# Bonnes pratiques et mauvaises surprises de l'intelligence artificielle pour la gestion des connaissances tacites en entreprise

Pierre-Emmanuel Arduin, Manuele Kirsch Pinheiro, Lydia Chibout Khelifa

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

## To cite this version:

Pierre-Emmanuel Arduin, Manuele Kirsch Pinheiro, Lydia Chibout Khelifa. Bonnes pratiques et mauvaises surprises de l'intelligence artificielle pour la gestion des connaissances tacites en entreprise. 43ème édition Congrès INFORSID, Jun 2025, Pau, France. pp.48-64. hal-05249607

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# Bonnes pratiques et mauvaises surprises de l'intelligence artificielle pour la gestion des connaissances tacites en entreprise

Pierre-Emmanuel Arduin¹, Manuele Kirsch Pinheiro², Lydia Khelifa Chibout³

1. Université Paris-Dauphine, PSL, DRM UMR CNRS 7088
pierre-emmanuel.arduin@dauphine.psl.eu

2. Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, CRI UR CNRS 1445
manuele.kirsch-pinheiro@univ-paris1.fr

3. Centre Scientifique et Technique du Bâtiment
lydia.chibout@cstb.fr

RÉSUMÉ. La transmission de connaissances tacites représente un important défi pour des nombreuses organisations. Ces mêmes organisations sont aujourd'hui confrontées à l'émergence de l'Intelligence Artificielle et les différentes transformations qu'elle apporte. Ces transformations interrogent et nous amènent à nous intéresser à l'apport que l'IA pourrait avoir dans la transmission des connaissances tacites. Cette question a animé l'atelier "Connaissances Tacites" réalisé dans le cadre de la conférence EGC 2025. Cet article résume les nombreuses échanges réalisées pendant l'atelier autour des bonnes pratiques et mauvaises surprises de l'IA pour la gestion de connaissances.

ABSTRACT. The transmission of tacit knowledge represents a major challenge for many organizations. These same organizations are now experiencing the emergence of Artificial Intelligence and the various transformations it brings on many domains. All these transformations lead us to consider how AI could contribute to the transmission of tacit knowledge. This question was the subject of the "Connaissances Tacites" workshop held as part of the EGC 2025 conference. This article summarizes the discussions held during the workshop on the good practices and bad surprises of AI for knowledge management.

MOTS-CLÉS : gestion de connaissances, connaissances tacites, intelligence artificielle

KEYWORDS: knowledge management, tacit knowledge, artificial intelligence
# 1. Introduction

Les connaissances des entreprises reposent sur des savoirs et des savoir-faire, des compétences, des techniques et des informations. Ces connaissances peuvent être explicitées, c'est-à-dire formalisées dans des documents et des rapports, mais aussi tacites, reposant sur des processus interprétatifs et portées par des individus (Nonaka, Takeuchi, 1995). Ces dernières sont un ensemble de savoir-faire, d'intuitions et d'expériences personnelles difficiles à formaliser et à transmettre : « we can know more than we can tell » (Polanyi, 1967, p. 4). Elles se développent au fil du temps, avec l'expérience, au contact de situations concrètes, d'interactions sociales, en particulier dans un contexte donné (Kirsch-Pinheiro, 2023). Les connaissances tacites sont souvent inconscientes et profondément ancrées dans l'expérience individuelle. Elles sont essentielles dans de nombreux domaines, notamment dans les métiers créatifs, les professions manuelles ou encore la prise de décision stratégique. Malgré leur importance, les connaissances tacites restent un défi pour les organisations qui cherchent à les capturer, les partager et les pérenniser avec parfois des outils technologiques aux limites mal appréhendées (Arduin, Ziam, 2024).

Ces mêmes organisations ont vu l'émergence, depuis quelques années, d'appli-
cations de l'Intelligence Artificielle (IA) avec entre autres l'utilisation de graphes de
connaissances (Mecharnia et al., 2021) dans différents domaines, comme le marke-
ting, les ressources humaines, ou encore la finance. On peut alors s'interroger sur
l'apport que l'IA, sous ses différentes formes, peut avoir en gestion des connaissances,
en particulier concernant les connaissances tacites qui sont difficiles à formaliser et à
transmettre, ainsi que sur les bonnes pratiques et retours d'expériences permettant de
connaître les limites de l'IA pour gérer les connaissances tacites.

