Glossaire - Veille info tourisme
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Glossaire « Knowledge Management » Le glossaire en carte et en ligne (Préférer Internet Explorer et mettre en Unicode pour les caractères accentués) Les définitions sont classées par ordre alphabétique : A-B-C-D-E-F-G-H-I-J-K-L-M-N-O-P-Q-R-S-T-U-V-W-X-Y-Z Ces définitions sont le fruit du travail collaboratif du DESS 104 de l’université de Limoges. Cahier des charges : Construire ensemble un Glossaire de termes indispensables pour KM. Chaque terme peut comporter plusieurs points de vue (métier par exemple). Table des définitions : ...................................................................................................................... 2 Définitions :...................................................................................................................................... 6 Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 1 Table des définitions : Table des définitions : ...................................................................................................................... 2 Définitions :...................................................................................................................................... 6 Lettre A ................................................................................................................................................................................................................ 6 ADC ................................................................................................................................................................................................................. 6 Agent : ............................................................................................................................................................................................................. 6 Agent intelligent .......................................................................................................................................................................................... 6 Agrégation de contenu : ................................................................................................................................................................................... 6 Algorithme génétique : .................................................................................................................................................................................... 6 Apprentissage .................................................................................................................................................................................................. 6 Approches de modélisation.............................................................................................................................................................................. 6 Approches de modélisation descendante ..................................................................................................................................................... 6 Approches de modélisation ascendante ....................................................................................................................................................... 6 Arbres de connaissances (A.D.C.) : ................................................................................................................................................................. 6 Architecture de l’information .......................................................................................................................................................................... 6 Audit mémoriel ................................................................................................................................................................................................ 6 Lettre B ................................................................................................................................................................................................................ 7 BA ................................................................................................................................................................................................................... 7 Base de connaissances : ................................................................................................................................................................................... 7 Base de données (BD) ou Database, DB ......................................................................................................................................................... 7 BD ................................................................................................................................................................................................................... 7 Benchmarking = Etalonnage concurrentiel ...................................................................................................................................................... 7 Best Practices................................................................................................................................................................................................... 7 Booléen (logique booléenne) ........................................................................................................................................................................... 7 Boucle d'apprentissage : .................................................................................................................................................................................. 8 Business intelligence, Intelligence économique, Informatique décisionnelle :................................................................................................ 8 Lettre C ................................................................................................................................................................................................................ 9 Capital immatériel : ......................................................................................................................................................................................... 9 Capitalisation des connaissances ..................................................................................................................................................................... 9 Cartographie des échanges de connaissances .................................................................................................................................................. 9 Cartographie des savoirs .................................................................................................................................................................................. 9 Carte heuristique .............................................................................................................................................................................................. 9 Case Based Reasoning (raisonnement à base de cas, raisonnement par analogie) .......................................................................................... 9 CBR ................................................................................................................................................................................................................. 9 Chat = Conversational Hypertext Access Technology Chat, Clavardage, Bavardage au clavier ................................................................... 9 CMS ................................................................................................................................................................................................................. 9 CMS :............................................................................................................................................................................................................... 9 Collaboration: .................................................................................................................................................................................................. 9 Collecticiel (Groupware) ............................................................................................................................................................................... 10 Collectique : ................................................................................................................................................................................................... 10 Communauté (Community) ........................................................................................................................................................................... 10 Communauté de pratique : ......................................................................................................................................................................... 10 Compétence ................................................................................................................................................................................................... 10 Compétition: .................................................................................................................................................................................................. 10 Connaissance ................................................................................................................................................................................................. 10 Connaissance explicite : ............................................................................................................................................................................ 10 Connaissance tacite (tacit knowledge) : ..................................................................................................................................................... 10 Content management ..................................................................................................................................................................................... 12 Coopération: .................................................................................................................................................................................................. 12 Corporate intelligence :.................................................................................................................................................................................. 12 Créativité : ..................................................................................................................................................................................................... 12 CRM (Customer Relationship Management) : .............................................................................................................................................. 12 Lettre D .............................................................................................................................................................................................................. 13 Database ........................................................................................................................................................................................................ 13 Data Mart : ..................................................................................................................................................................................................... 13 Data Mining, Exploration des données .......................................................................................................................................................... 13 Data Warehouse Entrepôt de données ........................................................................................................................................................... 13 Data Mart ................................................................................................................................................................................................... 13 Entrepôt de données départemental ........................................................................................................................................................... 13 DB ................................................................................................................................................................................................................. 13 Développement durable ................................................................................................................................................................................. 13 Document Warehouse .................................................................................................................................................................................... 13 Donnée ........................................................................................................................................................................................................... 13 Lettre E .............................................................................................................................................................................................................. 14 EBN (ou Entreprise Etendue) Extended Business Network .......................................................................................................................... 14 EIDE (Echange d Informations et de Documents Electroniques / Electronic Information and Document Exchange) ................................. 14 EIMS : ........................................................................................................................................................................................................... 14 Enaction : ....................................................................................................................................................................................................... 14 Entrepôt de données....................................................................................................................................................................................... 14 Entreprise étendue : ....................................................................................................................................................................................... 14 Entreprise (organisation) apprenante ............................................................................................................................................................. 14 Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 2 Entreprise (organisation) intelligente ............................................................................................................................................................. 14 Épreuve .......................................................................................................................................................................................................... 14 ERP (Entreprise Ressource Planning) ........................................................................................................................................................... 14 ESPRIT :........................................................................................................................................................................................................ 14 E-learning ...................................................................................................................................................................................................... 14 Etalonnage concurrentiel ............................................................................................................................................................................... 14 Expert : .......................................................................................................................................................................................................... 15 Exploration des données ................................................................................................................................................................................ 