Un collègue demande à l’IA de préparer un devis. La structure est bonne, le ton aussi. C’est seulement en le relisant vous-même que vous voyez que le prix est celui de l’an dernier.
Personne n’a fait d’erreur. L’ancienne grille tarifaire était simplement encore dans le dossier, à côté de la nouvelle. L’IA a trouvé les deux et en a choisi une.
Un humain lit entre les lignes. Une IA, non. Elle prend tout au pied de la lettre, ne regarde pas toujours la date et ne pose pas de questions. S’il y a deux versions de la même chose, elle devine elle-même laquelle est la bonne. Et vous ne le remarquez que lorsque le chatbot de votre site donne des informations périmées à vos clients, ou qu’un devis mentionne des produits que vous ne vendez plus depuis longtemps.
Le rôle de votre base de connaissances change donc. Une documentation périmée n’est plus un retard que vous rattraperez un jour. C’est de l’information qui arrive directement dans vos outils d’IA. Votre base de connaissances devient une source qui doit toujours être juste, et qui a un autre lecteur que vos collègues.
Écrire pour un lecteur qui prend tout au pied de la lettre
Une IA lit rarement une page entière. Elle prend les passages qui semblent correspondre à la question et les voit séparés du reste. Cela demande une autre approche.
Un seul sujet par page. Un titre comme « Tarifs et infos pratiques » paraît clair pour un humain, mais pour une IA, c’est un ensemble de fragments qui perdent leur contexte dès qu’ils sont récupérés séparément.
Chaque paragraphe doit tenir debout tout seul. Des phrases comme « comme indiqué plus haut » ou « depuis l’an dernier » ne fonctionnent plus quand le paragraphe se retrouve ailleurs.
Rendez les conditions explicites : pour qui cela s’applique, depuis quand, avec quelles exceptions. Ce que tout le monde sait, l’IA ne le sait pas forcément. Écrivez aussi ce que vous ne faites pas. Une IA qui ne trouve rien invente elle-même quelque chose de plausible. « Nous ne livrons pas hors de France métropolitaine » est donc aussi important que vos conditions de livraison.
Mettez une date et un auteur sur chaque page. Ça vous aide autant que l’IA.
Qui la tient à jour ?
Le vrai travail n’est pas d’écrire la documentation, mais de l’entretenir. La page était juste à un moment donné, puis les prix ont changé et personne ne se sent responsable.
Deux règles simples font la différence. Chaque page a un propriétaire — une personne, pas un service. Et la documentation est mise à jour en même temps que le changement lui-même. Celui qui modifie les prix modifie aussitôt la page. Pas dans six mois, tout de suite.
Et si l’IA se trompe quand même, ne vous demandez pas d’abord ce qui ne va pas avec l’IA. Regardez quelle page elle a consultée. C’est là que se trouve généralement la réponse.
Mesurez ce que lit votre IA
Une IA comme lectrice a aussi un avantage : vous pouvez voir ce qu’elle consulte. Surveillez trois choses :
- Les pages souvent récupérées : une petite erreur y a un gros impact.
- Les pages jamais consultées : elles sont peut-être inutiles, ou difficiles à trouver.
- Les questions pour lesquelles rien d’utile n’est trouvé : ce sont les trous de votre documentation.
Chez Tandem Studio, nous regardons une base de connaissances comme n’importe quel autre écran que nous concevons : avec un utilisateur, un objectif et un moyen de vérifier que ça fonctionne. Sauf que cet utilisateur est maintenant souvent une IA. C’est pourquoi, dans nos projets, le nettoyage de la documentation est souvent le premier vrai travail, avant même qu’une seule ligne de code soit écrite.
Commencez par les dix questions qu’on vous pose le plus souvent, clients ou collègues. Pour chacune, ouvrez la page où la réponse devrait se trouver. Et posez-vous une seule question : est-ce que je voudrais qu’une IA utilise ceci au pied de la lettre, sans nuance ? Si la réponse est non, vous savez par où commencer.
Curieux de voir comment ça pourrait fonctionner chez vous ? N’hésitez pas à nous écrire.
