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GESTION DES CONNAISSANCES Cécile Million-Rousseau MASTER TM 1.

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1 GESTION DES CONNAISSANCES Cécile Million-Rousseau MASTER TM 1

2 Plan de la présentation La Gestion des Connaissances : Introduction et définitions Les besoins industriels L’analyse linguistique de textes L’ontologie La terminologie Master TM 2

3 La Gestion des connaissances : Introduction Face à la concurrence mondiale, les entreprises sont condamnées à un positionnement sur des activités de conception à forte valeur ajoutée plus que de production. La politique de KM prend toute son ampleur, elle est indispensable pour soutenir l’innovation et la créativité, et pour permettre aux entreprises de s’adapter aux mutations économiques, sociales et technologiques. Master TM 3

4 La Gestion des connaissances : Définition Master TM 4 Dictionnaire (Le Petit Robert) Connaissance : fait, manière de connaître. Connaître : avoir présent à l’esprit (un objet réel ou vrai, concret ou abstrait ; physique ou mental); être capable de former l’idée, le concept, l’image de.

5 La Gestion des connaissances : définition « La gestion des connaissances est le processus qui consiste à gérer les connaissances de l’entreprise pour créer une valeur commerciale et à maintenir son avantage concurrentiel par la création, la communication et l’application de la connaissance acquise à partir des interactions client afin de maximiser la croissance et la valeur de l’entreprise. » (Tiwana 2001). Master TM 5

6 Deux niveaux en knowledge management Master TM 6 Au plan stratégique et décisionnel, on parle alors de la fonction de management du capital intellectuel, Au niveau de l’encadrement intermédiaire et opérationnel: c’est là que la connaissance tacite détenue par les acteurs de terrain et les cadres dirigeants est synthétisée, explicitée (Nonaka et Takeuchi, 1995), on parlera davantage de gestion des compétences et de connaissances.

7 L’évolution du knowledge management Les entreprises ont pris conscience que le Knowledge Management n’est pas seulement une affaire de codification ; Un bon système de Knowledge Management doit 20% de son succès aux moyens informatiques et 80% à la culture de l’entreprise. Master TM 7

8 Conflit d’approches On constate qu’il existe souvent un conflit entre l’approche « ressources humaines » qui met l’accent sur la personnalisation des connaissances et sur les compétences et l’approche « technique ou informatique » qui s’intéresse davantage à la codification des connaissances Master TM 8

9 Les outils informatiques du knowledge management Master TM 9 Outils de travail en projet : datamining, ERP, SGDT Outil de diffusion, en interne et en externe : Messagerie, internet, intranet, extranet, portail, Workflow, CRM Serveur de connaissances, GED (gestion électronique de document), Big Data,...

10 La Gestion d’une mémoire d’entreprise Master TM 10 Il existe différentes méthodes pour construire des recueils de connaissances Détecter les besoins Évaluer Maintenir Faire évoluer construire la mémoire d’entreprise Utiliser Diffuser

11 Deux cultures : Est / Ouest Master TM 11 France, États Unis on est attaché à la collecte, la distribution et la réutilisation de la connaissance explicite par les solutions techniques des systèmes d’information Japon on essaie d’établir les conditions qui encouragent la création de nouvelles connaissances par la socialisation et le partage oral de la connaissance tacite, acquise par l’expérience.

12 Favoriser la communication Les connaissances dans l’entreprise sont en perpétuelle évolution et réorganisation. Leurs caractéristiques changent en fonction du contexte. Les connaissances de métier ne représentent pas plus d’un tiers des connaissances nécessaires pour travailler efficacement. La connaissance la plus importante est celle relative à la navigation dans l’entreprise (où trouver une expertise particulière, comment contacter la personne qui la détient) Master TM 12

13 GESTION DES CONNAISSANCES Cécile Million-Rousseau MASTER TM 13 APPLICATIONS

14 14 © Ontologos Corp. PROBLEMATIQUE

15 15 Un canal … Les concepts et le langage d’une entreprise ont du sens, défini par la terminologie métier Une suspension … Il ne peut y avoir communication sans une compréhension partagée des termes échangés Parce que … : La problématique © Ontologos Corp.

16 16 © Ontologos Corp. CAS D’APPLICATIONS EN ENTREPRISES

17 17 Catalogue produit de peintures industrielles © Ontologos Corp.

18 18 Catalogue produit de peintures industrielles © Ontologos Corp.

19 19 Catalogue produit de peintures industrielles © Ontologos Corp.

