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Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion Yves Salmon Knowledge Management Systems.

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1 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion Yves Salmon Knowledge Management Systems

2 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...

3 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.

4 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, …..

5 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), ….

6 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

7 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,...

8 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

9 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

10 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

11 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion UML (3) Les diagrammes : Statique (structure)Dynamique (comportement/orga) ObjetsUtilisation ClassesActivités ComposantsSéquences Collaborations

12 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion UML (4)

13 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion UML (5)

14 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

15 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion VISUEL ARGO


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