Découvrir le métier d’ingénieur des connaissances

Dans une entreprise, une collaboratrice expérimentée sait résoudre des situations que les procédures décrivent mal. Elle reconnaît les cas particuliers, pose les bonnes questions et sait quand une règle générale ne doit pas être appliquée mécaniquement. La direction souhaite créer un assistant d’intelligence artificielle capable d’aider les nouveaux collaborateurs à bénéficier de cette expérience.

Les documents de l’entreprise sont disponibles, le modèle de langage est performant et l’interface fonctionne. Pourtant, une difficulté demeure : comment faire comprendre au système des raisonnements et des méthodes que personne n’a encore explicitement décrits ?

C’est précisément l’une des missions de l’ingénieur des connaissances. Son travail consiste à faire passer des savoirs dispersés, parfois implicites, vers des représentations organisées, vérifiables et utilisables par des personnes ou des systèmes informatiques.

L’ingénieur des connaissances analyse la manière dont un domaine fonctionne et aide à formaliser ce que ses spécialistes savent : concepts, règles, méthodes, critères de décision, exceptions et relations entre situations.

Il peut travailler sur des documents, mais aussi auprès de professionnels qui détiennent une expertise difficile à transmettre. Il transforme les informations recueillies en ressources structurées, tout en conservant leur contexte, leur provenance et leurs limites.

Ce métier possède une histoire antérieure à l’IA générative, notamment dans les systèmes experts et les méthodes d’acquisition des connaissances. Les grands modèles de langage renouvellent ses outils, sans supprimer la nécessité de comprendre et de valider les savoirs métier.

Le titre « ingénieur des connaissances » désigne ici un profil professionnel de référence. Ses activités peuvent être exercées sous différents intitulés et ne supposent pas un diplôme unique ou un titre réglementé.

Il commence par comprendre le besoin : quelles tâches l’application doit-elle aider à réaliser ? Quelles décisions doivent être expliquées ? Quelles erreurs faut-il éviter ? Il rencontre ensuite les experts métier, étudie des cas réels et examine les documents de référence.

Il conduit des entretiens, fait expliciter des raisonnements, distingue les règles générales des exceptions et identifie les informations manquantes. Il peut ensuite produire des fiches de connaissances, des descriptions de procédures, des arbres de décision ou des règles structurées.

Une partie importante de son travail consiste à revenir vers les experts : « Est-ce bien ce que vous vouliez dire ? Dans quel cas cette règle ne s’applique-t-elle pas ? Qui peut valider cette interprétation ? »

Il collabore enfin avec les équipes techniques pour que les connaissances soient accessibles aux applications, puis participe aux tests et à leur actualisation.

Les livrables peuvent prendre plusieurs formes : cartes de connaissances, fiches de concepts, descriptions de méthodes, référentiels de règles, matrices de conditions et d’exceptions, modèles de décision ou bases de connaissances structurées.

Chaque ressource importante devrait pouvoir être reliée à sa source ou à l’expert qui l’a formulée, à son statut de validation et à ses conditions d’application. Une connaissance bien formulée mais non vérifiée ne doit pas être présentée comme une règle approuvée.

Le résultat n’est pas nécessairement une ontologie complexe. Pour certains projets, quelques fiches structurées suffisent ; pour d’autres, des représentations plus formelles seront nécessaires. L’ingénieur des connaissances doit choisir une méthode proportionnée à l’usage.

Le matin, notre ingénieur des connaissances rencontre une responsable expérimentée du traitement des demandes administratives. Il lui présente trois dossiers fictifs et lui demande d’expliquer pourquoi les décisions diffèrent.

Il découvre qu’une condition, pourtant importante, n’est pas mentionnée dans le guide général. Il note cette lacune, puis demande à retrouver la disposition ou l’instruction qui la justifie.

Dans l’après-midi, il formalise les conditions de traitement sous forme de fiches et de scénarios. Il soumet ses propositions à la responsable métier, qui corrige une exception mal comprise. Une fois les règles validées, il les transmet à l’équipe chargée de construire l’assistant et prépare des cas de test.

Cette journée est illustrative. Elle montre surtout que le métier ne consiste pas à demander à une IA de rédiger des règles : il faut découvrir, comprendre, vérifier et rendre explicites les connaissances.

L’ingénieur des connaissances travaille d’abord avec les détenteurs de l’expertise : enseignants, juristes, agronomes, médecins, techniciens ou responsables de procédures, selon le secteur.

