Alors que 2025 touche à sa fin, nos experts en Gestion des Connaissances -Knowledge Management (KM)- ont fait le bilan et l’analyse de l’état de l’art actuel du KM. Cet examen porte sur les évolutions et les défis rencontrés dans la collecte, le stockage, la formalisation, la capitalisation et le partage des connaissances. rencontré par les entreprises du secteur de l’industrie. L’objectif est de dégager les priorités, les défis émergents et les tendances clés qui façonneront l’année 2026.
Les échanges que nous avons eus tout au long de cette année avec des spécialistes KM et praticiens de tous secteurs confirment un point essentiel : il est plus que jamais crucial pour les organisations de développer des capacités KM performantes. C’est la condition sine qua non pour améliorer leur efficacité, stimuler l’innovation et renforcer leur résilience.
À l’évidence, le véritable moteur de la performance n’est donc pas simplement de posséder de l’information, mais de savoir la transformer en intelligence collective actionnable. Lorsque les organisations exploitent pleinement leur intelligence collective, elles prennent des décisions plus rapides et plus pertinentes, réduisent les risques et génèrent une valeur mesurable pour le business. En somme, elles sont plus performantes.
Et pour rendre actionnable les connaissances à valeur ajoutés des entreprises, l’arrivée des outils IA (chatbots, agents, etc.) ont fait miroiter une révolution simple et une transition en douceur, une promesse presque magique : « Plus besoin de trier, plus besoin de structurer, jetez tout dans le lac de données, l’IA se chargera du reste. » Une promesse, cependant, qui n’engage que ceux qui veulent bien y croire.
Avant de nous projeter sur les projections et tendances de l’année 2026 en KM, il est donc crucial de comprendre les dernières “Lessons Learned”.
Il devient de plus en plus clair que l’IA ne pourra pas remplacer le Knowledge Management. Les organisations qui ont investi des millions dans des projets IA en 2024 ont découvert la dure réalité : Les IA -et en particulier les GenAI- seront performantes si et seulement si vos données sont propres, contextualisées et accessibles.
La réalité du terrain : De nombreuses initiatives IA ont n’ont pas été aussi performante que prévu car les organisations ont sous-estimé la complexité de préparer les données non structurées pour les applications IA. Le nettoyage des données est donc devenu une priorité absolue.
L’année 2025 a mis en exergue ce que les spécialistes appellent l’ »Hybridation IA-KM » comme l’a souligné la conférence “Le savoir à l’ère de l’IA: Chaos ou KM” organisée en novembre dernier par l’association KM Cop’1 . D’un côté, l’IA automatise les tâches fastidieuses du KM – On peut accéder au savoir nécessaire sans perdre de temps et sans discuter avec un expert qui dira « ça dépend » – de l’autre, les pratiques KM garantissent que l’IA fournit des résultats fiables.
Le transfert de connaissances et des compétences des experts demeure une priorité absolue pour les entreprises, exacerbée par une urgence démographique ( 40% des effectifs entre 50 et 65 ans). Le secteur industriel, en particulier, est confronté à des vagues de départs à la retraite massifs. Ce savoir-faire, souvent tacite accumulé au fil des années, représente une valeur inestimable et un avantage concurrentiel direct.
Les organisations qui ont su tirer leur épingle du jeu et maintenir leur performance en 2025 sont celles qui ont compris que l’anticipation est la clé. Elles ont mis en place des processus structurés de knowledge capture, transformant une obligation en une démarche stratégique et pérenne. Ces démarches incluent l’identification précoce des experts et de leurs périmètres de connaissance critiques, la documentation méthodique et la modélisation des processus complexes.
À l’inverse, l’approche de la « dernière minute » consistant à organiser des interviews de transfert de connaissances deux semaines avant le départ effectif de l’employé est jugée trop inefficace. Ces tentatives ne permettent de capter qu’une infime partie de l’expertise et sont souvent limitées aux connaissances explicites.
La gestion des connaissances reste toujours confrontée à un défi majeur : la fragmentation des outils couplée aux silos organisationnels des entreprises. Ce phénomène s’est d’autant plus intensifié après la période post-Covid. Les organisations jonglent souvent avec plus de cinq plateformes différentes (SharePoint, Teams, wikis, Excel partagé, Google Drive) pour le partage et la documentation des informations. Cette dispersion est perçue comme l’un des problèmes majeurs des systèmes KM chez les experts.
Malgré l’évolution technologique, y compris l’arrivée de l’IA, les professionnels du KM réaffirment que la dimension humaine et culturelle reste primordiale. Les échecs de projets KM en 2025 n’étaient pas d’ordre technique, mais culturel.
Les équipes sont souvent submergées, le manque de temps est criant, et il reste difficile de mesurer l’impact réel du KM et d’en justifier la valeur auprès des dirigeants. L’omniprésence croissante des outils, y compris l’IA, n’a fait qu’intensifier ces défis culturels et organisationnels.
L’intelligence artificielle est désormais omniprésente dans les organisations. Cependant, la valeur ajoutée de ces IA dépend entièrement de la qualité de la connaissance qu’elle exploite. En 2026, les entreprises devront impérativement investir dans des actifs de connaissance structurés, fiables et pérennes : documents normalisés, retours d’expérience capitalisés, leçons apprises formalisées et expertises clairement identifiées.
