Aurélien Barthe (MGEN) : « Les IA ont besoin de documents non structurés de qualité »
Dans cet épisode de Morning Data Chat, Aurélien Barthe, Chief Data & AI Officer de la MGEN, partage un retour d’expérience concret sur la structuration du knowledge management au service de l’intelligence artificielle.
Acteur majeur de la protection sociale des agents du service public, MGEN s’appuie sur un patrimoine informationnel riche et critique, composé à la fois de données structurées et d’un volume important de documents non structurés : fiches produits, processus de gestion, éléments réglementaires ou supports métiers. Si l’entreprise pratique le knowledge management depuis plus de dix ans, l’arrivée de l’IA générative en change profondément les enjeux.
Aurélien explique pourquoi la qualité des données non structurées devient un actif stratégique : fraîcheur des contenus, structuration adaptée à la vectorisation, indicateurs de consultation, observabilité des réponses des agents et mise en place de boucles de feedback systématiques. Chaque projet d’IA intègre désormais des rôles clés, comme le Product Owner IA et le knowledge manager, garants de la qualité des informations qui alimentent les modèles. L’épisode met en lumière un principe structurant : l’IA n’est pas autonome. Elle dépend d’un écosystème humain organisé, d’une gouvernance fédérée et d’une culture de collaboration. Chez MGEN, plus de 70 rédacteurs et experts métiers contribuent à maintenir un patrimoine documentaire à jour, permettant aux agents IA d’être performants et fiables.
Enfin, Aurélien partage ses réflexions sur les prochaines étapes : indicateurs de qualité spécifiques aux données non structurées, maîtrise des coûts liés à la vectorisation, et exploration du “talk to my data” dans un cadre garantissant la cohérence et la fiabilité des résultats. Un témoignage structurant sur l’articulation entre gouvernance, qualité de la donnée et IA générative dans une organisation mutualiste.