15 Lettre F .............................................................................................................................................................................................................. 16 Lettre G .............................................................................................................................................................................................................. 17 GED (gestion électronique des documents) ................................................................................................................................................... 17 GEIDE : Applications utilisatrices de la GEIDE ........................................................................................................................................... 17 Gestion de contenu : ...................................................................................................................................................................................... 17 Gestion électronique de document ................................................................................................................................................................. 17 Gestion électronique de processus ................................................................................................................................................................. 17 Gestion de la relation client : ......................................................................................................................................................................... 17 Gestion des compétences ............................................................................................................................................................................... 17 Gestion des connaissances KM, Knowledge Management............................................................................................................................ 17 Glossaire ........................................................................................................................................................................................................ 17 GRC ............................................................................................................................................................................................................... 17 Groupware ..................................................................................................................................................................................................... 17 Lettre H .............................................................................................................................................................................................................. 18 Holons : ......................................................................................................................................................................................................... 18 Lettre I ............................................................................................................................................................................................................... 19 IA ................................................................................................................................................................................................................... 19 IKMN : .......................................................................................................................................................................................................... 19 IMKA : .......................................................................................................................................................................................................... 19 Indexation : .................................................................................................................................................................................................... 19 Information .................................................................................................................................................................................................... 19 Information structurée ............................................................................................................................................................................... 19 Information non structurée......................................................................................................................................................................... 19 Informatique décisionnelle : .......................................................................................................................................................................... 19 Innovation: ..................................................................................................................................................................................................... 19 Innovation de la connaissance (concept): .................................................................................................................................................. 19 Innovation à partir des connaissances ........................................................................................................................................................ 19 Intellectual Capital, ........................................................................................................................................................................................ 19 Intelligence Artificielle.ou AI ou IA .............................................................................................................................................................. 19 Intelligence collective .................................................................................................................................................................................... 19 Intelligence collective, Corporate intelligence : ........................................................................................................................................ 19 Intelligence collective, Intellectual Capital ................................................................................................................................................ 19 Intelligence économique ................................................................................................................................................................................ 20 International Knowledge Management Network ........................................................................................................................................... 20 Interopérabilité Interoperability ..................................................................................................................................................................... 20 Intranet ........................................................................................................................................................................................................... 20 Lettre J ............................................................................................................................................................................................................... 21 Lettre K .............................................................................................................................................................................................................. 22 KADS : .......................................................................................................................................................................................................... 22 KEN: .............................................................................................................................................................................................................. 22 KMAT: Knowledge Management Assessment Tool: .................................................................................................................................... 22 Knowledge Acquisition Design System : ...................................................................................................................................................... 22 Knowledge Chief Officer .............................................................................................................................................................................. 22 Knowledge ecology : ..................................................................................................................................................................................... 22 Knowledge innovation, Innovation à partir des connaissances ..................................................................................................................... 22 Knowledge management, gestion des connaissances : .................................................................................................................................. 22 Knowledge officer ......................................................................................................................................................................................... 23 Knowledge worker ........................................................................................................................................................................................ 23 KOD: ............................................................................................................................................................................................................. 23 Lettre L .............................................................................................................................................................................................................. 24 Livre des connaissances ................................................................................................................................................................................. 24 Localisation d’expertise : ............................................................................................................................................................................... 24 Logique floue :............................................................................................................................................................................................... 24 Lettre M ............................................................................................................................................................................................................. 25 Management des compétences....................................................................................................................................................................... 25 Management par les connaissances ............................................................................................................................................................... 25 Manager / Management : ............................................................................................................................................................................... 25 Middle-up-down manager: ........................................................................................................................................................................ 25 Middle-up manager :.................................................................................................................................................................................. 25 Mémoire d’entreprise..................................................................................................................................................................................... 25 Meta connaissance ......................................................................................................................................................................................... 25 Mémoire d'entreprise : ................................................................................................................................................................................... 25 Métier : .......................................................................................................................................................................................................... 25 Modélisation des connaissances : .................................................................................................................................................................. 25 Mindmap : ..................................................................................................................................................................................................... 25 Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 3 Lettre N .............................................................................................................................................................................................................. 26 Newsgroup Groupe de discussion.................................................................................................................................................................. 26 Nonaka et Takeuchi ....................................................................................................................................................................................... 26 Nouvelle économie New Economy ............................................................................................................................................................... 26 Lettre O .............................................................................................................................................................................................................. 27 Ontologie : ..................................................................................................................................................................................................... 27 Ontologie (science) : .................................................................................................................................................................................. 27 Ontologie (outil de KM) : .......................................................................................................................................................................... 27 Lettre P .............................................................................................................................................................................................................. 28 Portail ............................................................................................................................................................................................................ 28 Portal : ........................................................................................................................................................................................................... 28 Processus ....................................................................................................................................................................................................... 28 Profiling, gestion de profil : ........................................................................................................................................................................... 28 Programmation par contrainte : ..................................................................................................................................................................... 28 Lettre Q .............................................................................................................................................................................................................. 29 Qualité Totale, TQM, Total Quality management ......................................................................................................................................... 29 Orientations ............................................................................................................................................................................................... 29 Orientation clientèle................................................................................................................................................................................... 29 Orientation collaborateurs.......................................................................................................................................................................... 29 Orientation environnement/société ............................................................................................................................................................ 29 Lettre R .............................................................................................................................................................................................................. 30 Raisonnement à base de cas : ......................................................................................................................................................................... 30 Réseau Bayésien ............................................................................................................................................................................................ 30 Réseau d’experts : .......................................................................................................................................................................................... 30 Réseau de neurones, Réseau neuronal ou réseau neuromimétique ................................................................................................................ 30 Réseau neuromimétique................................................................................................................................................................................. 30 Réseau neuronal ............................................................................................................................................................................................. 30 Réseau sémantique : ...................................................................................................................................................................................... 30 Résilience : .................................................................................................................................................................................................... 30 Return on investment = Retour sur investissement ........................................................................................................................................ 30 REX : ............................................................................................................................................................................................................. 30 ROI (Retours d’investissement) : .................................................................................................................................................................. 30 Lettre S .............................................................................................................................................................................................................. 31 Savoir(s) : ...................................................................................................................................................................................................... 31 Sémiologie ..................................................................................................................................................................................................... 31 Sémiotique : ................................................................................................................................................................................................... 31 SIAD : ............................................................................................................................................................................................................ 31 Signaux faibles .............................................................................................................................................................................................. 31 SOAP Simple Object Access Protocol .......................................................................................................................................................... 31 SQM, Sustainable Quality Managment : Système pour la gestion du développement durable ou Système pour la gestion durable de la qualité ............................................................................................................................................................................................................ 31 Syndication et l'agrégation du contenu : ........................................................................................................................................................ 31 Système d'information ................................................................................................................................................................................... 31 Système Expert .............................................................................................................................................................................................. 31 Système Informatique d'Aide à la Décision ................................................................................................................................................... 32 Système Interactif d’Aide à la Décision : Système expert ............................................................................................................................. 32 Système multi agents : ................................................................................................................................................................................... 32 Lettre T .............................................................................................................................................................................................................. 33 Takeuchi ........................................................................................................................................................................................................ 33 Taxinomie ...................................................................................................................................................................................................... 33 Taxonomie : ................................................................................................................................................................................................... 33 Text Mining ................................................................................................................................................................................................... 33 Thésaurus ....................................................................................................................................................................................................... 33 TLN ............................................................................................................................................................................................................... 33 TRIZ : ............................................................................................................................................................................................................ 33 TNL: .............................................................................................................................................................................................................. 33 TOP-DOWN: ................................................................................................................................................................................................. 33 Total Quality Management ............................................................................................................................................................................ 33 TQM .............................................................................................................................................................................................................. 33 Lettre U .............................................................................................................................................................................................................. 34 UML : ............................................................................................................................................................................................................ 34 UDDI ............................................................................................................................................................................................................. 34 Universal Description, Discovery & Integration= UDDI. ............................................................................................................................. 34 Lettre V .............................................................................................................................................................................................................. 35 VAR ............................................................................................................................................................................................................... 35 Value Added Reseller(VAR) ......................................................................................................................................................................... 35 Veille Stratégique .......................................................................................................................................................................................... 35 Versionning ................................................................................................................................................................................................... 35 Lettre W ............................................................................................................................................................................................................. 36 WEB Sémantique .......................................................................................................................................................................................... 36 Wiki ............................................................................................................................................................................................................... 36 Workflow (Gestion électronique de processus) ............................................................................................................................................. 36 Lettre X .............................................................................................................................................................................................................. 37 Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 4 Lettre Y .............................................................................................................................................................................................................. 38 Lettre Z .............................................................................................................................................................................................................. 39 Zope CMF : ................................................................................................................................................................................................... 39 Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 5 Définitions : Lettre A ADC Voir Arbres de connaissance Agent : Système qui recherche l’information existante et qui filtre l’information reçue en fonction de caractéristiques précises; http://www.nrcan-rncan.gc.ca/cfs-scf/science/prodserv/kmglossary_f.html Agent intelligent On appelle agent intelligent une entité réelle ou abstraite qui est capable d'agir sur elle-même et sur son environnement, qui dispose d'une représentation partielle de cet environnement, qui, dans un univers multi-agent, peut communiquer avec d'autres agents et dont le comportement est la conséquence de ses observations, de sa connaissance et des interactions avec les autres agents. J. Ferber http://kmcenter.free.fr/systeme_km/Recherche/agent.htm Agrégation de contenu : Voir Syndication Algorithme génétique : "Les algorithmes génétiques sont une abstraction de la théorie de l'évolution. L'idée fondatrice est simple : si l'évolution a optimisé les processus biologiques, l'utilisation du paradigme de l'évolution pour trouver des solutions optimales dans le cadre de traitements informatiques possède un sens. " http://iacenter.free.fr/AG/index _ag.htm Apprentissage Processus d’acquisition des connaissances en situation de travail http://www.nemesia.com/fr/glossaire Approches de modélisation Approches de modélisation descendante Capitaliser et partager les connaissances avec la méthode MASK Approches de modélisation ascendante Méthodologie de conception ascendante des systèmes d'information. Capitaliser les connaissances par la mise en œuvre de mémoires d'entreprise techniques in « Entre textes et ontologies formelles : les bases de connaissances terminologiques » http://www.lmet.fr/SESSION=lmet&20040219170949&04&16831&f38575e12c8652e35cadb6615455bda7/fiche.cgi?ref=REF1&_ISBN=27462-0234-4 Arbres de connaissances (A.D.C.) : Outils informatisés (Gingo, puis & SEE-K) développés par la société Trivium (http://www.trivium.fr/fr/index.htm) fonctionnant en réseau local ou distant, reposant sur une démarche collective d'organisation des savoirs (arbres des connaissances) qui permettent de visualiser et d'exploiter les compétences d'un individu ou d'un groupe d'individus pour une meilleure gestion des ressources humaines. Architecture de l’information Selon l’AIfIA : http://aifia.org/fr/translations/000125.html La conception structurelle des espaces d'information partagée; l'art et la science d'organiser et de cataloguer des sites Web, des intranets, des communautés virtuelles et des logiciels pour en faciliter l'utilisation et le repérage, une communauté de pratique émergente fondée sur l’apport de principes du design et d'architecture spécifiques à un environnement numérique. Selon Information Architecture for the World Wide Web (seconde éd.) : la combinaison de l'organisation, le catalogage et des schémas de navigations d'un système d'information; l'art et la science de structurer, de cataloguer et d'indexer des sites Web ainsi que des intranets pour aider les utilisateurs à trouver et gérer l’information. Audit mémoriel Série d’interviews des collaborateurs dans une organisation , suivi d’un examen de la documentation et du système d’information dans tout ou partie d’une entreprise http://www.nemesia.com/fr/glossaire/ Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 6 Lettre B BA Gestion de la connaissance Le concept de ba dans la voie japonaise de la création du savoir [...] est abordé à travers la formulation de "communauté stratégique de connaissance " . (Source : ADIT - Technologies Internationales Numéro 100, décembre 2003, janvier 2004 http://www.adit.fr/adit_edition/pdf/ti/TI100.pdf ) Base de connaissances : Il s’agit d’un ensemble, généralement sur support informatique, de connaissances et/ou d’informations facilement accessibles et exploitables. Source : http://www.nemesia.com/fr/glossaire/ Base de données (BD) ou Database, DB Ensemble structuré de fichiers inter reliés dans lesquels les données sont organisées selon certains critères en vue de permettre leur exploitation. Une base de données doit être conçue pour permettre une consultation simultanée et une modification aisée de son contenu. On confond parfois la base de données et la banque de données. Cette dernière est un ensemble d'informations relatives à un domaine défini de connaissances et organisées pour être accessibles par plusieurs utilisateurs. Les mêmes bases de données seront, à terme, susceptibles de délivrer, par des interfaces appropriées, des informations ciblées et distinctes aux publics externes ou internes de la communauté éducative, de l'organisation (d'après A. B.) http://www.ac-rennes.fr/tic/glossaire/Lexique.htm BD Voir Database Benchmarking = Etalonnage concurrentiel Processus qui consiste pour une entreprise, à identifier, analyser et adopter (en les adaptant) les « meilleures pratiques » des organisations les plus performantes en vue d’améliorer les performances de sa propre organisation. (source: Innovation et management des connaissances, Debra M. Amidon) " Le benchmarking est un processus systématique d'évaluation des produits, des services et des procédés des concurrents les plus sérieux ou des entreprises reconnues comme leaders, dans le but d'une amélioration de ses propres performances. La collecte d'informations se fait par échange ouvert et réciproque. Outre le benchmarking concurrentiel, on peut mettre en oeuvre un benchmarking interne (comparaison des procédés, échanges des meilleures pratiques, évaluation des performances entre différentes agences géographiques) ou un benchmarking fonctionnel (comparaison de fonctions et de processus avec des secteurs différents). Dans ces deux derniers cas, le benchmarking s'inscrit dans la problématique de repérage des savoirs et savoir-faire non documentés. In Guide du Knowledge Management" de Jean-Yves PRAX Autre lien intéressant : le rapport entre capitalisation des connaissances et benchmarking : http://www.gmgconseil.com/pub/kognos/14capita.PDF Benchmarks = en américain, repères utilisés par les géomètres pour effectuer, par visée, les relevés topographiques. Méthode de repérage, d'étalonnage des sociétés concurrentes - Processus d'évaluation des performances des produits, des services, des fonctions, des méthodes et des pratiques par rapport aux meilleures sociétés mondiales. In François Jakobiak - L'intelligence économique en pratique http://ntide.u-3mrs.fr/services/ntide02%5F03/lexique.htm#Benchmarking Best Practices Le terme « best practices » désigne une forme d’action managériale menée au sein d’une entreprise, lorsqu’elle souhaite porter en exemple ses «meilleures pratiques» et les étendre auprès de ses différents collaborateurs. In http://www.mainconsultants.com/Ressources/Glossaire.asp Il s'agit de parvenir à une amélioration collective, par diffusion des connaissances, des savoirs propres à la communauté. Sur le fond, les Best Practices constituent surtout une formule de partage d’expérience. Les problématiques d’information, de communication, mais aussi celles de l’appropriation des connaissances et de leur mobilisation dans l’action sont sous-jacentes. Les environnements de travail collaboratifs permettent de diffuser des informations à grande échelle, et de les communiquer par des échanges hautement interactifs à la dimension de petits groupes de travail. Dès lors, ils sont particulièrement adaptés au partage d’expérience dans une même communauté d’organisation (développement d’un intranet collaboratif) http://www.ac-rennes.fr/tic/glossaire/Lexique.htm Best-practice : littéralement : bonne pratique issue d’une observation de plusieurs cas ayant démontré la bonne façon de produire la valeur. En général, ne s’adresse pas à soi, mais plutôt aux autres. (Source : http://www.justinrole.com/France/Lexique/Intro.html) Booléen (logique booléenne) “ Qualifie une opération conforme aux règles de l'algèbre de Boole, dans laquelle les opérandes et le résultat prennent chacun l'une ou l'autre de deux valeurs distinctes. Les opérateurs de l'algèbre de Boole sont ceux de la logique traditionnelle : ET, OU, NON, etc. Certains moteurs, comme Altavista, permettent d'utiliser ces opérateurs pour définir une requête complexe. Une requête demandant de trouver les occurrences des termes x ET y, fournira les pages où les mots x et y sont présents tous les deux; une requête demandant de trouver les occurrences des termes x OU y, fournira les pages où l'on retrouve x, celles où l'on retrouve y, celles où l'on retrouve les deux. ” (Encyclopédie, JDN) Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 7 Boucle d'apprentissage : Mécanisme d'apprentissage du métier au sein d'une organisation. (Source : http://www.nemesia.com/fr/glossaire/) Business intelligence, Intelligence économique, Informatique décisionnelle : On peut définir la Business Intelligence (appellation anglo-saxonne de l'informatique décisionnelle) comme l’ensemble des technologies permettant en bout de chaîne d’apporter une aide à la décision. http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire.htm L'intelligence économique s'articule autour d'un produit (l'information pour agir), d'un processus (les moyens mis en œuvre pour trouver et se servir de l'information) et d'un marché (échange et partage de l'information). L'origine de l'intelligence économique est anglo-saxonne ("business intelligence"), faisant référence au "intelligent service" (service de renseignement britannique). Aux Etats-Unis, la formule est plus axée vers les entreprises; on parle de "compétitive intelligence", en accentuant le côté concurrence et compétitivité des entreprises. - En 1994, le Commissariat Général du Plan "officialise" cette pratique en France par la définition suivante : "l'intelligence économique peut être définie comme l'ensemble des actions de recherche, de traitement et de diffusion (en vue de son exploitation), de l'information utile aux acteurs économiques. Ces diverses actions sont menées légalement avec toutes les garanties de protection nécessaires à la préservation du patrimoine de l'entreprise, dans les meilleures conditions de qualité, de délais et de coûts." http://www.intelligence-economique.fr/mod.php?mod=userpage&page_id=1 Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 8 Lettre C Capital immatériel : L'ensemble des ressources intellectuelles d'une organisation. A savoir : marques, brevets, licences, partenariats, standards, savoirs, savoir-faire, logiciels, etc. "Tout ce que l'on ne peut pas faire tomber sur son pied" (sir R. Giffer, cité par Ch. Goldfinger dans "L'utile et le futile, l'économie de l'immatériel", éditions Odile Jacob 1994 ) Source : http://www.nemesia.com/fr/glossaire/ Capitalisation des connaissances Toute action par laquelle la connaissance tacite ou explicite est rendue pérenne, accessible et réutilisable par ceux qui en ont besoin. Voir aussi : Audit mémoriel http://www.nemesia.com/fr/glossaire/ "Approches sociales et coopératives. Construction collaborative de bases de connaissances et de documents pour la capitalisation Une nouvelle forme de gestion des connaissances basées sur la structuration des interactions collectives" Dans une démarche de gestion des connaissances, la capitalisation comporte trois niveaux d’intervention : la formalisation des connaissances qui se décline en deux points : les méthodologies qui assistent le processus de formalisations des savoirs, et les représentations cartographiques qui permettront de repérer et localiser les connaissances dans l’entreprise ; l’analyse pour laquelle des concepts et outils comme la taxinomie, le Data Mining ou Text Mining sont utilisés ; la gestion de l’information qui s’effectue par le biais de systèmes tels que la GEIDE (Gestion électronique de documents), les logiciels documentaires ou le datawarehouse. http://ntide.u-3mrs.fr/services/ntide02%5F03/information_3.htm Cartographie des échanges de connaissances Représentation graphique (en général sous forme d’un réseau) des flux d’échanges des connaissances entre les acteurs d’un périmètre donné http://www.nemesia.com/fr/glossaire/ Cartographie des savoirs Localisation des sources de connaissances explicites et tacites. http://www.nemesia.com/fr/glossaire/ Carte heuristique La carte heuristique est une technique de représentation graphique d’idées et des relations entre ces idées. Une telle représentation s’appelle une Mindmap® (ou encore Mind Map®, map, schéma heuristique, topogramme, carte, etc.). http://www.petillant.com/article3.html Case Based Reasoning (raisonnement à base de cas, raisonnement par analogie) Le Case Based Reasoning est une technique d'intelligence artificielle utilisée pour résoudre de nouveaux problèmes à partir des connaissances issues des solutions utilisées pour résoudre des problèmes passés similaires. Le cœur des outils de C.B.R. est constitué d’une base de cas contenant les caractéristiques de chacun des problèmes rencontrés et la ou les solutions employées pour les résoudre In "INGENIERIE ET CAPITALISATION DES CONNAISSANCES" de ZACKLAD CBR Voir Case Based Reasonning Chat = Conversational Hypertext Access Technology Chat, Clavardage, Bavardage au clavier Mode informel mais très répandu d’échanges de connaissances. Activité permettant à un internaute d'avoir une conversation écrite, interactive et en temps réel avec d'autres internautes, par clavier interposé. Il s’agit d’un protocole permettant de dialoguer en direct et au clavier. A l’origine cantonnée à un espace dédié, l’Internet Relay Chat, la pratique est devenue monnaie courante. On peut par exemple s’y adonner sur certains sites web, au sein des communautés de partage de fichiers (Napster et autres) et de plus en plus à l’aide des logiciels de messagerie instantanée (avec ICQ par exemple). Progressivement, le chat s’émancipe du mode texte pour offrir des communications vocales voisine de la téléphonie par Internet. (Encyclopédie JDN) CMS Les Content Management Systems (CMS) ou systèmes de gestion de contenu sont des outils de conception et de mise à jour de sites Web dynamiques. Ils permettent de créer, de modifier, et de publier du contenu sur un site internet, intranet ou extranet grâce à une interface simple d'utilisation. http://www.pulpe.fr/pulpeuse/08/cms.html CMS : Les "Content Management System (CMS)" permettent de réduire le temps de programmation d'un site (structure, design, fonctions). En général ils comportent une interface d'administration très développée qui permet une gestion aisée, rapide et rigoureuse du contenu. Des fonctions supplémentaires peuvent se greffer avec aisance via des "modules" ou autre "addon". Collaboration: Stratégie partagée et scénario gagnant/gagnant en synergie in Innovation et management des connaissances, Debra M. Amidon Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 9 Collecticiel (Groupware) Mode et outils de travail automatisé privilégiant le partage de l’information entre les membres d’un groupe. On peut recenser comme exemples d’applications le partage de fichiers, l’utilisation de messageries, les agendas électroniques, les outils d’audioconférence ou de vidéoconférence, la gestion de forums, la mise à disposition de bases de données partagées, etc. http://www.aproged.org/glossaire/Glossair.htm "Classe de logiciels prévus pour être exploités par plusieurs utilisateurs en même temps, sur un même projet - logiciel de travail en groupe ». Façon de travailler, basée sur les relations entre les membres d'un groupe (reliés par un réseau). Syn. officiel : “ collectique ” (Afcet). Autre syn. jamais employé : synergiciel (Bulletin Officiel)). collecticiel est un terme officiel préconisé par l'AFCET. Ensemble d'applications informatiques qui visent à faciliter le travail en groupe sous toutes ses formes. D'une manière générale, un collecticiel (terminologie française du groupware) comprend 4 grandes catégories d'applications : un environnement logiciel partagé par le groupe ; un système de messagerie servant à la fois à la communication interpersonnelle et à la transmission de documents ; une infrastructure informatique permettant le stockage, le tri et l'archivage de l'information sous toutes ses formes (textes, graphiques, images), de manière à constituer un "stock de connaissances " (possibilité d'enregistrement des traces du déroulement du travail en groupe) ; un système d'exploitation du réseau et des stations de travail. In Cite-sciences.fr Le mot groupware est un terme marketing qui a été créé autour de 1980 par Peter et Trudy Johnson-Lenz pour désigner l’ensemble des applications informatiques, plus ou moins intégrées, qui visent à faciliter le travail en groupe. En fait, le groupware fédère des concepts jusque là bien séparés. Il permet non seulement de partager des ressources utiles pour mener à bien une tâche commune mais aussi de travailler simultanément à la réalisation d’un projet http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_d.htm Collectique : Voir collecticiel Communauté (Community) Ensemble de personnes (particuliers ou professionnels) liées par des centres d'intérêt communs. Les membres d'une communauté partagent leur expérience et apportent des conseils afin d'alimenter les débats qui les intéressent. Très employé dans l'expression "site de communauté(s)" qui rassemblent une ou plusieurs catégories de personne et facilite les échanges entre elles : Multimania, iFrance et les hébergeurs de "pages perso" sont des sites de communautés, même si cette expression a pu prendre une connotation péjorative après l'e-krach du printemps 2001. On dit maintenant "portail multi-services". (JDN) Communauté de pratique : "Une communauté de pratiques est un groupe de professionnels qui partage des connaissances, travaille ensemble, crée des pratiques communes, enrichit ses savoir-faire sur un domaine d’intérêt commun (savoirs professionnels, compétences, processus …) qui est l’objet de leur engagement mutuel." (Source http://www.ebg.net) Moyen de mobiliser l’intelligence et la créativité de chacun des employés au sein de l’entreprise. in Innovation et management des connaissances, Debra M. Amidon Compétence La définition proposée par Robert Wittorski, du centre universitaire en Management (université Paris V) et professeur au CNAM, est à la fois synthétique et claire : selon cet auteur la compétence est un “ Savoir-agir reconnu ” Cette dernière définition rejoint également le point de vue d’autres auteurs de référence tels Nadine Jolis ou Guy Le Boterf. La compétence s’entend dans le cadre du métier, devenant alors un référentiel, un outil-repère - strictement indépendant de l’organigramme hiérarchique et de la grille salariale : la reconnaissance prendra d’autres formes... La compétence rassemble donc les trois axes savoir + savoir-être + savoir-faire. Si elle peut intellectuellement se concevoir potentielle, elle est surtout observable, reconnue et mesurable en situation de travail et en regard d’un référentiel. ” http://www.kmactu.com/sections.php?op=viewarticle&artid=1 Les compétences, ce sont les gens, leur capacité de raisonnement, leur capacité de rentrer en relation avec les autres. Ce sont les gens qui forment l’entreprise avec leur expérience, leur intelligence, relations, formation, motivation, personnalité, tout cela leur appartient leur est propre. Compétition: Scénario gagnant/perdant in Innovation et management des connaissances, Debra M. Amidon) Connaissance Une connaissance est basée sur une information assimilée et utilisée pour aboutir à une action. http://kmcenter.free.fr/km/connaissance.htm : Ensemble de données, d'informations accompagnées de ses justifications et de son contexte de façon à être rendu utilisable dans le même contexte ou un contexte similaire. Connaissance explicite : C'est la connaissance formalisée et transmissible sous forme de documents réutilisables. Ce sont les informations concernant les processus, les projets, les clients, les fournisseurs, etc. En d'autres termes, ce sont les documents qui peuvent être capturés (collectés et/ou scannés) et partagés par un système d'information. Le savoir explicite peut être verbalisé et transmis à d'autres. Partie de la connaissance dont l’expression est matérialisée sous forme de document, dessin,donnée numérique ... http://www.nemesia.com/fr/glossaire Connaissance tacite (tacit knowledge) : C'est la connaissance que possèdent les individus. Elle n'est pas formalisée et difficilement transmissible. Ce sont les compétences, les expériences, l'intuition, les secrets de métiers, les tours de mains qu'un individu a acquis et échangés lors de relations à l'intérieur et à Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 10 l'extérieur de son organisation. Le savoir tacite est fondé sur l'expérience individuelle et l'implication personnelle. Partie de la connaissance dont l’expression n’est pas matérialisée, qui repose sur la mémoire des individus et qui se transmet de bouche à oreille. http://www.nemesia.com/fr/glossaire L’un des principaux écueils rencontré lors de la mise en œuvre d’une démarche de