Les patrimoines de connaissances comme infrastructures économiques partagées

Imaginons trois entreprises ivoiriennes qui développent des services d’intelligence artificielle dans l’éducation. L’une propose un assistant pédagogique, une autre une plateforme d’exercices et la troisième un outil pour les enseignants. Toutes doivent identifier les programmes applicables, organiser les notions et qualifier les ressources utilisées.

Si chaque entreprise reconstruit séparément les mêmes référentiels, elle supporte des coûts de collecte, de structuration, de validation et de maintenance. Une partie de ces efforts pourrait-elle être partagée sans supprimer la concurrence entre leurs applications ?

Cette question conduit à envisager les patrimoines de connaissances non seulement comme des ressources internes, mais aussi, dans certaines conditions, comme des actifs économiques partagés. Leur intérêt dépend toutefois des usages, des droits, des coûts et de la gouvernance : la mutualisation n’est pas automatiquement rentable ni souhaitable.

Un patrimoine de connaissances destiné à l’IA peut réunir des documents qualifiés, des concepts, des méthodes, des règles, des relations, des référentiels et des mécanismes de provenance. Il ne se réduit ni à un entrepôt de données ni à une collection de PDF.

Sa valeur provient de sa capacité à répondre à des besoins déterminés : retrouver une information fiable, expliquer une procédure, vérifier une règle, orienter une activité ou accompagner une décision. Il doit pouvoir être actualisé, contrôlé et, lorsque cela est autorisé, réutilisé.

Un même patrimoine peut alimenter plusieurs applications sans que celles-ci partagent nécessairement leurs interfaces, leurs modèles ou leurs données utilisateurs. Cette séparation est essentielle pour comprendre la possibilité de services communs de connaissances.

Un premier bénéfice potentiel est la réduction des travaux redondants. Lorsque plusieurs acteurs utilisent les mêmes sources de référence, une qualification commune peut éviter des opérations répétées.

Un deuxième bénéfice concerne la cohérence. Des définitions, identifiants et versions communs peuvent faciliter l’interopérabilité entre applications et réduire certaines divergences d’interprétation.

Un troisième bénéfice peut venir de l’accès à des compétences spécialisées : documentalistes, ingénieurs des connaissances, ontologues, experts métier et évaluateurs. Des acteurs de petite taille peuvent difficilement réunir toutes ces expertises en permanence.

Enfin, un patrimoine bien gouverné peut faciliter l’expérimentation de nouveaux services. Ces bénéfices restent hypothétiques tant qu’ils ne sont pas comparés aux coûts de coordination, de maintenance et aux risques de dépendance.

Il convient de distinguer la mutualisation des compétences, celle des outils et celle des contenus.

Les compétences peuvent être organisées en équipes spécialisées ou mobilisées à travers des prestations communes. Les outils peuvent inclure des registres de sources, des mécanismes de contrôle, des catalogues, des interfaces de recherche et des services de versionnement.

Les contenus partagés peuvent prendre la forme de référentiels de notions, de corpus qualifiés, de classifications ou de règles validées. Leur réutilisation soulève des questions spécifiques de droits, d’autorité et de responsabilité.

Ces trois formes peuvent être combinées, mais elles n’impliquent pas les mêmes modèles économiques. Partager une méthode de qualification est très différent de commercialiser un corpus composé de contenus appartenant à plusieurs ayants droit.

Dans l’éducation, un ensemble limité de programmes, de notions, de prérequis et d’exercices validés pourrait être mis à disposition de plusieurs acteurs, sous réserve des droits applicables.

Une startup pourrait développer un assistant conversationnel ; une autre, une application d’entraînement ; une troisième, un service de préparation de cours. Les produits resteraient différents, mais certains référentiels pourraient être communs.

Le dispositif devrait distinguer les sources officielles, les contenus sous licence et les ressources produites par des experts. Il devrait aussi documenter les niveaux scolaires, les périodes de validité et les responsabilités de validation.

Un tel exemple ne prouve pas qu’un marché existe déjà. Il illustre les conditions qu’il faudrait examiner pour transformer une duplication de besoins en opportunité de coopération.

Dans l’administration, des référentiels communs de procédures pourraient faciliter l’accès à des connaissances institutionnelles. Mais les autorités compétentes doivent conserver la maîtrise des validations et des publications officielles.

Dans l’industrie, des entreprises peuvent mutualiser certains vocabulaires techniques ou méthodes de classification, sans partager leurs secrets de fabrication. Dans l’agriculture, des connaissances générales peuvent être partagées, tandis que certaines recommandations exigent des adaptations locales.

Le degré de mutualisation doit donc dépendre de la nature des ressources, de leur sensibilité, de leur valeur concurrentielle et de leurs conditions d’application. Il n’existe pas de modèle unique.

Le premier modèle repose sur un financement public ou collectif d’un patrimoine d’intérêt général, mis à disposition selon des conditions transparentes. Sa viabilité suppose un mandat clair, un financement récurrent et une gouvernance responsable.

Le deuxième est celui d’un consortium sectoriel : plusieurs organisations financent conjointement des ressources ou des services dont elles partagent les bénéfices. Les contributions, les droits et les décisions doivent être définis contractuellement.

Le troisième modèle est celui d’un opérateur de services de connaissances, proposant des accès, des prestations de préparation ou des fonctions de maintenance. Il doit démontrer que les clients sont prêts à payer pour une qualité et un niveau de service identifiables.

Le quatrième repose sur une combinaison : certains référentiels sont ouverts, tandis que des prestations spécialisées, des garanties de service ou des enrichissements sont facturés. Aucun de ces modèles n’est supérieur en toutes circonstances.

