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avril 2019

Existe t’il encore un intérêt à gérer ses connaissances ?

By | Capital immatériel

Dans cet article nous aborderons le premier point « Y a-t-il encore un intérêt à gérer ses connaissances ? ». Une façon de le faire sera proposée dans un prochain article.

1 – Un contexte qui évolue

Le besoin pour une entreprise ou une organisation de gérer au mieux ses connaissances dans un souci d’efficacité, de pérennité …etc est bien connu. La Gestion des Connaissances, en tant que métier, est quelque chose d’encore assez nouveau. L’apparition de normes est un phénomène qui accompagne généralement toute activité atteignant un certain niveau de maturité. C’est ce qui se produit aujourd’hui pour la Gestion des Connaissances.

La Norme ISO9001 intégrait déjà des exigences sur les activités de Gestion des Connaissances. La Norme ISO30401, publiée très récemment est intégralement consacrée à l’activité de Gestion des Connaissances. C’est un évènement d’actualité pouvant conduire un plus grand nombre d’acteurs à se poser la question de l’état de la Gestion de la Connaissance dans leurs organisations ou entreprises et de leur capacité à répondre aux exigences de ces Normes.

2 – Quelques réflexions

Avant d’entrer plus dans le détail sur la façon d’améliorer la Gestion des Connaissances dans une organisation, il est utile de clarifier de quoi on parle, et de faire quelques commentaires sur l’impact du Big Data et de l’I.A.

En effet avec la production en continu d’un nombre toujours plus grand de données au travers des objets connectés, avec le développement de l’intelligence artificielle, qui augmente la capacité des machines à exploiter ces données, on peut se poser la question de la nécessité pour l’humain que nous sommes de continuer à se préoccuper de la gestion de nos connaissances. L’I.A. apprendra-t ’elle à notre place ?

2 – 1 A partir de quand pouvons-nous parler de Connaissances ?

Une première approche consiste à identifier trois niveaux : Données ; Informations ; Connaissances.

Une température de 28° est une donnée. Dire qu’il fait 28° à Marseille, ou dire qu’il fait 28° à Marseille et à Lyon, ce sont des informations. La connaissance apparait avec des informations de contexte, quand on répond à la question « pourquoi ?». Par exemple « c’est en été au mois de juin ». La réponse à d’autres « pourquoi ?» permettront d’enrichir la connaissance avec les explications des phénomènes physiques et météorologiques. C’est bien ainsi que les jeunes enfants acquièrent leurs premières connaissances sur le monde qui les entoure au moyens des fameux « Pourquoi ? » … « Pourquoi ? » … etc.

Note : On utilise souvent KM (Knowledge Management) pour parler de « Gestion des Connaissances ». La « Connaissance » c’est un ensemble d’informations et de données, auxquelles on donne sens et validité dans leur contexte expliqué.

2 – 2 Grâce au Big Data, suffit-il d’accumuler et de traiter des données dans des outils pour générer de la connaissance ?

Le point de départ du Big Data c’est le recueil automatique des données produites au cours d’un nombre croissant de nos activités. Celles-ci deviennent accessibles du fait du développement des objets connectés, aspect essentiel de la transformation numérique. Ces données sont mémorisées, grâce aux possibilités de stockage quasi infinies, du moins perçues comme telles aujourd’hui. Elles sont ensuite traitées par des algorithmes toujours plus puissants permettant d’identifier les données, de faire des corrélations, des classifications et d’en faire de l’information.

A ce stade pouvons-nous réellement parler de « Connaissance » ? Est-ce qu’un assemblage automatique d’informations peut constituer de la connaissance ?

Prenons le cas de la connaissance historique. Extraire, catégoriser, assembler les grandes dates de l’histoire, les principaux évènements, les noms des protagonistes plus ou moins illustres, les recouper et les corréler est chose facile avec les « nouveaux » outils numériques. Il est possible d’obtenir ainsi une description factuelle de ce qui s’est passé. En l’état et sans une explication du contexte qui prévalait à l’époque il nous est difficile de comprendre le pourquoi des choses et il serait dangereux de porter un jugement sur ces évènements.

L’explication du contexte (culturel, politique, croyances, …) dans lequel ces évènements ont eu lieu, les raisons de leur déclenchement ainsi que leurs conséquences sont fournies par l’historien au travers d’une activité cognitive d’analyse et de synthèse. Travail dans lequel il fait aussi appel à son intuition et à sa perception pour le guider dans la masse des informations dont il dispose.

C’est cet ensemble « la description des événements eux-mêmes, les explications du contexte, la mise en perspective, la filiation avec d’autres évènements … » qui constitue de la connaissance sur le sujet ou l’évènement concerné. Il ne s’agit donc pas seulement d’un recueil puis d’un traitement automatisé des informations, mais bien du résultat d’un travail cognitif s’appuyant sur les possibilités et la puissance des outils numériques. Le Big Data constitue donc un outil puissant d’aide à la création de connaissances.

2 – 3 L’I.A. nous dispensera t’elle d’apprendre et les robots le feront-ils à notre place ?

Un robot est une formidable machine à traiter de l’information fournie par ses capteurs toujours plus sophistiqués. Grâce entre autres à des règles et à la puissance ses algorithmes de reconnaissance, un robot est capable d’apprendre de situations « vécues » par lui-même. Est-ce à dire qu’il se substituera à l’humain, qu’il acquerra des savoirs et les mettra en œuvre de façon autonome ?

L’expérience de Microsoft avec Tay est assez significative. C’était un «chatbot» censé discuter avec des adolescents sur les réseaux sociaux. Il avait été programmé pour apprendre en interagissant avec les internautes. De ces interactions le robot « apprenait » et faisait évoluer de façon autonome ses réponses aux questions posées. N’ayant pas le cadre historique et culturel d’un humain de notre époque, ses réponses ont dérapées et il a fallu le faire taire au bout d’à peine 8h.

Faisons l’analogie avec nous même les humains. Notre apprentissage depuis le plus jeune âge est guidé, je dirais même cadré par un système éducatif. La mise en œuvre de nos connaissances au travers de nos actes, de nos écrits de nos paroles est contrainte par la société : par des règles, des lois et des usages tacites. Tout n’est pas formalisé. Dans certain cas c’est notre intuition qui nous guide, notion difficile à « inculquer » à un robot.

L’apprentissage des robots et les conséquences qui en découleront dans leurs comportements devront être mis sous contrôle. Celui-ci nécessitera de notre part un niveau de connaissances permettant de maitriser les actes de ces robots en toute circonstance et de répondre à des questions du type : ce qui a été appris est-il valide, quelles conséquences, pourquoi…)

Pouvons-nous par exemple imaginer un robot I.A. pilote d’avion qui ferait évoluer de sa « propre initiative » ses façons de faire en fonction de son apprentissage ? à l’évidence non.

L’humain n’a pas fini d’avoir besoin d’apprendre et de gérer ses connaissances y compris celles acquises avec l’aide de l’I.A.

Le Club Gestion des Connaissances rassemble des entreprises et organisations de tous secteurs, pour développer les attitudes, la culture et les actions de gestion des connaissances (KM). La relation entre I.A. et Gestion des Connaissances fait partie des thèmes traités par le Club.

Site du Club Gestion des Connaissances : www.clubgc-km.fr

 

Source : « Y a-t-il encore un intérêt à gérer ses connaissances et comment le faire ?« , Patrick Coustillere, 21/03/2019

Just in Case or Just in Time ?

By | Capital immatériel

(traduit de l’anglais d’après l’article « Just in time » knowledge, or « just in case » knowledge? Which works best? de Nick Milton)

 

Il existe deux approches pour la gestion des connaissances : une approche basée sur l’offre et une basée sur la demande. Laquelle fonctionne le mieux?

