Gestion des connaissances M2 Retic Viviane Clavier

1. Gestion des connaissances M2 Retic Viviane Clavier 1 UFR des sciences de la communication – Université Stendhal

2. Gestion des connaissances La gestion des connaissances appelée en anglais knoweldge management (ou encore management des connaissances) désigne l’identification des savoirs et des savoir-faire utilisés et produits par les entreprises et les organisations, leur élaboration, leur partage et leur diffusion. 1. La gestion des COS 1.1 Définitions 2

3. Ingénierie des connaissances L’ingénierie des connaissances modélise les connaissances d’un domaine pour les opérationnaliser dans un système destiné à assister une tâche ou le travail intellectuel dans ce domaine (résolution de problème, aide à la décision, consultation documentaire, etc.). Bachimont, B « Pourquoi n'y a-t-il pas d'expérience en ingénierie des connaissances ? » IC2004, Ingénierie des Connaissances., Lyon, France, 2004 1. La gestion des COS 1.1 Définitions 3

4. Organisation des connaissances Toutes sortes de schémas d’organisation allant des simples listes alphabétiques ou faiblement structurées (liste d’autorité, glossaire, dictionnaires, nomenclatures, etc.) à des schémas classificatoires hiérarchiques (plans de classement, classifications générales ou spécialisées, taxinomies, listes de vedettes matières, etc.) ou encore à des organisations privilégiant des relations non exclusivement hiérarchiques (thésaurus, réseaux sémantiques, ontologies, etc.) …/… Yolla Polity, « Introduction », in L’organisation des connaissances. Approches conceptuelles, L’Harmattan, 2005, p. 13-20. 1. La gestion des COS 1.1 Définitions 4

5. Organisation des connaissances … / … portant sur toutes sortes d’objets allant des documents au sens classique du terme (texte, images fixes et animées, enregistrements sonores, etc.) jusqu’à l’ensemble des phénomènes concrets ou abstraits que l’on peut avoir besoin de recenser, d’organiser et de traiter (objets, événements, processus, etc.) et avec des buts et des objectifs divers : retrouver, enseigner, produire de nouvelles connaissances, communiquer, appliquer des traitements appropriés, etc. Yolla Polity, « Introduction », in L’organisation des connaissances. Approches conceptuelles, L’Harmattan, 2005, p. 13-20. 1. La gestion des COS 1.1 Définitions 5

6. Un congrès : International Society for Knowledge Organization (ISKO) 1. La gestion des COS 1.1 Définitions 6

7. Objectifs généraux • collecter et identifier les connaissances dans les organisations • les diffuser et les partager • les capitaliser et les organiser  1. La gestion des COS 1.2. G-COS et organisations 7

8. Les deux grandes catégories de connaissances • Les connaissances explicites se présentent sous la forme de langages, formulations, signes et symboles. Il s’agit de connaissances conceptuelles, formalisées et articulées • Les connaissances tacites qui se manifestent notamment à travers la notion de savoir-faire et qui sont liées à l’expérience de ceux qui la détiennent. Nonaka et Takeuchi (La connaissance créatrice : la dynamique de l’entreprise apprenante en ligne sur Google-Livres). 1. La gestion des COS 1.2. G-COS et organisations 8

9. Finalité des connaissances dans les organisations Elles sont liées au domaine de l’information spécialisée (IST et information professionnelle) Elles sont au service du management : prise de décision, innovation, compétitivité… ancrées dans l’action On parle de knowledge management, gestion des connaissances… 1. La gestion des COS 1.2. G-COS et organisations 9

10. Les systèmes experts 1. La gestion des COS 1.3. Exemples applications Un système-expert est un outil informatique d’intelligence artificielle, conçu pour simuler le savoir-faire d’un spécialiste, dans un domaine précis et bien délimité, grâce à l’exploitation d’un certain nombre de connaissances fournies explicitement par des experts du domaine. 10

11. Exemple d’architecture 1. La gestion des COS 1.3. Exemples applications http://guinee-hcr.cirad.fr/systeme.htm 11

12. Base de connaissances 1. La gestion des COS 1.3. Exemples applications Ensemble structuré d'informations représentant les connaissances acquises dans un domaine (savoirs, savoir-faire, etc.), souvent utilisé dans les systèmes experts. On peut faire des inférences ; les connaissances sont formalisées à l’aide d’ontologies. 12

13. Fonctions des mémoires d’entreprises 1. La gestion des COS 1.3. Exemples applications  La mémoire d'entreprise est un recueil de connaissances et de savoir-faire • Records management : préservation des supports, conservation et archivage • Gestion des compétences : transmission des connaissances et des compétences des salariés 13

