OpenKM Analytics : comment surveiller et analyser un référentiel documentaire

OpenKM Analytics : comment surveiller et analyser un référentiel documentaire

Écrit par OpenKM le 8 octobre 2026

Pour prendre de bonnes décisions concernant un référentiel documentaire, il est nécessaire de savoir ce qui s’y passe. Comment il évolue, quels contenus sont les plus actifs, comment se comportent les accès, s’il existe des tâches d’indexation en attente, comment évoluent les flux de travail ou encore comment les fonctions d’intelligence artificielle sont utilisées... Toutes ces données nous offrent une bien meilleure compréhension du fonctionnement réel de la plateforme.

Qu’est-ce qu’OpenKM Analytics et à quoi sert-il ?

C’est pourquoi OpenKM dispose d’une nouvelle section (Analytics) qui permet de visualiser, en un seul endroit, l’état général, l’utilisation et l’évolution du système. Le nouveau tableau de bord contient près de 40 graphiques et tableaux liés à la croissance du référentiel, à l’activité des utilisateurs, aux accès, à l’indexation, à l’intelligence artificielle, aux processus et à l’infrastructure, entre autres.

Qu’apporte l’analytique à la gestion documentaire ?

La principale nouveauté réside précisément dans cette vision plus large. Les statistiques ne se concentrent plus uniquement sur les actions individuelles des utilisateurs, mais nous indiquent comment OpenKM est utilisé dans son ensemble : de l’évolution du volume de documents à la consommation d’IA et à son coût estimé, en passant par l’activité des flux de travail, l’état de certains composants techniques, etc. Cette vision permet à différents profils (administrateurs, responsables systèmes et sécurité, responsables de processus ou responsables budgétaires) de consulter des indicateurs liés à leurs propres besoins et d’obtenir une lecture plus complète du fonctionnement d’OpenKM.

Comment analyser la croissance d’un référentiel documentaire

L’une des premières questions auxquelles Analytics peut répondre est, en principe, très simple : comment notre référentiel documentaire évolue-t-il ? Le tableau de bord permet de voir comment évoluent le stockage et le nombre d’éléments (documents, e-mails, fichiers et dossiers), la répartition par type de fichier, etc. Il indique également la taille moyenne des documents selon leur format et les dossiers qui concentrent le plus d’informations. Pour un administrateur, ces indicateurs apportent du contexte. Savoir combien d’espace occupe actuellement le référentiel n’est pas la même chose que savoir comment il évoluera et quels formats ou quelles zones concentreront cette croissance : un dossier qui accumule beaucoup d’informations ou un certain type de fichier dont le volume augmente progressivement peuvent devenir des signaux à analyser. Analytics apporte ainsi une autre dimension au référentiel : au-delà de la gestion de l’information, il permet de comprendre son évolution.

Comment mesurer l’utilisation et l’activité d’un système de gestion documentaire

Indicateurs d’activité des utilisateurs

L’activité des utilisateurs continue de faire partie de l’analyse, mais elle s’intègre désormais dans une vision plus large. Analytics permet de savoir qui contribue le plus, qui télécharge ou supprime des documents et combien de temps ceux-ci restent verrouillés pour modification, entre autres. L’objectif n’est pas de mettre en place un système de surveillance individuelle, mais d’aider à comprendre ce qui est réellement fait avec la plateforme : où se concentre le travail, quels utilisateurs présentent le plus d’activité ou quelles situations nécessitent une vérification ?

Contrôle des accès et sécurité du référentiel

Ces informations sont complétées par des données relatives à la sécurité et aux accès. Le tableau de bord permet de suivre l’évolution des tentatives d’accès, en particulier les tentatives échouées, d’identifier les utilisateurs qui concentrent le plus grand nombre de tentatives de connexion et de repérer les comptes restés inutilisés pendant de longues périodes. Analytics réunit ainsi les informations relatives à l’activité documentaire et celles liées à l’accès au système, afin que les administrateurs et responsables de la sécurité disposent d’indicateurs supplémentaires sur ce qui se passe au sein de la plateforme.

Comment surveiller l’indexation des documents et détecter les erreurs

Trouver rapidement l’information est l’une des fonctions principales d’un référentiel documentaire. C’est pourquoi Analytics inclut également des indicateurs sur les files d’attente d’indexation et l’extraction de texte.

Comment contrôler la file d’attente d’indexation

Depuis le tableau de bord, il est possible de voir combien de documents/e-mails sont en attente d’indexation, comment cette file évolue au fil du temps et quels avertissements apparaissent le plus fréquemment lors de l’extraction de texte. Ces indicateurs sont spécifiquement destinés aux équipes techniques chargées de la maintenance d’OpenKM.

Comment détecter les erreurs d’extraction de texte

Si la file d’attente d’indexation augmente constamment ou si certains avertissements commencent à se répéter, disposer de ces informations facilite la détection de situations qui méritent d’être examinées avant qu’elles n’affectent l’expérience de recherche des utilisateurs. Analytics transforme ainsi des processus qui se déroulent habituellement en arrière-plan en informations visibles et beaucoup plus faciles à interpréter.