Les gens ne sont vraiment réceptifs à la connaissance que lorsqu’ils en ont réellement besoin. Le transfert de connaissances « Just in time » est basé sur la demande : les connaissances ne sont transférées que lorsque les personnes en ont besoin et en réponse à une demande immédiate.

Les avantages de la connaissance Just in time sont les suivants :

  • Le transfert de connaissances fonctionne beaucoup plus efficacement en mode « Pull » (les personnes recherchent des connaissances quand elles en ont besoin) qu’en mode « Push » (les personnes partagent des connaissances dans l’espoir que quelqu’un puisse un jour en avoir besoin) ;
  • Les connaissances transférées en réponse à une demande seront utilisées immédiatement ;
  • La connaissance Just in time réduit les scories du système et supprime un transfert de connaissances en l’absence de toute demande.

Les inconvénients de la connaissance Just in time sont les suivants :

  • Plus nous avons besoin de décider, moins nous sommes attentifs à la qualité des connaissances reçues ;
  • Les connaissances Just in time ont tendance à s’appuyer sur des connaissances tacites qui sont limitées par le manque de fiabilité de la mémoire à long terme et biaisées par le poids excessif accordé aux événements récents ;
  • Le risque est de retenir ce qui est nouveau, différent et actuel, et de passer à côté de ce qui est ancien et établi ;
  • La connaissance des activités peu fréquentes se perd.

En fait, le pire moment pour rechercher des informations, c’est lorsque nous en avons un besoin urgent pour prendre une décision ! Nous sommes alors tentés de traiter la question immédiatement au risque de négliger le contexte et l’historique du problème. Si nous privilégions la mémoire à court terme au détriment de la mémoire écrite à long terme, nous entrons dans le monde des erreurs répétées. Un monde dans lequel on oublie les solutions éprouvées par ses prédécesseurs et où on adopte les brillantes idées de nouvelles personnes qui n’ont pas l’historique. Il s’en suit malheureusement souvent que les vieux problèmes réapparaissent !
Par conséquent, une connaissance Just in time doit s’accompagner de connaissances Just in case. C’est à dire, celles qui sont capitalisées et partagées sous forme de leçons apprises à la fin d’un travail « juste au cas où » quelqu’un pourrait avoir besoin de les réutiliser. C’est le classique « push » de la connaissance…

Les avantages de la connaissance Just in case sont les suivants :

  • Une connaissance Just in case bien documentée a une durée de vie bien plus longue que la mémoire humaine ;
  • Les connaissances archivées dans des bases de connaissances peuvent être réutilisées par de nombreuses personnes si elles sont facilement repérables et bien formulées;
  • Une connaissance Just in case peut croître et s’améliorer au fil du temps avec de nouvelles expériences et de nouveaux détails. Ceci peut déboucher sur un apprentissage organisationnel ;
  • La connaissance Just in case peut atteindre des personnes qui ne savaient même pas qu’elles en avaient besoin ;
  • La connaissance des activités peu fréquentes peut être capitalisée pour être réutilisée.

Les inconvénients de la connaissance Just in case sont les suivants :

  • Si la connaissance Just in case est diffusée et partagée sur le moment, elle encombre le système. C’est un savoir qui peut être utile pour quelqu’un qui en a besoin à l’instant T, mais, pour tous les autres, c’est un bruit inutile ;
  • La connaissance Just in case, sauf extrêmement bien conçue, ne répond pas nécessairement aux questions de l’utilisateur ;
  • La connaissance Just in case peut devenir obsolète à mesure que la situation évolue.

Ces deux approches ont donc leurs avantages et leurs inconvénients et ont toutes deux leur place dans un cadre de gestion des connaissances. En effet, les organisations et les communautés de pratique doivent chercher à résoudre les problèmes immédiats des travailleurs du savoir tout en renforçant la mémoire organisationnelle à long terme.

Cela signifie qu’il faut à la fois Connecter et Collecter – connecter les personnes et collecter les connaissances – afin de fiabiliser les décisions et de progresser.