À l’occasion d’une conférence européenne réunissant l’OCDE, ETSI, experts en normalisation et acteurs industriels autour de l’AI Act et du Data Act, un constat s’est imposé : le principal défi de l’IA n’est pas le modèle, mais la donnée et sa gouvernance.
L’échec de l’IA n’est pas technique. Il est structurel.
Depuis deux ans, les entreprises investissent massivement dans l’IA : copilotes, agents, automatisations, moteurs de recommandation.
Pourtant, beaucoup de projets stagnent, déçoivent ou sont discrètement abandonnés.
Le problème n’est pas la puissance des modèles. Ni le manque de données. Ni l’immaturité technologique. Le problème est plus profond : l’absence d’architecture de connaissance.
L’illusion du “plug-and-play”
On déploie un modèle. On le connecte à quelques documents. On attend des réponses intelligentes. Mais une IA n’est pas un outil classique. C’est un système dépendant de son environnement informationnel. Si cet environnement est flou, fragmenté ou contradictoire, l’IA ne crée pas de valeur. Elle amplifie le désordre.
Le passif invisible : la Dark Data
Dans la plupart des entreprises, la vraie valeur ne se trouve pas dans les bases de données structurées.
Elle est :
- dans la tête des experts,
- dans des PDF non indexés,
- dans des échanges internes,
- dans des décisions jamais formalisées.
Ce savoir est tacite, dispersé, non gouverné. Pour une IA, il n’existe pas. C’est ce qu’on appelle la Dark Data : un capital stratégique… inexploitable.
Les incidents IA ne sont pas des accidents
Lors de la conférence, l’OCDE a présenté un suivi international des incidents liés à l’IA : biais, atteintes à la vie privée, décisions automatisées contestables.
Le constat est clair : la majorité des incidents ne provient pas d’un modèle “défaillant”. Ils proviennent de :
- données mal maîtrisées,
- contextes mal définis,
- absence de traçabilité,
- gouvernance insuffisante.
⠀L’IA n’a pas “déraillé”. Elle a été déployée sans socle structuré.
Donnée ≠ connaissance
Accumuler des données ne suffit pas. Une donnée est brute.
Une connaissance est contextualisée.
Une expertise est structurée et reliée.
Sans cette structuration :
- l’IA mélange les contextes,
- produit des réponses plausibles mais erronées,
- devient un risque décisionnel.
Ce n’est pas un problème de modèle. C’est un problème d’architecture.
Organiser, relier, gouverner et rendre le savoir exploitable par des systèmes intelligents. C’est précisément le rôle d’une véritable
architecture de connaissance :
L’IA évolue. Votre système aussi devrait.
Un autre point soulevé durant la conférence concerne la conformité dans le temps. Contrairement à un logiciel classique, un système IA évolue :
- il est réentraîné,
- il apprend,
- il change de comportement.
Les experts d’ETSI ont posé une question centrale :
comment certifier un système qui n’est plus identique six mois plus tard ?
La réponse émergente :
conformité continue. Autrement dit :
- traçabilité,
- versioning,
- auditabilité dans le temps.
Impossible sans architecture de connaissance solide.
Les silos condamnent l’IA
Les entreprises ont empilé :
- GED,
- intranet,
- CRM,
- bases métiers,
- outils collaboratifs.
Chaque outil contient une part de vérité. Aucun ne structure l’ensemble. L’IA a besoin :
- d’une source de vérité claire,
- d’un langage cohérent,
- de règles explicites,
- d’un périmètre maîtrisé.
Sinon, elle amplifie le chaos existant.
La seule question stratégique
Avant de déployer un agent ou un copilote, il faudrait se demander :
Avons-nous une architecture de connaissance capable d’alimenter une IA de manière fiable, traçable et défendable ?
Dans la majorité des cas, la réponse est non.
L’architecture de connaissance : le vrai prérequis
Une architecture de connaissance consiste à :
- rendre l’expertise explicite,
- structurer les concepts,
- relier les informations,
- définir une source de vérité,
- gouverner l’évolution dans le temps.
Ce travail est autant intellectuel qu’outil.
Il transforme le savoir en actif exploitable.
Le RAG : un moteur, pas une magie
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) n’est pas un chatbot amélioré.
C’est un moteur qui :
- interroge une base structurée,
- récupère les informations pertinentes,
- génère une réponse ancrée dans une source maîtrisée.
Mais un moteur sans carburant ne sert à rien. Et le carburant du RAG, c’est l’architecture de connaissance.
Cette architecture ne transforme pas seulement vos usages internes.
Elle devient également un levier d’autorité générative : dans un monde où les moteurs IA sélectionnent des sources plutôt que des pages, structurer votre savoir devient un enjeu stratégique de visibilité.
C’est précisément ce que nous explorons dans notre approche du GEO – Generated Engine Optimization
L’avantage compétitif ne vient pas du modèle
Les modèles sont accessibles à tous.
Votre expérience interne ne l’est pas.
L’IA peut copier le web public.
Elle ne peut pas inventer votre savoir métier.
À condition de le rendre :
- structuré,
- gouverné,
- souverain,
- traçable dans le temps.
⠀
Conclusion
L’IA ne commence pas par le choix d’un modèle.
Elle commence par la structuration du savoir.
Les entreprises qui investissent dans une architecture de connaissance construisent une avance durable.
Les autres empilent des outils… et multiplient les risques.
Toute IA sérieuse commence par une architecture de connaissance.