20 20 Catalogue produit de peintures industrielles © Ontologos Corp.

21 Catalogue produit de peintures industrielles © Ontologos Corp.

22 Exemple : «capsule» © Ontologos Corp. La recherche sur Internet

23 Requête Enrichie Indexati on des extraits Requête en langage naturelle URLs pertinentes Meta Moteur URLs avec code à barres sémantique URLs avec un extrait © Ontologos Corp. La recherche sur Internet Vocabulaire du domaine

24 24 Exemple : «capsule» Domaine: Les fruits Requête:« capsule » Résultats… capsule Requête enrichie:« ( capsule ) » © Ontologos Corp.

25 25 Exemple : «capsule» Moteur ontologique Seulement 2 résultats… … mais pertinents!!!!! © Ontologos Corp.

26 - La gestion de la relation client (courriels) - La veille économique et technologique - La gestion des compétences - … D’autres exemples d’applications

27 GESTION DES CONNAISSANCES Cécile Million-Rousseau MASTER TM 27 L’ANALYSE LINGUISTIQUE

28 Plan de la présentation L’Analyse Linguistique : ­ Définitions ­ Utilité La Lexicologie : ­ Principes ­ Outils L ’Analyse Linguistique de Corpus : ­ Principes ­ Outils Master TM 28

29 La linguistique Définition : La linguistique est l’étude scientifique du langage humain Procéder : Proposition de modèles qu’on essaie de tester contre des données pour les infirmer, et que l ’on modifie par la suite pour faire de nouveaux tests... Master TM 29

30 L’analyse linguistique, pourquoi ? la recherche et l'extraction d'information dans des grosses bases de données; la classification automatique de documents; l'extraction de terminologie le résumé automatique de texte; la traduction automatique; les interfaces homme/machine en langage naturel; l'alignement automatique entre diverses sources (journaux, émissions télévisées ou radiodiffusées...); la désambiguïsation pour la reconnaissance de la parole ou de l'écriture;... Master TM 30

31 Difficultés liées à la complexité de la langue - Acquisition des données: facteur humain, accès / diffusion,... - L ’être humain connaît des milliers de mots mais capacité de trouver les bons mots au bon moment - Type des données: ambiguïté, complexité structurelle, subjectivité de l'interprétation,... Capacité de l ’être humain à ajuster la langue au contexte ex : elle a besoin d ’un avocat pour midi -... Master TM 31

32 La langue est un phénomène social L ’idiolecte : système linguistique d ’un individu Le dialecte : variété linguistique utilisée dans une région particulière le sociolecte : variée linguistique qui dépend du contexte social (âge, sexe, …) Master TM 32

33 Quelques définitions Lemmatisation : Déterminer le lemme d'un mot : lui donner la forme canonique servant d'entrée dans un dictionnaire. Forme canonique (lemme) : Forme canonique d'un mot variable, choisie comme entrée dans un dictionnaire (infinitif du verbe, ou forme au masculin singulier, par exemple). Forme fléchie : Chacune des formes que peut prendre un mot Master TM 33

34 Exemple Google Master TM 34

35 Quelques définitions Désambiguïsation : Suppression des problèmes d’interprétation sur un mot Cooccurrence : Apparition simultanée, dans un énoncé, de deux ou plusieurs unités linguistiques données: relation existant entre elles. Contextualisation : Replacer un mot dans son contexte (ensemble des éléments qui encadrent un mot) Master TM 35

36 Exemple Google Master TM 36

37 Master TM 37 Gestion de Contenu Approche universelle Approche métiers ExtraLinguistique R.S. Analyse Distributionnelle (Statistiques) « Classique » Thésaurus B.C. Data Mining Linguistique de Surface B.C.O.B.C.T.

38 GESTION DES CONNAISSANCES Cécile Million-Rousseau MASTER TM 38 LA LEXICOLOGIE

39 La Lexicologie La lexicologie s ’occupe des masses de mots qui forment le lexique d ’une langue. La lexicologie est une branche de la linguistique qui étudie les unités lexicales, les mots d ’une langue. Master TM 39

40 La lexicologie Les parties du discours la nature du mot (catégorie grammaticale) verbe, substantif, déterminant, adjectif, pronom, adverbe, préposition, conjonction La fonction du mot sujet, complément... Genre et le nombre, Temps et personne Master TM 40

41 La lexicologie Distinction entre : lexique commun : intersection des idiolectes => fonctionne très bien, mais pauvre lexique total : réunion des idiolectes => très riche, mais ne fonctionne pas bien Master TM 41

