Chapitre

1. 12 Chapitre La gestion des connaissances dans l’entreprise numérique

2. OBJECTIFS • Évaluer le rôle de la gestion des connaissances dans les affaires et celui des programmes qui la soutiennent • Décrire les types de systèmes de gestion des connaissances d’entreprise et évaluer leur valeur • Décrire les principaux types de systèmes pour le travail intellectuel et évaluer leur valeur • Cerner les défis que comportent les systèmes de gestion des connaissances et suggérer des solutions

3. Cas Cott Corporation • Défi : • Coordonner le flux d’information non structurée, comme les courriels, entre les différents groupes impliqués dans le processus de développement de produits • Solutions : • Gérer les formulaires d’approbation de produit avec le logiciel Documentum eRoom • Repenser de nouveaux processus d’affaires pour l’approbation d’un nouveau produit • Illustre le rôle des systèmes de gestion des connaissances pour améliorer la performance d’une organisation en facilitant l’accès à l’information

4. L’univers de la gestion des connaissances Les dimensions importantes des connaissances • Les données : événements ou transactions saisis par les SI • L’information : données traitées et organisées en catégories de compréhension de façon à être utiles, comme des rapports • La connaissance : modèles, règles et contextes qui procurent un cadre pour la création, l’évaluation et l’utilisation de l’information • Le savoir : expérience collective et individuelle de l’application des connaissances à la résolution de problèmes

5. L’univers de la gestion des connaissances Les dimensions importantes des connaissances Tableau 12-1

6. L’univers de la gestion des connaissances Gestion des connaissances et apprentissage organisationnel L’apprentissage organisationnel : • Les entreprises apprennent puis ajustent leur comportement en conséquence. • Les entreprises transmettent ces apprentissages en créant de nouveaux processus d’affaires et en modifiant leurs modèles de prise de décisions.

7. L’univers de la gestion des connaissances La chaîne de valeur de la gestion des connaissances Figure 12-2

8. L’univers de la gestion des connaissances Les principaux types de systèmes de gestion des connaissances Figure 12-3

9. Les systèmes de gestion des connaissances d’entreprise Les systèmes de gestion des connaissances d’entreprise Figure 12-4

10. Les systèmes de gestion des connaissances d’entreprise Les systèmes de connaissances structurées • La connaissance structurée est explicite et sous forme de documents ou règles en bonne et due forme créés en observant les experts. • Ils requièrent un schéma de base de données approprié pouvant recueillir et organiser l’information en catégories pertinentes. • Chaque document doit être « étiqueté » ou codé pour que les moteurs de recherche puissent le récupérer.

11. Les systèmes de gestion des connaissances d’entreprise Les systèmes de connaissances semi-structurées • La connaissance semi-structurée comprend toute information numérique qui n’est pas sous forme structurée, comme les courriels, diaporamas, vidéos, images, graphiques, etc. • On estime qu’au moins 80 % du contenu d’affaires n’est pas structuré. • Taxonomie : schème destiné à classer les connaissances de façon à les rendre plus faciles d’accès, comme une classification de bibliothèque. • Étiquetage : tous les documents doivent être étiquetés, généralement avec des balises XML.

12. Les systèmes de gestion des connaissances d’entreprise Les systèmes de réseaux de connaissances • Ils tentent de transformer les connaissances tacites, non structurées et non écrites en connaissances explicites pour les stocker dans une BD. • On stocke ces nouvelles connaissances sous la forme des meilleures pratiques recommandées de l’entreprise ou sous forme de foires aux questions.

13. Les systèmes de gestion des connaissances d’entreprise Le problème de la diffusion de la connaissance Figure 12-8

14. Les systèmes de gestion des connaissances d’entreprise Technologies de soutien : portails, outils de collaboration et systèmes de gestion de l’apprentissage Un portail de connaissances d’entreprise : • donne accès aux sources d’information externes ; • donne accès aux ressources de connaissances internes ; • offre des fonctions pour le courriel, la messagerie instantanée, les groupes de discussion et la vidéoconférence.

15. Les systèmes de gestion des connaissances d’entreprise Technologies de soutien : portails, outils de collaboration et systèmes de gestion de l’apprentissage (suite) Un système de gestion de l’apprentissage : • fournit des outils pour gérer, offrir, suivre et évaluer les divers types d’apprentissages et de formations des employés ; • s’intègre aux systèmes des ressources humaines, de la comptabilité et des ventes ; • aide à quantifier l’effet commercial des programmes d’apprentissage des employés.