L’enjeu n’est plus d’accumuler des volumes massifs d’informations (Infobésité), mais donc de passer du Big Data au Smart Data. Cela suppose de concevoir des architectures documentaires robustes, où chaque contenu est qualifié, contextualisé et maintenu dans le temps. Il faudra impérativement décloisonner les silos (numérique et physique), définir des standards de qualité clairs et garantir un accès simple et rapide à la connaissance deviennent des priorités stratégiques.
Sans cette discipline, le risque du Garbage In, Garbage Out demeure trop élevé : une IA alimentée par des contenus obsolètes, incohérents ou biaisés ne fera qu’amplifier les erreurs existantes comme un miroir déformant. Le Knowledge Management s’impose ainsi comme le socle indispensable de toute stratégie d’IA, en assurant la gouvernance, la fiabilité et la valeur opérationnelle de la connaissance.
Face à l’évolution rapide du monde du travail (départs à la retraite, forte dépendance aux consultants, émergence de nouvelles professions), les organisations doivent anticiper. En effet, Il devient crucial de capitaliser sur les connaissances essentielles avant qu’elles ne disparaissent, tout en développant les compétences requises pour l’avenir.
En 2026, plusieurs tendances clés en matière de gestion des connaissances se concrétiseront :
L’IA excelle dans l’automatisation et le traitement de données massives, mais elle ne peut se substituer au discernement humain et la finesse d’esprit d’expert: “l’intuition”. En 2026, les organisations les plus performantes ne se contenteront pas de déployer des outils d’IA : elles intégreront la connaissance de manière fluide dans les environnements de travail quotidiens, permettant aux collaborateurs d’enrichir, de challenger et de contextualiser les recommandations algorithmiques d’une IA.
De fait, le défi consiste alors à orchestrer une collaboration productive entre humains et machines. Et pour cela, le rôle du Knowledge Manager demeure primordial. Les systèmes d’IA doivent devenir des partenaires de réflexion plutôt que des boîtes noires : les équipes doivent pouvoir interroger les résultats, comprendre les raisonnements sous-jacents et exercer leur esprit critique avant toute prise de décision.
Au-delà des infrastructures technologiques, le succès du KM repose fondamentalement sur une culture organisationnelle vivante. Les entreprises visionnaires investiront dans des environnements où le partage d’expertise, l’apprentissage collaboratif et la remise en question constructive sont non seulement encouragés, mais reconnus comme des leviers stratégiques de performance. Car la connaissance ne vit vraiment que dans l’interaction humaine, le débat et l’expérience partagée.
À l’évidence, la gestion des connaissances ne peut plus se contenter de justifier son existence par des métriques d’usage ou de volume. En 2026, les organisations performantes exigeront des preuves tangibles de création de valeur : accélération des cycles de décision, amplification des capacités d’innovation, amélioration mesurable de la performance.
Les entreprises les plus matures franchiront une étape supplémentaire en établissant des corrélations directes entre leurs métriques KM et les objectifs stratégiques prioritaires : croissance du chiffre d’affaires, optimisation des coûts opérationnels, amélioration de l’expérience client. Cette approche transforme le KM d’un centre de coût perçu en investissement stratégique mesurable.
Les recherches menées par l’équipe Bassetti le confirment : une mesure rigoureuse du KM génère non seulement un retour sur investissement quantifiable, mais produit également des bénéfices organisationnels profonds et durables, notamment un engagement renforcé des collaborateurs et une capacité accrue à piloter les transformations avec agilité.
Les communautés de pratique restent un pilier des stratégies KM performantes, mais avec l’évolution des pratiques d’entreprise et le manque de temps on verra émerger des réseaux hybrides, augmentés par l’IA, où les collaborateurs partageront leurs connaissances tacites. l’IA agira en quelque sorte comme un membre supplémentaire de la communauté : mise en avant d’insights, synthèse des échanges, capitalisation des discussions.
Ces communautés seront essentielles pour connecter les équipes au-delà des silos organisationnels et géographiques, notamment dans un contexte de travail hybride et à distance.
Cependant, la gouvernance humaine demeure indispensable : la confiance, l’engagement et la collaboration de qualité ne peuvent pas être automatisés. Les dirigeants et les professionnels du KM devront animer et faire vivre ces espaces pour qu’ils restent des lieux de résolution de problèmes, d’apprentissage et d’innovation.
Infine, dans le paysage actuel de changements fulgurants qui imposent de développer une agilité nouvelle, associée à l’essor de l’IA, la gestion des connaissances n’est plus une option. Ainsi positionner le KM comme priorité de développement stratégique devient une exigence critique pour la survie organisationnelle et la continuité d’activité pour l’avenir. Le moment est venu d’agir et de libérer l’intelligence collective au sein de votre organisation. Pour initier cette transformation, explorez les ressources spécialisées de BASSETTI, qui offrent une expertise éprouvée dans l’ingénierie des connaissances, et entreprenez une évaluation précise et rigoureuse de vos capacités existantes en matière de collecte, de structuration, de diffusion et d’application de la connaissance. Vous pourrez ainsi mettre en place les actions essentielles pour sécuriser vos connaissances et savoir-faire afin de bénéficier du support expérimenté des équipes BASSETTI.
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