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Intelligence Artificielle

IA & Knowledge Management : structurer, capitaliser, transmettre

Les organisations produisent et échangent de plus en plus d’informations, mais elles peinent souvent à structurer, capitaliser, retrouver et transmettre leurs connaissances. L’IA générative, les moteurs sémantiques et les assistants conversationnels ouvrent de nouvelles possibilités pour organiser des corpus, qualifier des contenus, produire des synthèses, créer des bases de connaissances et faciliter l’accès aux savoirs internes.

Cette formation permet de comprendre comment l’IA peut renforcer une démarche de Knowledge Management, tout en conservant une approche structurée, responsable et maîtrisée : qualité des sources, gouvernance des contenus, validation humaine, confidentialité et actualisation des connaissances.

Programme

Objectifs

Comprendre les apports de l’IA pour le Knowledge Management
Identifier les cas d’usage pertinents : structuration, capitalisation, transmission, recherche augmentée
Utiliser l’IA pour qualifier, organiser et enrichir des connaissances
Produire des livrables de capitalisation à partir de contenus existants
Concevoir les principes d’une base de connaissances augmentée par l’IA
Identifier les risques liés aux données sensibles, aux biais et à la qualité des réponses
Définir une première feuille de route KM augmenté
  • Rappels : Knowledge Management, capitalisation, partage, transmission, communautés de pratique.
  • Pourquoi l’IA devient un levier pour le KM.
  • De la gestion documentaire au capital immatériel augmenté.
  • Typologie des outils : IA générative, moteurs sémantiques, recherche augmentée, assistants internes, bases de connaissances.
  • Différence entre contenu, information, connaissance, expertise et savoir d’expérience.
  • Limites : connaissances tacites, contexte, validation, obsolescence.
  • Retrouver plus facilement l’information utile.
  • Structurer un corpus documentaire ou métier.
  • Capitaliser des retours d’expérience.
  • Transformer des contenus longs en fiches pratiques.
  • Aider à l’onboarding de nouveaux collaborateurs.
  • Alimenter une FAQ métier ou une base de connaissances.
  • Préparer des supports de formation ou d’autoformation.
  • Soutenir une communauté de pratique.

Atelier pratique
Cartographier les besoins de capitalisation et identifier 3 cas d’usage KM prioritaires.

  • Générer une première taxonomie ou arborescence de connaissances.
  • Repérer les redondances, variations terminologiques et incohérences.
  • Organiser automatiquement un corpus en thèmes et sous-thèmes.
  • Identifier concepts, entités, relations et niveaux de granularité.
  • Articuler IA, taxonomies, thésaurus, référentiels métiers et plans de classement.
  • Construire une grille de validation humaine.

Atelier pratique
Créer une taxonomie initiale à partir d’un corpus ou d’un domaine métier.

  • Extraire les notions clés, décisions, bonnes pratiques, erreurs fréquentes et points de vigilance.
  • Produire des fiches de synthèse, guides rapides, fiches métiers ou fiches REX.
  • Transformer des contenus longs en formats opérationnels.
  • Structurer une connaissance pour différents publics : expert, manager, nouvel arrivant, usager.
  • Enrichir des contenus avec des métadonnées ou mots-clés.
  • Vérifier la cohérence et la qualité des productions.

Atelier pratique
Produire une fiche de capitalisation à partir d’un document, d’un entretien ou d’un retour d’expérience.

