidé que BEST demanderait, avec CESAER et SEFI, la mise en place du Réseau Thématique H3E dans le cadre du programme SOCRATES de la Communauté Européenne. Ce Réseau Thématique a été officiellement établi en septembre 1996 pour travailler sur l'avenir de l'éducation en ingénierie. Cela a fait de H3E le premier Réseau Thématique où les étudiants participent en tant que partenaires égaux.

Lors de la XVe Assemblée Générale en Belgique, BEST a entamé un partenariat avec l'association étudiante allemande bonding Studenteninitiative e.V, reconnaissant ainsi mutuellement leurs activités et établissant un cadre de coopération. Depuis 2002, BEST coopère également avec la Fédération Canadienne des Étudiants en Ingénierie (CFES).

En 2005, après un long processus, la structure internationale de BEST a été complètement révisée pour gagner en efficacité et mieux servir l'organisation ainsi que les Groupes Locaux BEST. Un travail considérable a été accompli depuis lors pour assurer la durabilité de l'association : en interne (plateforme informatique, système de formation, stratégie de promotion commune), en externe (applications pour les événements BEST, implication éducative) et financièrement (partenariats avec des entreprises). Enfin, en 2007, lors de la Réunion des Présidents à Valladolid, les Groupes Locaux BEST ont décidé d'adopter une image de marque commune pour BEST.

En 2013, à Valladolid, l’un des rêves des fondateurs de BEST s’est réalisé : un salon international de l’emploi a été créé pour réunir étudiants en technologie et entreprises internationales. Il a été baptisé BEST Career Day (BCD) et, au départ, faisait partie de l’Assemblée Générale en tant que Journée Officielle d’Ouverture. Depuis 2015, il est devenu un événement indépendant organisé chaque année à Bruxelles, en Belgique, par une équipe composée de membres venant de différents Groupes Locaux BEST.

Lors de la XXXIVe Assemblée Générale à La Canée (Grèce), BEST a décidé d’ajuster sa structure pour optimiser les méthodes de travail de l’organisation, la rendant ainsi plus efficace et plus horizontale. Les 6 Comités ont été dissous au cours du mandat suivant et 10 Départements ont été créés pour prendre en charge le travail opérationnel de BEST. Afin de pouvoir développer l’organisation et ses services, des projets ont été lancés, intégrant des membres issus à la fois des Départements et des Groupes Locaux BEST.

Culture de l'association

La culture de BEST est basé sur trois pilastre qui definissent sa "raison d'être", en tant qu'organisation :

Vision

La culture de l'association prévoit un ensemble de valeurs à partir desquelles la notion d'inclusion excelle, à partir de la dictive :

People understand and respect different cultures and societies. The environment of empowered diversity supports people in applying their full potential and acting responsibly.

Mission

BEST aide les étudiants à acquérir une ouverture d'esprit internationale, à mieux comprendre les cultures et les sociétés, et à développer leur capacité à travailler dans des environnements culturellement diversifiés. BEST crée des opportunités pour le développement personnel des étudiants et les soutient dans l’atteinte de leur plein potentiel.

Esprit

Comiquement appelés les "5F" au sein de BEST :

FLEXIBILITÉ Nous recherchons la capacité de faire des changements et de gérer des conditions changeantes. Nous sommes ouverts à toutes les nouveautés. Nous valorisons et encourageons la capacité à être mobile et à répondre rapidement aux changements dans l’environnement ou à tout autre obstacle auquel nous faisons face.

AMITIÉ Nous construisons de bonnes relations où les gens s’entraident, se soutiennent et prennent soin les uns des autres. Nous valorisons les bonnes relations personnelles et le travail en équipe. Nous nous concentrons sur chaque personne impliquée dans nos activités, et de cette manière, nous créons une synergie.

AMUSEMENT Nous apprécions tout ce que nous faisons et valorisons les émotions positives des personnes impliquées dans nos actions. Nous nous efforçons de rendre nos activités agréables pour tous ceux qui y participent. Nous agissons avec passion et cherchons à partager cette passion avec les personnes autour de nous.

AMÉLIORATION Nous nous efforçons d’améliorer continuellement les standards dans tout ce que nous faisons et utilisons toute notre créativité pour perfectionner notre façon de travailler. Cela garantit le développement constant de nos actions.

APPRENTISSAGE Nous acquérons des compétences et une compréhension grâce à l’expérience, et nous valorisons tout ce que nous apprenons en participant à nos activités. Nous cherchons à tirer le maximum d’enseignement de chaque aspect de notre travail. Nous valorisons le développement personnel et nous aspirons à une communauté d’apprentissage ouverte, où nous avons la liberté de partager et de développer des idées.

Structure de l'association

Diagramme : Structure du International Board, l'administration de BEST. Diagramme : Structure et hiérarchie de BEST.

Départements

Les départements de BEST sont les 9 suivants :

Départements de BEST

#	Département	Description
1	Corporate Relations Department (CRD)	Le CRD aide le trésorier de BEST à fournir les ressources nécessaires à BEST International pour travailler et atteindre les objectifs de l'organisation.
2	Data Analysis Department (DAD)	Le DAD obtient des informations à partir des données et des études de marché afin de faciliter le processus de prise de décision au sein de l'organisation.
3	Design Department (DD)	Le DD fournit du matériel de conception et de marketing pour les besoins de BEST afin de maintenir et de renforcer l'image de BEST.
4	Educational Involvement Department (EID)	L'objectif du EID de BEST est de sensibiliser et d'impliquer davantage les étudiants dans les questions d'éducation, de recueillir leurs commentaires sur les questions d'éducation et de les diffuser auprès des parties prenantes de l'enseignement supérieur concernées.
5	Grants Department (GD)	Le GD coopère avec les bailleurs de fonds de BEST afin d'assurer un soutien financier à BEST par le biais de subventions.
6	Information Technology Department (ITD)	Le ITD développe et maintient l'infrastructure et les applications nécessaires pour répondre aux besoins de BEST en matière de technologies de l'information. Il assure également la cybersécurité de BEST.
7	Public Relations Department (PRD)	Le PRD surveille, construit et maintient l'image externe de BEST en établissant des relations solides avec les médias et le public concerné.
8	Training Department (TiGRO)	TiGRO maintient et développe le système de formation de BEST, en s'efforçant d'assurer la croissance des groupes locaux et des équipes internationales et leur contribution efficace à l'organisation, permettant ainsi à BEST d'atteindre ses objectifs.
9	Vivaldi Department (Vivaldi)	Vivaldi a pour mission de superviser et de soutenir l'organisation des événements BEST définis dans le manuel Vivaldi, un manuel de KM qui joue le rôle de la base de cet départment.

