Par Jonathan David, coordonnateur au CSS Marguerite-Bourgeoys et responsable du blogue Convergence
Quel futur pour les archivistes travaillant en gestion des documents administratifs? Quelle sera notre rôle au sein des organisations de demain? Ces questions ont été largement posées depuis des années, devant le constat de l’évolution technologique et de la multiplication des outils et plateformes de création, de stockage, de conservation et de diffusion de l’information.
Le contexte actuel est propice au changement. Nos organisations ne peuvent pas se permettre de continuer d’appliquer leurs vieilles procédures de gestion documentaire. Elles se doivent d’opérer rapidement un changement et de former leur personnel, partenaires et clientèle, sous peine de poursuivre des pratiques obsolètes et ainsi perdre rapidement le contrôle de leur gouvernance informationnelle dans les environnements numériques actuels (Teams, Sharepoint, suite Google, pour ne nommer que les plus connus).
Les organisations n’ont donc pas le choix de :
- s’adapter rapidement au nouveau contexte législatif entourant la sécurité de l’information et mettre en place les mesures adéquates avant les échéances prescrites;
- assurer le virage numérique afin de répondre aux nouveaux besoins suite à la généralisation du télétravail (réduction de l’impression papier et augmentation de l’utilisation de documents uniquement numériques, nouvelles méthodes d’accès et de partage, besoin de collaboration et de signature à distance);
- s’adapter à l’arrivée de nouveaux outils puissants, dont les moteurs de recherche évoluée, les outils d’indexation automatisée, etc., et surtout à les intégrer et les adapter aux contextes et usages de son organisation.
Devant ce constat, est-ce que les tâches de l’archiviste de demain se limiteront à faire de l’accompagnement TI, du paramétrage et de la vigie qualité? Est-ce que l’arrivée de l’intelligence artificielle (IA) permettra réellement de remplacer nos tâches plus répétitives et chronophages? D’ailleurs est-ce que nos documents actuels sont assez structurés pour être compris correctement par une IA, ou devra-t-on faire une validation manuelle complète pour avoir l’esprit tranquille?
Pour aller plus loin sur le sujet des impacts de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le quotidien des professionnels de la gestion de l’information, j’ai la chance de m’entretenir avec Steve Jacob et Seima Souissi, les deux auteurs d’un récent rapport intitulé « INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET TRANSFORMATION DES MÉTIERS DE LA GESTION DOCUMENTAIRE » (disponible gratuitement ici).
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J.D. – Il y a actuellement un fort engouement autour du domaine de la recherche en l’intelligence artificielle (IA) et les avancées technologiques des cinq dernières années sont souvent qualifiées de « révolutionnaires ». D’abord de façon générale pourquoi il est important de s’y intéresser?
S.J. & S.S. – L’introduction de l’IA dans le monde du travail transforme le fonctionnement des organisations non seulement parce que cette technologie a le potentiel d’assister les employés dans la réalisation de leurs tâches les plus complexes et de faciliter leur travail, mais aussi parce qu’elle est en mesure de réaliser des activités que les humains ne peuvent pas réaliser.
Les systèmes d’IA sont capables de simuler l’intelligence humaine pour apprendre, prédire, prendre des décisions et percevoir le monde environnant. L’utilisation de systèmes d’IA est souvent associée à l’amélioration de l’efficacité et de la productivité du fait qu’elle permet d’exécuter rapidement des tâches routinières et de réaliser des activités à une plus grande échelle. Les technologies d’IA permettent d’analyser, organiser et synthétiser une grande quantité d’informations qui peuvent être non structurées, de nature et de sources variées (textes, images, voix, chiffres, émotions, etc.). Elles permettent de produire des analyses approfondies et de fournir des résultats en temps réel. L’IA permet aussi de se projeter dans le futur avec la production de modèles prédictifs et d’estimations basées sur des scénarios très précis qui peuvent dépasser le résultat des efforts humains.
