Une archive de contenu devient rapidement inutilisable sans relations
Les entreprises ne devraient pas organiser le contenu uniquement comme une succession de publications individuelles, mais comme une architecture des connaissances.
A knowledge architecture connects technical terms, relevant questions, core statements, sources, pages, relationships, and maintenance responsibility. This makes knowledge findable, consistent, updatable, and reusable for different applications.
Situation de départ en août 2023
De nombreuses entreprises ont accumulé du contenu au fil des ans :
- Pages de services,
- articles de blog,
- Whitepapers,
- Présentations,
- Instructions,
- FAQ,
- Études,
- Newsletter,
- Documentations internes,
- Documents de vente.
Chaque document pouvait être techniquement correct en soi. Cependant, des frictions sont apparues dans l'ensemble.
Un terme a été expliqué différemment sur plusieurs pages. Une nouvelle page de service contredisait une ancienne brochure. Un article d'expert utile n'était accessible que via la recherche interne. Les sources se trouvaient dans le système de stockage personnel d'un employé. Il n'y avait pas de propriétaire clair pour les mises à jour.
La réponse courante à cela était une production supplémentaire. Il manquait apparemment une contribution, un format ou une campagne.
En réalité, l'information manquait souvent. C'est l'architecture qui faisait défaut, rendant l'information existante utilisable comme un savoir cohérent.
Ce qu'une architecture de connaissances accomplit
Elle crée des termes sans ambiguïté
Les entreprises utilisent des termes techniques, des noms de produits, des désignations de services et des abréviations internes. Sans ordre conceptuel, des variantes apparaissent, qui semblent évidentes pour les employés, mais qui créent des significations différentes à l'extérieur.
Une architecture de connaissances documente :
- désignation préférée,
- Définition,
- Synonymes et orthographes alternatives,
- termes hiérarchiquement supérieurs et inférieurs,
- sujets connexes,
- termes non autorisés ou obsolètes,
- service responsable.
Les normes W3C telles que SKOS montrent depuis des années comment les concepts, les désignations et les relations peuvent être modélisés dans les systèmes d'organisation des connaissances. Les entreprises n'ont pas nécessairement besoin d'un projet de Web sémantique pour cela. L'idée de base reste néanmoins précieuse : un terme reçoit une identité et entretient des relations compréhensibles.
Elle relie les questions et les affirmations
Un arbre thématique seul ne suffit pas. Les utilisateurs viennent avec des questions concrètes.
Une architecture solide ne se contente donc pas d'attribuer du contenu à un sujet, mais relie :
- Question,
- Public cible,
- Situation,
- core technical statement,
- Preuve,
- contenus approfondis,
- prochaine étape.
Ainsi, le même savoir peut être activé dans différents contextes sans avoir à être réinventé à chaque fois.
Elle fait des sources une partie intégrante du système
Les sources sont souvent ajoutées à la fin d'un texte. Dans une architecture des connaissances, elles font partie de la déclaration.
Pour une affirmation centrale, il doit être possible de déterminer :
- sur quoi elle repose,
- à quel point la base est actuelle,
- quelle restriction s'applique,
- who is responsible for the transfer to the corporate context,
- dans quels contenus la déclaration est utilisée.
Si une source est modifiée ou devient invalide, on peut retracer quels contenus sont concernés.
It clarifies relationships between contents
Les liens internes ne doivent pas être traités comme une mesure SEO ultérieure. Ils représentent des relations professionnelles.
Les relations possibles sont :
- base et approfondissement,
- Problem and solution,
- Définition et application,
- Thesis and antithesis,
- principe général et situation sectorielle,
- source et déclaration dérivée,
- contribution actuelle et référence permanente.
These relationships help people understand and make the thematic connection clearer for search and processing systems.
Elle ancre la responsabilité et la maintenance
Chaque domaine de connaissances central nécessite un propriétaire technique. Celui-ci n'a pas besoin d'écrire ou de maintenir techniquement tous les contenus lui-même. Il est cependant responsable de la validité et de l'approbation technique.