42 La lexicologie La morphologie lexicale (étude de la forme des mots) : - la dérivation : * suffixation (ex : maison -> maisonnette) * préfixation (ex : normal -> anormal) * dérivation parasynthétique (ex : col -> encolure) * dérivation impropre (ex d ’adjectif : le vrai) * dérivation inverse (ex : soupirer -> soupir) - les noms composés - les abréviations (Mme) et les siglaisons (DESS) - emprunts - néologismes Master TM 42

43 Exemple Google Master TM 43

44 La lexicologie La sémantique lexicale (étude des relations de sens entre les mots) : - synonyme / antonyme forte ~ épicée/froid > < chaud dépend du contexte - hyperonyme / hyponyme (hiérarchie) oiseau : moineau, tourterelle - homonyme fraise (fruit, l ’outil de coupe) - polysème / monosème canard (animal, journal, note de musique) Master TM 44

45 Exemple Google Master TM 45

46 La lexicologie Master TM 46 LCW (Linguistics Craft Workbench) Dictionnaire Patterns d’expressions Sous corpus Lexiques Documents

47 La lexicologie Master TM 47 Lemmatisation Tagger de Brill LCW (Linguistics Craft Workbench)

48 La lexicologie Master TM 48 Flemm Formes canoniques LCW (Linguistics Craft Workbench)

49 La lexicologie Master TM 49 Formes canoniques=>lexiques par fréquence Lemmatisation=>définition de patterns d ’expressions ex :SBC PREP SBC (retour d’expérience) SBC ADJ (dessin animé)... LCW (Linguistics Craft Workbench)

50 La lexicologie Master TM 50 - Consultation des lexiques - Contextualisation - Cooccurrences de termes LCW (Linguistics Craft Workbench) STOP

51 La lexicologie Conclusion Premier niveau de définition des mots Résultats très intéressants pour une analyse générale de l ’information mais pas de définition de relation entre les mots pas de définition complète du sens des mots Master TM 51

52 GESTION DES CONNAISSANCES Cécile Million-Rousseau MASTER TM 52 L’ANALYSE LINGUISTIQUE DE CORPUS

53 L’analyse linguistique de corpus Corpus : « Collection de données langagières qui sont sélectionnées et organisées selon des critères linguistiques explicites pour servir d ’échantillon du langage » Corpus annoté : « Corpus dans lesquels les séquences de caractères qui constituent les mots sont assorties d ’autres informations : lemmes, étiquettes morpho-syntaxiques, sémantique, arbres syntaxiques, etc » Master TM 53

54 L’analyse linguistique de corpus Comment construire un corpus ? - Pas de méthode universelle - La Taille des corpus n’est pas définie de façon générale - Définir l’objectif - Délimiter le domaine - Identifier les rédacteurs et les lecteurs - Sélectionner les formats des documents - Choisir un espace temps Master TM 54

55 L’analyse linguistique de corpus Annoter un corpus - Vérifier l’orthographe - Choisir l’outil d’étiquetage - Sélectionner les ressources lexicales - Prévoir la désambiguïsation Master TM 55

56 L’analyse linguistique Les limites - La langue est complexe => l ’analyse linguistique ne suffit pas - Nécessité d ’introduire du sens pour répondre aux besoins de: * compréhension de l’information * partage de l’information * réutilisation l’information => définir * les mots de façon précise * un langage commun de communication Master TM 56

57 GESTION DES CONNAISSANCES Cécile Million-Rousseau MASTER TM 57 L’APPROCHE ONTOLOGIQUE

58 Plan de la présentation Problématique Définitions Les différents Modèles Ontologiques Vocabulaire lié aux Ontologies Un exemple : l ’Ontologie des Usinages Master TM 58

59 La problématique : se comprendre Master TM 59 Il ne peut y avoir communication sans une compréhension partagée des termes échangés

60 La problématique : se comprendre Master TM 60 Différentes Cultures  Langages Métier Une pratique sociale définit un langage

61 La construction d’ontologies Master TM 61 Acquisition Modélisation - extraction - définition de termes

62 Une approche qualité Master TM 62 - Cohérentes - Précises - Réutilisables - Intelligence Artificielle - Linguistique - Consensuelles Ontologies