Cependant, l’implantation des solutions d’IA n’est pas sans poser plusieurs défis aux décideurs et aux gestionnaires dans les milieux professionnels. L’automatisation des tâches et des processus suscite un vaste débat aussi bien dans le milieu professionnel que scientifique. Les interrogations portent notamment sur les effets induits par l’IA sur le fonctionnement des organisations ainsi que sur l’avenir et la qualité du travail des employés et sur la transformation de leurs compétences. D’autres défis d’ordre sécuritaire, législatif ou encore éthique doivent également être pris en considération pour assurer l’introduction responsable de l’IA dans le secteur public.
J.D. – On dit de l’IA qu’elle va transformer notre façon de travailler et de vivre. Quelles sont les principales raisons motivant son utilisation par les milieux documentaires?
S.J. & S.S. – Avec l’arrivée du numérique, la gestion documentaire, qui était centrée sur le cycle de vie documentaire, à savoir l’évaluation, la sélection et l’examen des documents par les professionnels humains, a évolué vers une gestion des flux d’information. Des machines ont été introduites progressivement pour prêter main-forte aux employés dans la gestion des grands volumes de documents numérisés et numériques qui ont explosé à travers l’Internet des objets et les médias sociaux. Les archives deviennent peu à peu une organisation de mégadonnées qui s’appuie largement sur les capacités de technologies dotées d’une IA pour gérer les flux d’information. Ces technologies auraient le potentiel d’améliorer l’efficacité des processus de gestion documentaire. Les opérations peuvent être réalisées plus rapidement, sur une volumétrie plus grande et avec un risque d’erreur amoindri.
L’un des principaux avantages associés à l’intégration de l’IA dans les plateformes de gestion documentaire consiste à valoriser les informations « dormantes » ou abandonnées. Généralement, les organisations possèdent une quantité importante de documents en différents formats et souvent dispersés sur différents supports (messagerie, outils de stockage et de synchronisation dans l’infonuage [cloud], etc.). Avec l’IA, les organisations peuvent se réapproprier ce corpus et passer d’un traitement documentaire cloisonné à une gouvernance d’un capital informationnel transversal. L’indexation et la classification des documents à l’aide des technologies de l’IA fourniraient des références qu’il est plus facile d’exploiter grâce aux métadonnées, c’est-à-dire des informations descriptives, au sein de fragments de textes porteurs d’une information précise et recherchée. L’analyse sémantique des contenus faciliterait le repérage et l’intégration des données et ferait gagner du temps aux utilisateurs. En effet, le recours à l’IA pour la gestion documentaire permettrait de répondre adéquatement aux besoins d’un plus grand nombre d’utilisateurs qui ont des attentes variées. Par exemple, pour les chercheurs et les universitaires, ces technologies pourraient améliorer l’accès aux données et enrichir la façon dont ils peuvent les utiliser.
Par ailleurs, l’IA aurait aussi le potentiel de faire évoluer l’archivage au rythme des transformations sociétales plus larges. Par exemple, depuis quelques années, nous assistons à la valorisation et la prise en compte des principes d’équité, de diversité et d’inclusion (EDI) dans de nombreux domaines. À cet égard, l’IA permettrait de favoriser une forme plus inclusive et plus équitable de l’archivage. Les normes de sélection et de description automatisées des archives sont susceptibles de faire apparaître, de préserver et de mettre à la disposition des utilisateurs des références appartenant à des communautés sous-représentées et des groupes minoritaires. L’IA pourrait détecter des sources documentaires sur Internet et sélectionner le contenu pertinent provenant de sites développés par des groupes ou organisations minoritaires. Cette application de l’IA comme outil d’archivage et de gestion documentaire pourrait favoriser la prise en compte d’une diversité de sources et contribuer à une pratique sociotechnique éthique et inclusive. Au fil des évolutions de la société, l’IA pourrait contribuer à enrichir les perspectives à partir desquelles travaillent les archivistes et spécialistes de la gestion documentaire.
J.D. – Avez-vous des exemples d’utilisation qui permettent de bonifier nos pratiques (en termes d’outils ou de fonctionnalités)?