Régions de BEST

BEST, afin d'assurer une meilleure communication entre LBG, départements et International Board, a réalisé une division régionale de ses LBG. Cela a pour objectif également de créer un environnement propice au partage entre les LBG. Les actions pour atteindre cet objectif sont les suivantes :

• Préparer soigneusement les LBG aux Assemblées Générales (évenements où tout l'International Board et 2-3 membres de chaque LBG et département est présent pour discuter l'état de BEST et son futur).
• Recueillir les réactions et les idées des LBG pour les départements et International Board.
• Avoir des contacts personnels avec les LBG.
• Cibler l'information des départements vers les bonnes personnes dans chaque LBG.

Chaque région de BEST a un Regional Advisor qui sert à harmoniser les communications et les transferts de connaissances intra-LBG. Les régions de BEST sont les 9 suivantes :

Regional Advisers and LBGs

#	Région	Conseiller régional	LBGs
1	Région A	Mauro Cimini (Rome Tor Vergata)	Bratislava, Cluj-Napoca, Erlangen, Graz, Iasi, Ljubljana, Maribor, Novi Sad, Rome Tor Vergata, Vienna
2	Région B	Maxim Capinus (Timisoara)	Chania, Izmir, Moscow, Naples, Nis, Podgorica, Rome, Saint Petersburg, Timisoara
3	Région C	Evangelos Tasios (Thessaloniki)	Belgrade, Brasov, Istanbul Bogazici, Istanbul Yildiz, Milan, Mostar, Skopje, Thessaloniki, Zagreb
4	Région D	Gabriel Maracineanu (Bucharest)	Ankara, Athens, Bucharest, Isparta, Istanbul, Lodz, Lviv, Patras, Riga, Vinnytsia
5	Région E	Magdalena Helmich (Gliwice)	AGH Kraków, Brno, Budapest, Chisinau, Gliwice, Grenoble, Kosice, Kyiv, Prague
6	Région F	Elena Segura Moreno (Madrid Carlos III)	Aveiro, Barcelona, Delft, ENSTA Bretagne, ENSTA Paris, Maastricht, Madrid Carlos III, Porto, Turin, Valladolid
7	Région G	Elizaveta Smerchinskaya (Ekaterinburg UrFU)	Aalborg, Copenhagen, Ekaterinburg UrFU, Gdansk, Helsinki, Kaunas, Tallinn, Uppsala, Warsaw
8	Région H	Federico Ferraro (Liège)	Aachen, Almada, Coimbra, Ghent, Leuven, Liège, Lyon, Nancy, Wroclaw
9	Région I	Rita Graça (Lisbon)	Arts et Métiers, Brussels ULB, CentraleSupelec, Las Palmas, Lisbon, Louvain-la-Neuve, Madrid, Messina, Valencia

Local BEST Groups (LBGs)

Local BEST Groups (LBGs) sont les différents associations filiales de BEST, chacune lié à une université dans tout l'Europe. L'intitulé de chaque LBG est sous le format "LBG [nom de la ville]" sauf si la ville contient plusieurs LBG (Paris ou Madrid par exemple) où le format est plutôt "LBG [nom de l'université]." Il y a quand même des exceptions quand le LBG est plus ancien qu'une université de la même ville.

Chaque LBG est dirigé par ce que BEST appèle un Local Board (au contraite de l'International Board ou International BEST) qui est constitué de :

• Positions Board : Président, secretaire, trésorier.
• Positions Non-Board : VP-HR, VP-CR, VP-PR, autres rôles selon le choix du LBG.

Au moment de la rédaction de ce wiki, la liste complète des LBG membres de BEST est la suivante :

1. LBG Aachen
2. LBG Aalborg
3. LBG AGH Kraków
4. LBG Almada
5. LBG Ankara
6. LBG Arts et Métiers
7. LBG Athens
8. LBG Aveiro
9. LBG Barcelona
10. LBG Belgrade
11. LBG Brasov
12. LBG Bratislava
13. LBG Brno
14. LBG Brussels ULB
15. LBG Bucharest
16. LBG Budapest
17. LBG Chania
18. LBG Chisinau
19. LBG Cluj-Napoca
20. LBG Coimbra
21. LBG Copenhagen
22. LBG Delft
23. LBG Ekaterinburg UrFU
24. LBG ENSTA Bretagne
25. LBG ENSTA Paris
26. LBG Erlangen
27. LBG Gdansk
28. LBG Ghent
29. LBG Gliwice
30. LBG Graz
31. LBG Grenoble
32. LBG Helsinki
33. LBG Iasi
34. LBG Isparta
35. LBG Istanbul
36. LBG Istanbul Bogazici
37. LBG Istanbul Yildiz
38. LBG Izmir
39. LBG Kaunas
40. LBG Kosice
41. LBG Kyiv
42. LBG Las Palmas
43. LBG Leuven
44. LBG Liège
45. LBG Lisbon
46. LBG Ljubljana
47. LBG Lodz
48. LBG Louvain-la-Neuve
49. LBG Lviv
50. LBG Lyon
51. LBG Maastricht
52. LBG Madrid
53. LBG Madrid Carlos III
54. LBG Maribor
55. LBG Messina
56. LBG Milan
57. LBG Moscow
58. LBG Mostar
59. LBG Nancy
60. LBG Naples
61. LBG Nis
62. LBG Novi Sad
63. LBG Patras
64. LBG Podgorica
65. LBG Porto
66. LBG Prague
67. LBG Rome
68. LBG Rome Tor Vergata
69. LBG Saint Petersburg
70. LBG Skopje
71. LBG Tallinn
72. LBG Thessaloniki
73. LBG Timisoara
74. LBG Turin
75. LBG Uppsala
76. LBG Valencia
77. LBG Valladolid
78. LBG Vienna
79. LBG Vinnytsia
80. LBG Warsaw
81. LBG Wroclaw
82. LBG Zagreb

NB: BESTies est le terme utilisé au sein de BEST pour désigner les membres individuels.

