Consultant Knowledge Management & IA

Contexte de la mission :

Notre client, un grand groupe du secteur des services, souhaite structurer et valoriser son capital de connaissances internes.

Aujourd’hui, une grande partie de la valeur de l’entreprise repose sur l’expertise de ses collaborateurs, souvent implicite, peu formalisée et difficilement accessible à l’échelle de l’organisation.

Dans ce contexte, le client lance une initiative stratégique visant à :

• Identifier et capter les savoirs clés
• Structurer et modéliser ces connaissances
• Constituer une base exploitable pour des usages avancés (moteur de recherche, RAG, IA générative, etc.)

Objectifs de la mission :

Le consultant interviendra sur l’ensemble de la chaîne de valeur du knowledge management :

• Définition de la stratégie de capitalisation des connaissances
• Mise en place d’un dispositif industrialisé de collecte des savoirs
• Structuration et formalisation des contenus
• Contribution à la mise en place d’une base de connaissances exploitable par des solutions d’IA

Responsabilités principales :

1. Cadrage et stratégie :

• Analyser l’existant (outils, pratiques, silos de connaissance)
• Identifier les populations cibles et les expertises critiques
• Définir une méthodologie de collecte et de structuration des connaissances
• Prioriser les cas d’usage métier

2. Collecte et captation des connaissances :

• Concevoir et déployer un dispositif d’entretiens (interviews, ateliers, formats structurés)
• Industrialiser la prise de contact avec les collaborateurs (logique de volumétrie)
• Piloter ou réaliser les entretiens (présentiel / distanciel)
• Exploiter des outils d’enregistrement et de transcription

3. Structuration et modélisation :

• Transformer les contenus bruts en connaissances exploitables (synthèses, frameworks, process, FAQ, etc.)
• Structurer les données (taxonomies, ontologies, classification)
• Garantir la qualité, la cohérence et la réutilisabilité des contenus

4. Contribution aux usages IA :

• Préparer les données pour des usages de type RAG ou fine-tuning
• Travailler avec des équipes techniques sur l’intégration dans des modèles IA
• Participer à la définition de cas d’usage concrets (assistant interne, moteur de recherche intelligent, etc.)

5. Conduite du changement :

• Sensibiliser et embarquer les collaborateurs
• Mettre en place des bonnes pratiques de partage de connaissance
• Assurer l’adoption des outils et des processus

Compétences attendues :

Compétences fonctionnelles :

• Expérience significative en knowledge management / capitalisation des savoirs
• Capacité à structurer de l’information complexe
• Excellentes compétences d’animation d’entretiens et d’ateliers
• Esprit de synthèse très développé
• Forte capacité à interagir avec des profils métiers variés

Compétences techniques :

• Bonne compréhension des concepts liés à l’IA générative :

1. LLM
2. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
3. Fine-tuning

• Expérience avec des outils de transcription / traitement de la voix (type Whisper ou équivalent)
• Connaissance des outils de gestion documentaire / knowledge base
• Sensibilité aux problématiques de structuration des données (taxonomies, tagging, etc.)

Compétences transverses : 

• Autonomie et capacité à structurer une démarche de bout en bout
• Approche pragmatique et orientée résultats
• Excellentes qualités relationnelles
• Capacité à opérer dans des environnements complexes et matriciels

Profil recherché : 

• 5 à 10 ans d’expérience minimum
• Expérience en cabinet de conseil appréciée
• Double compétence appréciée : métier + data / IA
• Profil hybride : consultant, facilitateur, structurant