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Yves Salmon Knowledge Management Systems. Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion. Differents points de vue : Industriel / entreprises : capitalisation de l' expérience Innovation : KICs GRH : bases de connaissances / compétences Bibliothèques, recherche ….
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Yves Salmon Knowledge Management Systems Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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 ... Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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. Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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, ….. Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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), …. Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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, ... Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
UML (2) La pyramide d' UML M-L Utilisateur : • “Monde ”réel ” ” Langage de M. • Modélisation Interne Modèle • Langage • Méta-langage Monde réel Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
UML (3) Les diagrammes : Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
UML (4) Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
UML (5) Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
VISUEL ARGO Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion