Dans les grandes entreprises, les connaissances tacites entravent souvent la productivité des développeurs et ralentissent l'agilité opérationnelle. Les experts du domaine (SME) deviennent des goulots d'étranglement lorsque la logique métier critique et les décisions de configuration résident uniquement dans des bases de code héritées ou dans l'esprit de quelques vétérans. Cet article présente une architecture qui exploite les plongements de GraphCodeBERT, la recherche vectorielle FAISS et les grands modèles linguistiques (LLM) tels que Sonnet ou Claude pour transformer la logique d'entreprise complexe en explications conversationnelles. En s'appuyant sur des cas d'utilisation réels dans le traitement du cycle de vie des actifs et les opérations de plateformes internes, il décrit une approche évolutive, pilotée par l'IA générative, pour surmonter les goulots d'étranglement des SME et accélérer la vélocité d'ingénierie.