S.J. & S.S. – Les applications et usages de l’IA dans le champ de la gestion documentaire se multiplient. Ces technologies peuvent être mobilisées à toutes les étapes du processus de la gestion documentaire, de la création jusqu’à la consultation des données. Elles permettent à la fois de faire évoluer les activités traditionnelles et d’expérimenter de nouvelles façons de répertorier, d’organiser et d’accéder aux informations.
En ce qui concerne l’extraction des données et l’indexation des documents, l’IA permet d’aller au-delà des principes traditionnels d’organisation des archives et de leur accès (provenance, nom de fichier, date de création, type de contenu et auteur). Cette approche peut être complétée par une indexation axée sur le contenu des documents. Cette indexation consiste en l’ajout d’annotations ou de métadonnées qui leur sont associées. L’objectif est de dégager les éléments qui sont évoqués dans les textes rédigés en langue naturelle, de manière à donner un sens à des documents d’archives de plus en plus volumineux. Cette annotation peut être une information (reconnaissance d’entités nommées) ou bien un lien vers une source d’information (désambiguïsation d’entités nommées).
L’extraction automatisée d’information à partir de ressources textuelles, appelée « forage de textes » (text mining), facilite l’indexation des documents et la conception de taxonomie. Elle s’appuie sur des méthodes et des outils relevant du domaine du traitement automatique du langage naturel (natural language processing – NLP) et qui permettent de faire correspondre les chaînes de caractères des documents analysés avec les termes et les concepts définis dans la taxonomie. Deux méthodes d’extraction d’information sont possibles : l’extraction de termes et l’extraction de relations sémantiques entre ces termes. L’extraction de relations sémantiques a pour objectif de structurer la taxonomie et consiste – dans le cas d’un thésaurus – en la détection des relations sémantiques et de contiguïté entre les termes. Des logiciels libres (open source) de fouille de textes sont disponibles et sont accessibles aux utilisateurs et aux développeurs.
De plus, les solutions de gestion de contenu de nouvelle génération, appelées « plateformes de services de contenu », comme Nuxeo Insight, proposent des modèles de métadonnées flexibles et extensibles qui permettent de peaufiner l’indexation et d’ajouter de nouveaux champs au besoin. Cette fonction est considérée comme une avancée par rapport aux systèmes précédents dans lesquels, une fois les métadonnées définies et stockées, il était difficile d’introduire des changements sans effectuer une mise à jour de l’ensemble du contenu associé à ces métadonnées. Les documents d’archive peuvent désormais être reconnus par un plus grand nombre de métadonnées de manière à apporter de la valeur, en tenant compte du contexte et de la connaissance de l’écosystème de gestion de l’information.
Les plateformes de services de contenu dotées d’une IA offrent aussi l’avantage de connecter les contenus qui se trouvent au sein des différents systèmes de gestion de l’information. Elles permettent ainsi de récupérer les références stockées dans les solutions d’ancienne génération et d’offrir une vision centralisée de l’information via une interface unique.
Par ailleurs, les technologies de l’IA, et plus particulièrement le traitement du langage naturel et de l’apprentissage automatique, offrent aux organisations des solutions diverses pour l’examen de sensibilité des documents, c’est-à-dire pour la détection des informations personnelles dans les documents. Une approche de classement automatique permettra ensuite de séparer les contenus qui peuvent être divulgués par l’organisation de ceux qui doivent demeurer confidentiels.
J.D. – Selon vos recherches, existe-t-il des impacts négatifs ou même des risques à l’utilisation de l’IA? L’automatisation de l’indexation, par exemple, ne risque-t-elle pas de mal fonctionner sur un corpus varié et notamment pour les documents non structurés? Doit-on valider tout ce qui passera par des décisions de l’IA? Si son utilité est indéniable en termes de traitement quantitatif, quels sont les impacts potentiels sur la qualité des archives?
S.J. & S.S. – L’implantation de l’IA dans la gestion documentaire n’est pas sans soulever des défis pour les organisations. Parmi ces défis, on retrouve principalement la fiabilité et la performance des algorithmes, ainsi que la sécurité des renseignements personnels.