Knowledge Management réside dans le fait que les connaissances tacites (compétences, savoir-faire, intuitions, expériences, habiletés…) sont peu formalisables. « La connaissance peut être divisée en deux types : la connaissance tacite et la connaissance explicite. La connaissance tacite est celle des aptitudes, des savoir-faire, des habiletés, des intuitions, de l'heuristique, etc. La connaissance tacite est une connaissance personnelle difficile à traduire et à articuler (Polanyi 1973). La perpétuation de la connaissance tacite passe par la tradition et le partage d'expériences, elle s'effectue notamment par un apprentissage, un entraînement à un emploi. L'efficacité de la mission d'une organisation est assurée par la connaissance tacite en ce sens qu'à cause d'elle les bonnes actions sont entreprises pour que l'unité de travail puisse toucher ses objectifs. La connaissance tacite fournit aussi une sorte de force créative - l'intuition et l'heuristique peuvent souvent régler des problèmes ardus difficilement solvables autrement. La connaissance tacite est implicite tandis que la connaissance explicite correspond à la connaissance régie par des règles voulant attribuer une action à une situation précise. La connaissance explicite guide les actions en répondant à trois questions : « Quel genre de situation est-ce ? », « Quel genre de personne suis-je ? ou Quel genre d'organisation est-ce ? » et enfin « Qu'est-ce qu'une personne ou une organisation fait dans une telle situation ? »(March 1994). La connaissance explicite est utilisée dans la mise sur pied de routines, dans les procédures opérationnelles standards et dans la structure des données enregistrées.. » « Alors qu’une société de la connaissance repose sur la mise en valeur de l’expérience acquise tout au long de la vie, on assiste trop souvent à une mise à l’écart des travailleurs âgés, pour des motifs opportunistes. L’expérience basée sur l’apprentissage réflexif est paradoxalement exigée des plus jeunes, qui doivent encore l’acquérir, et déniée aux plus âgés, qui y ont investi du temps et de l’énergie. La différence entre la connaissance tacite et la connaissance explicite c’est que la connaissance tacite ou implicite a comme caractéristique, d'une part, d'être intériorisée et donc peu communicable, et d'autre part, d'être relative à des situations ou des contextesd’action. Habituellement, on estime que 80% environ des connaissances d’une organisation sont plutôt tacites. Les connaissances explicites correspondent à ce qui est formalisé : modes opératoires formellement décrits (les normes ISO 9000 en fournissent une illustration récente), bases de données et, plus généralement, à l'ensemble des productions intellectuelles qui enregistrent le "savoir de l'organisation". Elles passent donc nécessairement par le langage, et aussi plus souvent par l'écriture pour être rendus visibles... Un enfant sachant faire du vélo ne peut toutefois expliquer pourquoi le vélo tient debout quand il roule. Il s’agit alors d’une connaissance implicite, mais, en vieillissant, cette connaissance pourra devenir explicite. « Connaissance codifiée … Dans une économie basée sur la connaissance, il est important de distinguer deux types de connaissances : la connaissance codifiée et la connaissance tacite. La connaissance codifiée est celle qui peut être transcrite dans des procédures structurées ou dans des raisonnements logiques, bref celle qui peut être transformée en information. Cette connaissance transformée en information devient alors un produit commercialisable, qui peut être facilement stocké dans des bases de données, introduit dans des systèmes experts, reproduit en de nombreux exemplaires, transmis à travers des réseaux. La tendance à la codification des connaissances est croissante, ainsi que le développement d’outils permettant d’utiliser cette connaissance codifiée. Les TICs y jouent un rôle central. Elles augmentent la valeur ajoutée de la connaissance codifiée en permettant son transfert à longue distance et à faible coût. Pour les entreprises, le premier avantage de la codification est qu’elle réduit certains coûts liés à l’acquisition des connaissances. L’accès à des bases de données peut s’avérer moins cher que la constitution d’un centre de documentation. Le recours à un système expert peut être plus efficient que de s’adjoindre ses propres experts, mais le coût ne sera pas forcément moindre. Le fait de codifier la connaissance, de l’inscrire sur un support, a pour effet de donner à la connaissance des propriétés semblables à celles d’un bien matériel. Elle peut faire l’objet de transactions, être vendue, achetée, stockée – mais attention à la date de péremption ! La limite la plus importante de la codification des connaissances est certainement le changement. La codification des connaissances est un processus complexe et coûteux, mais la durée de vie des connaissances codifiées peut être très brève. Il faut souvent investir beaucoup pour comprendre et exploiter la connaissance codifiée. . … et connaissance tacite Par contraste, la connaissance tacite est la connaissance qui reste liée à l’intervention humaine. Elle ne peut pas être traduite dans un langage informatique, ni fixée dans un format spécifique. La qualification d’un travailleur comprend des connaissances codifiables mais aussi une part importante de connaissance tacite. Une personne qualifiée suit dans son travail, de manière inconsciente, des règles qui ne sont pas connues en tant que telles mais qui relèvent de sa qualification et de son expérience. La connaissance tacite fait référence à des actions que l’on peut réaliser sans être capable d’expliquer complètement comment on y parvient, ainsi qu’à des aptitudes, des modes de raisonnement qui sont mis en oeuvre de manière inconsciente. On pense ici, par exemple, à tout ce qui constitue la touche commerciale, le sens des affaires, l’aptitude pédagogique, le coup de main, bref un ensemble de choses difficiles à recenser mais qui font qu’une personne est bonne, compétente, douée ou performante dans une activité. La transmission de la connaissance tacite ne passe pas par les ordinateurs et les réseaux, elle passe par des formes d’interaction sociale proches de l’apprentissage. La connaissance tacite ne peut être ni vendue, ni acquise sur un marché et son transfert est extrêmement sensible aux contextes sociaux. Les croyances et les modes d’interprétation communs, qui rendent la communication possible, font également partie des connaissances tacites. Par ailleurs, une codification accrue ne diminue pas l’importance de la connaissance tacite. Des compétences restent indispensables pour s’approprier la connaissance codifiée, la repérer, la sélectionner, l’interpréter et la mettre en oeuvre à bon escient. L’accès facile et peu coûteux Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 11 à une surabondance d’information rend les compétences et les aptitudes d’autant plus nécessaires pour sélectionner cette information et en faire un usage efficient. Connaissance codifiée et connaissance tacite sont complémentaires. » (Source : La lettre Emerite, 2003) Content management Voir Gestion de contenu Coopération: Pouvoir équilibré et scénario gagnant/gagnant. In Innovation et management des connaissances, Debra M. Amidon Corporate intelligence : Voir intelligence collective Créativité : Diverses techniques et un glossaire, pour « penser autrement ». http://www.syre.com/innovation.htm , http://membres.lycos.fr/ideasy/Modeles/Glossaire.htm et http://www.qualiteonline.com/glossaire/ ) Quelques termes relatifs aux raisonnements favorisant la créativité : Analogie : Bisociation (A. Koestler) : Comparativité : Connectivité : Pensée latérale (E. De Bono) : Produire de nouvelles idées en explorant des avenues non traditionnelles. Elle permet de changer de cadre de référence et d’éliminer les barrières pour libérer la pensée créative : concrètement, cette approche aide à observer la situation sous différents angles afin de découvrir de nouvelles options. Pensée parallèle : Explorer de nouvelles idées et les évaluer en profondeur les unes à la suite des autres et ce, sans confrontation (systématisation du processus et diminution de la part de l’ego dans la recherche collective des réponses). CRM (Customer Relationship Management) : Gestion de la relation client. Système réorientant la stratégie de l'entreprise autour des besoins et des désirs du client. Il suppose une base de données marketing. Ensemble de méthodes et d’outils dédiés à la gestion de la relation client http://lexicom.free.fr/lexicomgl.htm Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 12 Lettre D Database Voir Base de données Data Mart : Voir Data Warehouse Data Mining, Exploration des données Voir aussi : Data Warehouse, Document Warehouse http://www.aproged.org/glossaire/Glossair.htm On peut définir le data mining comme étant un ensemble de techniques statistiques qui, en “ fouillant ” un grand nombre de données structurées, permettent de découvrir et de présenter des informations à valeur ajoutée dans une forme interprétable facilement par un individu http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_d.htm Technique d'analyse utilisant un logiciel pour dénicher des tendances ou des corrélations cachées parmi des masses de données, ou encore pour détecter des informations stratégiques ou découvrir de nouvelles connaissances, en s'appuyant sur des méthodes de traitement statistique. (JDN) Data Warehouse Entrepôt de données Stockage centralisé des données rassemblant toute la connaissance et les informations de l’entreprise. Structure informatique dans laquelle est centralisé un volume important de données consolidées à partir des différentes sources de renseignements d'une entreprise (notamment les bases de données internes)/ L'organisation des données est conçue pour que les personnes intéressées aient accès rapidement et sous forme synthétique à l'information stratégique dont elles ont besoin pour la prise de décision. (JDN) Data Mart A l'instar d'un Data Warehouse, un Data Mart est un entrepôt de données qui agrège une multitude de données en provenance d’innombrables sources d’informations de l’entreprise. Mais alors qu'un Data Warehouse possède une approche globale des données de l'entreprise, un Data Mart adopte une vision métier précise. http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_d.htm Entrepôt de données départemental Sous ensemble d'un entrepôt de données, contenant des informations se rapportant à un secteur d'activité particulier de l'entreprise ou à un métier qui y est exercé (commercial, marketing, comptabilité, etc.). (JDN) DB Voir Database Développement durable La philosophie de la durabilité est un des arguments de passage au Knowledge management. C’est " un développement qui répond au besoin du présent sans compromettre la capacité des générations futures à répondre aux leurs ". Pour y parvenir, les entreprises, les pouvoirs publics et la société civile devront travailler main dans la main afin de réconcilier trois mondes qui se sont longtemps ignorés : l’économie, l’écologie et le social. À long terme, il n’y aura pas de développement possible s’il n’est pas économiquement efficace, socialement équitable et écologiquement tolérable. (Commission mondiale pour l’environnement et le développement) http://www.environnement.gouv.fr/actua/com2003/developpement_durable/def_dd.htm Document Warehouse Le concept de document warehouse repose sur la centralisation des informations dans un entrepôt de documents. Grâce à cette centralisation, la capture, la conservation et l'accès aux documents de l'entreprise sont réalisés selon un modèle unique. D'un point de vue utilisateur, l'ensemble des documents vont pouvoir être obtenus, distribués et partagés plus facilement. De plus les utilisateurs vont être en mesure de les combiner pour obtenir des informations mises en perspectives, possédant une réelle valeur ajoutée. Donnée Une donnée est un élément brut qui n'a pas été interprété, c'est à dire mis en contexte. http://kmcenter.free.fr/km/connaissance.htm Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 13 Lettre E EBN (ou Entreprise Etendue) Extended Business Network D’un point de vue technologique, « l’Entreprise étendue » désigne l’adaptation du système d’information à deux types d’échelle: - au sein de l’entreprise, la multiplicité des canaux d’accès aux applications et données - au delà de l’entreprise, le réseau des clients, fournisseurs, partenaires (et bien sûr, filiales aux systèmes d’information éventuellement hétérogènes - suite, par exemple, à une fusion-acquisition) qui interviennent dans les processus organisationnels. http://solutions.journaldunet.com/0210/021007_faq_extended.shtml EIDE (Echange d Informations et de Documents Electroniques / Electronic Information and Document Exchange) Recommandation APROGED pour l’échange de documents électroniques inter-systèmes d’informations EIMS : Enterprise information management system ou systèmes de gestion de l'information d'entreprise. Enaction : Entre cognition et expérience. Entrepôt de données Voir Data warehouse Entreprise étendue : Voir EBN Entreprise (organisation) apprenante Entreprise capable de tirer profit de tous les apprentissages au travers de leur mise en réseau http://www.nemesia.com/fr/glossaire/ “Dans son livre fondateur intitulé La Cinquième discipline(Éditions General First, 1991), Peter Senge, spécialiste de l'approche systémique et référence mondiale en matière d'organisations apprenantes, décrit ces dernières comme "celles dont les membres peuvent sans cesse développer leurs capacités à atteindre les résultats qu'ils recherchent, où des nouveaux modes de pensée sont mis au point, où les aspirations collectives ne sont pas freinées, où les gens apprennent en permanence comment apprendre ensemble". De son côté, le biologiste et spécialiste des sciences cognitives Francisco Varela disait que ce n'est pas son habileté à résoudre des problèmes qui rend une organisation intelligente, c'est l'habileté de ses membres à créer un “ univers de significations partagées ”, un acte cognitif qui implique d'écouter ses collègues et d'accueillir l'unique perspective de chacun.” http://agora.qc.ca/mot.nsf/Dossiers/Organisation_apprenante Entreprise (organisation) intelligente Entreprise qui valorise le capital « intelligence » http://www.nemesia.com/fr/glossaire/ Épreuve Situation dans laquelle l’homme de l’art se trouve confronté à un problème pour lequel il n’a pas de solution dans sa connaissance explicite ou tacite. Une épreuve est génératrice de connaissances. http://www.nemesia.com/fr/glossaire/ ERP (Entreprise Ressource Planning) Entreprise Ressource Planning = PGI (Progiciel de Gestion Intégré) Logiciel intégrant l'ensemble des flux de l'entreprise en mettant en relation toutes ses unités business, en partageant les mêmes données et en apportant des " bonnes pratiques " issues d'évaluations de résultats de performance obtenus par les entreprises (Source : http://www.justinrole.com/France/Lexique/Intro.html) Ensemble de logiciels intégrant les principales fonctions nécessaires à la gestion des flux et des procédures de l'entreprise (comptabilité et finances, logistique, paie et ressources humaines, etc.). Tous ces logiciels accèdent à des ressources communes, en particulier des bases de données http://encyclopedie.journaldunet.com/definition/206/21/2/pgi/ ESPRIT : Quatrième programme-cadre de l'UE, s'étalant de 1994 à 1998. Programme R&D de l'UE ayant financé des recherches sur le KM E-learning Le e-learning désigne l'ensemble des méthodes et des outils permettant un apprentissage à distance grâce aux technologies internet. L'elearning notamment au travers de la mise à disposition de salles de conférences virtuelles, permet aux collaborateurs d'apprendre grâce aux échanges qui sont la base du processus d'apprentissage. Etalonnage concurrentiel Voir Benchmarking Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 14 Expert : Sujet supposé savoir et dire le vrai à propos d'une question précise s'inscrivant dans un domaine particulier de compétence dont il est crédité, et dont le dire fournit un socle à la prise d'une décision parmi d'autres également possibles dans un contexte correspondant à un autre domaine de compétence. La légitimité de la parole de l'expert tient autant à son savoir supposé qu'à la vérité des contenus que cette parole énonce et à la pertinence pratique des conséquences de ces énoncés en termes de décision (Source : http://irist.u-strasbg.fr/texteancori.pdf) Exploration des données Voir Datamining Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 15 Lettre F Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 