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Ecosystème de l'association

Partenaires

BEST fonctionne à travers des LBG que l'on vient de mentionner, qui représentent l’organisation au sein de leurs universités respectives. Bien que les LBG agissent de manière autonome, ils collaborent étroitement avec le réseau global pour organiser des événements, des formations et des compétitions. BEST entretient également des partenariats stratégiques avec plusieurs organisations internationales, notamment :

• Associations et projets éducatives
  • SEFI
  • Engineers Europe
  • IFEES
  • ESA
  • EIT
  • IEEE
  • EuroPACE
  • UNESCO
  • ENAEE
  • IGIP
  • EAN
  • EUCEN
  • Erasmus+ KA2

• Associations d'étudiants
  • EESTEC
  • AEGEE Europe
  • European Youth Foundation
  • European Youth Together
  • SPEED
  • ESU
  • ESTIEM

• Entreprises (entre autres)
  • ABB
  • J.P. Morgan
  • FEANI
  • Siemens

Sources de financement

BEST s’appuie sur un modèle de financement durable, caractéristique des organisations à but non lucratif, en combinant diverses sources de revenus :

• Sponsoring d’entreprises partenaires : Les entreprises désireuses de se connecter avec des étudiants européens collaborent avec BEST à travers des présentations, des conférences, des compétitions ou des visites d’entreprise organisées lors des événements de BEST.
• Financement universitaire : Les universités hôtes souvent soutiennent financièrement les LBG pour favoriser l’internationalisation et accueillir des étudiants étrangers.
• Contributions des membres et levées de fonds : Les LBG organisent des activités pour collecter des fonds et financer leurs projets, garantissant ainsi que la majorité des activités restent gratuites pour les participants.
• Projets européens et subventions : BEST participe à des initiatives européennes, comme A-STEP 2030, financées par des programmes tels qu’Erasmus+, qui soutiennent ses activités éducatives.
• Autres
  • Remboursement de TVA.
  • LBGs fonds de formation.
  • Dons.
  • Les partenaires ad hoc et non ad hoc cité ci-haut.

Grâce à ces initiatives, BEST construit un écosystème dynamique où les étudiants peuvent s’épanouir sur les plans académique, professionnel et personnel, tout en se préparant à relever les défis globaux.

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Personne contactée

Informations personnelles

Nom complet : Jaime Santamarta Martin
Adresse mail : jaime.santamarta.martin@BEST-eu.org
Parcours académique : Ingénierie électronique, mais il évolue davantage vers la science des données.
Trajectoire professionnelle : Marketing & Business IT, puis Product Management

Rôles au sein de l'association

Vice-president des Services de BEST de juillet 2024 à juillet 2025.
Membre de DAD (Data Analysis Department).

Anciens rôles au sein de l'association

Décembre 2023 - Juillet 2024 : Membre de LSD (Local Support Development)
Juillet 2023 - Juillet 2024 : Coordinateur de DAD
Juillet 2022 - Juillet 2023 : Secretaire de DAD
Octobre 2017 - Octobre 2018 : Community manager, LBG Valladolid

Comment elle s'est inserée dans l'association

Jaime a retrouvé BEST lors d'un MW (Motivational Weekend) dans son LBG Valladolid qui est lié à son université. Les MW sont des évenements locaux où un ou plusieurs (souvent pas plus de 3) se rejoignent pour un voyage quelque part pas loin de leur locaux, souvent juste après une période de recrutement, afin de fidéliser les nouveaux membres en les motivant à rester (à travers des formations, soirées, randonnées, etc.).

Méthode de contact

Nous avons commencé par contacter la présidente de BEST puisque l'un d'entre nous a son contact sur Instagram. Elle nous a guidé vers Jaime en nous disant qu'il est très intéressé par le KM et qu'il avait déjà beaucoup d'expériences dans le KM au sein de BEST (que nous allons présenter plus bas dans les réponses de l'interview).

Nous avons ensuite regardé sur l'intranet de BEST pour trouver son contact WhatsApp. Après avoir lui présenter notre projet et la raison pour l'interview, nous avons fait un Lettucemeet pour trouver un créneau de réunion pour enfin avoir l'interview avec lui.

Relation avec KM

Compréhension générale de KM

En général, Jaime nous a dit qu'il a beaucoup étudié et appliqué le livre "The Knowledge-Creating Company" de Ikujiro Nonaka. Dans les réponses de l'interview ci-dessous, il nonus a mentionné quelque unes de ces expériences.

Anciennes expériences en KM avant BEST

Avant de rejoindre DAD, Jaime a été chargé de structurer et d'optimiser le Google Drive de son propre LBG. Pour situer le contexte, les LBG ont tendance à utiliser Google Drive pour maintenir leur propre système de connaissances locales, car il est assez convivial et le fait que BEST utilise des courriels Google BEST dédiés facilite la gestion de l'accès des utilisateurs.

Son expérience au sein de DAD lui a permis également de développer des bases assez solides en matière de gestion des connaissances. Par exemple, il a mené au succès des recherches indépendantes sur la manière d'initier et de mettre en place des pratiques de gestion des connaissances à partir de zéro dans un nouveau département à BEST (c'est-à-dire comment la première génération d'un département nouvellement créé peut conserver et transférer les connaissances aux générations à venir).

Intérêt dans le KT (Knowledge Transfer)

Selon Jaime, « À un moment donné, nous mourons tous », donc ne pas effectuer de transfert de connaissances, en particulier dans les grandes organisations, peut signifier la mort de l'organisation elle-même en raison de l'absence de continuité des connaissances.

Au sein de BEST, le transfert de connaissances doit être effectué entre les mandats, car ceux-ci ne durent qu'un an. Cela permet de maintenir un guide des meilleures pratiques (et des pratiques à éviter) basé sur les expériences et les conclusions des mandats précédents.

Pour cette raison, il travaille actuellement sur un nouveau wiki pour centraliser les transferts de connaissances de BEST.

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Entretien 1

Questions

Catégorie	Question(s) posée(s)
Planification	De quelles connaissances BEST a-t-il besoin de la part de chaque membre (c'est-à-dire le Board de chaque LBG, les groupes de travail, les étudiants, les départements, etc.) ? Y a-t-il des éléments qui font actuellement défaut ? Si oui, lesquels ? Qui est responsable de la collecte et/ou du maintien de ces connaissances ? Comment prévoit-il/elle de mettre la main dessus ?
Identification	Où se trouvent les connaissances existantes de BEST et comment y accéder ?
Génération	Comment les connaissances sont-elles générées, à la fois individuellement (étudiants) et collectivement (LBG, département, etc.) ?
Développement	Comment les connaissances au sein de BEST peuvent-elles être développées en largeur (c'est-à-dire en quantité) et en profondeur au niveau collectif ?
Diffusion	Quelles connaissances sont transférées au sein de BEST ? À qui ? Comment cela se fait-il ? Quelles sont les connaissances partagées (pour la collaboration) au sein de BEST ? Avec qui ? Comment cela se fait-il ? Quelles connaissances sont diffusées (du niveau n+1 au niveau n et/ou n-1...) ? Auprès de qui ? Comment cela se fait-il ?
Application	Comment ces connaissances sont-elles appliquées ? Comment s'assurer que les connaissances sont appliquées correctement ?
Conservation	Comment s'assurer que les connaissances restent disponibles et applicables ?
Évaluation	Attribuez une note de 1 à 10 (et expliquez pourquoi) à l'état de nos connaissances et à l'état de notre KM.
Utilisation d’une Intelligence Artificielle pour le KM	Utilisez-vous des outils de chatbot alimentés par l'IA au sein de BEST ? De manière formelle ou informelle. Avez-vous envisagé d'utiliser un outil d'intelligence artificielle pour vous aider à catégoriser et/ou à extraire des données ? Quel avantage voyez-vous à mettre en œuvre une telle solution (Notion AI par exemple, ou une utilisation de l'API ChatGPT) au sein de BEST ?
Questions divers	Autres questions posées à Jaime pour mieux le connaître.

Réponses

Planification

• De quelles connaissances BEST a-t-il besoin de la part de chaque membre (c'est-à-dire le Board de chaque LBG, les groupes de travail, les étudiants, les départements, etc.) ?
  • Savoir si l'objectif de BEST est réellement appliqué dans les services, s'il fonctionne ou non.
  • Comment ils peuvent s'améliorer entre les mandats
  • L'avenir de BEST
    • LTSP (Long-Term Strategic Plan) : un plan stratégique couvrant une période de trois ans et révisé tous les trois ans. Il sert à orienter les décisions stratégiques que BEST doit prendre. Cela peut inclure des décisions telles que le changement de certains partenaires, l'ajout/suppression de LBG au sein du réseau BEST, l'amélioration des connexions avec le réseau des anciens de BEST, le soutien des LBGs en cohérence avec d'autres entrées du LTSP, l'amélioration de la coopération entre les LBGs, etc.
    • AAP (Annual Action Plan) : un document créé chaque année par chaque génération dInternational Board. Son objectif est de traduire le LTSP en plan d'actions spécifiques que lInternational Board s'engage à traiter durant son mandat.

• Y a-t-il des éléments qui font actuellement défaut ? Si oui, lesquels ?
  • Pas tout à fait, BEST doit juste mieux organiser l'information sur leur intranet.

• Qui est responsable de la collecte et/ou du maintien de ces connaissances ? Comment prévoit-il/elle de mettre la main dessus ?
  • Personne. Auparavant, il y a eu un groupe de travail pendant 6 ans (2006-2012). Quelques tentatives par la suite (~1 an mais ça ne marchait pas).
  • Cette année : le but est de créer un wiki qui centralise toutes les KTs sur une seule page plutôt que d'être réparties sur l'ensemble du PA (intranet de BEST).
  • Un objectif personnel de Jaime, étant le VP de services, est de créer un autre wiki pour les services de BEST.
  • À l'avenir, travailler avec les départements pour standardiser les informations issus de chaque département.

Identification

• Où se trouvent les connaissances existantes de BEST et comment y accéder ?
  • PA (Private Area, intranet de BEST) et le site web de BEST.
  • Utilisation de Google Docs & Google Sheets également.

Génération

• Comment les connaissances sont-elles générées, à la fois individuellement (étudiants) et collectivement (LBG, département, etc.) ?
  • Les rapports annuels collecté par l'International Board auprès de chaque LBG sont utilisés pour améliorer les services.
  • Utilisation des RM (Regional Meetings, des réunions souvent physiques entre les LBGs de la même région) pour générer des connaissances collectives (par exemple, des formations chez TiGRO).

Développement

• Comment les connaissances au sein de BEST peuvent-elles être développées en largeur (c'est-à-dire en quantité) et en profondeur au niveau collectif ?
  • Boucles de rétroaction entre l'International Board et les entités membres de BEST.
  • Groupe de travail cette année qui rassemble les événements locaux organisés par les LBG afin de les partager avec l'ensemble du réseau. Donc utilisation de Business IT pour comprendre pourquoi un événement local spécifique est meilleur dans un LBG spécifique.

Diffusion

• Quelles connaissances sont transférées au sein de BEST ? À qui ? Comment cela se fait-il ?
  • BKTs (BEST Knowledge Transfer, où l'histoire et les informations sur BEST sont transférées aux nouveaux membres), KTs au niveau local aux nouveaux membres/Boards locaux/coordinateurs/membres de départements/etc.
  • Outils LGS (Local Group Support) des départements pour les LBG pour soutenir ces derniers à la base des meilleures pratiques des autres LBG.

• Quelles sont les connaissances partagées (pour la collaboration) au sein de BEST ? Avec qui ? Comment cela se fait-il ?
  • Google Drive pour les fichiers au niveau de chaque LBG.
  • Groupes WhatsApp/MP, et plus rarement Discord, au niveau de chaque entité de BEST. Il n'y a pas de grouep WhatsApp avec tous les membres de BEST.

• Quelles connaissances sont diffusées (du niveau n+1 au niveau n et/ou n-1...) ? Auprès de qui ? Comment cela se fait-il ?
  • Futur wiki, réunions entre lInternational Board et les départements, réunions entre lInternational Board et les Local Boards. Retour d'information pour améliorer les choses.