Comment mesurer l’utilisation et le coût de l’intelligence artificielle dans la gestion documentaire

Indicateurs de consommation de l’IA dans les processus documentaires

L’une des parties les plus intéressantes du nouveau tableau de bord concerne l’intelligence artificielle. OpenKM dispose de fonctions d’IA appliquées à différents scénarios documentaires (extraction de données, chat documentaire et classification automatique). Analytics affiche désormais également des statistiques sur la manière dont ces capacités sont utilisées. Le tableau de bord présente la consommation d’IA au jour le jour, par type d’opération et par utilisateur, la consommation de tokens, le coût estimé et les appels échoués. Cela permet de répondre à des questions de plus en plus importantes pour les organisations qui utilisent l’intelligence artificielle :

Contrôle des tokens, des coûts et des appels échoués

• Quelles fonctionnalités sont utilisées ?
• Comment leur consommation évolue-t-elle ?
• Quelles opérations concentrent le plus d’utilisation ?
• Quel coût estimé cette consommation génère-t-elle ?
• Y a-t-il des appels échoués ? C’est une différence importante.

L’intelligence artificielle au sein d’une plateforme n’est qu’une partie du processus ; disposer de données permettant de comprendre comment elle est réellement utilisée apporte une couche supplémentaire de contrôle et d’analyse. Pour les équipes techniques, cela signifie davantage de visibilité sur le fonctionnement de ces opérations ; pour les responsables budgétaires, cela fournit des informations sur la consommation et le coût estimé ; et pour l’organisation, cela permet de comprendre quelle place occupe l’IA dans l’utilisation quotidienne d’OpenKM.

Comment analyser les flux de travail et détecter les goulets d’étranglement

Comment identifier les tâches en attente et les processus bloqués

Mais l’analyse ne s’arrête pas aux documents. OpenKM inclut également des statistiques sur les flux de travail et les processus métier : Analytics indique combien de processus ont été lancés, combien sont en cours d’exécution et combien sont terminés ; les tâches en attente par processus et par personne ; les tâches qui restent non résolues pendant trop longtemps ; ainsi que les processus qui restent bloqués.

Comment mesurer les temps d’exécution des processus

À cela s’ajoutent des indicateurs sur le temps moyen d’exécution des tâches et des processus complets, ainsi que des informations d’activité sur ces processus. Nous obtenons ainsi une vision similaire à celle d’un tableau de bord de processus : existe-t-il des goulets d’étranglement ? Certaines tâches prennent-elles trop de temps ? Les charges de travail sont-elles déséquilibrées ? Pour les personnes qui supervisent les flux de travail, Analytics offre ainsi une vision globale du fonctionnement des processus dans OpenKM.

Comment surveiller la capacité et l’infrastructure d’un référentiel documentaire

Le nouvel onglet contient également des informations sur l’infrastructure qui prend en charge OpenKM. Parmi ces indicateurs figurent la mémoire disponible et l’espace disque, tant au niveau du système d’exploitation qu’au niveau de l’application. Ces données sont particulièrement utiles pour les équipes chargées des systèmes et de l’administration, car elles permettent de garder visibles l’état de certaines ressources techniques et d’anticiper d’éventuels besoins de capacité.

Qui peut utiliser OpenKM Analytics ?

Cette diversité d’indicateurs confirme l’un des principaux objectifs d’Analytics : il n’est pas conçu pour un seul profil. L’administrateur peut analyser la croissance et la capacité ; les responsables de la sécurité, les accès ; les responsables de service, l’utilisation des contenus ; les équipes techniques, l’indexation et l’infrastructure ; les personnes chargées des budgets, la consommation d’IA ; et les responsables de processus, l’évolution des flux de travail.

Comment transformer les données du référentiel en meilleures décisions

Chaque action effectuée dans un référentiel documentaire fournit des informations sur son fonctionnement. La croissance du contenu, l’activité des utilisateurs, le comportement des processus, les files d’attente d’indexation ou la consommation d’IA sont autant de signaux qui, lorsqu’ils sont analysés ensemble, offrent une vision beaucoup plus complète. Analytics rassemble ces signaux et les transforme en indicateurs et statistiques afin de nous aider à comprendre l’état et l’évolution d’OpenKM. L’intégration d’indicateurs spécifiques à l’IA devient également importante : à mesure que ces technologies interviennent dans davantage d’opérations documentaires, savoir dans quelle mesure elles sont utilisées, ce qu’elles consomment, leur coût estimé et les éventuels appels échoués fournit des informations utiles aussi bien d’un point de vue technique qu’organisationnel. Le résultat est une vision qui va bien au-delà de la simple question de savoir quel utilisateur a effectué telle ou telle action. Analytics nous permet de voir comment OpenKM fonctionne et est utilisé en tant que plateforme (référentiel, utilisateurs, recherche, processus, infrastructure et intelligence artificielle). Découvrez OpenKM Analytics.

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