16 Lettre G GED (gestion électronique des documents) La GED assure l’intégration du document dans un circuit d’information en gérant son archivage, sa sécurité, son administration, mais aussi son indexation, son accessibilité par moteur de recherche et requête vers la base de données La gestion électronique de documents (G.E.D.) est un ensemble d’outils et de techniques qui permettent de dématérialiser, classer, gérer et stocker des documents à partir d’applications informatiques dans le cadre normal des activités de l’entreprise (définition de l’APROGED – Association des Professionnels de la G.E.D.). http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_d.htm GEIDE : Applications utilisatrices de la GEIDE Ensemble des techniques d’organisation et statistiques, et des outils de travail pour la gestion des informations et documents stratégiques notamment sous forme électronique; généralement utilisés pour la veille technologique. http://www.aproged.org/glossaire/Glossair.htm Gestion de contenu : La gestion de contenu a pour objectif d’aider les entreprises à gérer le cycle de publication des documents, c’est à dire à faciliter la création, le stockage et le partage du contenu http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_d.htm La gestion de contenu regroupe les différents processus qui conduisent à la création de contenu. Depuis la recherche jusqu'à la publication en passant par la rédaction et la révision, l'établissement d'un système de gestion de contenu formalisé est le moyen le plus efficace de créer et de valider des informations. http://www.bowneglobal.com/francais/sol_ls_3.htm Gestion électronique de document Voir GED Gestion électronique de processus Voir Workflow Gestion de la relation client : Voir CRM Gestion des compétences Détecter la personne la plus apte à réaliser une tâche spécifique ou d'obtenir le renseignement adéquat vis-à-vis d'une problématique donnée. Gestion des connaissances KM, Knowledge Management Gestion, par des moyens informatiques, des informations significatives qui sont acquises par une entreprise et qui y circulent. Ceci englobe également le savoir-faire développé par le personnel, de manière à créer un système interactif de formation maison continue qui débouche sur une meilleure qualité des produits et services, ainsi que sur une plus grande compétitivité de l'entreprise. A noter que le terme Knowledge Management a tendance à être utilisé abusivement pour désigner tout traitement un tant soit peu évolué de l'information http://encyclopedie.journaldunet.com/definition/212/21/2/gestion_des_connaissances/ Glossaire Liste de termes spécifiques en usage dans un domaine d’application, une communauté : accompagnés de leur définition. Généralement rangé par ordre alphabétique GRC Voir CRM Groupware voir Collecticiel Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 17 Lettre H Holons : Terme introduit par Arthur Koestler en 1967 (écrivain et philosophe hongrois) Unité de base de l'organisation dans les systèmes biologiques et sociaux. Holos, en grec = l'ensemble et un élément autonome. Source : http://www.technix.net/holons.html Un concept central dans la philosophie de Wilber est le concept du holon, qu’il a emprunté à Arthur Koestler. L’idée est que chaque chose est non seulement un tout, mais fait également partie d’un plus grand tout, définissant ainsi un « hol-on ». (Source : <http://www.human-side.com/wilber/Core%20concepts%20holonsFR.htm> ) Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 18 Lettre I IA - Indexation automatique - Intelligence Artificielle IKMN : Voir International Knowledge Management Network IMKA : International Management of Knowledge Assets : projet initié en 1990 par Carnegie Group Inc., Digital Equipment, Ford, Motorola, TexasInstruments, Inc., US WEST Advanced Technologies, Inc.. etc. Projet (début 1990) qui définit la notion de capital de connaissances. Indexation : L’indexation a pour but de déterminer une description d'un document de manière à ce qu’un utilisateur puisse retrouver ce document sans nécessairement accéder directement à celui-ci. http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_d.htm Information Une information est une donnée interprétée. Elle met en relation différentes données pour obtenir un fait. http://kmcenter.free.fr/km/connaissance.htm Information structurée Information généralement stockée en base de données et utilisée lors d’échanges entre entreprises, lors de la création de documents non structurés (Courriers, télécopies,...), lors de la création de documents structurés, etc... http://www.aproged.org/glossaire/Glossair.htm Information non structurée Information généralement non stockable en base de données et faisant appel à la GEIDE pour sa gestion. Il est d’usage de considérer que les informations non structurées représentent plus de 80% des informations gérées dans une entreprise et que les entreprises qui ne géreront pas ces informations non structurées à court-termes seront rapidement conduite à des difficultés. http://www.aproged.org/glossaire/Glossair.htm Informatique décisionnelle : Voir Business intelligence Innovation: Compétence nécessaire dans le futur et capacité à en mesurer les performances. (in Peter Drucker dans Innovation et management des connaissances, Debra M. Amidon) Innovation de la connaissance (concept): Création, évolution, échange et application de nouvelles idées pour créer des biens et services commercialisables, en vue du succès d’une entreprise, la vitalité économique d’une nation et le progrès de l’ensemble de la société. (source: Innovation et management des connaissances, Debra M. Amidon) Innovation à partir des connaissances Voir Knowledge innovation Intellectual Capital, Voir Intelligence collective Intelligence Artificielle.ou AI ou IA "L'intelligence artificielle (IA) vise donc à reproduire au mieux, à l'aide de machines, des activités mentales, qu'elles soient de l'ordre de la compréhension, de la perception, ou de la décision." http://fr.encyclopedia.yahoo.com/articles/kh/kh 245 _p0.html Voir aussi : http://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence artificielle Branche de l’informatique qui a pour objet de reconstituer à l’aide de moyens artificiels, presque toujours des ordinateurs, des raisonnements et des actions intelligentes. C’est une science expérimentale qui travaille non seulement sur les ordinateurs mais aussi sur les hommes afin de comprendre comment fonctionne l’intelligence humaine. http://futurezone.free.fr/ia/intelligence_artificielle_ia1.htm Intelligence collective Intelligence collective, Corporate intelligence : On appelle “ intelligence collective ” la capacité des collectivités humaines de coopérer sur le plan intellectuel pour créer, innover, inventer. Dans la mesure où notre société devient de plus en plus dépendante du savoir, cette faculté collective prend une importance fondamentale. http://autrans.crao.net/index.php/IntelligenceCollective Intelligence collective, Intellectual Capital Leif Edvinson, l’inventeur du terme Intellectual Capital dit 1+1=11 Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 19 Leif Edvinson est initiateur de ICC Intellectual Capital Community sur le web. http://www.iccommunity.com et http://pro.wanadoo.fr/emlconseil/Glossaire.htm Intelligence économique voir Business Intelligence Remplace l'espionnage industriel avec l'arrivée de l'Internet International Knowledge Management Network Réseau initié en Europe en 1989, et installé sur le Net dès 1994. Il a été aussitôt rejoint par le US based Knowledge Management Forum Interopérabilité Interoperability Faculté que possèdent des systèmes (logiciels ou matériels) informatiques hétérogènes de fonctionner conjointement et de donner accès à leurs ressources de façon réciproque, en utilisant des standards communs.(JDN) ; C’est souvent une des conditons de mise en place du KM http://encyclopedie.journaldunet.com/definition/211/21/2/interoperabilite/ http://www.ac-rennes.fr/tic/glossaire/Lexique.htm Intranet Site réservé, en général aux collaborateurs d'une même entreprise. Ce réseau privé, fonctionnant sur le modèle Internet (en particulier en ce qui concerne les protocoles d'échange de données) permet de regrouper des ressources et de les mettre en commun : informations, services, procédures, outils, etc. http://encyclopedie.journaldunet.com/definition/45/11/3/intranet/ Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 20 Lettre J Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 21 Lettre K KADS : Voir Knowledge acquisition Design System KEN: Terme idéal pour synthétiser le mouvement du Knowledge Management. Selon les dictionnaires « ken » signifie « à portée de vue » « à portée de l’entendement de quelqu’un ». Concept fédérateur qui permet à la communauté de pratiques de la connaissance d’aller de l’avant.(source: Innovation et management des connaissances, Debra M. Amidon) KMAT: Knowledge Management Assessment Tool: Outil permettant de retracer la prise en compte des « meilleures pratiques » de la gestion des connaissances, en fonction du processus lui même. (source: Innovation et management des connaissances, Debra M. Amidon) Knowledge Acquisition Design System : Système de modélisation des connaissances Méthode de recueil de connaissance utilisée en Europe La méthode KADS essaie de modéliser les stratégies de raisonnement d’un spécialiste de façon abstraite et de développer une bibliothèque d’actions génériques faisant intervenir un modélisation des connaissances stratégiques et des connaissances du domaine. KADS offre un référentiel d’organisation de la modélisation des connaissances, et une méthode permettant de développer des applications. La méthodologie KADS (1985), jusqu'à sa dernière version Common KADS ? (1992) est une méthodologie dont l'objectif est d'aider dans la modélisation des connaissances expertes, dans le but de réaliser des systèmes basés sur la connaissance. Dans la construction de ce type de systèmes, cette méthodologie propose deux phases de développement, la première étant la phase de spécification, dans laquelle se trouve cinq modèles conceptuels, et la deuxième, la phase de conception (modèle de conception) _Les cinq modèles conceptuels sont les suivants : Le modèle d'organisation permet de représenter le processus, la structure ainsi que les ressources de l'organisation susceptible d'accueillir le système à base de connaissances. Identifier les tâches globales de l'organisation qui seront plus efficaces, automatisées, plutôt que réalisées avec l'intervention d'un agent (homme/programme) est l'un des objectifs du modèle des tâches. Le modèle d'agent permet de modéliser les capacités et les contraintes de l'agent hommes/machines/programme) pour mener à bien la tâche à accomplir. Le modèle de communication permet de modéliser le système de communication dans lequel le système à base de connaissances doit évoluer. Le modèle conceptuel d'expertise En savoir plus : http://www.lsis.org/~garridoa/these/download/Garrido02 _v1.pdf Historique de la méthodologie : Projet Esprit KADS consacré à la modélisation conceptuelle des connaissances. Bull en a tiré un outil méthodologique appelé Open KADS, utilisé pour modéliser les connaissances du projet SACHEM. En 1994 Open KADS proposait la navigation sur les modèles de connaissances, intégrant les ontologies (science de ce qui existe en lettre O). Bull avait également proposé des "clubs" de clients qui étaient l'amorce de "communauté de pratiques" et un exemple de l'entreprise étendue. http://www.admiroutes.asso.fr/larevue/2002/28/mercier.htm Knowledge Chief Officer Voir Knowledge Officer Knowledge ecology : Approche systémique appliquée en résolution des problèmes complexes "Les aspects humains de la connaissance (psychologie, sociologie, communication) sont à intégrer. Cela peut se faire par une approche globale, systémique, c'est ce qu'on appelle "écologie des connaissances" (knowledge ecology). Par analogie avec les écosystèmes, l'écologie des connaissances permet de gérer un monde complexe avec une diversité d’acteurs et d'organisations, une diversité de ressources et de formes de connaissances, une diversité d'actions (création, critique, discussion, partage, diffusion), des interdépendances." Eunika Mercier-Laurent - http://www.asti.asso.fr/pages/Hebdo/h89/h89.htm Knowledge innovation, Innovation à partir des connaissances le concept de KI ( Knowledge Innovation Strategy, Entovation ) propose de considérer l’entreprise dans son aspect global et même d’intégrer les connaissances extérieures, celles de clients, de partenaires, de distributeurs (entreprise étendue), pouvant s’avérer stratégiques. Knowledge management, gestion des connaissances : L'ensemble des pratiques de rationalisation des savoirs, autrement dit l'ensemble des démarches méthodes et outils facilitant la création, la diffusion et le renouvellement des connaissances consubstantielles d'une action collective jugée performante. Les Théories de la Connaissance Paris - Flammarion - 1996 La gestion des connaissances peut être définie comme étant l'utilisation systématique et organisée des savoirs contenus dans l'entreprise dans le but de l'aider à atteindre ses objectifs. La gestion des connaissances a donc pour mission d'améliorer la performance de l'entreprise. En outre, le KManagement permet d'obtenir une vision d'ensemble des compétences et des savoirs de l'entreprise. http://kmcenter.free.fr Capture, stockage et partage collaboratif des connaissances du personnel de l’entreprise dans l’environnement professionnel : le partage et la collaboration optimisent l’efficacité, la productivité et la rentabilité. Le Knowledge Management s’appuie sur des technologies et des méthodologies informatiques perfectionnées. http://www-5.ibm.com/e-business/fr/glossary/g-k.html Ensemble de pratiques et d’outils visant à valoriser le patrimoine immatériel, et en particulier les connaissances, d’une entreprise. Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 22 (Documentation, Gestion des compétences, etc...). Démarche d’organisation des savoirs d’un groupe supposant une capitalisation, une mutualisation et une accessibilité. Le savoir est un composant de la ressource de l’entreprise, institutions et communautés, on parle même d’actif immatériel. http://www.afnet.fr, http://learningateway.ort.asso.fr/glossaire.htm#K La gestion des connaissances peut être définie comme étant l’utilisation systématique et organisée des savoirs contenus dans l’entreprise dans le but de l’aider à atteindre ses objectifs. La gestion des connaissances a donc pour mission d’améliorer la performance de l’entreprise. En outre, le knowledge management permet d’obtenir une vision d’ensemble des compétences et des savoirs de l’entreprise. http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_k_lmnopq.htm C'est une activité à part entière qui se manifeste sous deux aspects principaux: - Le traitement de la composante cognitive, sujet d'intérêt explicite pour l'entreprise qui a des conséquences majeures sur sa stratégie. - Cet intérêt se manifeste aussi dans la politique et l'exécution des décisions à tous les niveaux de son organisation. http://www.ifrance.com/tripalium/strategies entreprises km.html http://www.hec.fr/hec/fr/professeur recherche/cahier/siad/CR707.pdf Un système d’initiatives, méthodes et outils destinés à créer un flux optimal des connaissances pour le succès de l’entreprise et de ses clients. (D.M.Amidon, E. Mercier-Laurent). http://perso.wanadoo.fr/eml-conseil/km.htm Knowledge officer Cadre animant le Knowledge Management dans un organisme. Le terme souligne le caractère transversal de cette responsabilité Knowledge worker Personnes créant et partageant les connaissances in Innovation et management des connaissances Debra M Amidon KOD: Knowledge Oriented Design méthode de recueil de connaissance utilisée en Europe. A partir du discours de l’expert, de sources documentaires, d’observations de l’analyse, la méthode KOD produit une spécification de l’expertise précisant les domaines de compétence, les phases de mise en oeuvre de l’expertise, les taxèmes manipulés, les actèmes activés, les inférences utilisées. Il s’agit donc de faire subir à un corpus de textes une série de filtrages : le premier porte sur la personne et élimine la multiplicité des formes de surfaces résultant de l’entretien (je peux, je veux, je sais, je dis, etc.) le deuxième porte sur la reconnaissance des entités manipulées par le discours, sur l’identification des comportements associés à ces entités: attribution d’une propriété ou description d’une action, et sur l’identification des inférences permettant d’interpréter ces comportements, de les prévoir ou de les expliquer. Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 23 Lettre L Livre des connaissances Support documentaire plus ou moins structuré contenant les connaissances d’un ou plusieurs acteurs par rapport à un sujet donné et réalisé au travers d’un ensemble d’entretiens. Il constitue une forme appropriée de consignation des connaissances quand il s’agit d’un savoir qui n’évoluera pas rapidement mais que l’on souhaite consulter ponctuellement. http://www.nemesia.com/fr/glossaire Localisation d’expertise : Trouver la personne détenant la connaissance nécessaire pour avancer sur un projet est une tâche cruciale. Pour aider les collaborateurs dans cette tâche relativement ardue, il existe des outils appelés outils de localisation d’expertise qui permettent de trouver la personne possédant l’expertise recherchée et qui est prête à la partager http://www.intelligence-economique.fr/mod.php?mod=userpage&page_id=1 Retour au glossaire Logique floue : La logique floue est née de la constatation que la plupart des phénomènes ne peuvent pas être représentés à l'aide de variables booléennes qui ne peuvent prendre que deux valeurs (0 ou 1). La logique floue, qui possède les mêmes capacités de représentation que les réseaux de neurones, est surtout utilisée pour des applications où l'on dispose d'une expertise humaine pour résoudre un problème (contrairement aux réseaux de neurones qui nécessitent essentiellement des données). http://iacenter.free.fr/LF/index_lf.htm Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 24 Lettre M Management des compétences Voir Compétence Management par les connaissances = mettre en relation l’offre et la demande de savoir faire / compétence / ressources entre : des individus / des organismes / des entreprises * La première stratégie est centrée sur l'utilisation de l'informatique et de bases de connaissances. * La seconde repose sur la mise en réseau de personnes détenant une expertise donnée. http://www.pmequebeclic.com/Fonctions/Fonction.aspx?Fonction=387&Toc=6 Le management stratégique des savoirs c’est à dire le KM, consiste alors à identifier les savoirs à caractère stratégique, à les protéger, les exploiter pour obtenir un avantage concurrentiel, et à "créer les conditions favorables à leur développement" http://ntide.u-3mrs.fr/services/ntide02%5F03/theoriekm_1.htm Manager / Management : Middle-up-down manager: L’initiative trouve ses origines au niveau du management intermédiaire. Elle est dirigée vers le haut management qui l’impose ensuite à l’ensemble de l’entreprise. (source: Innovation et management des connaissances, Debra M. Amidon) Middle-up-down management : Terme de Nonaka (1988). Les middle managers (cadres intermédiaires) sont la clé du système de création et de diffusion de l'information et des connaissances. Middle-up manager : Cadre intermédiaire. "Tout manager deux niveaux en dessous du directeur général et un niveau au-dessus des travailleurs et opérationnels de terrain" "Le middle management fait des choses qui traduisent en actions aux niveaux opérationnels les stratégies définies à un niveau plus élevé". http://www.dauphine.fr/crepa/ArticleCahierRecherche/Articles/ ChTTixierAIMS2002.pd.f Mémoire d’entreprise Ensemble des connaissances, des savoir faire et des expériences accumulés par les collaborateurs d’une entreprise. http://www.nemesia.com/fr/glossaire Meta connaissance Au début était la donnée, suite de 0 et de 1, sans grande signification. Puis vint l'information qui précise ce que mesure la donnée. Ensuite lorsqu'au sein d'un organisme, ces informations sont mises au service d'un objectif, elles deviennent savoir-faire ou connaissance. C'est ainsi que l'on parle de gestion des connaissances de l'entreprise. On tente dans ce cadre de rassembler les bonnes pratiques, de faire partager par tous les processus efficaces. Enfin, à un stade supérieur, lorsque l'entreprise répertorie, classifie, hiérarchise ses savoir-faire, on dit qu'elle manipule de la connaissance sur ces connaissances, bref qu'elle gère sa metaconnaissance. http://encyclopedie.journaldunet.com/definition/442/21/2/meta_connaissance/ Mémoire d'entreprise : Dans son acception courante, le terme "mémoire d'entreprise" désigne l'ensemble des savoir et savoir-faire en action, mobilisés par les employés d'une entreprise pour lui permettre d'atteindre ses objectifs (produire des biens ou des services) Dans (Van Heijst et al, 1996), la "mémoire d'entreprise" est définie comme la " représentation explicite, persistante, et désincarnée, des connaissances et des informations dans une organisation". Elle peut inclure par exemple, les connaissances sur les produits, les procédés de production, les clients, les stratégies de vente, les résultats financiers, les plans et buts stratégiques, etc.. . La construction d'une mémoire d'entreprise repose sur la volonté de "préserver, afin de les réutiliser plus tard ou le plus rapidement possible, les raisonnements, les comportements, les connaissances, même en leurs contradictions et dans toute leur variété" (Pomian, 1996). Le processus de capitalisation des connaissances permet de réutiliser, de façon pertinente, les connaissances d'un domaine donné, précédemment stockées et modélisées, afin d'accomplir de nouvelles tâches (Simon, 1996). Le but est de "localiser et rendre visible les connaissances de l'entreprise, être capable de les conserver, y accéder et les actualiser, savoir comment les diffuser et mieux les utiliser, les mettre en synergie et les valoriser" (Grundstein, 1995) http://www.irit.fr/GRACQ/COMMUNAUTEF/DOSSIERME/dossier_ME_intro.html Métier : Terme générique correspondant à des regroupements d’activités professionnelles mettant en oeuvre des compétences et des savoir-faire relativement homogènes. http://www.3ct.com/ridf/lexique/Lexique_managtm.htm Modélisation des connaissances : Structuration des connaissances selon un modèle dans le but de les analyser, de les valider, de les représenter ou de les utiliser http://www.nemesia.com/fr/glossaire/ Mindmap : Schéma heuristique. Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 25 Lettre N Newsgroup Groupe de discussion A l'origine, forums thématiques. Ce service, qui ne brasse que du texte, n’a rien d’affriolant. Mais le contenu est d’une telle densité qu’on trouvera à coup sûr des réponses de spécialiste aux questions qu’on peut se poser et ce, dans quelque domaine que ce soit. Peu connu du grand public, le réseau Usenet (contraction de “User’s Network“) qui fédère ces espaces de discussion thématique a connu, depuis son implémentation dans les années 79-80, une croissance exponentielle, au point de rassembler aujourd’hui des milliers de groupes ciblés. Ce système d’informations extrêmement hiérarchisé rassemble les internautes autour des centres d’intérêts les plus variés. Chaque newsgroup se subdivise en une multitude de sujet de conversations (ou “threads“) que chacun peut lancer librement et auxquels chacun peut contribuer en postant des messages. Il est nécessaire pour accéder à ce service de passer par le relais d’un serveur spécifique et de disposer d’un poste client compatible avec le protocole NNTP, par exemple Outlook de Microsoft. http://encyclopedie.journaldunet.com/definition/243/22/5/newsgroup/ Nonaka et Takeuchi Dans l'ouvrage de référence, " The knowledge-Creating Company ", Nonaka et Takeuchi, deux experts japonais du knowledge management, mettent en évidence que la connaissance se présente sous deux formes différentes : une forme tacite et une forme explicite. Les deux auteurs partent de l'hypothèse que la connaissance est créée à partir des différentes interactions possibles entre connaissances tacites et connaissances explicites. Quatre modes de transfert peuvent ainsi être identifiés. http://kmcenter.free.fr/km/index_km.htm Nouvelle économie New Economy Terme désignant l'ensemble des changements induits par l'utilisation des nouvelles technologies, et en particulier de l'Internet, dans la sphère économique. Mouvement de pensée né au début des années 90 chez certains économistes américains. Dans son acceptation médiatique la plus répandue des années 1998-2000, le terme "Nouvelle économie" désignait surtout le dérèglement des repères financiers traditionnels, en ce qui concerne la valorisation boursière notamment. Des entreprises affichant des pertes bien supérieures à leur chiffre d'affaires arrivaient à s'introduire en Bourse dans des conditions qui défiaient les lois jusqu'ici en vigueur dans le domaine de la science économique. Le rachat d'un géant de l'économie traditionnelle comme Time Warner par AOL (janvier 2000) a marqué l'apogée de ce mouvement. Le dégonflement de la bulle financière après le premier e-krach du printemps 2000 a fait tomber ce terme en désuétude : il a même pu prendre un sens péjoratif. Pourtant la "nouvelle économie" recouvre d'autres réalités : l'émergence facilitée de nouveaux acteurs (les start-up) se fondant sur l'innovation technologique, de nouveaux modes de communication facilitant de nouvelles façons de travailler (travail à distance, travail collaboratif), de nouveaux canaux de distribution (Internet, supports mobiles), un nouveau média, support d'information et publicitaire, des modifications profondes dans la chaîne de création de valeur et dans les techniques de management des entreprises. En ce sens le mouvement dit de la "Nouvelle économie" n'est pas encore achevé. http://encyclopedie.journaldunet.com/definition/256/11/3/nouvelle_economie/ Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 26 Lettre O Ontologie : Ontologie (science) : Science de ce qui existe L'ontologie est une science qui produit des ensembles : les ontologies. Le terme 'ontologie' vient de la philosophie où il désigne "la partie de la métaphysique qui s'intéresse à l'Etre en tant qu'Etre. Mais l'ontologie est habituellement davantage comprise comme une science des étants que comme une science de l'être en tant qu'être, c'est-à-dire qu'elle s'interesse davantage à ce qui existe (les étants ou existants) qu'au principe de ce qui existe (l'Etre) (Bachimont & al. 1996). Ontologie (outil de KM) : Une ontologie est l'ensemble des objets reconnus comme existants dans le domaine visé. Une ontologie comprend tout ce à quoi il faut penser dans un domaine, tous les objets de pensée d'un domaine. La façon d'y penser ou d'en parler indique le type ontologique de l'objet (Bachimont & al. 1996). Construire une ontologie d'un domaine, c'est donc décider quels sont les objets que l'on retient comme existants i.e. décider quels objets possèdent une consistance ontologique et lesquels n'en ont aucune (Bachimont & al. 1996). Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 27 Lettre P Pensée systémique La pensée systémique décrit un système dans lequel chaque élément interagit avec les autres au sein d’un tout dont il est inséparable ; Dans la pensée systémique chaque acteur interagit sur les autres, au sein d’un tout dont il est inséparable. Dans la société du savoir, les gens trouveront leur sécurité non pas dans la stabilité, mais dans le mouvement ; ce qu’ils connaissent deviendra marginal par rapport à ce qu’ils peuvent apprendre ; cela impliquera une pensée systémique, privilégiant toujours la primauté du tout par rapport aux parties. (Yves Prax) Portail Un portail est un espace internet qui donne accès à un ensemble de services communs pour des clients : d'un ou plusieurs service internet (portail d'informations, portail sur un contenu, portail de services ...) d'un intranet (accès unifié aux sources d'informations ... et applications de l'Entreprise) Le portail est le point d'entrée vers plusieurs sources d'informations qui sont 'agrégées' dans une ou plusieurs pages donnant une vue unifiée de plusieurs sources d'informations. Plusieurs types de portails : portails généralistes (altavista, Yahoo, AOL...) qui permettent à un utilisateur d'avoir un point d'entrée unique (et paramétrable) vers les sources disponibles sur ces offreurs généralistes portails de type B2B business to business ou B2E business to employees portails thématiques (créés et pour des groupes ou communautés) (Essai de définition et classification par ThM pour WEBPublication) http://www.webpublication.info/02PHP/spip-v1-4-2/article.php3?id_article=152 Automatisation de processus mettant en oeuvre des flux informationnels, des documents et des tâches associées acheminés d'un participant à un autre selon des règles prédéfinies. Le concept recouvre toutefois des dimensions humaines, organisationnelles et technologiques qui ne sont pas nécessairement révélées par les outils. (Tiré du forum UNILIM UE29 - Fabien Lair): Le Portal permet un suivi d'un document en mettant en place des circuits de validation au sein de l’entreprise. Avant que le document ne soit publié sur un portail et mis à la disposition des collaborateurs concernés, il passe par plusieurs étapes de vérification, ce qui limite la diffusion des erreurs et garanti la qualité globale du document. Portal : Voir Portail Processus Bien qu’il existe de nombreuses définitions pour ce terme, un processus peut être présenté comme étant une suite de tâches de travail, accomplies par des personnes, à l’aide d’un ensemble de données, dans des délais impartis et qui aboutit à un résultat. http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_d.htm Profiling, gestion de profil : Le profiling, en français la gestion de profil, est une méthode de personnalisation qui consiste à assigner à chaque utilisateur un profil représentant ses préférences. Ces profils seront utilisés pour pouvoir proposer un contenu adapté aux attentes des utilisateurs http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_d.htm Programmation par contrainte : "La programmation par contraintes (P.P.C) est une technique de résolution de problèmes d'optimisation complexes. [...] ... L'efficacité de la programmation par contraintes tient au fait qu'elle permet de dissocier la représentation du problème (définition des contraintes et des objectifs) de sa résolution, réalisée par le système." http://www.daumas-autheman.com/contraintes.htm Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 28 Lettre Q Qualité Totale, TQM, Total Quality management Le management par la Qualité Totale, c'est le Management d'un organisme dans l'objectif de développer des produits ou des services de la plus haute Qualité possible, au-delà des exigences mêmes des clients. C'est donc une démarche de progrès tant interne qu'externe qui implique le Management et tous les acteurs de l'entreprise. Le TQM prend en considération la satisfaction du client, l'amélioration continue des processus et des Ressources Humaines. selon la norme ISO 9000:2000, le TQM est un mode de management, centré sur la Qualité, basé sur la participation de tous ses membres et visant au succès à long terme par la satisfaction du client et à des avantages pour tous les membres de l'organisme et pour la société. Orientations La notion d'orientations vient du Total Quality Management, qui est une des stratégies de qualité les plus complètes pour une entreprise. Afin de répondre à l'exigence Total, la clientèle aussi bien que les collaborateurs et le public (environnement/société) doivent être impliqués dans l'amélioration continue de la qualité. Orientation clientèle Cela implique de diriger les activités en fonction des exigences, désirs et attentes des clients. Ainsi, la définition de la qualité (selon P.B. Crosby) dont le principe est de remplir les exigences prend toute sa signification. Cela est possible à condition que les attentes et exigences des clients soient connues. Orientation collaborateurs Cela implique que les collaborateurs soient appréciés pour leur créativité et leur potentiel à résoudre des problèmes, et qu'ils soient traités en conséquence selon la devise chacun est responsable de la qualité. Orientation environnement/société Avec le TQM, les exigences et besoins de la société sont aussi pris en compte. Qualité totale et Knowledge management sont des démarches complémentaires et qui s’enrichissent mutuellement http://www.cyber-institut.org/km/docs/cahier.htm, http://www.kwork.org/Stars/TQM.pdf et http://search.mapstan.net/fr/splan.jsp?planId=&q=KM+%2BTQM Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 29 Lettre R Raisonnement à base de cas : Voir Cased Based Reasoning Réseau Bayésien Les réseaux bayésiens ont pour objectif d'acquérir, représenter et utiliser la connaissance. Ils sont constitués de deux composantes : un graphe causal et une distribution locale de probabilités. http://iacenter.free.fr/RB/index_rb.htm Réseau d’experts : Il permet le repérage et la gestion des experts, dans des annuaires de compétences pour répondre à la question “ Qui sait quoi ? ”. Ils aident