  • Concevoir une base de connaissances exploitable par l’IA.
  • Comprendre les principes d’un assistant interne ou d’une FAQ augmentée.
  • Identifier les sources à intégrer et celles à exclure.
  • Organiser les contenus pour faciliter la recherche.
  • Préparer les questions types et scénarios d’usage.
  • Tester les réponses et définir des critères de qualité.
  • Préparer des guides métiers, supports d’onboarding ou parcours de transmission.
  • Qui valide les contenus ?
  • Comment gérer les mises à jour ?
  • Comment repérer les contenus obsolètes ?
  • Comment documenter les sources et versions ?
  • Comment éviter les réponses fausses ou hors contexte ?
  • Mettre en place une gouvernance éditoriale légère.
  • Définir rôles, responsabilités et règles de contrôle.
  • Confidentialité, données sensibles, données personnelles.
  • Risques de shadow AI dans les pratiques de KM.
  • Choix d’outils compatibles avec les contraintes de l’organisation.
  • Droits d’accès, périmètre des sources, traçabilité.
  • Validation humaine et maîtrise des réponses.
  • Biais, homogénéisation des savoirs et perte de nuance.
  • besoin métier ;
  • corpus ou sources à mobiliser ;
  • publics cibles ;
  • livrables attendus ;
  • taxonomie ou structure de connaissance ;
  • règles de validation ;
  • usages IA possibles ;
  • risques et points de vigilance ;
  • premières étapes de déploiement.
  • Identifier les apports de l’IA au Knowledge Management.
  • Structurer un corpus ou un domaine de connaissances.
  • Produire des livrables de capitalisation avec l’aide de l’IA.
  • Concevoir une base de connaissances ou FAQ augmentée.
  • Définir des règles de qualité, validation et actualisation.
  • Construire une première feuille de route KM augmenté.
  • Auto-évaluation dans le questionnaire de préparation
  • Validation des concepts
  • Exercices pratiques
  • QCM
  • Étude de cas (cas fil rouge pour chaque phase projet)
  • Évaluation à chaud
  • Évaluation à froid (6 mois)

Avant : FAD50 pour consolider les usages professionnels de l’IA générative.

Après : FA141 pour explorer un corpus avec NotebookLM, FA142 pour créer un assistant IA documentaire, FA126 pour préparer les documents et données nécessaires à des usages IA plus avancés.

Formateur·ice

Marianne Dabbadie
Voir son parcours

Marianne Dabbadie est Docteur en Sciences de l’Information et de la Communication, formatrice et consultante spécialisée dans les enjeux liés à l’information, au numérique et à l’intelligence artificielle. Elle conçoit et anime des formations en Intelligence Artificielle, Knowledge Management, storytelling et analyse critique de l’information, notamment sur la détection des fake news. Ses interventions s’appuient sur une solide expertise académique et une expérience de terrain, articulant apports conceptuels et mises en pratique. Elle accompagne les organisations et les professionnels dans l’appropriation de pratiques informationnelles éclairées, responsables et adaptées aux transformations actuelles.

Prochaines sessions

Session
Distanciel
A venir
Date de début :jeudi 15 octobre 2026
Date de fin :vendredi 16 octobre 2026
Session
Distanciel
A venir
Date de début :lundi 15 mars 2027
Date de fin :mardi 16 mars 2027
Session
Distanciel
A venir
Date de début :mardi 29 juin 2027
Date de fin :mercredi 30 juin 2027
Session
Présentiel
A venir
Date de début :mardi 23 novembre 2027
Date de fin :mercredi 24 novembre 2027

Une plateforme d'apprentissage en ligne

Nous proposons à nos stagiaires un accès gratuit à notre Learning Management System Moodle pour leur permettre d’apprendre plus efficacement à distance, accéder aux documents et communiquer avec l’équipe pédagogique après la formation.

Plateforme d’apprentissage en ligne

Témoignages

Claire
Documentaliste

« Le formateur explique très bien tous les concepts, c’est limpide. Je recommande Serda pour son sérieux et son professionnalisme. »

Hamid
Data Manager
Un stage très vivant, je ne me suis pas ennuyé une seconde. Le formateur délivre un contenu très pragmatique avec un apprentissage par l’exemple. Stage très utile.
Aurélie
Archiviste

Merci pour la qualité et le sérieux de votre formation.
J’en garde un très bon souvenir tant au niveau de l’accueil, de l’apprentissage et du partage des connaissances professionnelles que des belles rencontres faîtes lors de cette semaine de stage.

Antoine
Veilleur

« Cette formation m’a donné des outils concrets pour vérifier la fiabilité des informations que je traite au quotidien. Je me sens désormais bien mieux armé pour repérer et contrer les fake news dans mon travail de veille. »

Marie-Christine
Cheffe de projet digital

« Très bonne interaction avec les participants, utilisation de cas concrets et des retours d’expérience des participants . Réponse à toutes les questions posées. Très clair sur des sujets parfois complexes. »

Estelle
Documentaliste, veilleur

« Programme très complet. A conseiller pour toutes personnes en charge de veille. »

Marie-Pierre
Documentaliste

Le formateur se met au niveau des participants avec un langage clair et compréhensif. Un contenu très riche et intéressant. Mes objectifs de formation sont parfaitement atteint.

Intelligence Artificielle

IA & Knowledge Management : structurer, capitaliser, transmettre

Programme

Objectifs

Comprendre les apports de l’IA pour le Knowledge Management
Identifier les cas d’usage pertinents : structuration, capitalisation, transmission, recherche augmentée
Utiliser l’IA pour qualifier, organiser et enrichir des connaissances
Produire des livrables de capitalisation à partir de contenus existants
Concevoir les principes d’une base de connaissances augmentée par l’IA
Identifier les risques liés aux données sensibles, aux biais et à la qualité des réponses
Définir une première feuille de route KM augmenté
  • Rappels : Knowledge Management, capitalisation, partage, transmission, communautés de pratique.
  • Pourquoi l’IA devient un levier pour le KM.
  • De la gestion documentaire au capital immatériel augmenté.
  • Typologie des outils : IA générative, moteurs sémantiques, recherche augmentée, assistants internes, bases de connaissances.
  • Différence entre contenu, information, connaissance, expertise et savoir d’expérience.
  • Limites : connaissances tacites, contexte, validation, obsolescence.
  • Retrouver plus facilement l’information utile.
  • Structurer un corpus documentaire ou métier.
  • Capitaliser des retours d’expérience.
  • Transformer des contenus longs en fiches pratiques.
  • Aider à l’onboarding de nouveaux collaborateurs.
  • Alimenter une FAQ métier ou une base de connaissances.
  • Préparer des supports de formation ou d’autoformation.
  • Soutenir une communauté de pratique.

Atelier pratique
Cartographier les besoins de capitalisation et identifier 3 cas d’usage KM prioritaires.

  • Générer une première taxonomie ou arborescence de connaissances.
  • Repérer les redondances, variations terminologiques et incohérences.
  • Organiser automatiquement un corpus en thèmes et sous-thèmes.
  • Identifier concepts, entités, relations et niveaux de granularité.
  • Articuler IA, taxonomies, thésaurus, référentiels métiers et plans de classement.
  • Construire une grille de validation humaine.

Atelier pratique
Créer une taxonomie initiale à partir d’un corpus ou d’un domaine métier.

  • Extraire les notions clés, décisions, bonnes pratiques, erreurs fréquentes et points de vigilance.
  • Produire des fiches de synthèse, guides rapides, fiches métiers ou fiches REX.
  • Transformer des contenus longs en formats opérationnels.
  • Structurer une connaissance pour différents publics : expert, manager, nouvel arrivant, usager.
  • Enrichir des contenus avec des métadonnées ou mots-clés.
  • Vérifier la cohérence et la qualité des productions.

Atelier pratique
Produire une fiche de capitalisation à partir d’un document, d’un entretien ou d’un retour d’expérience.