Cette question de l'apport de l'IA a été au centre de l'atelier "Connaissances Tacites" (KM-IA)<fnref n="1" /> qui a eu lieu début 2025 dans le cadre de la Conférences EGC (Extraction et Gestion des Connaissances)<fnref n="2" />. L'objectif de cet article est ainsi de rapporter les discussions et les échanges ayant eu lieu pendant l'atelier entre chercheurs et industriels autour d'applications de l'IA en gestion des connaissances tacites, en abordant non seulement des bonnes pratiques, mais aussi des mauvaises surprises qu'il convient également de prendre en compte.

Le restant de cet article est organisé comme suit : La section 2 introduit les matériels et méthodes utilisées pour la réalisation de l'atelier et de cet article. La section 3 fait un rappel sur les concepts théoriques abordés, notamment les notions de connaissances tacites et d'Intelligence Artificielle. La section 4 résume les points les plus perlinents exposés par les différentes contributions présentées pendant l'atelier, alors que la section 5 présente les discussions qui ont eu lieu autour des apports et des limites de l'IA pour la gestion des connaissances tacites. Enfin la section 6 avance quelques conclusions et perspectives à partir des discussions établies.

<footnote n="1">1. https://km-ia.sciencesconf.org</footnote>

<footnote n="2">2. https://www.egc2025.cnrs.fr</footnote>
## 2. Matériels et méthodes

Le présent article propose une restitution des discussions et des échanges qui ont eu lieu à l'atelier « *Gestion des connaissances tacites en entreprise : réflexions, retours d'expériences, bonnes pratiques et mauvaises surprises de l'intelligence artificielle* » (KM-IA), proposé dans le cadre de la Conférence EGC 2025. Le sujet de cet atelier, l'apport et les limites de l'IA dans la gestion de connaissances, et plus particulièrement en ce qui concerne les connaissances tacites, touche particulièrement l'Informatique des Organisations et les Systèmes d'Informations, sujets centraux pour la communauté *Inforsid*, ce qui a motivé la réalisation de cet article.

La préparation de ce matériel, de la réalisation de l'atelier en lui-même, à la restitution, présentée dans la section 4, ainsi que son analyse, présentée dans la section 5, ont suivi les trois phases illustrées par la Fig. 1.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1. *Phase de travail, avant, pendant et après la réalisation de l'atelier*</figcaption></figure>

Avant la réalisation de l'atelier, un certain nombre de questions ont été identifiées par les organisateurs comme étant pertinentes dans le but de susciter des discussions autour de la thématique de l'IA et les connaissances tacites. Parmi ces questions, nous avions :

- Comment l'IA peut aider les entreprises à partager et pérenniser les connaissances tacites portées par les individus au sein des organisations ?

- Quels usages des outils basés sur l'IA pour analyser les interactions et les communications afin d'en extraire des connaissances (analyse textuelle des comptes-rendus des réunions, des notes de réunions, des enregistrements vidéo de réunions, des données issues d'outils collaboratifs de l'entreprise, etc.) ?

- Vers quelles directions pointent les premiers retours d'expérience en entreprise ?

- Quelles sont les implications de l'application de l'IA sur l'organisation et ses employés ?

- Quelles limites managériales et éthiques émergent ?

Ces questions ont été reprises dans un appel à contributions qui a été diffusé par différents canaux de communications dans les communautés EGC et Inforsid. Après relecture par le comité de programme, huit contributions sur treize ont été retenues. Chaque contribution a été relue par trois membres du comité du programme, qui ont évalué la qualité scientifique et l'intérêt pour les discussions apporté par la contribution.
Pendant l'atelier, chaque contribution a été présentée suivie par un round de discus-
sions libres avec l'ensemble des participants, composé d'une quinzaine des personnes,
ayant ou non une contribution à l'atelier. Afin de proposer une restitution la plus fidèle
possible, les présentations et les échanges ont été enregistrés.

Par ailleurs, pendant l’atelier, les participants avaient accès à huit affiches, chacun
contenant la première page d’une contribution. Chaque participant a ainsi reçu un bloc
des post-it et des stylos. Ces post-its avaient comme vocation de permettre à chaque
participant de déposer des questions, des suggestions ou des commentaires sur une
contribution, permettant ainsi aux participants de transmettre aux auteurs des ques-
tions ou des commentaires supplémentaires qu’ils n’auraient pas eu le temps d’abor-
der oralement pendant le temps d’échange après chaque présentation. La Fig. 2 illustre
le résultat en fin de séance pour une de contributions. A la fin de l’atelier, ces post-its
ont ainsi pu être documentés et récupérés pour analyse.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2. Exemple de poster avec les post-its déposés par les participants</figcaption></figure>

Après la réalisation de l'atelier, l'ensemble d'échanges a été retranscrit et analysé, tout comme l'ensemble des post-its. Ces analyses ont été réalisées d'abord individuellement, puis nous avons confronté nos analyses individuelles pour en faire ressortir les points considérés comme les plus pertinents. Ceci a donné lieu à un round des discussions, qui a abouti à une synthèse et donc à l'ensemble de points présentés dans les sections 4 et 5.