Application

• Comment ces connaissances sont-elles appliquées ?
  • Amélioration du fonctionnement de chaque entité membre de BEST (LBG, département, etc.)
  • Découverte de nouveaux services à offrir aux étudiants.

• Comment s'assurer que les connaissances sont appliquées correctement ?
  • Boucles de rétroaction.

Conservation

• Comment pouvons-nous nous assurer que les connaissances restent disponibles et applicables ?
  • PA, wiki, les KTs, les BKTS, etc.

Évaluation

• Attribuez une note de 1 à 10 (et expliquez pourquoi) à l'état de nos connaissances et à l'état de notre KM.
  • 7/10. Des efforts ont été faits par les anciens BESTies, la gestion des connaissances est donc très bonne. La culture de la gestion des connaissances peut toutefois être améliorée.
  • Très bon par rapport à d'autres entreprises et associations. On peut toujours retrouver rapidement d'anciens documents.

Utilisation de l'intelligence artificielle pour la gestion des connaissances

• Utilisez-vous des outils de chatbot alimentés par l'IA au sein de BEST ? De manière formelle ou informelle.
  • Les LBG les utilisent probablement, mais pas formellement. Le département IT est en train de créer une nouvelle version de PA, il y aura donc des tentatives d'utilisation d'une IA.

• Avez-vous envisagé d'utiliser un outil d'intelligence artificielle pour vous aider à catégoriser et/ou à extraire des données ?
  • Le département IT de BEST a essayé de rassembler toutes les archives, de les former et de créer un modèle d'IA, mais tout ce que BEST utilise est basé sur Makumba (framework de java, créé par un doctorant BEST) qui est compliqué, il était donc difficile d'y extraire des informations.

• Quel avantage voyez-vous à mettre en œuvre une telle solution (Notion AI par exemple, ou une utilisation de l'API ChatGPT) au sein de BEST ?
  • Toutes les BESTies seraient au courant de toutes les informations sur les connaissances de BEST.

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"Entretien" 2

Pour depiler le sujet d'utilisation d'une intelligence artificielle dans le KM plus en profondeur, nous avons pris un article de recherche comme réference. L'AI peut, selon l'article, fournir un aide dans ces quatre processus du Knowledge management :

Processus	Possibilités fournies par l'AI
Creation de nouvelles connaissances	Recognition de patterns inconnus par avance Ingestion d'une grande quantité de données pour en sortir des relations sur leur structure
Stockage et recuperation des informations	Classification et organisation des connaissances
Partage des connaissances	Favorisation de la collaboration entre parties qui ont un lien faible entre eux, et qui travaillent sur le même sujet Creation d'une guide sur la source des connaissances
Application des connaissances	Promotion d'un accès équitable aux informations, sans coût social Proposition de sources de données appliquables pour des sujets specifiques

Dans le cas spécifique de BEST, la rétention des connaissances, ainsi que leur partage immediat aux nouveaux entrants dans l'association, sont les problematiques les plus importantes, car le turnover est plus elevé par rapport à une entreprise, et chaque étudiant peut occuper plusieurs rôles dans son parcours. Sous cet angle, ci-dessous sont des questions supplementaires posées à Jaime ainsi que la réponse à chacune d'entre elles :

• Peut l'AI fournir un aide en interpellant les comptes rendus des reunions de l'association, pour en fournir un suivi accessible en largeur dans toutes les LBGs, , ou au moins les LBG concernés par chaque réunion ?
  • "Nous fournissons déjà nous-mêmes les CRs de nos réunions, sans avoir besoin d'un outil d'IA. Cela nous permet d'obtenir des résultats par notre propre raisonnement, donc ce point n'apportera pas grand-chose (et lors de la dernière Assemblée Générale, nous rendons obligatoire le téléchargement du CR dans les deux semaines qui suivent la réunion.)."

• Serait-il utile de pouvoir interpeller un chatbot alimenté par ces rendus, ainsi que par la documentation permanente de l'organisation, pour simplifier l'access aux information et rapprocher les organisations locales vers une ligne directrice ?
  • "Un chatbot est certes intéressant, mais il devrait être alimenté par des lignes directrices/documentation/wiki vérifiées afin qu'il soit digne de confiance."

• En considerant l'importance du facteur humain dans l'organisation, quel serait l'impact negative de ce type d'automatisation de partage d'information ? Peut-on considerer ça un "coût social inverse", par rapport à ce qui est décrit dans l'article ?
  • "De mon point de vue, il n'y a pas d'inconvénients, mais juste un complément à ce que nous faisons actuellement. Nous manquons de sensibilisation du fait que nous sommes une organisation d'étudiants bénévoles, et les personnes qui possèdent les connaissances ne peuvent pas avoir beaucoup de temps pour tout partager. Cela constituerait une première solution pour que davantage de bénévoles s'intéressent à BEST et apprennent par eux-mêmes avant de rejoindre les entités membres de BEST."

Travail 2B : Proposition d'amélioration du Knowledge Management

Atelier de réfléxion

Le thème de la solution proposée sera l'utilisation de l'IA dans le KM. Les résultats de notre atelier de réflexion sont présentés dans les deux sections suivantes : premièrement, une vue d'ensemble de la situation actuelle de la gestion des connaissances au sein de BEST, et deuxièmement, le problème que nous avons identifié dans ce cadre, puis enfin une liste d'exigences et d'objectifs auxquels notre solution devra répondre.

État de l'art - Système KM actuel

Comme nous l'avons constaté dans les réponses de Jaime lors de notre entretien avec lui, l'état actuel du KM au sein de BEST peut être décrit comme organisé et fonctionnel, mais avec une marge d'amélioration, ce qui est également appuyé par la note de 7/10 qu'il lui a attribuée.

Points forts

Les principaux points forts de cette gestion des connaissances sont les suivants :

• Accessibilité des connaissances :
  • Les connaissances sont actuellement stockées sur le PA (Private Area, intranet de BEST), Google Docs et Google Sheets ;
  • Un effort en cours vise à centraliser ces informations grâce à un projet de création d’un nouveau wiki pour améliorer l'accessibilité et la lisibilité pour tous les membres.