63 La modélisation ontologique Master TM 63

64 L’approche ontologique Master TM 64 ÉpistémologieLinguistique LogiqueI.A. Une approche pluridisciplinaire

65 L’ontologie, quelle définition ? Master TM 65 Métaphysique : « Science de l’être en tant qu’être indépendamment de ses déterminations particulières » « Science de l’être » « Science de ce qui existe »

66 L’ontologie, quelle définition ? Master TM 66 « …c’est parce que les choses ont une essence que les mots ont un sens » P. Aubenque « Le problème de l’être chez Aristote », Quadrige, PUF, p. 128 ONTOLOGIE : ONTOS ( Etre ) + LOGOS ( Langage + Raison ) Dans son acception actuelle (ingénierie des connaissances) le mot « ontologie » désigne l’ensemble des connaissances relatives à un domaine : objets, concepts, relations et propriétés ; ainsi que les termes les dénotant.

67 A quoi ressemble une ontologie ? Master TM 67 Une ontologie se présente de façon différente selon le degré de formalisation du langage utilisé pour définir la signification des termes  - hautement informelle : langage naturel sans aucune restriction ; -semi-informelle : langage de type langage naturel mais structuré avec un vocabulaire limité ; -semi-formelle : langage artificiel défini de façon formelle (Enterprise Ontology définie à l’aide d’Ontolingua) ; - rigoureusement formelle : les termes possèdent une sémantique formelle (logique du 1er ordre, ontologie TOVE).

68 De quoi parle une ontologie ? Master TM 68  une deuxième classification selon le domaine étudié et le degré de généralité ou de précision des connaissances représentées  -Ontologie générique : concepts généraux qui se veulent indépendants d’un domaine ou d’un problème particulier : temps, espace, notions mathématiques ; -Ontologie de domaine : domaine particulier tout en étant générique pour ce domaine : chimie, médecine (UMLS), modélisation d’entreprise ; -Ontologie d’application : connaissances nécessaires à une application donnée, prend en compte le vocabulaire plus spécialisé des experts de l’application, -Méta-Ontologie (Ontologies de représentation) : décrit les concepts utilisés par les langages de représentation des ontologies.

69 Exemples d’ontologie générique Master TM 69 Ontologie générique à visée universelle 1ers niveaux de la classification 1. Mikrokosmos

70 Exemples d’ontologie de domaine Master TM Ontology « Vehicles » : KSL Ontology Server (Ontolingua) Summary of Vehicles: Vehicles includes the following ontologies: Product-Ontology No ontologies include Vehicles. Class hierarchy (12 classes defined): Vehicle Vehicle-For-Sale Wheeled-Vehicle Automobile Ford Ford-Mustang Taurus Lotus Bus Requires-Smog-Check Vehicle-Model-Type Wheel 2 relations defined: Has-Wheel, Wheel-Of 3 functions defined: Blue-Book-Value, Mileage, Model-Year 1 individual defined: My-Very-Own-Lotus 6 unnamed axioms defined. 1 named axiom defined: Cars-After-1964-Require-Smog-Checks- Axiom

71 Exemples de taxinomie Master TM 71 - taxinomie : grec « taxis » : arrangement, ordre - taxon : classe - « science des lois de la classification » - sciences du vivant 6. TAXINOMIE

72 Exemple de taxinomie Master TM TAXINOMIE : Les Graminées

73 Exemple de taxinomie Master TM TAXINOMIE : Les Graminées (suite)

74 Exemple de taxinomie Master TM TAXINOMIE : Les Usinages

75 Quelques définitions Master TM 75 - Hyponyme (terme spécifique) : « terme désignant un concept plus spécifique qu’un autre» « chien » est l ’hyponyme de « animal » - Hyperonyme : « terme désignant un concept plus générique qu’un autre » « moto » a pour hyperonyme « deux-roues » - Méronyme : « terme désignant une partie d’un élément » « toit » est un méronyme de « maison » - sème élémentaire (différence) « ce qui distingue une espèce d’une autre» « être » - « raisonnable » - « homme »

76 La terminologie de l’ontologie Master TM 76 - « concepts » - « différences » dd d’ ( « d », « d » )  Catégories Chaque arbre définit une catégorie Arbres de Porphyre

77 L’approche ontologique Master TM 77 Conclusion Approche : - pluridisciplinaire Une ontologie est définie pour un objectif donné - un vocabulaire de termes dont les significations se structurent en un système - consensuelle, Elle a pour but d ’être : - cohérente - partageable

