L'essentiel en 3 points
1. Une partie critique du savoir de l'entreprise repose sur une seule personne. Ce risque n'apparaît dans aucun tableau de bord et se révèle au pire moment : changement d'ERP, transmission, rachat, projet d'IA.
2. Demander à Bernard de tout écrire ne suffit pas : son savoir lui revient devant un cas précis. On part donc des données (ERP, Excel, historique) pour révéler les exceptions et les règles jamais écrites.
3. Bernard peut aussi se tromper : chaque réponse est reliée à sa source. Ces liens forment un graphe de connaissances, une mémoire de l'entreprise que l'on peut interroger et vérifier.
« Pourquoi ce client a encore l'ancien tarif ? » « Demande à Bernard. »
« On peut remplacer cette pièce par la nouvelle ? » « Demande à Bernard. »
Dans chaque entreprise, il y a un Bernard. Il a connu trois ERP, cinq directions et l'auteur du fichier « FINAL_v2_définitif.xlsx ».
Officiellement, tout est documenté. Dans la pratique, le moteur de recherche le plus efficace prend son café à 9 h 15.
Bernard ne connaît pas seulement les informations. Il connaît les liens entre elles. Pourquoi cette décision a été prise. À quel client cette exception s'applique. Depuis quand cette procédure est dépassée.
Et quand quelqu'un affirme que toutes les pièces sont compatibles, il ajoute : « Sauf celles livrées au Japon avant 2006. »
Merci Bernard. On allait justement en expédier cinquante.
On en rit. Mais c'est un risque bien réel : une partie critique du savoir de l'entreprise repose sur une seule personne. Et ce risque n'apparaît dans aucun tableau de bord.
Il se révèle toujours au pire moment : changement d'ERP, transmission de l'entreprise, rachat, projet d'IA. C'est là qu'on découvre ce que personne n'avait écrit.
Et un jour, Bernard part à la retraite. Comment fait-on sans lui ?
Lui demander de tout écrire dans un Word ? Ça ne suffit pas. Une partie de son savoir ne lui revient que devant un cas précis. Le reste, pour lui, « tout le monde le sait ».
Non, Bernard. Justement.
Alors je fais l'inverse : je pars des données. Les bases de l'ERP, les fichiers Excel, l'historique des commandes. J'y cherche les incohérences, les exceptions, les règles que personne n'a jamais écrites.
Puis je montre à Bernard : « Pourquoi ces clients-là ont-ils encore l'ancien tarif ? » Et là, il se souvient.
« Ce fournisseur, on l'a quitté pour des problèmes de qualité. Je m'en souviens très bien. »
On vérifie les comptes rendus et les réclamations. C'étaient les délais. La qualité, c'était un autre fournisseur.
« Ah oui, j'ai confondu. »
C'est pour ça que chaque réponse est reliée à sa source. Ce qui est confirmé, ce qui se contredit, ce qui reste incertain.
Ces liens entre les données, les règles métier, les décisions et leurs sources forment un graphe de connaissances. Une mémoire de l'entreprise que l'on peut interroger et vérifier.
Je détaillerai cette démarche dans un prochain article.
Depuis plus de vingt ans, je conçois des modèles qui relient les données métier, notamment dans l'horlogerie et l'industrie. Plusieurs fonctionnent encore en production aujourd'hui.
Pour que Bernard puisse partir à la retraite tranquille. Et que plus personne n'ait à l'appeler au camping.
Et chez vous, qui est Bernard ?
Avant un changement d'ERP, une transmission ou un projet d'IA, ces questions se posent en une réunion de direction.
1. « Demande à … » revient souvent. Pour un tarif, une compatibilité, une exception client, la réponse passe par une personne plutôt que par le système.
2. Les exceptions vivent dans des fichiers. Des Excel parallèles à l'ERP portent des règles que personne n'a reportées ailleurs.
3. Une absence ralentit tout. Quand cette personne est en vacances, des décisions attendent son retour.
4. Personne ne sait d'où vient une règle. On applique une procédure sans pouvoir dire pourquoi, ni si elle est encore valable.
5. Le départ est proche, ou la migration aussi. Une retraite, une succession ou un projet ERP dans les 24 mois : c'est le moment de rendre ce savoir visible, tant que Bernard est là pour le confirmer.
Si vous cochez deux de ces signes, le savoir implicite est un risque à traiter comme les autres : identifié, chiffré et pris en charge.
Samuel Arnod-Prin, architecte de données et d'IA chez Agilbility. 27 ans à concevoir des plateformes orientées données pour Swatch Group, LVMH, Richemont et l'EPFL. Son profil →
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Lui demander de tout écrire ne suffit pas, car une partie de son savoir ne lui revient que devant un cas précis. Il est plus efficace de partir des données (ERP, fichiers Excel, historique des commandes) pour révéler les exceptions et les règles implicites, puis de les faire confirmer par la personne, chaque règle reliée à sa source.
Les règles métier que personne n'a écrites (exceptions clients, anciens tarifs, compatibilités) ne sont pas dans les spécifications. Elles disparaissent lors de la reprise des données si elles n'ont pas été révélées avant, et l'on découvre l'erreur une fois le nouveau système en production.
C'est une représentation qui relie les données, les règles métier, les décisions et leurs sources. Il forme une mémoire de l'entreprise que l'on peut interroger et vérifier : on sait ce qui est confirmé, ce qui se contredit et ce qui reste incertain.
La démarche commence par un diagnostic de quelques jours sur un périmètre précis, pour identifier les règles implicites et les dépendances à une seule personne. Suivent une cartographie du domaine, chaque règle reliée à sa source, puis un accompagnement pendant la migration ou la transmission.
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