Cependant, avant de présenter les résultats de cette synthèse et la restitution qui
en découle, il nous parait opportun d'établir un certain nombre de concepts indispen-
sables pour la bonne compréhension de l'ensemble des contributions.
# 3. Concepts théoriques

## 3.1. Les connaissances tacites, des processus cognitifs individuels

(Polanyi, 1967, p. 4) a été le premier à noter que nous savons plus que nous pouvons dire : « *We can know more than we can tell* ». Ce que nous savons mais ne pouvons dire, ce sont les connaissances tacites, qui sont difficilement exprimables, quelle que soit la forme du langage. Un matin de 1967, alors qu'il lisait son courrier, Polanyi lit une lettre et pensa qu'elle pourrait intéresser son fils. Il tendit la lettre à son fils, mais se souvint alors que son fils ne parlait qu'anglais, alors que la lettre n'était pas écrite en anglais. Polanyi réalise alors qu'il possédait le sens de la lettre mais pas le texte, c'est-à-dire les informations. C'est ce qu'il a appelé le *sense-reading* (Polanyi, 1967), processus cognitif central pour partager des connaissances tacites qui consiste en la lecture d'informations qui sont interprétées pour créer des connaissances tacites. Le *sense-giving* est le processus dual, par lequel les connaissances tacites qui sont portées par les individus sont explicitées sous forme de mots au travers de la création d'informations (Fig. 3).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3. Partage des connaissances tacites, sens et information (Arduin, 2018)</figcaption></figure>

Les individus, au travers de leurs schémas d'interprétation qui sont également ap-
pelés modèles mentaux, donnent un sens aux informations qu'ils créent à partir de
leurs connaissances tacites et lisent un sens dans les informations qu'ils perçoivent
pour créer leurs propres connaissances tacites. Ainsi dans les entreprises, on dis-
tingue :

- les connaissances explicitées : éléments tangibles qui peuvent être formalisés (livres, écrits, mails, etc.),

- les connaissances tacites : éléments intangibles portés par les individus et qui ne peuvent pas toujours être explicités puisque « Nous savons plus que nous ne pouvons dire » (Polanyi, 1967).

Ainsi, tout comme les connaissances tacites et explicitées jouent un rôle crucial
dans la transmission du savoir humain, l'IA cherche à reproduire et à simuler ces
processus cognitifs complexes.
## 3.2. L'intelligence artificielle, des processus cognitifs simulés

MYCIN est un des premiers systèmes experts, c'est-à-dire logiciel utilisant une base de connaissances et un moteur d'inférence permettant de simuler des raisonnements humains : l' « intelligence » est « artificielle». Ce système était conçu pour extraire les connaissances d'un médecin, les intégrer dans un programme informatique et fournir des diagnostics, bien que non différentiels, à l'aide d'un arbre de décision (Shortliffe, 1976). La figure 4 présente l'interface de MYCIN en 1976 (a) ainsi qu'une tentative de MYCIN II en 1998 intégrant un langage de balisage (b).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 4. Les interfaces utilisateur de MYCIN en 1976 (a) et MYCIN II en 1998 (b)</figcaption></figure>

Ce qui peut être considéré comme la conférence fondatrice de l'intelligence artificielle est le workshop organisé en 1955 par McCarthy *et al.* (1955). L'idée était alors de décrire les « caractéristiques de l'intelligence de manière si précise qu'une machine puisse être conçue pour la simuler ». Ce document contient déjà beaucoup d'éléments sur le traitement du langage, l'abstraction et la créativité. Benchimol *et al.* (1986) proposent de considérer les systèmes experts comme des « programmes informatiques capables de reproduire des raisonnements humains », définition qui fait pleinement sens aujourd'hui pour mobiliser le concept d'IA, en particulier lorsqu'il est question de gestion des connaissances tacites. Cette notion de raisonnement revient également dans la définition données bien plus récemment par le Parlement Européen : « l'IA désigne la possibilité pour une machine de reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité. » <fnref n="3" />. L'IA se retrouve ainsi reliée de manière intrinsèque à la notion de connaissances, base même du raisonnement humain.

