La qualité des réponses de l'IA Didask dépend directement de la qualité des documents que vous lui fournissez. Pour trouver la bonne information, l'IA compare chaque question à l'ensemble de votre base de connaissances et sélectionne les passages les plus proches du besoin de l'apprenant. Un document mal structuré (trop long, trop vague, ou redondant avec d'autres) sera plus difficile à retrouver, même s'il contient la bonne réponse. En soignant la structure de vos documents, vous aidez l'IA à localiser précisément ce dont chaque collaborateur a besoin. Les quatre principes ci-dessous vous guident dans cette démarche.
✅ L'essentiel : quatre questions à se poser avant d'ajouter un document
Avant d'intégrer un document à votre base de connaissances, posez-vous ces quatre questions :
Question | Si la réponse est non… |
Est-ce que je peux résumer ce document en un titre court et précis ? | Le document parle probablement de trop de sujets → le découper. |
Toutes les informations dans ce document sont-elles encore valables ? | Nettoyer ou ne pas inclure le document. |
Y a-t-il d'autres documents dans la base qui disent la même chose ? | Supprimer les parties communes ou fusionner. |
Ce document est-il utile à tous les utilisateurs qui ont accès à cette base ? | Restreindre l'accès ou séparer en bases distinctes. |
📌 Un document = un seul sujet
Un document qui parle de plusieurs sujets à la fois sera difficile à associer à une question précise. L'IA aura du mal à l'identifier comme la source la plus pertinente, même s'il contient la bonne information.
Le signe révélateur : vous avez du mal à lui donner un titre court et précis.
✅ Bon exemple Un document intitulé "Processus de validation d'un devis client" qui explique uniquement les étapes de validation, les interlocuteurs impliqués et les délais.
❌ Contre-exemple Un compte-rendu intitulé "Réunion équipe commerciale – 12 mars" qui aborde à la fois la validation des devis, un point RH sur les congés, une discussion sur la stratégie Q3 et un post-mortem de bug.
👉 Que faire ? Découpez le document en autant de documents qu'il y a de sujets distincts. Chaque document doit avoir un titre qui résume son contenu en une phrase courte.
🧹 Supprimer les informations obsolètes ou inutiles
L'IA n'a pas le contexte pour distinguer ce qui est encore valable de ce qui est périmé. Une information ancienne peut rendre la bonne information plus difficile à trouver, voire provoquer des réponses incorrectes.
✅ Bon exemple Un document sur la politique de remboursement des frais, mis à jour, qui ne contient que les règles actuellement en vigueur.
❌ Contre-exemple Le même document auquel on a ajouté les nouvelles règles en bas, sans supprimer les anciennes. L'IA ne sait pas lesquelles sont valides.
👉 Que faire ? Extrayez uniquement les parties encore valables et créez un nouveau document propre. Si un document est trop pollué pour être nettoyé facilement, mieux vaut ne pas l'inclure dans la base. Moins de documents mais de meilleure qualité donnera de meilleures performances.
🔁 Éviter les redondances entre documents
Si plusieurs documents abordent le même sujet avec des mots différents, l'IA les fera remonter tous en même temps. Ces doublons occupent la place de connaissances complémentaires potentiellement plus utiles, et les parties communes masquent les spécificités de chaque document.
✅ Bon exemple Un document d’introduction si nécessaire et deux documents sur le même outil : l'un intitulé "Guide technique de l'outil X pour les développeurs", l'autre "Utiliser l'outil X au quotidien pour les équipes métier". Chacun va directement à ce qui est spécifique à sa cible, sans intro commune.
❌ Contre-exemple Trois versions d'une documentation sur la même fonctionnalité (une pour le marketing, une pour le support, une pour les développeurs) qui commencent toutes par les mêmes deux paragraphes de présentation générale.
👉 Que faire ? Supprimez les parties communes entre les documents, ou isolez-les dans un document dédié auquel vous faites référence. Distinguez clairement les documents dans leur titre ("version technique" vs "version vulgarisée").
🔒 Adapter les accès selon les utilisateurs
Tous les apprenants n'ont pas besoin de toutes les connaissances. Si une base contient des documents très techniques destinés à un petit groupe, ils peuvent parasiter les réponses des autres utilisateurs dont les questions emploient des mots proches par hasard.
✅ Bon exemple La documentation technique sur l'architecture du produit est uniquement accessible aux équipes R&D. Les équipes commerciales ont accès à une base séparée avec les fiches produits et les argumentaires.
❌ Contre-exemple Une base accessible à tous qui mélange des transcripts de calls clients, des spécifications techniques internes et des guides d'onboarding. Un nouveau collaborateur posant une question simple peut recevoir une réponse basée sur un document technique qui ne le concerne pas.
👉 Que faire ? Définissez des groupes d'utilisateurs et attribuez les documents en conséquence. Construisez la base progressivement : ajoutez un document quand un groupe exprime un besoin réel, pas par anticipation.
💡 Pour aller plus loin : Une fois vos documents bien structurés, découvrez comment améliorer encore la pertinence des réponses de l'IA :
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