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Publié parLisette Grimaud Modifié depuis plus de 11 années
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Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
Yves Salmon Knowledge Management Systems Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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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
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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
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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
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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
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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 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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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, ... Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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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 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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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 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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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 Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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UML (3) Les diagrammes : Statique (structure) Dynamique (comportement/orga) → Objets Utilisation Classes Activités Composants Séquences Collaborations Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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UML (4) Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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UML (5) Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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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
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VISUEL ARGO Enjeux Connaissances Solutions Modélisation Conclusion
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