  • Concevoir une base de connaissances exploitable par l’IA.
  • Comprendre les principes d’un assistant interne ou d’une FAQ augmentée.
  • Identifier les sources à intégrer et celles à exclure.
  • Organiser les contenus pour faciliter la recherche.
  • Préparer les questions types et scénarios d’usage.
  • Tester les réponses et définir des critères de qualité.
  • Préparer des guides métiers, supports d’onboarding ou parcours de transmission.
  • Qui valide les contenus ?
  • Comment gérer les mises à jour ?
  • Comment repérer les contenus obsolètes ?
  • Comment documenter les sources et versions ?
  • Comment éviter les réponses fausses ou hors contexte ?
  • Mettre en place une gouvernance éditoriale légère.
  • Définir rôles, responsabilités et règles de contrôle.
  • Confidentialité, données sensibles, données personnelles.
  • Risques de shadow AI dans les pratiques de KM.
  • Choix d’outils compatibles avec les contraintes de l’organisation.
  • Droits d’accès, périmètre des sources, traçabilité.
  • Validation humaine et maîtrise des réponses.
  • Biais, homogénéisation des savoirs et perte de nuance.
  • besoin métier ;
  • corpus ou sources à mobiliser ;
  • publics cibles ;
  • livrables attendus ;
  • taxonomie ou structure de connaissance ;
  • règles de validation ;
  • usages IA possibles ;
  • risques et points de vigilance ;
  • premières étapes de déploiement.
  • Identifier les apports de l’IA au Knowledge Management.
  • Structurer un corpus ou un domaine de connaissances.
  • Produire des livrables de capitalisation avec l’aide de l’IA.
  • Concevoir une base de connaissances ou FAQ augmentée.
  • Définir des règles de qualité, validation et actualisation.
  • Construire une première feuille de route KM augmenté.
  • Auto-évaluation dans le questionnaire de préparation
  • Validation des concepts
  • Exercices pratiques
  • QCM
  • Étude de cas (cas fil rouge pour chaque phase projet)
  • Évaluation à chaud
  • Évaluation à froid (6 mois)

Avant : FAD50 pour consolider les usages professionnels de l’IA générative.

Après : FA141 pour explorer un corpus avec NotebookLM, FA142 pour créer un assistant IA documentaire, FA126 pour préparer les documents et données nécessaires à des usages IA plus avancés.

FA119
NouveautéNiveau intermédiaire

IA & Knowledge Management : structurer, capitaliser, transmettre

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2 jours
1490€ nets de TVA*

*Serda SAS est exonéré de TVA au titre de l’article 261-4-4 du CGI

Prochaine session
Distanciel
A venir
Date de début : jeudi 15 octobre 2026
Date de fin : vendredi 16 octobre 2026
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Votre parcours stagiaire étape par étape

33+ 1 44 53 45 08

Public

Knowledge managers, documentalistes, veilleurs, responsables innovation, responsables transformation numérique, managers, professionnels de l’information, responsables de communautés, responsables formation ou toute personne impliquée dans la capitalisation et la transmission des connaissances.

Pré-requis

Bonne aisance numérique. Une première expérience des outils d’IA générative est recommandée. La formation FAD33 ou FAD50 constitue une bonne préparation.

Méthode pédagogique

  • Apports méthodologiques : 30 %
  • Démonstrations : 10 %
  • Exercices pratiques : 40 %
  • Échanges et retours d’expérience : 20 %

Modalités et délais d'accès

⏳ Inscription possible jusqu’à 24h avant le début de la session (sous réserve de places disponibles).
♿ En situation de handicap ? Contactez-nous pour adapter les modalités de votre parcours.

Prochaines sessions

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Date de début :jeudi 15 octobre 2026
Date de fin :vendredi 16 octobre 2026
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Date de fin :mardi 16 mars 2027
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Date de début :mardi 29 juin 2027
Date de fin :mercredi 30 juin 2027
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Présentiel
A venir
Date de début :mardi 23 novembre 2027
Date de fin :mercredi 24 novembre 2027

Formateur·ice

Marianne Dabbadie
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Marianne Dabbadie est Docteur en Sciences de l’Information et de la Communication, formatrice et consultante spécialisée dans les enjeux liés à l’information, au numérique et à l’intelligence artificielle. Elle conçoit et anime des formations en Intelligence Artificielle, Knowledge Management, storytelling et analyse critique de l’information, notamment sur la détection des fake news. Ses interventions s’appuient sur une solide expertise académique et une expérience de terrain, articulant apports conceptuels et mises en pratique. Elle accompagne les organisations et les professionnels dans l’appropriation de pratiques informationnelles éclairées, responsables et adaptées aux transformations actuelles.

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