## 4. L'atelier « KM-IA »

La gestion des connaissances est un élément clé au sein des organisations (Di Vaio *et al.*, 2021; Irani *et al.*, 2009; Antunes, Pinheiro, 2020; Osman *et al.*, 2022). Les

<footnote n="3">3. https://www.europarl.europa.eu/topics/fr/article/20200827STO85804/intelligence-artificielle-definition-et-utilisation</footnote>
connaissances, une fois explicitées, contribuent à la mémoire organisationnelle et peuvent être considérées comme des actifs à part entière de l'organisation. Reste cependant la difficile question des connaissances tacites, dont le caractère intangible et souvent intuitif, rend complexe la transmission.

Dans ce contexte, se pose la question de l'apport que l'IA peut avoir en gestion des connaissances, notamment tacites. De manière générale, on peut légitimement se demander comment l'IA peut aider les entreprises à partager et pérenniser les connaissances tacites portées par les individus au sein des organisations.

Ce questionnement a été le point de départ pour l'atelier « KM-IA » qui s'est tenu début 2025 pendant la conférence EGC<fnref n="4" />. Celui-ci a réuni une quinzaine de participants, aussi bien issus du monde académique qu'industriel, autour de retours d'expériences et de discussions sur les apports et les limites de l'IA pour la gestion des connaissances tacites.

Lors de cet atelier, un total de 8 contributions ont été présentées. Celles-ci ont couvert différents domaines, comme la gestion de fraudes dans le domaine bancaire (Chergui *et al.*, 2025), le domaine hospitalier (Tounkara, Ducert, 2025) et les géosciences (Dechambenoit *et al.*, 2025), aussi bien dans l'industrie (Berger, Prieur, 2025), que dans le domaine public (Steffenel, Lucas, 2025).

Ainsi, Ben Khaled, Monticolo (2025) ont soulevé la question de la coopération IA-humain, en explorant les modèles de langages à grande échelle (LLM) pour l'interaction avec des experts et la formalisation des savoirs, dans le cadre de l'industrie 4.0. A partir d'une architecture microservices, le travail propose l'usage des modèles d'IA pour poser des questions aux experts et enrichir le contexte des connaissances en cours de formalisation. On retrouve ainsi une inversion des rôles, où l'IA pose les questions aux experts au lieu de répondre à leurs questions. L'IA s'affiche alors comme une aide au difficile travail d'explicitation des connaissances.

Ensuite, Rosenthal-Sabroux *et al.* (2025) ont considéré le rôle que l'IA pourrait avoir dans le transfert de connaissances tacites. Pour ces auteurs, l'IA n'a pas de connaissances à proprement parler, car celles-ci ne sont pas des objets, elles reposent en grand partie sur une expérience contextuelle et subjective difficile à formaliser par des algorithmes qui constituent la base de l'IA. Cependant l'IA pourrait contribuer au transfert des connaissances en aidant l'humain dans la difficile tâche d'expliciter des connaissances. Pour Rosenthal-Sabroux *et al.* (2025), "*la connaissance est une rencontre d'un sujet avec une donnée*". En effet, en entreprise, la connaissance va forcément être reliée à l'action, et notamment à travers le processus métiers au cours desquels elle est utilisée. Ainsi, la transmission des connaissances tacites se fait principalement par l'interaction avec quelqu'un d'autre : c'est lors de cette interaction que la connaissance émerge et pourra ainsi être explicitée et transmise. Cependant, en core faut-il que dans cette explicitation, la personne qui reçoit la connaissance puisse l'interpréter de la même manière que celle qui la transmet.

<footnote n="4">4. https://km-ia.sciencesconf.org/</footnote>
La transmission des connaissances est également au centre des travaux de Tounkara, Ducert (2025). Ces auteurs ont présenté une étude de cas sur la gestion des connaissances et l'IA en milieu hospitalier. Cet étude part d'un projet pilote dont l'objectif est de faire évoluer le système de gestion de connaissances d'un CHU en y intégrant des outils d'IA afin d'améliorer l'efficacité de ses processus de gestion des connaissances (transfert, création et application de connaissances). L'étude a pu ainsi mettre en lumière des enjeux et des défis liés notamment à l'utilisation de l'IA au sein d'une structure hospitalière. Pour ces auteurs, l'IA est une réalité dans les hôpitaux. Cependant, il convient de séparer l'IA pour la santé (c.a.d. pour les usages médicaux) de celle pour les aspects administratifs, comme, par exemple la gestion des plannings et des flux. Dans le cadre de cet étude, ces sont ces aspects administratifs, essentiels pour le quotidien du personnel hospitalier (infirmiers, médecins et autres), qui étaient visés. Parmi les défis observés, nous pouvons citer la question du support aux processus organisationnels au sein d'un CHU et le manque d'outil d'aide à l'explicitation des connaissances. Au-delà de l'aspect réglementaire (RGPD, AI Act, etc.) nécessaire à la confiance, à la transparence et à la crédibilité des outils de gestion de connaissances comportant de l'IA dans ce milieu, les auteurs ont souligné l'importance de l'impact sociétal et la nécessité d'un positionnement sociologique de ce type de projet.