78 Exemple de construction d’une ontologie Master TM 78 Les Usinages : Il existe différents types d'usinage selon les procédés mis en œuvre, les outils utilisés et les techniques employées. L’usinage par déformation, opération qui conserve la matière et qui fut à l’origine le domaine du forgeron, du tôlier et du chaudronnier, a bénéficié de progrès techniques qui expliquent la concurrence faite aujourd’hui par le formage à l’enlèvement de métal. On les distingue selon les procédés de transformation utilisés, mécaniques, dans le cas de l'estampage, ou thermiques pour les traitements thermiques. Les usinages mécaniques procèdent par enlèvement de matière à l’aide, par exemple, d’outils de coupe. L'outil peut de plus se déplacer soit horizontalement, comme dans le cas du fraisage, soit verticalement pour l'alésage. D'autres usinages, comme le tournage, utilisent une rotation de la pièce. Les vitesses de rotation de la pièce et de l’outil dépendent en particulier du matériau usiné et de l’outil de coupe utilisé : acier fondu, rapide, etc. …

79 Exemple de construction d’une ontologie Master TM 79

80 Exemple de construction d’une ontologie Master TM 80  Taxinomie de concepts  Rôle de la relation de subsomption ?

81 Exemple de construction d’une ontologie Master TM 81  Connaissances implicites (tacites) Tout n’est pas dans le corpus technique

82 82 Catalogue produit de peintures industrielles © Ontologos Corp. 19

83 GESTION DES CONNAISSANCES Cécile Million-Rousseau MASTER TM 83 LA TERMINOLOGIE

84 La terminologie Dans sa première acception, le mot terminologie signifie un « ensemble de mots techniques appartenant à une science, un art, un auteur ou un groupe social », Pris dans un sens plus restreint ou plus spécialisé, le même terme désigne une « discipline linguistique consacrée à l’étude scientifique des concepts et des termes en usage dans les langues de spécialité ». Précis de terminologie, Travaux publics et Services gouvernementaux, Canada, Bureau de la traduction Master TM 84

85 La terminologie Master TM 85 Terminologie : entre linguistique et épistémologie

86 Objectif de la terminologie Repérer les termes désignant les concepts propres à un domaine, en attester l’emploi à l’aide de références précises et les décrire brièvement Décrire les lacunes constatées lors de transferts inter- langues de savoirs spécialisés et proposer des désignations qui les comblent. Prendre en compte l’évolution des termes Master TM 86

87 La fiche terminologique Consignation des données relatives à un concept : - Domaine d’application - Langue utilisée - Termes associés - Définition - Source - Date - Auteur - … Master TM 87

88 Enrichissement de l’ontologie par la terminologie Master TM 88 Communautés de pratique Terminologies métier Ontologie

89 GESTION DES CONNAISSANCES Cécile Million-Rousseau MASTER TM 89 DU CORPUS À L’ONTOLOGIE : LA MÉTHODOLOGIE OS WAY

90 Cycle de vie de l’ontologie Master TM 90 Méthode Outillée de Construction de Terminologies Métier Linguistic Craft Workbench Extraction de Candidats Termes Construction de l’Ontologie Construction de la Terminologie Lexique OntologieTerminologie Ontology Craft Workbench Terminology Craft Workbench - Identification des terminologies métier, - Corpus de Référence - Extraction de Candidats Termes - Validation - Identification des Catégories, - Construction du Lexique Orthonormé et des Lexiques Utilisateurs - Identification de la nature des termes - Construction de l’Ontologie

91 La constitution du corpus - Délimiter le domaine d’application - Définir l’intervalle de temps que doivent couvrir les documents Identifier les communautés de pratique - Identifier les meilleurs documents décrivant le domaine Master TM 91

92 L’analyse linguistique - Détection des patterns d’expressions - Utilisation d’un dictionnaire générique - Génération des lexiques - Vérification du sens des termes par l’étude de la contextualisation Master TM 92

93 L’analyse linguistique Master TM 93

94 L’organisation du lexique - Validation du lexique : suppression de termes non pertinents, ajout de termes non présents. - Détermination des catégories - Répartition du vocabulaire dans les catégories (possibilité de différentier les concepts et leurs synonymes, les différences, les attributs) Master TM 94

95 De l’arbre n-aire à l’ontologie formelle - Créer les concepts Racine - Créer les couples de différences - Construire les arbres de Porphyre Master TM 95

96 L’enrichissement par la terminologie - Identifier les communautés de pratique - Enrichir la terminologie de chaque communauté de pratique par des synonymes, des noms propreset des attributs Master TM 96


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