16. Les systèmes pour le travail intellectuel Travailleurs de la connaissance et travail intellectuel Les travailleurs de la connaissance : • Principalement des chercheurs, concepteurs, architectes, scientifiques et ingénieurs • Créent des connaissances et de l’information • Jouent trois rôles clés : • Tiennent au courant l’organisation des nouvelles connaissances qui émergent dans le monde dans des domaines spécifiques • Servent de consultants internes dans leur domaine • Agissent en agents de changement

17. Les systèmes pour le travail intellectuel Les caractéristiques des systèmes pour le travail intellectuel Figure 12-10

18. Les systèmes pour le travail intellectuel Exemples de systèmes pour le travail intellectuel Conception assistée par ordinateur (CAO ou CAD) : • Permet la création et la révision automatiques de concepts à l’aide de logiciels graphiques sophistiqués Système de réalité virtuelle : • Dispose de fonctions de visualisation, de rendu d’image et de simulation qui vont bien au-delà de celles des systèmes de CAO Station de travail pour analystes financiers : • Optimise le temps des gestionnaires financiers en regroupant de grandes quantités de données internes et externes en temps réel

19. Les techniques intelligentes Découverte de connaissances : • Utilise les réseaux neuronaux et le forage de données • Découverte de modèles, catégories et comportements dans de gros ensembles de données Intelligence artificielle (IA ou AI) : • Fait appel à des systèmes informatisés qui tentent d’imiter le comportement humain • Possède la capacité d’apprendre des langages, d’accomplir des tâches physiques, d’utiliser des dispositifs de perception et d’essayer d’égaler la prise de décision humaine

20. Les techniques intelligentes La collecte des connaissances : les systèmes experts Système expert : • Technique intelligente qui recueille des connaissances tacites relatives à un domaine très précis de l’expertise humaine Base de connaissances : • Modèle de connaissances humaines utilisé par un système expert • Ensemble de règles écrites sous forme de « SI… ALORS » • De 200 à 10 000 règles et plus interconnectées et imbriquées

21. Les techniques intelligentes Les règles d’un système expert Figure 12-11

22. Les techniques intelligentes L’intelligence organisationnelle Le raisonnement par cas : • Il s’agit de la connaissance sous forme de base de données contenant des cas anciens et leurs solutions. • Face à un nouveau problème, on cherche dans la BD pour trouver un cas semblable et ses solutions. • Par la suite, ce problème est ajouté à la BD de cas avec les solutions qu’on lui a appliquées et les résultats obtenus, bons et mauvais.

23. Les techniques intelligentes Le fonctionnement du raisonnement par cas Figure 12-13

24. Les techniques intelligentes Les systèmes de logique floue • Applications à base de règles qui représentent des valeurs imprécises • Créent des règles qui utilisent des valeurs subjectives ou approximatives • Fournissent des solutions aux problèmes qui nécessitent une expertise difficile à représenter sous la forme de règles de « SI… ALORS »

25. Les techniques intelligentes Règles de logique floue intégrées dans un ordinateur Figure 12-14

26. Les techniques intelligentes Les réseaux neuronaux • Utilisés pour trouver des modèles et des relations dissimulées dans d’énormes quantités de données • Composés de matériels et de logiciels qui imitent les modes de traitement du cerveau humain • Apprennent les modèles, en créent de nouveaux et corrigent leurs erreurs maintes et maintes fois • Peuvent mal apprendre si on leur enseigne trop ou trop peu de notions

27. Les techniques intelligentes Les algorithmes génétiques • Aussi appelés « calculs adaptatifs » • Technique de résolution de problèmes basée sur le processus de l’évolution (reproduction, mutation et sélection naturelle) • Résolvent des problèmes en faisant évoluer diverses solutions, en contrôlant la génération, la variation, l’adaptation et la sélection de solutions possibles • À mesure que les solutions changent et se combinent, les moins bonnes sont éliminées et les meilleures survivent pour devenir encore meilleures

28. Les techniques intelligentes Les systèmes hybrides d’intelligence artificielle • Intègrent plusieurs technologies d’intelligence artificielle dans une même application • Permettent de tirer profit des meilleures caractéristiques de ces technologies Les agents intelligents • Travaillent en arrière-plan pour exécuter des tâches précises, répétitives et prévisibles pour un utilisateur, un processus d’affaires ou un logiciel • Utilisent une base de connaissances intégrée ou apprise pour accomplir des tâches ou prendre des décisions à la place de l’utilisateur

29. Possibilités, défis et solutions en matière de gestion Les possibilités • Les entreprises qui possèdent des connaissances exclusives sur leurs clients et leurs opérations ont ce qu’on peut appeler un « avantage concurrentiel invisible ». • Cela vaut si leurs concurrents ne peuvent accéder à ces connaissances. • Ainsi, les systèmes de gestion des connaissances peuvent être une source de valeur inestimable.

30. Possibilités, défis et solutions en matière de gestion Les défis • Les ressources manquent pour structurer et mettre à jour le contenu des référentiels. • La qualité du contenu varie grandement en raison d’une insuffisance des mécanismes de validation. • Le contenu des référentiels manque de contexte, ce qui rend les documents difficiles à comprendre. • Les employés ne sont pas récompensés quand ils contribuent au contenu, et nombre d’entre eux n’osent partager leurs connaissances au travail. • Le manque de structure des connaissances amène trop d’informations par les moteurs de recherche.

31. Possibilités, défis et solutions en matière de gestion Les solutions Voici cinq étapes importantes pour mener à bien un projet de gestion des connaissances : • Mise en application par étapes • Sélection d’un excellent processus d’affaires • Sélection de la bonne audience • Mesure du rendement du capital investi (RCI ou ROI) au cours de la mise en place initiale • Utilisation du RCI initial pour projeter les valeurs de l’entreprise