Un patrimoine partagé peut résulter du travail de plusieurs acteurs : détenteurs de sources, experts métier, producteurs de données, documentalistes, ingénieurs des connaissances et opérateurs techniques.

La question de leur rémunération ne peut pas être réduite au volume de documents fournis. Certaines contributions portent sur des droits, d’autres sur la qualité, la validation, la structuration ou l’entretien des ressources.

Plusieurs mécanismes sont envisageables : rémunération de prestations, licences, contributions au consortium ou partage contractuel de recettes. Leur pertinence dépend des droits effectivement détenus et de la capacité à mesurer les usages.

Il serait prématuré de proposer une formule universelle de répartition. Les règles doivent être négociées, vérifiables et compatibles avec les obligations légales et institutionnelles.

Le coût initial comprend l’identification des sources, leur acquisition, les autorisations, l’extraction, la formalisation, la structuration et la validation.

Le coût récurrent comprend l’actualisation des connaissances, la surveillance des changements, les contrôles qualité, la sécurité, l’exploitation technique, l’assistance aux utilisateurs et les tests de non-régression.

Une mutualisation peut réduire certaines duplications, mais elle introduit également des dépenses de coordination, de gouvernance et d’interopérabilité. Les économies ne doivent donc pas être supposées : elles doivent être mesurées.

Un modèle économique crédible doit distinguer les coûts fixes, les coûts variables liés aux usages et les engagements de qualité de service.

Un patrimoine partagé ne peut pas fonctionner durablement sans règles explicites. Qui peut ajouter une ressource ? Qui la valide ? Qui peut la corriger ou la retirer ? Qui autorise son accès ? Comment traiter une contestation ou une erreur ?

Les statuts des ressources doivent être documentés. Une synthèse produite par un modèle ne doit pas être présentée comme un texte officiel. Une règle ancienne ne doit pas être utilisée sans tenir compte de sa période de validité.

Il faut également prévoir la portabilité des données et des connaissances, la transparence des conditions d’accès et des mécanismes de continuité en cas de changement d’opérateur.

La gouvernance n’est pas une couche administrative ajoutée après la technologie : elle fait partie du produit de connaissances.

Les contenus publics ne sont pas tous librement réutilisables. Les ressources privées peuvent être soumises à des licences, au secret des affaires ou à des engagements contractuels. Les données personnelles exigent des protections particulières.

Un service commun doit donc séparer les connaissances partageables des ressources confidentielles et appliquer les autorisations dans les mécanismes techniques d’accès.

Les usages secondaires, notamment la redistribution ou l’entraînement de modèles, ne doivent pas être présumés autorisés. Les contrats et politiques d’accès doivent préciser les opérations permises et les responsabilités correspondantes.

Cette discipline juridique conditionne la confiance des contributeurs et des utilisateurs.

Un service de connaissances partagé peut présenter certaines caractéristiques d’une capacité numérique commune : réutilisation, interfaces standardisées, interopérabilité et gouvernance. Mais cela ne suffit pas à lui conférer automatiquement le statut d’infrastructure publique numérique, ou DPI.

Pour envisager cette qualification, il faudrait examiner l’intérêt public, la pluralité des usages, l’inclusion, les conditions d’accès, la sécurité, les responsabilités et la soutenabilité à long terme.

Certains patrimoines relèveront plutôt d’un service sectoriel, d’une coopération contractuelle ou d’un actif privé. La réflexion sur les DPI doit donc rester distincte de la décision économique de mutualiser.

Avant de créer une plateforme nationale ou un opérateur spécialisé, il serait préférable de tester un périmètre limité avec plusieurs utilisateurs réels.

Le pilote pourrait comprendre un registre de sources et de droits, un petit patrimoine qualifié, une interface d’accès, des règles de gouvernance et un protocole de mesure. Il faudrait comparer le coût et la qualité d’une production partagée à ceux de productions séparées.

Les indicateurs pourraient porter sur le nombre de réutilisations effectives, les délais de mise à jour, la qualité des ressources, les coûts complets, les incidents et la satisfaction des utilisateurs.

Les résultats permettraient de décider s’il convient d’élargir le dispositif, de modifier son modèle économique ou de conserver des solutions indépendantes.

Si une demande solvable apparaît, la production et l’exploitation de patrimoines partagés peuvent créer des activités spécialisées : qualification documentaire, acquisition des savoirs, modélisation sémantique, gouvernance, interfaces de connaissances et évaluation des applications.

Ces prestations peuvent être assurées par des startups, des cabinets, des laboratoires, des entreprises de services numériques ou des consortiums. Leur développement suppose des compétences interdisciplinaires et des preuves de qualité.

Il ne s’agit pas d’affirmer qu’une industrie nationale structurée existe déjà. Il s’agit d’identifier une chaîne de valeur possible et les conditions permettant d’en étudier l’émergence.

Les patrimoines de connaissances peuvent soutenir plusieurs applications d’intelligence artificielle. Lorsqu’ils répondent à des besoins communs, leur mutualisation peut réduire des duplications, améliorer la cohérence et faciliter l’accès à des expertises spécialisées.

Mais un patrimoine partagé ne devient pas automatiquement un actif économique viable. Il doit reposer sur des droits clairs, une gouvernance responsable, une qualité vérifiable, des usages réels et un financement durable.

L’enjeu pour un pays n’est donc pas de centraliser tous ses savoirs. Il est d’identifier les connaissances dont la production et l’entretien en commun apporteraient une valeur démontrable.