Le domaine financier est également concerné par ces réflexions. En effet, le nombre de transactions financières augmentant de manière significative, il devient de plus en plus difficile d'identifier des patrons de fraude. Dans ce contexte, l'IA peut s'avérer être un outil indispensable d'aide à la décision, soutenant le travail des experts. Dans son article, Chergui et al. (2025) proposent une approche hybride, mélangeant des techniques d'apprentissage automatique et des ontologies de domaines afin d'ader des experts dans l'interprétation des transactions suspectes et la définition, avec les experts, de règles caractérisant des schémas de fraude. Les techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning) permettent l'analyse d'un grand volume des données, qui n'aurait pas pu être traité manuellement par les experts, et l'identification d'anomalies, qui pourraient constituer des nouveaux schémas de fraude. Cependant, il reste la question de l'interprétation des transactions identifiées comme schéma de fraude. La question est abordée ici en combinant, les ontologies aux techniques d'explikabilité comme SHAP. Les ontologies vont permettre de structurer les connaissances explicitées par les experts, facilitant leur transfert au sein des organisations, alors que les techniques d'explikabilité sont là pour renforcer la transparence, afin que les experts puissent comprendre et justifier les décisions prises.

A travers de projets comme ceux de Tounkara, Ducert (2025); Chergui et al. (2025); Dechambenoit et al. (2025), on observe l'impact potentiel que l'IA peut avoir sur les pratiques professionnels. Il se pose alors la question du rôle des experts métiers dans les projets IA instigateurs de nouvelles pratiques. Cette question est au centre de la contribution de Nesvijevskaia (2025), qui a analysé un corpus de sept projets impliquant la conception d'outils IA. Cette analyse a permis à son auteur de dégager plusieurs pistes de réflexion, dont l'importance du savoir tacite de l'expert métier pour définir, prioriser et juger les critères d'évaluation des modèles créés lors de ces projets. L'usage de l'IA dans l'explicitation des connaissances suscite également la question
du rôle d'intermédiaire entre l'expert et le réel que les modèles IA sont invités à jouer : est-ce que la présence de cet intermédiaire ne pourrait pas à terme nuire au développement de savoirs métier au profit de compétences liées à la manipulation des outils IA ? La question reste ouverte...

Comme Ben Khaled, Monticolo (2025), les travaux de Steffenel, Lucas (2025); Dechambenoit et al. (2025) cherchent dans l'IA une aide à l'explicitation des connaissances et à la pérennisation des savoirs autour des processus métiers. Steffenel, Lucas (2025) présente comment le projet de fédération ILaaS (Inférence LLM as a Service) prétend contribuer à cette question à travers la mutualisation des ressources et l'usage des RAG (Retrieval-Augmented Generation). En effet, les universités sont des organismes complexes, où les connaissances sont rarement bien codifiées et structurées. Les processus sont nombreux, comportent des nombreuses exceptions et sont souvent mal documentés. La transmission des connaissances liés à ces processus est, par conséquent, complexe, ce qui peut conduire à des problèmes de continuité de service et d'onboarding. Par ailleurs, les processus manipulent souvent de l'information à caractère sensible, allant des ressources humaines aux données de recherche. Dans ce contexte, l'usage des LLMs hébergées par des tiers peut poser problème, tout comme la question du contrôle d'accès à ces informations. Les auteurs soutiennent donc l'usage des RAG au sein d'une fédération mutualisant des ressources de calcul, ce qui permettrait de garder les informations localement dans la fédération et de gérer les niveaux d'accès aux informations.