En effet, le développement de modèles d’apprentissage en profondeur pour l’évaluation et le classement des références exige une grande quantité de données, dans un format adapté à ces technologies dans le but d’atteindre un niveau satisfaisant de performance. Les experts précisent qu’environ 5 000 exemples étiquetés par catégorie seraient nécessaires pour entraîner un algorithme d’apprentissage profond. La précision du modèle augmente avec la multiplication du volume de données d’apprentissage. Elle pourrait égaler ou dépasser les performances humaines si l’algorithme est formé avec un ensemble de données contenant au moins 10 millions d’exemples étiquetés. Ce processus est d’autant plus long et exigeant qu’une fois formés, les modèles d’apprentissage profond doivent être testés sur différentes données avant d’être appliqués en production.
L’autre défi associé à l’usage de l’IA, et plus particulièrement aux modèles d’apprentissage profond, réside dans l’opacité des algorithmes. Le nombre croissant de couches et de nœuds des systèmes d’apprentissage profond ainsi que leur interdépendance et leurs paramètres complexes aboutissent à des systèmes de « boîte noire » dont le fonctionnement est difficile à interpréter. Ni l’utilisateur ni le programmeur ne sont en mesure d’accéder au raisonnement conduisant à une décision ou à une recommandation produite par ces algorithmes. Par conséquent, certains auteurs soulignent la difficulté d’appliquer cette technologie dans la prise de décisions automatisées touchant les dossiers complexes des individus. Dans certains contextes, la décision de conserver ou de détruire un document peut entraîner des conséquences importantes sur les personnes. L’implication de l’humain demeure ainsi nécessaire, car la familiarité avec le contenu des dossiers et la connaissance des contextes s’avèrent indispensables. De plus, les organisations ne doivent pas perdre de vue les risques de biais associés à ces technologies et les conséquences éthiques qu’ils peuvent entraîner.
Par ailleurs, les organisations utilisant par exemple les systèmes liés à l’Internet des objets pour collecter et créer de nouvelles ressources nées numériques devraient s’assurer que la manière dont les informations sont collectées et organisées est conforme aux lois, réglementations et attentes concernant la protection des renseignements personnels.
La littérature met aussi en évidence les risques liés à l’utilisation des services d’infonuagique (cloud) pour le stockage des documents, et particulièrement la confidentialité des renseignements personnels ainsi que la propriété légale des données traitées (Rolan et coll., 2019). Le recours à ces technologies doit s’accompagner d’une gestion rigoureuse des accès et trouver un équilibre entre une facilité d’accès qui risque de provoquer des problèmes de sécurité et un réflexe de surprotection qui emprisonne les données et freine leur diffusion et leur utilisation.
Ainsi, l’automatisation du processus de la gestion documentaire exige toujours un accompagnement et un suivi par les professionnels humains, de manière à garantir la qualité du travail et la confiance des utilisateurs. Même si une bonne partie des opérations pourrait être confiée aux algorithmes et aux informaticiens qui les conçoivent, les professionnels de la gestion documentaire demeureront les cogarants de la qualité des données et d’une utilisation appropriée de l’IA, dans le respect des lois et des principes éthiques.
De plus, dans un contexte où l’abondance d’information coexiste avec l’absence d’information de qualité, la gestion de l’information est devenue un enjeu de société majeur. Les spécialistes de la gestion documentaire devraient veiller à garantir l’intégrité, la fiabilité et l’authenticité des informations, malgré un environnement particulièrement propice à la désinformation et à la manipulation de l’information.
J.D. – Maintenant par rapport aux grandes fonctions classiques de l’archivistique, qu’est-ce qui risque de changer? Je pense notamment aux impacts sur ce qui est souvent présenté comme « la plus noble » des fonctions archivistiques, soit l’évaluation. Avec l’automatisation, celle-ci ne risque-t-elle pas de se transformer, soit de devenir une activité de paramétrage?