De plus, l'architecture nécessite :
- responsabilité éditoriale,
- responsabilité technique,
- Intervalle de vérification,
- Journal des modifications,
- Règles de fusion et de suppression.
Sans ce niveau, l'architecture des connaissances devient une action de nettoyage ponctuelle.
L'architecture des connaissances, c'est plus que la navigation sur un site web
L'architecture de l'information d'un site web organise les pages, les sections et les chemins de navigation. C'est une partie visible importante de l'architecture des connaissances.
L'architecture des connaissances va plus loin. Elle relie également des contenus qui n'apparaissent pas comme des pages web publiques :
- définitions internes,
- registre des sources,
- données produit,
- guides de conversation,
- Connaissances de formation,
- Règles d'approbation,
- informations confidentielles sur les applications,
- métadonnées lisibles par machine.
Un site web peut être visuellement facile à naviguer et pourtant reposer sur une base de connaissances contradictoire.
Conversely, a company may be well documented internally, but unable to translate the knowledge understandably and accessibly to the outside.
L'architecture doit relier les deux niveaux sans mélanger de manière incontrôlée les informations internes et publiques.
The architecture model
Level 1. Terms and entities
Les personnes, les organisations, les produits, les services, les méthodes, les groupes cibles et les termes techniques reçoivent des désignations et des relations uniques.
Niveau 2. Questions et situations
Les situations réelles d'information et de prise de décision sont documentées. Elles constituent les accès au savoir.
Niveau 3. Déclarations clés et preuves
Les déclarations techniques récurrentes sont associées à la portée, à la source, à l'expérience et à la responsabilité.
Niveau 4. Contenus et formats
Les pages, les articles, les documents et les médias utilisent les messages clés sous une forme adaptée au contexte respectif.
Niveau 5. Relations et navigation
Les liens, les taxonomies, les références et les structures hiérarchiques rendent les relations visibles.
Niveau 6. Maintenance et gouvernance
Les propriétaires, les intervalles de vérification, les approbations et les règles de modification garantissent l'actualité et la cohérence.
Pourquoi le développement de l'IA générative renforce la question de l'architecture
En 2023, les modèles linguistiques génératifs ont pu résumer, reformuler et répondre à des questions. Des approches techniques telles que la génération augmentée par récupération ont déjà connecté les modèles linguistiques à des corpus de documents externes depuis 2020.
Il n'en a pas découlé de règle simple, charger chaque document d'entreprise dans un système d'IA.
La recherche a plutôt mis en évidence deux exigences :
- Les connaissances externes peuvent être plus facilement mises à jour et retracées que les connaissances stockées exclusivement dans le modèle.
- La qualité et l'origine des contenus récupérés restent décisives.
Un stock de documents désordonné ne devient pas automatiquement une base de connaissances fiable grâce à la technologie de récupération. Le système peut trouver des passages obsolètes, contradictoires ou inappropriés.
C'est pourquoi une utilisation fiable de l'IA ne commence pas par la base de données vectorielle. Elle commence par l'organisation thématique.
Perspective pratique
Les audits de contenu montrent souvent que les entreprises répondent plusieurs fois aux mêmes questions sans définir de message clé commun.
An example pattern:
- La page d'accueil promet une solution complète.
- Une page de services délimite plus étroitement le champ d'application.
- Un ancien article technique utilise un ancien nom de produit.
- Une présentation commerciale mentionne d'autres conditions préalables.
- The internal team explains the performance differently again in conversation.
Chaque formulation individuelle peut être compréhensible dans son contexte d'origine. Ensemble, elles créent de l'incertitude.
La correction ne consiste pas à insérer la même phrase publicitaire partout. D'abord, l'objet, la portée et le message clé sont clarifiés. Ensuite, le message est traduit de manière appropriée pour chaque contexte d'utilisation.