Dechambenoit et al. (2025), quant à eux, s'intéressent à la transformation des savoirs individuels, souvent implicites et non formalisés, en un patrimoine collectif, structuré et exploitable, au sein des organisations scientifiques, comme, par exemple, le Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM). L'IA est utilisée ici pour recenser et retranscrire ces savoirs sous forme procédurale, en analysant les notes de terrain, les échanges informels et les pratiques géoscientifiques au BRGM. A nouveau, le caractère personnel et difficilement accessible des savoirs tacites est au centre des discussions. On retrouve ainsi la place de l'intuition dans la pratique des experts sur le terrain et l'importance de l'action pour la connaissance, déjà mise en avant par Rosenthal-Sabroux et al. (2025). Aussi la variabilité entre les pratiques des experts représente ici un défis supplémentaire dans la formalisation de pratiques sous la forme de processus.

Enfin, la contribution de Berger, Prieur (2025) s'est intéressée à la mémoire d'entreprise et aux solutions type "base de connaissances". Pour ces auteurs, la mise en place d'un Système de Management de la Connaissance est un long chemin ardu, dont les résultats peuvent être particulièrement positifs pour les organisations, comme le renforcement de l'identité culturelle de l'organisation ou encore l'amélioration des échanges par l'établissement d'un langage commun. Dans ce cadre, l'usage des LLM pour l'interrogation de grandes bases de connaissances apparaît comme une possibilité intéressante, mais qui est confrontée à la question de l'accès à l'information. En effet, ces bases de connaissances contiennent la mémoire stratégique de l'entreprise, et peuvent difficilement être connectées à l'extérieur de celle-ci. L'usage de RAG, tel
que soutenue aussi par Steffenel, Lucas (2025), est à nouveau mise en avant. Pour ces auteurs, la "Mémoire d'Entreprise" est un sujet stratégique, qui doit se construire collectivement, à travers aussi bien des techniques plus "traditionnelles" de l'Ingénierie des Connaissances que des nouvelles technologies comme les RAG et les LLM.

**5. Les apports et limites de l'IA pour gérer les connaissances tacites**

L'appel à contributions de l'atelier évoquait des questions comme :

– Comment l'IA peut aider les entreprises à partager et pérenniser les connaissances tacites portées par les individus au sein des organisations ?

– Quels usages des outils basés sur l'IA pour analyser les interactions et les communications afin d'en extraire des connaissances (analyse textuelle des comptes-rendus des réunions, des notes de réunions, des enregistrements vidéo de réunions, des données issues d'outils collaboratifs de l'entreprise, etc.) ?

– Vers quelles directions pointent les premiers retours d'expérience en entreprise ? Quelles sont les implications de l'application de l'IA sur l'organisation et ses employés ?

– Quelles limites managériales et éthiques émergent ?

En effet, s'il convient de s'intéresser aux apports de l'IA pour les organisations et la société, il convient surtout de ne pas négliger ses limites (Kilovaty, 2025). Ces deux dimensions, d'apports et de limites, vont être abordées dans la suite de cette section.

**5.1. Sur les apports de l'IA pour la gestion des connaissances tacites**

L'ensemble des participants a soulevé des apports indéniables de l'IA pour la gestion des connaissances tacites.

**5.1.1. Capture des mécanismes de raisonnement**

La capture des mécanismes de raisonnement est par exemple abordée par Ben Khaled, Monticolo (2025) comme un moyen de modélisation et de traçabilité des processus décisionnels qui permet par ailleurs une organisation hiérarchique des savoirs, y compris des connaissances tacites au travers de l'adaptation aux profils d'apprentissage et aux schémas mentaux. En effet, au travers de l'itération de prompts réussifs, l'utilisateur est guidé pour clarifier et structurer sa pensée, transformant ainsi sa connaissance tacite en connaissance explicite (Rosenthal-Sabroux et al., 2025). Pour Nesvijevskaia (2025), la formalisation de la problématique métier est rendue possible par la capture des connaissances tacites issues de la pratique pour les intégrer à l'usage. Les savoirs métier sont traduits en modèles data, révélant parfois des biais cognitifs. L'impact de la capture peut se révéler majeur par la diminution puis l'élimination du « risque de personne-clé », tout en pouvant révéler parfois de possibles incohérences. Pour Dechambenoit et al. (2025), il y a une fenêtre précise pour le « prélèvement du tacite ».
### 5.1.2. Amélioration de la documentation