Les professionnels de la gestion documentaire sont aux prises avec des volumes sans cesse croissants de documents non structurés et non catégorisés. En combinant les techniques de traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique, les solutions d’IA ont le potentiel de faciliter l’évaluation de grandes quantités de documents.
Le recensement et l’extraction de données pertinentes permettent de reconnaître les documents qui ont une valeur archivistique pour l’organisation et ceux qui peuvent être éliminés. Souvent, les organisations disposent de réglementations et de politiques de conservation qui leur sont propres et qui les obligent à conserver certains types de documents pour une durée bien précise. Cependant, sans une connaissance fine du contenu disponible, il est impossible de savoir quand un document doit être détruit.
Le tri manuel est non seulement fastidieux et chronophage, mais aussi sujet aux erreurs. Les outils basés sur l’IA sont susceptibles de rendre le classement des documents plus facile et plus rapide. Les études montrent que le contenu disponible au sein d’une organisation peut être redondant, obsolète et trivial. Éliminer ce contenu à l’aide de l’IA facilite, par la suite, la détermination des ressources pertinentes auxquelles seront appliquées les politiques de conservation. Ces outils permettraient plus précisément d’analyser le contenu restant de façon détaillée, de lui associer des règles de conservation et de formuler les recommandations appropriées quant à son élimination ou à son archivage. Cette suppression du contenu superflu rendrait les processus de recensement, de déclaration et de gestion des archives plus pertinents et moins coûteux.
Cette fonction est utilisée par exemple dans le secteur bancaire. Désormais, il est possible de sélectionner automatiquement les documents des personnes qui ne sont plus clientes depuis un certain temps, de purger le fonds documentaire (format papier ou électronique), puis de classer les documents et d’en ressortir les métadonnées essentielles. Les outils d’IA qui effectuent la classification des documents et qui fonctionnent à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique sont entraînés, au préalable, sur un corpus de documents ayant été étiquetés manuellement avec leur classification correcte. Ces algorithmes peuvent apprendre à reconnaître une combinaison de caractéristiques représentant « l’empreinte digitale » d’une catégorie donnée et à faire des prédictions sur la classification des nouveaux documents (Hutchinson, 2020). Les outils d’IA atteignent déjà un bon niveau de précision pour faire correspondre automatiquement les nouveaux corpus aux classes appropriées.
La classification des documents à l’aide des outils d’IA va au-delà de l’évaluation visant à conserver ou à détruire un enregistrement. Elle peut inclure d’autres classifications binaires permettant notamment de déterminer si un courriel est ou n’est pas un pourriel (spam). La classification à l’aide de l’IA peut impliquer de nombreuses classes (1 sur N) ou des classes à valeurs multiples (par exemple, le document porte sur le sujet X, l’image contient les éléments A, B et C). L’algorithme procède par le repérage, dans les documents, d’éléments d’information appelés « caractéristiques ». Dans l’analyse de documents textuels, les caractéristiques renvoient à l’existence et aux emplacements de mots, de phrases ou d’autres éléments grammaticaux particuliers ainsi qu’à des indices de métadonnées. Dans le traitement d’images, les caractéristiques concernent les propriétés des pixels (couleur, luminosité, niveau de granularité, contours, formes, etc.).
Cette capacité de l’IA à faire ressortir l’information pertinente et à la départager peut être utilisée par les organisations pour déterminer la nature des documents qu’elles possèdent et pour les classer en séparant, par exemple, les contrats, les factures, les brochures. Il serait aussi possible d’alimenter les activités du département du service à la clientèle en rassemblant tous les contrats concernant un client particulier. Ces requêtes ne pourraient être exécutées si le contenu archivé n’était pas doté des métadonnées nécessaires aux recherches.
J.D. – Une des craintes que j’envisage est que l’aspect TI, soit le paramétrage, la validation des décisions de l’IA, les corrections et l’ajustement, l’adaptation de nos gabarits de documents pour les rendre « lisibles » par l’IA, etc., que toutes ses nouvelles tâches soient au final des tâches tout autant répétitives et chronophages que celles qu’elle vise à remplacer. Qu’en est-il selon vos observations?