• Pratiques établies :
  • L'utilisation des sessions de BEST Knowledge Transfer (BKT) et des outils Local Group Support (LGS) garantit le transfert d'informations essentielles aux nouveaux membres et aux groupes locaux ;
  • Le Plan d’Action Annuel (AAP) et le Plan Stratégique à Long Terme (LTSP) guident à la fois la gestion stratégique et opérationnelle des connaissances ;
  • Les boucles de rétroaction entre l’International Board, les Local Boards et les départements permettent d’améliorer les processus et les services ;
  • Les Regional Meetings (RMs) entre les différentes régions de BEST (comme expliqué dans (Régions de BEST)) favorisent la création et le partage de connaissances collectives au sein du réseau.

• Culture de la gestion des connaissances au sein de BEST :
  • Les anciens documents et connaissances sont généralement faciles à retrouver, ce qui reflète de bonnes pratiques d’archivage. Cependant, pour certains documents, le processus est plus complexe ;
  • L’accent mis sur le partage des connaissances est plus marqué que dans de nombreuses autres organisations.

Points faibles

Les principales faiblesses identifiées sont cependant les suivantes :

• Fragmentation de l’information :
  • Les connaissances sont dispersées sur plusieurs plateformes (PA, Google Drive, outils locaux), ce qui peut entraîner des inefficacités ;
  • L’intranet actuel manque d'organisation, rendant parfois difficile la recherche d'informations rapidement.

• Pratiques actuelles non supervisées :
  • Aucun groupe ou individu n’est responsable de la maintenance et de la mise à jour des connaissances, il n'y a que le département IT mais qui gère plutôt le côté informatique du PA ;
  • Les initiatives passées en matière de KM (comme le groupe de travail entre 2006 et 2012) n’ont pas été maintenues sur le long terme.

En résumé, BEST dispose alors d’une solide base de pratiques et d’une culture de KM, avec un bon équilibre entre création, transfert et préservation des informations. Cependant, le manque de solutions de gestion centralisées, rationalisées et évolutives, ainsi que l'absence d’utilisation formelle d'outils d'IA, limite le potentiel de son KM, en particulier dans un contexte où ces technologies deviennent de plus en plus courantes et importantes.

Problème identifié

Le problème principal que nous avons identifié est que, malgré la richesse et l’exhaustivité de la gestion des connaissances (KM) au sein de l’association, beaucoup de membres ont du mal à trouver les informations dont elles ont besoin. Elles finissent souvent par se tourner vers des membres plus anciens pour obtenir de l’aide. Cela annule en grande partie l’utilité de l’intranet, qui est censé faciliter le transfert de connaissances des membres anciens vers les nouveaux. Ce problème est particulièrement pertinent au sein de BEST et suscite beaucoup de frustration chez les anciens membres, qui passent beaucoup de temps à documenter les informations de manière exhaustive, pour ensuite entendre dire que ces informations sont inexistantes ou difficiles à trouver.

C’est dans ce contexte qu’un wiki est en cours de création au sein de BEST. De notre côté, nous souhaitons rendre l’exploration de ce wiki encore plus intuitive en intégrant une solution basée sur l’intelligence artificielle. Lors de notre atelier de réflexion, nous avons défini les objectifs et exigences suivants, qui devront être pris en compte durant le développement de notre solution.

Objectifs

• La solution doit être développée en même temps que le nouveau wiki, l'objectif étant de lancer les deux simultanément afin de maximiser l'adoption des nouvelles bonnes pratiques.
• Elle doit être intuitive dans son utilisation et dans ses réponses.
• Elle vise à réduire le nombre de questions que les nouveaux arrivants posent aux membres plus anciens dans le cas où les réponses se trouvent déjà dans le wiki.
• Elle doit être intégré directement dans l'interface du wiki ou accessible via un widget dédié afin de fournir une assistance à la demande sans perturber le flux de travail de l'utilisateur.
• Elle devrait exploiter les métadonnées du wiki, comme l'indexe des articles, pour fournir des réponses spécifiques au contexte, en veillant à ce que les utilisateurs reçoivent des informations pertinentes et précises.
• Si possible, elle doit apprendre des requêtes répétées et du retour d'information, en améliorant sa compréhension du comportement de l'utilisateur et du contenu du wiki au fil du temps.
• Elle doit répondre par du texte, des images, des liens vers des articles pertinents du wiki ou des vidéos intégrées, le cas échéant.
• Elle ne doit pas inventer d'informations.

Exigences

La solution doit répondre aux exigences suivantes :

• Elle devrait être alimentée par les lignes directrices, la documentation et/ou le wiki de l'association.
• Elle doit être peu coûteuse car l'association est à but non lucratif et dispose de fonds limités.
• Le contrôle d'accès doit être simple en fonction des rôles des utilisateurs.
• La solution doit respecter les exigences en matière d'accessibilité (résistance aux handicaps ; utilisable sous différents systèmes d'exploitation, différents navigateurs, etc.)
• Elle doit être sécurisée et respecter la vie privée des utilisateurs.
• Elle doit respecter les lois et réglementations européennes.

Article choisi et lien avec notre solution

AI & KNM: a partnership between human and AI

Les récentes avancées ont, comme nous le savons tous, considérablement amélioré les capacités de l’IA à simuler des facultés humaines telles que « voir », « entendre » et « décider ». En particulier, l’IA est devenue progressivement une pionnière incontournable dans l’évolution et l’innovation des techniques de gestion des connaissances, démontrant ses avantages par rapport aux systèmes traditionnels existants.

Ces dernières années, le volume et la complexité des données que les organisations doivent gérer ont augmenté de manière exponentielle. L’IA répond spécifiquement à des problèmes tels que :

• l’automatisation des tâches répétitives,
• le traitement de grands volumes de données,
• la promotion de l’accessibilité et de la personnalisation,
• et l’aide à la prise de décision.

La gestion des connaissances consiste à gérer le flux et l’utilisation des savoirs au sein des organisations. L’IA fournit les outils techniques et les systèmes capables d’imiter les processus cognitifs humains, rendant la gestion des connaissances plus efficace et transformatrice. Pour créer une synergie entre ces deux perspectives interconnectées, il est essentiel d’explorer le potentiel des applications de l’IA dans la gestion des connaissances.