Cadre d'action
1. Définir les domaines de connaissances
Les entreprises devraient définir des domaines centraux, par exemple :
- Positionnement et marque,
- Services et produits,
- Target groups and applications,
- Méthodes et processus,
- Technical topics and standards,
- Preuves et sources,
- questions fréquentes,
- Risques et limitations.
2. Normaliser les termes
Pour chaque terme central, la désignation préférée, la définition, les synonymes et les relations sont documentés.
Cela ne réduit pas la diversité des sujets. Cela évite que des variantes linguistiques évitables soient comprises comme des prestations ou des déclarations différentes.
3. Saisir les messages clés
Les déclarations récurrentes ne sont pas seulement stockées comme blocs de texte. Elles reçoivent :
- identifiant unique,
- propriétaire technique,
- Source or basis of experience,
- Portée,
- dernière vérification,
- contenus utilisés.
4. Assign content inventory
Les pages et documents existants sont attribués aux domaines de connaissances, aux questions et aux messages clés.
Ce qui devient visible :
- lacunes,
- doublons,
- Contradictions,
- contenus orphelins,
- sources manquantes,
- propriétaires non résolus.
5. Modéliser les relations
Un article ne devrait pas seulement lier des « contenus similaires ». Il devrait conserver des relations fondées sur des connaissances d'experts.
6. Intégrer la maintenance en production
Les intervalles de vérification et les responsabilités ne sont pas fixés de manière générale. Ils dépendent de la dynamique des changements et du risque.
Un article fondamental intemporel nécessite une maintenance différente d'une instruction réglementaire ou d'une information produit.
Ce que les entreprises ne doivent pas faire
Ne sont pas pertinents :
- assimiler une architecture de connaissances à un nouveau système de stockage de fichiers,
- Développer des taxonomies sans questions réelles des utilisateurs,
- migrer tous les contenus avant la clarification conceptuelle,
- construire une infrastructure d'IA technique avant la vérification des données et des sources,
- mélanger des informations internes et publiques sans concept de droits,
- interdire chaque variante de formulation,
- Concevoir la gouvernance comme une approbation centrale de tous les détails.
L'architecture doit faciliter l'orientation et la réutilisation. Elle ne doit pas bloquer le travail technique par une complexité inutile.
Conséquence pour les entreprises
Le contenu prend de la valeur à long terme lorsqu'il est traité comme l'expression d'une structure de connaissances entretenue.
Le chiffre clé pertinent n'est alors pas seulement le nombre de contributions publiées. Il est décisif de savoir si une entreprise peut répondre de manière cohérente à ses questions importantes, étayer ses affirmations, retracer les modifications et utiliser le savoir dans plusieurs contextes de manière contrôlée.
Cela crée la base pour l'expertise numérique, la capacité de recherche et les futures applications basées sur l'IA.
Connexion technique
SDC Knowledge Core comme base de connaissances ordonnée
Un SDC Knowledge Core commence par l'organisation factuelle et éditoriale des termes, des déclarations, des sources, des documents et des responsabilités. Dans le cadre de SDC-Discovery, il est possible de clarifier d'abord quels domaines de connaissances sont pertinents pour l'entreprise, quelles contradictions existent et quelle architecture est réellement nécessaire.
Structurer l'architecture des connaissances avec le SDC Knowledge Core
Sources et bases techniques (6)
- ISO, ISO 30401:2018 Systèmes de management de la connaissance. Exigences, 2018. Ouvrir la source
- W3C, SKOS Simple Knowledge Organization System Reference, 18 août 2009. Ouvrir la source
- W3C, W3C, RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax, 25 février 2014. Ouvrir la source
- W3C Web Accessibility Initiative, Structure du contenu. Ouvrir la source
- Patrick Lewis et al., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks, 2020. Ouvrir la source
- Google Search Central, directives de Google Search sur le contenu généré par l'IA, 8 février 2023. Ouvrir la source
