Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion

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Yves Salmon

Knowledge Management

Systems

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Differents points de vue : Industriel / entreprises : capitalisation de l' expérience Innovation : KICs GRH : bases de connaissances / compétences Bibliothèques, recherche ….

Enjeux : compétitivité / (temps, énergie) Accès à l' information directement utilisable Intelligence économique, techno, innovation ...

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Sciences cognitives (ant psy phi lin neu inf)

Le modèle D – I – C

Le modèle D – I – C - X Sagesse Décision Compétences …..

La spirale de la connaissance de Nonaka orienté RH.

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Exemple : Le Triangle des connaissances Les Savoirs / Les savoirs-faire / Le savoir-être L' éducation / La recherche / Les entreprisse

Exemple GRH : D – I – connaissances – compétences

Exemple SO : D – I – compétences – connaissances – SO

Bon choix, …..

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Ingéniérie cognitive (info psy lin + gestion->ré-organisation)

IC : manipulation symbolique (épistémogie)

Informatique : au début, l' IA (Intelligence Artificielle) Reproduction du raisonnement humain (sc. cognitives) Systèmes ex-nihilo

Ontologie → Ontologies

Web sémantique

Toute l' informatique (abstractions, symboles, languages)

Languages spécialisés, languages généraux (xml), ….

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Informatique

Données : Paul

Information : (nom : Paul)

Connaissance : nom : Paul

prénom : Pierre Jacques

profession : avocat → avocat

Connaissance : ingrédients : farine oeufs lait Énergie necessaire, infos nécessaires, rapports ….

faire_la_pate () : mettre la farine …..

cuire_la_pate () : verser la pate …..)

procédé = méthode

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Les solutions en entreprises : Nouveauté

Intervention d' un spécialiste Les logiciels de KM-métiers Les méthodes de capitalisation de l' expérience rex,cygma Les méthodes de systèmes de connaissances (MKSM Les logiciels de KM, travail collaboratifs et plus (IBM, … Les bases de données (Oracle, ... L' alternative intelligente : la modélisation (UML, ...

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La modélisation

Sytèmes industriels : SADT (stucturel-fonctionnel) Systèmes d' Information d' entreprise : MERISE Généraliste : UML Milliers de langages de modélisation ….

Même en utilisant des logiciels spécialisés (Rex, KMS) Modéliser : l' expérience à capitaliser Modéliser : les connaissances que l' on veut manipuler

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UML : Unified Modeling Language (1)

Langage de modélisation : Analyser : domaine → analyse → modélisation Concevoir : modélisation → conception → produit

Technologie objet : concret – abstrait

Avantages : très utilisé, norme ISO, nombreux diagrammes Inconvénients : volumineux, cas “processus” : extension

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UML (2)

La pyramide d' UML M-L

Utilisateur : “Monde ”réel ” ” Langage de M. Modélisation

Interne Modèle Langage Méta-langage Monde réel

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UML (3)

Les diagrammes :

Statique (structure) Dynamique (comportement/orga)

→ Objets Utilisation

Classes Activités

Composants Séquences

Collaborations

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UML (4)

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UML (5)

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Pour l' utilisateur Probablement des formulaires à renseigner

Pour le décideur Extension d' un logiciel existant Mise en place d' un logiciel incluant le KM Mise en place d' un système spécialisé

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VISUEL ARGO