Création des connaissances

Le pouvoir prédictif de l’IA permet de générer de nouvelles données et de proposer de nouveaux cas. Les IA utilisant l’apprentissage profond peuvent découvrir des modèles, poser de nouvelles questions et développer de nouveaux ensembles de connaissances déclaratives.

• Exemple : Une approche d’apprentissage profond a récemment été utilisée pour établir des analogies entre divers termes dans 3,3 millions de résumés d’articles de recherche en science des matériaux publiés sur une période de 96 ans.

Stockage et récupération des connaissances

Grâce à des algorithmes auto-apprenants basés sur les données, il est possible d’organiser, classifier et récupérer efficacement l’information. L’IA peut analyser des ensembles de données volumineux, générer des résumés et identifier des informations pertinentes, économisant du temps et améliorant la productivité.

• Exemple : Les algorithmes de Gmail de Google recommandent des destinataires d’e-mails en fonction de l’historique des communications, illustrant comment l’IA personnalise et rationalise la récupération d’informations dans les tâches quotidiennes.

Partage des connaissances

En rapprochant des personnes travaillant sur les mêmes problématiques mais séparées par des frontières ou des géographies différentes, l’IA crée des systèmes de coordination plus connectés grâce à l’intelligence collaborative. À travers la génération de graphes sociaux dynamiques capturant les interconnexions entre équipes, les outils d’IA identifient les sources et les goulots d’étranglement des connaissances.

• Exemple : Favoriser la collaboration en temps réel, rendant le partage des connaissances plus intuitif et efficace.

Application des connaissances

Disposer de données et d’informations accessibles tout en mettant en évidence ce qui est contextuellement pertinent permet aux travailleurs d’appliquer les connaissances plus efficacement pour résoudre des problèmes ou créer des solutions.

• Exemple : Repsol, une entreprise énergétique, a utilisé l’IA pour analyser d’énormes ensembles de données et réduire de 40 à 50 % le temps improductif sur ses sites de forage, démontrant comment l’IA optimise l’application des connaissances dans des scénarios complexes.

Symbiose humain-IA

Il est essentiel de se rappeler que tout ce qui est lié aux connaissances doit nécessairement être centré sur l’humain, ces derniers étant les utilisateurs actifs. Les outils d’IA jouent un rôle de soutien, et non de remplacement, permettant d’atteindre ce que l’on appelle l’intelligence collaborative. Nous pouvons parler, en effet, de la relation complexe entre l’humain et l’IA : le concept de symbiose humain-IA. Pour garantir une mise en œuvre progressive, efficace et réussie, trois domaines clés doivent être pris en compte :

Les personnes

Comme mentionné, les humains sont au centre de tout le processus. Les travailleurs doivent être accompagnés tout au long de la mise en œuvre des outils d’IA au sein d’une organisation, notamment dans le domaine de la gestion des connaissances. Cela nécessite :

• sensibilisation et préparation initiale,
• montée en compétences et reconversion,
• consolidation du changement.

Il est également crucial d’identifier des « champions de l’IA », des personnalités moteurs de l’innovation, et de promouvoir la culture et la littérature autour de l’IA.

L’infrastructure

L’infrastructure est un élément fondamental pour la mise en œuvre de la symbiose humain-IA. Elle inclut à la fois la qualité des données et les systèmes algorithmiques qui en dépendent. Assurer la préparation des données grâce à des processus comme :

• le nettoyage,
• le marquage,
• et l’intégration de sources diverses, est crucial pour le bon fonctionnement de l’IA.

De plus, des outils tels que les graphes de connaissances offrent une manière structurée de gérer les relations entre points de données, permettant aux systèmes d’IA de fournir des informations contextuelles et explicables, renforçant ainsi leur rôle dans la gestion des connaissances.

Les processus

Il est nécessaire de passer d’une vision de l’IA comme simple outil d’automatisation à une approche où elle est utilisée comme moyen de réinvention. Cela implique :

• un apprentissage mutuel entre humains et IA, où les systèmes évoluent grâce aux retours humains, tandis que les humains affinent leurs prises de décision grâce aux informations générées par l’IA ;
• la formation d’équipes transversales, favorisant une collaboration fluide entre experts métier et spécialistes de l’IA, alignant les flux de travail pour améliorer la productivité.

Enfin, repenser les processus pour équilibrer automatisation et augmentation humaine libère les travailleurs des tâches répétitives, leur permettant de se concentrer sur des activités stratégiques et significatives, créant ainsi un environnement synergique pour les deux.

Notre solution

Pour répondre aux besoins et aux objectifs énoncés, nous avons choisi de proposer la mise en place d’un chatbot alimenté par un LLM (modèle de langage génératif).

Les LLMs

Un LLM, ou Large Language Model ou éncore modèle de langage génératif, est un générateur de texte qui calcule une réponse pour le texte qui lui est donné comme input. L'exactitude de ces réponses n'est pas assurée, car le modèle n'est pas au courant de la signification du texte qu'il produce.

Le chatbot

En gardant en tête les contraintes techniques expliqués tout à l'heure et les exigences et objectifs du projet d'amelioration, voici les caracteristiques de la solution que nous avons proposé :

• Alimentée par des sources fiables et vérifiées. Le chatbot sera exclusivement alimenté par les lignes directrices, la documentation et les articles du wiki validés par l’association. Cette stratégie garantit que toutes les réponses fournies sont fiables et précises, évitant ainsi les risques d’hallucination typiques des LLM. La base de connaissances sera mise à jour régulièrement en synchronisation avec les modifications du wiki, assurant une pertinence continue.
  • Solution technique requise pour l'atteinte de l'objectif : comme la source des données sera la nouvelle wiki de l'association, il est possible de donner au modèle de langage acces au contenu des articles, ainsi que de l'indexe complet de la structure de la wiki. En combinaison avec un prompt sur le comportement souhaité, il est possible de forcer le LLM à n'utiliser que les informations disponibles dans la wiki, ou de donner une réponse par défault s'il n'y a pas d'artcile en lien avec la question.