La réduction des temps de capture permet une amélioration de la qualité documentaire qui entraîne l'optimisation des processus de formation pour Ben Khaled, Monticolo (2025). L'IA peut en effet enrichir et améliorer sa base de connaissances qu'elle sera en mesure de mobiliser dans des interactions futures (Rosenthal-Sabroux et al., 2025) : l'utilisation collective de l'IA pour accéder à la connaissance peut aboutir à la création d'un ensemble de connaissances tacites partagées, formant ainsi une culture commune. Tounkara, Ducert (2025) évoquent le contexte hospitalier où la mise à jour automatique des documents à partir des connaissances explicitées a été réalisée avec de l'IA via un processus guidé de questions à des médecins experts pour expliciter les connaissances tacites, alors que Chergui et al. (2025) présentent la construction d'une ontologie comme un moyen de hierarchiser les concepts et de capturer les connaissances tacites (Fig. 5).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 5. Capture de connaissances basée sur une ontologie (Chergui et al., 2025)</figcaption></figure>

### 5.1.3. Création de pratiques nouvelles et innovation

Intégrer un nouvel artefact peut avoir un effet catalyseur sur la création de connaissances et de pratiques nouvelles pour Dechambenoit et al. (2025). Berger, Prieur (2025) vont plus loin en présentant un portail en ligne permettant de déployer un système de management de la connaissance en entreprise qui vise à pérenniser, expliciter, transmettre et exploiter les connaissances selon la norme ISO 30401:2018.

## 5.2. Sur les limites de l'IA pour la gestion des connaissances tacites

Bien qu'évoquées par des auteurs comme Mikalef et al. (2022), la part sombre et les mauvaises surprises de l'IA restent sous-étudiées. Cela a d'ailleurs été en partie le point de départ de l'atelier « KM-IA ».

### 5.2.1. Risque d'apprendre des erreurs

L'explicitation reste parfois superficielle et les connaissances peuvent ne pas être saisies dans toute leur complexité ou spécificité Tounkara, Ducert (2025). Certains aspects de la connaissance, comme l'historique avec les justificatifs d'évolution, ne
sont par ailleurs pas toujours captés. L'intelligence artificielle (IA) joue un rôle cru-
cial dans l'interaction avec les experts et la complétion des bases de connaissances.
Cependant, il existe un risque de lacunes, car l'explicitation des connaissances tacites
repose fortement sur l'interaction humaine.

Le problème de maintenir les connaissances à jour se pose. Pour Dechambenoit et
al. (2025), cela est possible avec le versionnage, dans le cadre du versionnage des pro-
cessus. Selon eux, cette approche permet de poursuivre une intuition pour réaliser une
tâche différemment, d'intégrer un nouvel outil qui fait évoluer la pratique, de tenter
d'optimiser le processus existant, ou encore de s'adapter à un contexte spécifique. Ces
différentes versions représentent diverses approches pour atteindre un même objectif,
chacune enrichissant le corpus des pratiques possibles.

5.2.2. *Hébergement par des tiers et aspects réglementaires*

Considérant les travaux de Mollick (2024), Steffenel, Lucas (2025) pointent du
doigt la nécessaire prise de conscience sur le risque d'un hébergement par des tiers.
La formation de services souverains, en particulier sous forme de fédération, appa-
raît alors comme une solution également présentée comme un moyen d'articulation
entre tous les professionnels de santé sur un territoire par Tounkara, Ducert (2025).
Les réglementations proposées par l'Union Européenne vont dans le sens d'une prise
en compte de cette nécessité (Rosenthal-Sabroux et al., 2025), bien qu'un cadre ré-
glementaire devrait également poser des questions sur les données des salariées en
entreprise.

5.2.3. *Biais et acceptabilité des solutions*

Tounkara, Ducert (2025) défendent que la mobilisation de formes tacites et col-
lectives des connaissances peut permettre de réduire les biais liés à la nature incer-
taine de l'environnement, à la crédibilité des données/informations, à leur caractère
incomplet et à l'éthique des algorithmes. Néanmoins, des doutes persistent sur les mé-
canismes organisationnels permettant de mobiliser les réseaux formels et informels
afin de vérifier les informations sources de connaissances émanant de l'IA. Steffenel,
Lucas (2025); Chergui et al. (2025) insistent sur l'acceptabilité organisationnelle des
solutions qui requièrent en effet des mises à jour régulières à des fins de vérification
par un agent humain. Si la pluridisciplinarité est essentielle pour faire cohabiter les
impératifs métier avec les besoins de réflexion nécessaires à l'adoption de l'IA, il est
egalement crucial de réfléchir aux impacts sociétaux de cette adoption, afin de garantir
une intégration harmonieuse et bénéfique pour tous.