à la gestion et à la valorisation des compétences clés (retours d'expérience,…) Réseau de neurones, Réseau neuronal ou réseau neuromimétique Un réseau de neurones est un outil d'analyse statistique permettant de construire un modèle de comportement à partir de données qui sont des exemples de ce comportement. http://iacenter.free.fr/RN/index_rn.htm " Traduction: Un réseau neuromimétique est un processeur distribué et massivement parallèle qui a la capacité intrinsèque de stocker les connaissance acquises par expérience et de les rendre disponibles. Un RN ressemble au cerveau par rapport à deux aspects: L'information est acquise par le réseau grâce à un processus d'apprentissage. La connaissance est représentée par la force de connexion inter-neuronale, connue sous le terme de "poids synaptique"." http://www2.unil.ch/imm/Info/ia 1/IA cours 4 _1.htm Réseau neuromimétique Voir Réseau de neurones Réseau neuronal Voir Réseau de neurones Réseau sémantique : Un réseau sémantique est un graphe orienté constitué de nœuds reliés entre eux par des arcs orientés et pondérés. Les nœuds représentent des concepts et les arcs des relations d’ordre sémantiques entre ces concepts. Contrairement aux thésaurus qui sont construits de manière très rigoureuse, les réseaux sémantiques ne suivent pas de véritables standards. En effet, ces derniers peuvent contenir des termes qui ne sont pas systématiquement choisis de manière rigoureuse. D’autre part, les relations entre les concepts peuvent ne pas être très précises, comme par exemple la relation “ associé à ”. La plupart du temps, les réseaux sémantiques sont utilisés pour représenter des ontologies http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_d.htm Résilience : Capacité d'un matériau à retrouver sa forme initiale après un choc extérieur. Concept étendu à d'autres champs d'application, notamment en psychologie où il désigne la capacité surmonter les traumatismes sans être brisé. L'étude de ce concept -au niveau d'un individu ou d'une entreprise montre l'importance des facteurs identitaires et créatifs dans le dépassement des crises. http://ntide.u-3mrs.fr/services/ntide02%5F03/lexique.htm#Benchmarking Return on investment = Retour sur investissement Voir ROI REX : Retour d'expérience ROI (Retours d’investissement) : Il s’agit de mettre en rapport gains et actifs engagés pour l’obtenir ce(s) gain(s), d’apprécier le temps requis pour récupérer un capital engagé. http://ntide.u-3mrs.fr/services/ntide02%5F03/lexique.htm#Benchmarking Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 30 Lettre S Savoir(s) : “ Savoir ”, c'est être capable d'exercer une activité (donner une définition, construire, résumer, citer, ) sur un certain contenu (telle formule, telle démarche de résolution, telle activité pratique, tel comportement, ) qui appartient à un domaine particulier. On peut distinguer le "savoirreproduire", le "savoir-faire", "le savoir-être" http://www.bief.be/enseignement/publication/savoir.html) Sémiologie Voir Sémiotique Sémiotique : On rattache davantage sémiologie à la tradition européenne et sémiotique à la tradition anglo-saxonne. Cependant l'usage de "sémiotique" tend à se généraliser. "Science générale de tous les systèmes de signes (ou de symboles) grâce auxquels les hommes communiquent entre eux" ce qui fait de la sémiologie une science sociale et présuppose que les signes sont constitués en systèmes (sur le mode de la langue). La sémiotique est d'emblée complexe car elle se situe nécessairement à l'interface d'un grand nombre de champs du savoir (philosophie, phénoménologie, psychologie, ethnologie anthropologie, sociologie, épistémologie, linguistique, théories de la perception, neurosciences,...). La tâche historique de la sémiotique pourrait être de faire coopérer ces savoirs, institutionnellement séparés, pour produire un savoir nouveau, un savoir de second degré, en quelque sorte. http://www.univ-perp.fr/see/rch/lts/marty/s001.htm Un glossaire de la sémiotique : http://p-vaillant.chez.tiscali.fr/glossaire.html SIAD : Voir Système Informatique d'Aide à la Décision et Système Interactif d’Aide à la Décision: Signaux faibles Éléments d’information laissant deviner l’information importante elle-même. A opposer au “ bruit ” : trop-plein d’informations venant masquer l’information importante. http://ntide.u-3mrs.fr/services/ntide02%5F03/lexique.htm#Benchmarking SOAP Simple Object Access Protocol Protocole standard destiné au services web. Lancé par IBM et Microsoft, il permet d'utiliser des applications invoquées à distance par Internet. http://encyclopedie.journaldunet.com/definition/164/4/2/simple_object_access_protocol_i_soap_i/ SQM, Sustainable Quality Managment : Système pour la gestion du développement durable ou Système pour la gestion durable de la qualité Le système modulable SQM offre des concepts, des méthodes et des instruments adaptés à différentes actions et différents groupes d'utilisateurs: développement de projets et de programmes diagnostic, suivi et évaluation transparence des politiques et des programmes, de leurs objectifs et de leur réalisation discussion publique et échanges interculturels d'expériences" http://www.sqm-praxis.net/info/fr/index.htm http://www.sqm-praxis.net/info/fr/1_0_0_sqm_system.htm <http://www.sqm-praxis.net/info/fr/1_0_0_sqm_system.htm Syndication et l'agrégation du contenu : Le principe de la syndication dans le contexte des cybercarnets consiste en la disponibilité de contenu Web sous un format standard appelé RSS (Rich Site Summary - fil de nouvelles enrichi). La disponibilité des fils RSS jumelée à l'utilisation de logiciels syndicataires (“ personal news aggregators ”, aussi appelés agrégateurs) rend possible la sélection de sources d'intérêt et l'abonnement à celles-ci. Par la suite, votre agrégateur extrait le contenu des sources de nouvelles sélectionnées et affiche les nouvelles une à la suite de l'autre sur votre écran, ce qui vous permet d'avoir une vue d'ensemble sur un même écran, sans devoir naviguer sur les sites cibles. Il est possible de s'abonner et de se désabonner de toute source choisie à tout moment. De nos jours, la plupart des carneticiels (logiciels d'édition pour carnets Web) offrent la possibilité de publier un fil RSS. Cette fonctionnalité trouve preneur parmi grand nombre de carnetiers, qui utilisent les agrégateurs afin d'optimiser l'utilisation de leur temps." In Sebastien Paquet - Université de Montréal - La cognitique personnelle en ligne et son utilisation en recherche - octobre 2002 - Traduit par Dolores Tam Système d'information Ensemble destiné à assurer le recueil, le stockage, le traitement, la transmission, l'archivage, la traçabilité des informations produites, utilisées ou transmises, pour répondre aux objectifs de l'unité d'activité et au cadre réglementaire. (Inserm) Système Expert Application capable d'effectuer dans un domaine des raisonnements logiques comparables à ceux que feraient des experts humains de ce domaine. Il s'appuie sur des bases de données de faits et de connaissances, ainsi que sur un moteur d'inférence, lui permettant de réaliser des déductions logiques (chaînage avant et arrière). C'est avant tout un système d'aide à la décision (voir SIAD). Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 31 Plus précisément, un système expert est un logiciel capable de répondre à des questions, en effectuant un raisonnement à partir de faits et de règles connus. Un système expert est un logiciel qui reproduit le comportement d'un expert humain accomplissant une tâche intellectuelle dans un domaine précis. Les systèmes experts sont nés d'une idée simple : rendre les ordinateurs intelligents en leur fournissant la connaissance des experts et en reproduisant leur fonctionnement cognitif. Un système expert se compose de deux parties, une base de connaissances, et un moteur d'inférence. La base de connaissances elle-même est composée d'une base de faits, et d'une base de règles. Le moteur d'inférence est capable d'utiliser faits et règles pour produire de nouveaux faits, jusqu'à parvenir à la question posée. Le fondement du concept de système expert réside dans la nature explicite de la connaissance. En effet, celle-ci n'est absolument pas noyée dans un algorithme, elle est formalisée par un ensemble de règles qui vont être enchaînées pour simuler le raisonnement d'un expert humain. Voir SIAD http://fr.wikipedia.org/wiki/Syst%E8me expert http://iacenter.free.fr/SE/index_se.htm Système Informatique d'Aide à la Décision Système expert . Application capable d'effectuer dans un domaine des raisonnements logiques comparables à ceux que feraient des experts humains de ce domaine. Il s'appuie sur des bases de données de faits et de connaissances, ainsi que sur un moteur d'inférence, lui permettant de réaliser des déductions logiques (chaînage avant et arrière). C'est avant tout un système d'aide à la décision Système Interactif d’Aide à la Décision : Système expert Application capable d’effectuer dans un domaine des raisonnements logiques comparables à ceux que feraient des experts humains de ce domaine. Il s’appuie sur des bases de données de faits et de connaissances, ainsi que sur un moteur d’inférence, lui permettant de réaliser des déductions logiques (chaînage avant et arrière). C’est avant tout un système d’aide à la décision http://www.neteconomie.com/perl/navig.pl/neteconomie/guides/dictionnaire/fiche/20030224115728 Système multi agents : "Un système multi agent peut être représenté par une de ces communautés virtuelles que l'on trouve de plus en plus dans les jeux vidéos actuels." http://fr.wikipedia.org/wiki/Syst%E8me multi agents Systémique VOIR Pensée systémique Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 32 Lettre T Takeuchi Voir Nonaka Taxinomie Classification d'éléments comme peuvent l'établir les documentalistes. Dans le contexte d'Internet, le terme de taxinomie est associé à des problématiques de gestion de contenu. Certains fournisseurs d'informations tentent de classifier le contenu de sites Web afin de pouvoir fournir les éléments pertinents aux clients intéressés. La taxinomie devient alors un outil de raffinage de l’information, au sens où elle permet de classer le contenu d'un site en différentes sous parties repérées par des mots clés hiérarchisés. On dit aussi taxonomie. http://encyclopedie.journaldunet.com/definition/543/21/2/taxinomie/ Taxonomie : voir Taxinomie Text Mining Le text mining consiste à utiliser des techniques linguistiques et mathématiques (statistiques et/ou intelligence artificielle) pour analyser et synthétiser de grands volumes de textes. L’un des objectifs du text mining est d’extraire des informations qu’il aurait été difficile de trouver sans une analyse automatique et systématique de gros volumes de données . http://kmcenter.free.fr/info_text/Analyse_contenu/KMCenter_TM.pdf) Thésaurus Liste de termes hiérarchisés utilisés pour les recherches par mot-clés. Un thésaurus est constitué d’un ensemble structuré de termes que l’on nomme descripteurs. Il a pour vocation de décrire un domaine particulier à l’aide d’un vocabulaire défini, appelé vocabulaire contrôlé de termes. Ces termes sont reliés entre eux par des relations sémantiques. Un thésaurus définit une taxonomie lorsque les relations sémantiques sont uniquement des relations hiérarchiques orientées du générique vers le spécifique. Lorsque ces relations sont d’autres types, le thésaurus définit une ontologie http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_d.htm TLN Traitement du Langage Naturel TRIZ : Théorie de résolution des problèmes inventifs. Basé sur l’idée selon laquelle les découvertes et les inventions reposent sur des principes universels, le processus du TRIZ permet de développer de nouvelles solutions à partir des inventions et des connaissances externes au champ d’étude plutôt que de toujours repartir à zéro. Sert à contrôler le processus d’innovation pour résoudre des problèmes plus ou moins complexes (contradictions techniques ou physiques nécessitant des solutions inventives). TNL: Traitement du langage naturel TOP-DOWN: Le management descendant est traditionnel. Les décisions sont prises par le comité de direction et transmises par les niveaux hiérarchiques. (source: Innovation et management des connaissances, Debra M. Amidon) Total Quality Management Voir Qualité totale TQM Voir Qualité totale Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 33 Lettre U UML : Unified Modeling Language, « langage de modélisation unifié » est une notation permettant de modéliser un problème de façon standard. Ce langage est né de la fusion de plusieurs méthodes existant auparavant, et est devenu désormais la référence en terme de modélisation objet. Il est utilisé par de nombreuses applications de KM. http://www.gpcservices.com/commentcamarche/uml/umlintro.htm UDDI Voir Universal Description, Discovery & Integration). Universal Description, Discovery & Integration= UDDI. Référentiel distribué partagé des services proposés dans le cadre d’échanges inter-entreprises. Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 34 Lettre V VAR Voir Value Added Reseller Value Added Reseller(VAR) Revendeur à valeur ajoutée sur des offres de matériels. Veille Stratégique La veille, que l’on nomme aussi veille stratégique, a pour objectif de fournir des informations permettant d’anticiper des changements dans l’environnement de l’entreprise. Cette anticipation va donner un avantage certain à l’entreprise. En effet, fort de cette connaissance, l’entreprise va pouvoir agir en conséquence en prenant les décisions stratégiques nécessaires à la préparation des événements futurs dans les meilleures conditions. La veille est donc un outil d’aide à la prise de décision http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_d.htm Versionning Gestion des dates de modification d'un document et du nom des personnes ayant effectué les modifications. Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 35 Lettre W WEB Sémantique “ Vision et concept lancé par Tim Berners Lee du W3C en Mai 2001 : Comment faire évoluer le Web pour permettre un traitement automatique des informations de façon automatisé (par programme) ? En utilisant une représentation plus riche (XML) de la connaissance et en associant des informations sémantiques aux pages Web. Le WEB devient un espace d'échanges et de ressources entre machines libérant l'utilisateur du travail de recherche, et d'exploitation (agrégation, mise en forme) des résultats. ” http://www.webpublication.info/02PHP/spip-v1-4-2/article.php3?id_article=224 Wiki Logiciel à la fois système de composition de pages Web, outil de travail collaboratif et espace de discussion. Il s'exécute sur le serveur et permet aux utilisateurs de modifier le contenu d'une page Web librement, avec n'importe quel navigateur. Un Wiki reconnaît les hyperliens et dispose d'une interface textuelle simple pour créer de nouvelles pages, les liens se faisant à la volée. Le Wiki possède ses lettres de noblesse aux adresses http://wiki.org/ et http://c2.com/cgi/wiki. P.S. : Wiki vient de l'hawaïen "wikiwiki" qui signifie "vite". http://encyclopedie.journaldunet.com/definition/509/4/2/wiki/ Workflow (Gestion électronique de processus) Système d’ordonnancement des flux de travaux dans une organisation. Le workflow formalise et définit tous les éléments clés d’un processus : les actions, leur ordonnancement, les intervenants et leur rôle, les données nécessaires et/ou produites et les délais. Technologie logicielle ayant pour objectif l'organisation des processus de fonctionnement d'une entreprise et leur mise en oeuvre. La gestion électronique de processus implique la modélisation des procédures de travail et la prise en compte de tous les aspects reliés au fonctionnement de l'entreprise (incluant les acteurs, les tâches et les documents). La plupart des solutions de WorkFlow prennent en charge la régulation des flux de travaux en prenant en compte des notions de synchro, de temps d’exécution et des alertes. Exemple: on pourra mettre en place un circuit automatique de circulation et de validation des documents sous format électronique, nécessaires à l'activité de l'entreprise. http://encyclopedie.journaldunet.com/definition/222/21/2/workflow/, http://www.aproged.org/glossaire/Glossair.htm, http://kmcenter.free.fr/glossR/index_glossaire_d.htm Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 36 Lettre X Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 37 Lettre Y Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 38 Lettre Z Zope CMF : Content Management est une suite de composants haut niveau permettant de bâtir des systèmes de gestion de contenu. Retour au début du glossaire DESS104 Glossaire Page 39
