80 % du savoir se perd dans l'industrie : comment capitaliser jour après jour ?

1. Le savoir tacite : capital invisible, valeur très réelle

Selon la définition de Nonaka & Takeuchi (1995), le savoir tacite est un savoir enraciné dans l’expérience personnelle, difficile à verbaliser. Il comprend les compétences pratiques, l’intuition professionnelle, les gestes appris sur le tas, les tours de main, les réflexes forgés par des années de terrain.

Prenons l’exemple d’un opérateur de maintenance dans une usine agroalimentaire. Il sait, à l’oreille, quand un moteur commence à dériver. Il connaît le bon niveau de serrage d’un écrou spécifique sans avoir à consulter le couple de serrage. Ce savoir n’est écrit nulle part. Pourtant, il permet d’éviter une panne ou une non-conformité.

Pourquoi se perd-il ?

• Départs à la retraite : selon l’INSEE, 30 % des techniciens industriels français partiront à la retraite d’ici 2030.
• Turnover accru : les jeunes techniciens restent moins longtemps sur les postes, n’ont pas le temps d’acquérir et de transmettre.
• Sous-investissement dans la documentation : les temps de pause ou de fin d’intervention sont rarement utilisés pour consigner ce qui a été fait, faute d’outils adaptés.
• Manque de culture du partage : dans certaines entreprises, la connaissance est perçue comme un pouvoir personnel, non comme un bien commun.
• Métiers en tension et pénurie de personnel : des métiers exigeants aux multiples talents nécessaires, qui n’attirent plus grand monde.
• De nombreux échanges informels : des échanges à contenus hautement sensibles se font chaque jour, sans aucune traçabilité (appels téléphoniques, échanges Whatsapp…).

2. Le coût caché de la perte de savoir : 4 impacts concrets

Erreurs répétées et productivité en berne

Quand une panne n’est pas immédiatement documentée pour en extirper une connaissance exploitable, c’est le jour sans fin : l’équipe repart de systématiquement de zéro. Un fabricant de pompes a mesuré que 22 % des dépannages correspondaient à des cas déjà résolus par le passé mais jamais correctement documentés, pour un coût évitable de 120 000 € par an. Au-delà du coût direct, ces répétitions créent des files d’attente, retardent les interventions prioritaires et dégradent les indicateurs de service. Chaque incident non capitalisé finit par augmenter le temps moyen de résolution, me stress des collaborateurs, et le taux d’insatisfaction.

Dépendance aux « experts maison »

Lorsque la mémoire technique se concentre sur quelques personnes, l’organisation devient fragile. Chez un équipementier automobile implanté dans les Hauts-de-France, deux techniciens seniors détenaient à eux seuls la connaissance de 90 % des cas de non-conformité sur la chaîne d’assemblage. En cas d’absence ? Les lignes ralentissaient, et la qualité chutait, les coûts explosaient…

Frein à l’innovation

Une entreprise spécialisée dans les équipements thermiques n’arrivait pas à industrialiser une innovation de produit, car les équipes R&D n’avaient pas accès aux retours du terrain sur les usages réels. L’absence de boucle de connaissance entre le support technique “terrain” et le bureau d’études bloquait l’amélioration continue.

Impacts humains

Quand les compétences ne sont ni reconnues ni partagées, elles s’érodent ou s’en vont. Les experts sont sollicités en permanence, ce qui génère du stress et se termine par le désengagement. Les nouvelles recrues progressent lentement, car elles dépendent d’un tutorat ponctuel et non d’un référentiel clair. La pression monte vite lors des incidents. Le climat social en souffre, la turn-over augmente et alors qu’un replacement est extrêmement le coûteux.

3. Pourquoi les solutions classiques échouent

Le faux confort des fichiers partagés

Beaucoup d’entreprises pensent sécuriser leur savoir avec des fichiers Excel ou Word, parfois stockés dans un Drive ou SharePoint. Mais ces documents sont rarement consultés, difficiles à mettre à jour, et deviennent vite obsolètes. Résultat : ils existent, mais ne servent pas.

La surcharge des référents

Les rares experts disposés à s’investir pour formaliser leurs connaissances se retrouvent souvent à le faire sur leur temps libre, et sans réelle reconnaissance. Leur motivation s’érode. Et la documentation reste parcellaire, dense, non lisible pour les non-initiés.

L’absence de standardisation

Un même problème peut être décrit de dix façons différentes selon la personne. Sans gabarit commun ni moteur de recherche intelligent, retrouver une solution existante devient un casse-tête.

Une fracture numérique entre le bureau et le terrain

Le savoir naît sur le terrain, mais les outils de capitalisation sont souvent pensés depuis le bureau. Cela crée une distance, un désintérêt. Les techniciens n’ont ni le temps ni l’ergonomie pour documenter correctement ce qu’ils font.