• Économique. Le budget de l'association constituant une des principales contraintes techniques à l'implementation du chatbot, la solution devra être peu couteuse en hebergement plus execution (si stockée en local), ou en execution (si basée sur des APIs). Concretement, ces deux options se basent sur le choix d'un modèle à accès ouvert, qui peut être implementé et parametré sur un serveur local. Cela permettrait de partager les réssources qui hebergent le wiki pour reduire les couts au seul hebergement du modèle et de sa execution. La deuxième option consiste en utiliser les APIs fournie par les organisations qui developpent les modèles payants. Cet approche signifie qu'il y aurait un coût associé à l'envoi de chaque question. En supposant un wiki contenant 100 article de 1000 mots chacun en moyenne, le modèle sera alimenté par un contexte de environ 125000 tokens (1 token = 4 characteres de texte en moyenne). Ça corresponds à environ 0,10€ pour question posée.

• Disposant d'un contrôle d’accès adapté aux rôles. Le chatbot intègrera un système de contrôle d’accès basé sur les rôles des utilisateurs. Ainsi, les réponses seront personnalisées en fonction des droits et des responsabilités de chaque utilisateur, garantissant que seules les informations pertinentes et autorisées leur sont accessibles. Techniquement, cela est possible en modifiant dinamiquement les articles sur lesquels le chatbot s'appuie pour construire ses réponses.

• Conformité à l’accessibilité et à la sécurité. Pour assurer une expérience utilisateur universelle, le chatbot respectera les normes d’accessibilité telles que WCAG 2.1. Il sera compatible avec divers systèmes d’exploitation et navigateurs, incluant des fonctionnalités comme la compatibilité avec les lecteurs d’écran. De plus, la solution inclura des mesures de sécurité conformes au RGPD pour protéger la vie privée des utilisateurs.

• Intégration directe et intuitive. Le chatbot sera intégré directement dans l’interface du wiki sous forme d’un widget contextuel. Cette approche offre une assistance à la demande sans perturber le flux de travail. Les utilisateurs pourront poser leurs questions et recevoir des réponses sous forme de texte ou des liens directs vers les articles pertinents, les images ou les vidéos.

• Réduction des questions répétitives. En exploitant les métadonnées du wiki et en proposant des réponses spécifiques au contexte, le chatbot permettra de réduire significativement les questions posées par les nouveaux arrivants aux membres plus anciens. Cette fonctionnalité favorise une adoption rapide des bonnes pratiques et un gain de temps pour tous.

Évolution et limites de la solution

Dans cette section, nous voulons évaluer des amelioration possibles vis à vis de la solution proposée, de même que les limites qu'elle possede.

Évolutions possibles

• Personnalisation plus poussée des interactions. Incorporer des mécanismes d’analyse des profils d’utilisateurs pour fournir des réponses encore plus adaptées. Par exemple, en fonction de l’historique de navigation ou des intérêts déclarés par les utilisateurs, le chatbot pourrait anticiper leurs besoins.

Bénéfice : Une meilleure expérience utilisateur et une adoption accrue.

• Suivi de l'utilisation :. Mettre en place un tableau de bord pour les administrateurs permettant de suivre les requêtes fréquentes, les retours d’utilisateurs et les lacunes dans la documentation. Cela pourrait inclure des notifications sur les thèmes nécessitant des mises à jour dans le wiki.

Bénéfice : Amélioration proactive de la documentation et des réponses du chatbot.

• Intégration avec d'autres outils. Connecter le chatbot avec des outils de gestion de projet ou de communication déjà utilisés par l’association (par exemple, Slack, Teams, ou Trello) pour répondre à des questions directement dans ces plateformes.

Bénéfice : Centraliser l’assistance dans les outils de travail des utilisateurs.

• Amélioration de l’expérience utilisateur par le multimédia. Intégrer des vidéos explicatives interactives ou des tutoriels basés sur les requêtes fréquentes.

Bénéfice : Faciliter l’apprentissage, surtout pour les sujets complexes.

• Mécanismes d’audit et de traçabilité. Ajouter un historique des interactions ou des suggestions fournies par le chatbot, accessible aux administrateurs. Cela aiderait à surveiller l’utilisation et l’efficacité.

Bénéfice : Transparence et amélioration continue.

Limites potentielles et solutions

• Limites des modèles open source. Bien que Llama 2 ou GPT-J soient des solutions économiques, leur performance peut être inférieure à celle des modèles propriétaires comme GPT-4 pour certaines tâches complexes.

Solution : Tester et optimiser les modèles en utilisant un fine-tuning sur vos données spécifiques. Vous pourriez également envisager une combinaison avec des API payantes pour des tâches précises si le budget le permet.

• Mise à jour de la base de connaissances. La synchronisation entre le wiki et le chatbot peut être un défi si les mises à jour du contenu ne sont pas automatisées.

Solution : Développer un pipeline automatisé pour extraire et mettre à jour les données du wiki dans la base de connaissances du chatbot.

• Risque de surcharge pour l’infrastructure. L’hébergement local ou mutualisé peut devenir une limite en cas de forte utilisation ou de croissance rapide de l’association.

Solution : Utiliser des solutions d’hébergement élastiques, comme les services cloud scalables, tout en surveillant les coûts.

• Conformité RGPD et vie privée. Si le chatbot stocke des logs des conversations, cela pourrait poser un risque en termes de protection des données.

Solution : Implémenter des mécanismes pour anonymiser les données des conversations et permettre aux utilisateurs de demander la suppression de leurs données.

• Adoption et formation des utilisateurs. Les nouveaux membres pourraient hésiter à utiliser le chatbot, surtout s’ils sont peu familiers avec les outils numériques.

Solution : Accompagner le déploiement du chatbot avec des campagnes de formation et des guides d’utilisation simplifiés.

• Fiabilité des réponses dans des cas complexes. Dans des situations où la documentation est incomplète ou ambigüe, le chatbot pourrait fournir des réponses insuffisantes ou non pertinentes.

Solution : Prévoir un mécanisme de fallback où le chatbot peut rediriger l’utilisateur vers un humain ou signaler une lacune dans la documentation.

• Propositions pour aller plus loin:
  • Option de déploiement hybride : Une solution hybride où les utilisateurs pourraient poser des questions à un chatbot local (rapide, confidentiel, économique) tout en accédant à des services en ligne pour des tâches complexes.
  • Participation communautaire : Permettre aux utilisateurs d’évaluer la pertinence des réponses et de contribuer directement à l’amélioration de la documentation via des commentaires ou des suggestions.

La présentation

File:5GI-KNM-TRAVAIL2B - Presentation.pdf