Centre de recherche: préserver l'expertise critique avant les départs
Structurer la connaissance experte pour maintenir la continuité des activités et préparer les usages IA futurs.
Contexte
Le centre dépendait fortement de quelques personnes détenant la mémoire des méthodes, des exceptions, des arbitrages historiques et des liens entre ensembles documentaires. Les nouveaux arrivants avaient besoin de beaucoup de temps pour devenir autonomes.
Problème
Les documents existants décrivaient des procédures, mais pas la logique décisionnelle réelle ni les exceptions. À moyen terme, cela menaçait la continuité de l'expertise et la capacité de transmission entre équipes.
Ce cas rejoint [Perte de savoir expert](/problemes/perte-savoir-experts/) dans le contexte des [Centres de recherche](/secteurs/centres-recherche/).
Intervention
L'intervention a porté sur l'identification des zones d'expertise critique, puis sur la formalisation des concepts, règles, sources et cas typiques dans une mémoire institutionnelle structurée.
- Entretiens ciblés avec les experts sur les décisions à forte valeur.
- Formalisation des exceptions et critères d'arbitrage.
- Structuration de la connaissance pour réutilisation humaine et IA.
Ce chantier s'appuie sur [Web sémantique](/services/web-semantique/) et [IA & RAG](/services/intelligence-artificielle/).
Résultats
- Réduction du risque de perte de savoir lors des transitions.
- Meilleure autonomie des nouveaux membres sur le périmètre modélisé.
- Connaissance plus facilement réutilisable entre équipes.
- Préparation d'un socle fiable pour des assistants IA internes.
Vous devez préserver une expertise critique ?