Un ticketing mal renseigné

Par manque de temps, par désintérêt, ou parce que l’expérience de l’outil de ticketing est mauvaise, les techniciens archivent des bouts de phrases indéchiffrables de leurs collègues.

4. La clé opérationnelle : fluidifier les échanges et capter les connaissances friction

Le savoir implicite est formulé lors des échanges

Un client remonte des informations précieuses pour toutes les équipes : marketing, commerciale, Qualité, BE, SAV, etc. De leur côté, les équipes opérationnelles déploient des savoirs et une intelligence collective pour diagnostiquer et résoudre les incidents. Il est donc primordial de fluidifier les échanges et de mobiliser les savoirs aux moments clés.

Les technologies aident à favoriser les échanges et à documenter les savoirs implicites

Le personnel qui investit un métier aussi exigeant que le support technique, est en général un personnel passionné. Il crée de la valeur lorsqu’il échange pour diagnostiquer, comprendre les causes racines d’un problème, chercher des solutions, et les mettre en œuvre. Il est donc crucial de lui permettre de se concentrer sur ces tâches, tout en capitalisant sur les savoirs au fil des opérations. Les dernières technologies basées sur les Intelligences Artificielles (IA) permettent de soulager ces équipes d’une rédaction fastidieuse et souvent inexploitable.

5. Trois preuves terrain et ce qu’elles enseignent

Exemple 1 : vidéo-assistance et capitalisation automatique (énergie)

Un fournisseur de panneaux photovoltaïques local a mis en place une solution de visio-assistance mobile couplée à un moteur d’intelligence artificielle. À chaque appel vidéo entre un technicien client et un support, le contenu est enregistré, transcrit, analysé. Les solutions efficaces sont automatiquement extraites et transformées en fiches pratiques.

En 6 mois, la base comptait déjà plus de 1 500 cas indexés, consultables par mots-clés et type d’incident. Le temps moyen de résolution a chuté de 42 %.

Exemple 2 : WhatsApp + documentation automatisée (maintenance industrielle)

Une PME de maintenance a connecté son support technique à WhatsApp, utilisé naturellement par ses techniciens. Grâce à une API intelligente, chaque conversation est analysée et résumée sous forme de carte de savoir (mind map). Ce format court, validé par le superviseur, est directement intégré dans une base évolutive.

Résultat : 60 % de tickets récurrents résolus sans intervention humaine, par simple consultation de la base de connaissances.

Exemple 3 : tutoriels issus des interventions (agroéquipement)

Une coopérative agricole a décidé de filmer certaines interventions critiques (réglage de semoirs, diagnostic de capteurs). Les vidéos sont ensuite montées en tutoriels courts, avec chapitrage, commentaires, et intégration dans une base thématique.

Les nouveaux techniciens peuvent s’y référer en mobilité, sur smartphone. Résultat : gain de temps de formation de 35 %, et meilleure autonomie des juniors.

RETEX commun :

La valeur n’est pas dans la « belle documentation », mais dans la capture en contexte, une structuration standardisée et la recherche intelligente.

6. À quoi ressemble une base de connaissances « apprenante » et utile

• Documentée sans friction : pas de saisie manuelle obligatoire, mais extraction automatique du savoir en situation réelle (visio, chat, appel).
• Structurée de façon intelligente : moteur de recherche contextuel, typologie des incidents, index par machine, par pièce, par symptôme.
• Accessible à tous : mobile first, multilingue si nécessaire, recherche intuitive, consultation rapide.
• Évolutive : enrichie en continu à chaque nouveau cas, loin des bases figées.
• Validée collectivement : avec un processus de relecture, de mise à jour, et d’amélioration continue.

Conclusion : faire de la mémoire industrielle un actif stratégique

Il est urgent de considérer le savoir technique non comme un flux éphémère, mais comme un actif stratégique à cultiver et à valoriser. A l’air de l’IA, ce qui différencie les services clients est la capacité à échanger rapidement et efficacement entre humains pour résoudre les cas complexes. L’assistance à distance, la vidéo, la messagerie instantanée, les outils d’IA tels que les assistants intelligents offrent aujourd’hui une opportunité unique : transformer chaque intervention des connaissances actionnables.

À condition d’identifier les bons usages, d’assurer une adoption simple et rapide, et surtout de faire de la capitalisation des connaissances une culture d’entreprise.

Dans un monde où les machines deviennent plus intelligentes, c’est la capacité à favoriser des échanges efficaces, les tracer, les documenter sans effort, et rendre la connaissance extraite exploitable qui valorisera le savoir humain et fera la vraie différence industrielle.