En effet, les difficultés liées à l'explicabilité des propositions faites par l'IA sont
nombreuses, notamment en ce qui concerne la construction et la mise à jour des on-
tologies (Chergui et al., 2025). L'IA, et plus spécifiquement le Machine Learning
(ML), doivent être vus comme des outils d'aide à la décision, mais la décision finale
doit toujours revenir à l'humain. Rosenthal-Sabroux et al. (2025) rappellent que « la
connaissance n'est pas un objet »; elle peut être tacite et peut alors être transmise
dans l'interaction, par compagnonnage par exemple. L'IA peut aider à expliciter ces
connaissances tacites, mais elle ne peut pas comprendre les conditions de leur émer-
gence. Les influences culturelles, l'expérience et les croyances jouent un rôle crucial
dans la formation de ces connaissances, tout comme l'intuition. Il est donc important
de reconnaître les limites de l'IA dans ce domaine et de valoriser l'apport humain dans
la gestion des connaissances tacites.

5.3. Discussion

Il convient de noter à présent que l'absence de « bon sens » ou d' « intuition » n'ont
pas été rapportées comme une limite de l'IA pour gérer les connaissances tacites. De
même, le manque de compréhension du contexte est crucial, l'IA pouvant avoir du
mal à comprendre le contexte et les nuances des connaissances tacites, basées sur la
pratique et l'expérience personnelle.

(Polanyi, 1969, p. 195) va plus loin lorsqu’il écrit que : « L’idée d’une connaissance strictement explicite est [...] contradictoire ; privées de leurs coefficients tacites, toutes les paroles, toutes les formules, toutes les cartes et tous les graphiques sont strictement dénués de sens. ». Se pose alors la question de savoir non pas s’il faut utiliser l’IA pour formaliser les connaissances tacites, ce qui les prive de leur sens, mais plutôt de savoir quel serait le bon usage de l’IA pour participer à la gestion des connaissances tacites ?

L'IA peut être un outil puissant d'interaction avec non seulement des experts, por-
teurs de connaissances tacites crucales pour les entreprises, mais aussi avec des néo-
phytes dans une perspective d'apprentissage par l'échange. Sans aller jusqu'à devenir
un mentor, l'IA peut participer à la gestion des connaissances tacites par son carac-
tère interactionnel fort, poussant à la formulation et à la reformulation de prompts
successifs qui amènent l'utilisateur à clarifier et structurer sa pensée.

Une autre limite à prendre en compte est le risque d'uniformisation des connais-
sances tacites dues à une utilisation collective de l'IA. La construction d'un ensemble
de connaissances tacites partagées par les utilisateurs peut former une culture com-
mune et universelle qui, alors qu'elle servira de base de connaissances pour les échanges
futurs, risque d'amoindrir le potentiel de création de connaissances disruptives.

Néanmoins, les années d'efforts consacrés à l'ingénierie des connaissances ne sont
pas à rejeter. Cette discipline a proposé des modèles structurants pour faciliter l'in-
teraction entre les experts et les ingénieurs en connaissances; ils servaient de guide
précieux pour ces échanges, les ontologies en étant un exemple notable. Par son po-
tentiel d'intégration des connaissances et sa capacité interactionnelle, l'ingénierie des
connaissances apparaît alors, sinon comme une solution, comme un moyen de prendre
en compte les connaissances tacites dans leur sphère la plus humaine : l'interaction.

6. Conclusions et perspectives

L'explicitation des connaissances tacites ne suffit pas à elle seule pour les gérer.
L'IA peut potentiellement jouer un rôle crucial dans la compréhension de ces connais-
sances tacites, en aidant à les interpréter et à les contextualiser. Cependant, il est im-
portant de noter que certains experts peuvent être réticents à s'investir dans ce proces-
sus d'explicitation, craignant que cela ne mette en péril leur emploi. Cette résistance
au changement souligne la nécessité d'une gestion attentive de la prise en compte de
l'humain dans les processus des gestion des connaissances tacites en entreprise.

Enfin, la pluridisciplinarité est essentielle pour une réflexion approfondie sur les impacts sociétaux de l'IA. Dans les grandes organisations, notamment publiques, la question de la pérennité des ressources nécessaires à la maintenance des solutions mises en place est cruciale. L'IA peut également aider à fournir des interprétations des connaissances en fonction de leur usage, reconnaissant que le sens peut varier selon les individus et leurs propres expériences. Cette capacité à adapter les interprétations en fonction des contextes d'utilisation renforce l'importance de l'IA comme outil d'aide à la décision, la décision revenant toujours et devant toujours au final revenir à l'humain.

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