Il collabore avec l’ingénieur documentaire, qui organise les sources et leurs versions. Il échange avec l’ingénieur ontologique et sémantique lorsque les concepts et leurs relations doivent être modélisés de manière plus approfondie.

Les développeurs et ingénieurs IA intègrent les ressources dans les applications ; les spécialistes de l’évaluation vérifient les résultats ; les responsables métier conservent l’autorité sur la validation du contenu.

Dans une petite organisation, plusieurs fonctions peuvent être exercées par une même personne. Ce qui compte est de ne pas confondre la formalisation d’une règle avec son approbation.

Le professionnel doit savoir analyser une activité, conduire des entretiens, poser des questions précises et transformer des explications parfois ambiguës en représentations cohérentes. L’écoute, la rigueur et la capacité à travailler avec des experts sont fondamentales.

Il doit comprendre les notions de concepts, règles, conditions, exceptions, provenance et validation. Des compétences en modélisation de processus, représentation des connaissances, qualité documentaire et analyse des besoins sont particulièrement utiles.

Dans les projets contemporains, il gagne à connaître les principes des modèles de langage, des architectures RAG, des bases de connaissances et des outils de structuration. Ces technologies peuvent accélérer certaines opérations, mais leurs résultats doivent être vérifiés.

Le métier demande aussi de reconnaître les limites de la formalisation : toute expertise humaine ne peut pas être réduite à quelques règles, et certaines décisions exigent toujours le jugement d’un professionnel habilité.

Plusieurs parcours peuvent conduire à l’ingénierie des connaissances : informatique, sciences de l’information, ingénierie des données, sciences cognitives ou disciplines sectorielles. Les formations en gestion des connaissances, représentation des savoirs et analyse des processus peuvent également constituer des bases pertinentes.

Un juriste peut apprendre à formaliser des règles administratives ; un enseignant, des méthodes pédagogiques ; un agronome, des connaissances de diagnostic ; un informaticien, les techniques d’acquisition et de représentation des savoirs. Ces profils hybrides associent expertise du domaine et méthodes d’ingénierie.

Un bon exercice d’apprentissage consiste à interviewer un expert sur une activité limitée, documenter cinq situations différentes, expliciter les règles et exceptions, puis faire valider les fiches produites.

Ces parcours sont des possibilités de développement professionnel, et non une liste de diplômes ou certifications dont la disponibilité serait déjà vérifiée en Côte d’Ivoire.

Les entreprises, administrations, laboratoires, universités, cabinets de conseil et startups peuvent mobiliser cette compétence pour préparer des assistants sectoriels, capitaliser les savoir-faire, formaliser des procédures ou construire des référentiels.

Dans l’éducation, elle contribue à organiser les notions et méthodes pédagogiques. Dans l’industrie, elle peut aider à documenter les raisonnements de diagnostic. Dans l’administration, elle soutient la formalisation des conditions et exceptions. Dans l’agriculture, elle aide à expliciter les connaissances de terrain.

Des prestataires spécialisés pourraient proposer des missions d’acquisition, de structuration et de maintenance des connaissances. Il s’agit toutefois d’opportunités possibles, dont la demande et les débouchés doivent être évalués.

Un pays peut disposer de professionnels très expérimentés et d’une documentation abondante sans que les connaissances nécessaires à certaines applications d’IA soient immédiatement exploitables.

L’ingénieur des connaissances aide à franchir cette étape. Il contribue à transformer des savoirs détenus par des personnes ou des institutions en ressources organisées, documentées et validables.

Cette capacité peut soutenir la conception de services adaptés aux réalités locales et faciliter la transmission de l’expertise entre générations de professionnels. Elle ne remplace ni les spécialistes des modèles ni les experts métier : elle organise leur coopération autour de connaissances utilisables.

Développer ces compétences, c’est donc renforcer la capacité collective à produire des applications intelligentes qui s’appuient sur les savoirs du pays.

Un modèle d’intelligence artificielle peut analyser des documents et produire des explications. Mais il ne peut pas restituer fidèlement un savoir-faire particulier qui n’a jamais été recueilli ou rendu accessible.

L’ingénieur des connaissances accomplit ce travail de transformation : il recueille les savoirs, explicite les méthodes, décrit les conditions et les exceptions, puis organise leur validation.