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Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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), ….
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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)
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
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VISUEL ARGO