S.J. & S.S. – Ces technologies peuvent avoir à la fois des effets habilitants et contraignants sur la liberté des professionnels et leur autonomie. Ces effets varient en fonction de la technologie en question, du degré d’automatisation des taches et du contexte organisationnel.
Alors que les TI sont reconnues pour leur potentiel d’améliorer l’efficience organisationnelle, des auteurs ont observé aussi que l’usage de ces technologies n’aide pas toujours les travailleurs à gagner du temps. Il leur impose plutôt du travail supplémentaire en raison, par exemple, des multiples systèmes d’information que les travailleurs doivent gérer en même temps et qui, en plus, se réfèrent souvent à des normes différentes et ont chacun son propre jargon.
De plus, les études montrent que, de manière générale, l’introduction des technologies numériques dans les milieux professionnels peut entrainer des répercussions négatives sur les employés et la manière dont ils exercent leur travail. Avec l’automatisation des processus, les systèmes informatiques gèrent de plus en plus de tâches et les travailleurs issus de secteurs variés sont assimilés à des techniciens qui traitent et suivent les dossiers en se conformant aux processus automatisés et prédéterminés qui les opérationnalisent. Ils sont appelés à suivre des instructions extrêmement détaillées contenues dans des protocoles. De la même manière, avec l’automatisation des fonctions archivistiques, le travail des professionnels des archives et de la documentation risque d’obéir désormais à des routines et des procédures encore plus standardisées que celles qui existaient auparavant.
En outre, la littérature montre que les TI permettent d’accroître la responsabilisation et le contrôle managérial sur le travail des employés. Grâce aux TI, les gestionnaires peuvent superviser en permanence toutes les actions menées par les travailleurs et contrôler leur « production » (ex. : la quantité de demandes traitées, le nombre d’incohérences, etc.). Ce cadre de travail plus contraignant semble d’ailleurs créer une insécurité à agir pour certains employés.
De même, beaucoup d’études ont porté sur les effets de la transformation numérique sur l’autonomie ou encore le pouvoir discrétionnaire de certains professionnels. De nombreux auteurs estiment que les technologies réduisent, voire éliminent l’autonomie professionnelle.
Dans l’exercice de leur profession, les spécialistes des archives et de la documentation sont eux-aussi affectés par l’automatisation partielle ou complète de la prise de décision à travers les technologies de l’IA, notamment pour les activités d’évaluation et de classement des références. À l’instar de beaucoup d’autres métiers, ces professionnels risquent de voir diminuer leur jugement professionnel. Leur pouvoir discrétionnaire serait en grande partie transféré aux mains des concepteurs des systèmes informatiques mais aussi aux analystes de données, qui peuvent être aussi bien des personnes que des programmes d’IA.
Des études révèlent que certains professionnels hésitent à contredire les décisions fournies par les systèmes ou ils n’osent pas le faire. Ce qui laisse craindre que les technologies deviennent la « source unique de vérité ». La réduction du pouvoir discrétionnaire pourrait, selon certains auteurs, conduire jusqu’à la démoralisation des travailleurs et à la dévalorisation de leurs métiers.
Cependant, il importe de souligner que d’autres experts soutiennent que les technologies auraient plutôt un pouvoir habilitant pour les professionnels qui peuvent préserver un rôle important dans la prise de décision. Plus précisément, les pratiques discrétionnaires complexes semblent se poursuivre comme auparavant. Seulement les pratiques discrétionnaires caractérisées par des tâches routinières seraient le plus souvent influencées par les TI. Ces technologies contribueraient à améliorer la qualité des décisions prises par les professionnels grâce à l’accès rapide à des informations de qualité.
J.D. – Comme toute nouvelle technologie, l’IA fait rêver certes, mais elle peut aussi être source d’angoisse pour certains. Est-ce qu’à maturité, l’IA va complètement remplacer le travail des humains, et prendre la place de nos professionnels en documentation? Devrait-on craindre pour leurs emplois?
S.J. & S.S. – La gestion des ressources documentaires pourrait être bonifiée par des outils d’IA permettant de traiter un volume de plus en plus important de documents et de données. Selon la littérature, ces technologies pourraient jouer un rôle libérateur pour les professionnels de la documentation, car les tâches répétitives et chronophages seraient prises en charge par les machines. Ces changements ne signifient pas que le rôle de ces professionnels est dépassé. Au contraire, leur intervention dans le processus de gestion documentaire automatisée est toujours requise et leur travail est en train d’évoluer vers de nouvelles responsabilités susceptibles d’apporter une plus grande valeur ajoutée à leur métier. L’IA contribuerait à favoriser une reconceptualisation des archives et de la documentation en gestion de données « qui ont du sens » et, par conséquent, un repositionnement du rôle des professionnels du domaine de la gestion de supports à celui de la gestion de métadonnées. Dans leurs activités, les professionnels de la gestion documentaire auront la possibilité de se concentrer davantage sur l’analyse du contenu des données et leur structuration, et non plus uniquement sur leur gestion et leur conservation.
Avec la massification des données, ces tâches seront réalisées en collaboration avec des informaticiens et des gestionnaires de centres de données (Servais et Mirguet, 2015). Les professionnels de la gestion documentaire seraient ainsi appelés à orienter leurs activités vers la création de sens, la narration et la fourniture de contexte autour des données pour favoriser leur exploitation et leur cheminement au sein de l’organisation et fournir une valeur ajoutée aux utilisateurs. Malgré l’automatisation de très nombreuses tâches, l’intervention humaine dans le processus de la gestion documentaire demeure indispensable pour : alimenter et vérifier la qualité des algorithmes, valider une décision prise par un algorithme, résoudre des problèmes ou encore traiter les cas difficiles.
Comme pour d’autres activités professionnelles, les métiers de la gestion documentaire reposent sur des valeurs et des principes éthiques qu’il convient de préserver, c’est pourquoi la touche humaine demeure nécessaire. Par conséquent, les professionnels du domaine de la gestion documentaire devront adapter leurs pratiques au nouvel environnement, tout en maintenant un regard critique sur les répercussions des changements technologiques, notamment en matière de transparence, d’égalité et de respect des renseignements personnels.
J.D. – Notre profession, pour bénéficier du plein potentiel de l’IA, devra s’adapter… comme elle a toujours su le faire historiquement lors de tout grand changement technologique. Selon vos observations, quelles habiletés, quelle expertise serait-il urgent d’adopter pour faciliter l’intégration de l’IA dans nos milieux?
S.J. & S.S. – Le recours à l’IA va modifier les conditions d’exercice de plusieurs métiers du secteur de l’information et de la documentation, comme ceux de bibliothécaire, d’archiviste, de documentaliste et de catalogueur. Ces professionnels de la gestion documentaire sont appelés à maîtriser de nouveaux outils et à développer de nouvelles compétences pour répondre aux nouvelles exigences de leur métier et remplacer les procédures et normes professionnelles qui deviennent obsolètes.
Dans les années à venir, les experts prévoient l’émergence de nouveaux métiers centrés sur l’exploitation des sciences des données et des technologies de l’IA. Les professionnels de la gestion documentaire devraient suivre des formations et, de préférence, détenir de l’expérience dans les techniques d’IA afin de comprendre comment déployer cette technologie et en tirer profit dans les processus de documentation et d’archivage. Ces connaissances sont nécessaires pour démystifier la logique de fonctionnement de ces outils et évaluer leurs résultats, mais aussi pour être en mesure de collaborer au sein d’équipes multidisciplinaires. Comme lors des vagues technologiques antérieures qui ont eu un impact sur les métiers de la documentation, une telle reconversion serait nécessaire pour compenser l’écart de connaissances et de compétences qui se creuse entre les informaticiens et les experts en science des données impliqués dans les processus de la gestion documentaire et les professionnels de la gestion documentaire. Une double compétence en analyse documentaire et en informatique serait donc indispensable pour permettre à ces derniers d’accomplir leur mission et d’accompagner le travail des informaticiens.
Ainsi, en plus de l’apprentissage des méthodes et des principes de la gestion documentaire traditionnelle, les futurs professionnels du secteur devraient suivre de la formation dans d’autres disciplines comme l’analyse informatique, la science des données, l’exploitation du Web sémantique et la maîtrise des métadonnées. Par exemple, considérant la transformation de la pratique archivistique par les techniques d’IA avancées telles que l’apprentissage automatique, des auteurs soutiennent la création d’une nouvelle discipline à l’intersection de l’archivistique et de l’informatique et suggèrent des changements profonds dans l’enseignement de l’archivistique. Cette discipline émergente appelée « archivistique computationnelle » vise à attirer les archivistes vers le raisonnement logique des ordinateurs, et les informaticiens et ingénieurs en logiciel vers les méthodes et les principes de l’archivistique.
Par ailleurs, l’implantation des nouvelles technologies dans le domaine de la gestion documentaire permet aux professionnels de gagner du temps qu’ils peuvent consacrer à des tâches relevant davantage de la gestion de projets et de la communication. Pour y parvenir, ils devraient disposer des compétences managériales et communicationnelles nécessaires pour interagir avec une variété d’interlocuteurs travaillant dans les domaines de l’informatique, de l’animation culturelle et scientifique, de la communication et du droit, comme les ingénieurs et responsables de centres de données, les enseignants et chercheurs et les responsables de la protection des données personnelles.
De même, avec la multiplication des unités qui se partagent la gestion de l’information au sein des organisations modernes, les professionnels de l’information devraient s’affirmer comme des acteurs essentiels dans la gouvernance de l’information de leur organisation et s’impliquer dans les projets et les comités de haut niveau consacrés à ce sujet. Pour ce faire, ils peuvent emprunter deux chemins. D’une part, les professionnels devraient acquérir et mobiliser des compétences en lien avec le pouvoir organisationnel, c’est-à-dire une certaine aptitude à influencer et à convaincre les autres. D’autre part, ils devraient ajuster leurs pratiques afin de les accorder au nouvel environnement dans lequel ils évoluent, en raison du changement de paradigme centré sur les flux d’information.
J.D. – On l’a mentionné en début d’entretien, les développements vont extrêmement vite dans le domaine de l’IA. Avez-vous des prédictions quant aux dernières avancées? Est-ce que certaines fonctionnalités actuellement en développement sont prometteuses pour les milieux documentaires, sans toutefois être totalement mature pour l’instant? Qu’est-ce que l’on doit surveiller dans les prochaines années?
S.J. & S.S. – Les développements de l’IA sont effectivement rapides et sa diffusion dans les milieux professionnels ouvre des perspectives sans limites. Il est difficile de prévoir avec précision dans quelles directions ces technologies vont évoluer en ce qui concerne le domaine des archives et de la documentation. Ce qui est certain est que ces changements amènent une réorganisation du travail qui exige l’acquisition de nouvelles compétences et une grande capacité d’adaptation de la part des professionnels de la documentation. Cependant, ces professionnels risquent de ne pas intégrer ces connaissances au même rythme. Il devient alors essentiel pour les organisations du secteur de mettre l’accent sur la mise à jour continue des compétences avec les futurs développements et avancées de l’IA pour bien préparer les professionnels à assumer de nouvelles responsabilités orientées davantage vers la gestion des métadonnées, la création de sens et la contextualisation des données. Les professionnels de l’information et de la documentation seront appelés à tirer le meilleur profit des technologies de l’IA, tout en veillant à garantir une utilisation responsable et éthique de ces technologies.
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Pour en savoir plus: Chaire de recherche sur l’administration publique à l’ère numérique
Pour en savoir davantage ou consulter les sources des travaux scientifiques mentionnés dans ce billet, vous pouvez consulter la Note de recherche complète à l’adresse : https://www.administration-numerique.chaire.ulaval.ca/publications/notes-de-recherche
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