14. La mémoire des entreprises définie comme... «Le savoir, c’est -à -dire l’ensemble des connaissances détenues par les acteurs vivants et des documents produits ou utilisés par l’entreprise, le tout réuni et exploité à travers un support adapté. (…) la notion de mémoire d’entreprise étant une démarche qui vise à identifier, recueillir et rendre exploitable, quel que soit le contexte, tout le savoir acquis par une organisation au cours des années » (Pomain, 96) 1. La gestion des COS 1.3. Exemples applications 14

15. MKSM : un exemple de démarche de capitalisation de connaissances • Methodology for Knowledge System Management Jean-Louis Ermine mise en oeuvre au CEA, EDF, Cofinoga • A récemment changé de nom : MASK Méthode d'analyse et de Structuration des connaissances intègre les connaissances externes (Intelligence Économique) et évolutives (Veille) 1. La gestion des COS 1.3. Exemples applications 15

16. Exemple de livre des connaissances 1. La gestion des COS 1.3. Exemples applications Source image : productique.org 16

17. Modèle SCFC (pour Source-Cible-Flux-Champ) permettant de modéliser des processus de danger 1. La gestion des COS 1.3. Exemples applications 17

18. Les différents aspects d'un système de gestion des connaissances (d'après Ermine) Rechercher de l'information ou la collecter (documents, bases de données, entretiens) 1. La gestion des COS 1.3. Exemples applications S'informer Chercher du sens Rendre intelligible Mettre la connaissance dans son contexte (ex. MKSM) Naviguer dans la connaissance selon différents schémas (ex. réseau sémantique) 18

19. Forme Forme Forme Signe Signe Signe Medium Medium Medium Des documents aux connaissances Des documents aux connaissances Des documents aux connaissances Représentation 1. La gestion des COS 1.4. Les plans de structuration 1. La gestion des COS 1.4. Les plans de structuration 1. La gestion des COS 1.4. Les plans de structuration Formalisation Codification Le signifiant Le signifiant Le signifiant Les inscriptions Les inscriptions Les inscriptions Le signifié Le signifié Le signifié Les documents numériques R.T Pédauque R.T Pédauque R.T Pédauque 19 19 19

20. La codification Elle permet de passer d’une entité quelconque à une représentation formelle, c’est-à-dire une représentation discrète exprimée à partir d’unités indépendantes les unes des autres et vides de sens. La codification passe donc du contenu au formel. Le formel signifie que l’on a affaire à des entités discrètes que l’on manipule par des règles machinales. Ce formel peut être symbolique ou numérique. […] Bruno Bachimont (2007), Ingénierie des connaissances et des contenus, p. 40-41. 1. La gestion des COS 1.3. Exemples applications 20

21. La formalisation Elle permet de mobiliser le contenu codifié comme un modèle du contenu dans la mesure où une transformation du code possède une corrélation déterminée et prédictible au niveau de la signification. La formalisation aboutit au contenu formalisé : la formalisation modélise le sens du contenu. Bruno Bachimont (2007), Ingénierie des connaissances et des contenus, p. 40-41. 1. La gestion des COS 1.3. Exemples applications 21

22. L’intelligence artificielle (IA) • Une discipline dérivée de l’informatique qui cherche à concevoir des programmes effectuant des tâches habituellement accomplies par des agents dotés d’esprits (les humains) • Ces tâches requièrent de  « l’intelligence » (raisonnement, diagnostic médical, etc.) ou non (perception catégorielle, déplacement dans un labyrinthe, ou dans le ciel - pilotage automatique, etc.) • L’IA conçoit des programmes dont la spécificité relève de ceque font les individus et non de ce qu’ils sont. 2. Caractérisation des COS 2.1. COS et IA (Bachimont, épistémologie des SI, 1997) 22

23. Deux grands courants en IA • Le cognitivisme : version forte de l’IA • Chomsky pour la linguistique formelle • Fodor pour la psychologie cognitive • Minsk La société de l’esprit – 1986, etc. • Le connexionnisme : version faible de l’IA 2. Caractérisation des COS 2.1. COS et IA RASTIER François, « Sémiotique du cognitivisme et sémantique cognitive : Questions d’histoire et d’épistémologie ». mars 2005 [en ligne] <http://www.revue-texto.net/Inedits/Rastiser/Rastier_Semantique-cognitive.html>. 23

24. Le cognitivisme • La connaissance est un processus de représentation conçu comme une traduction symbolique  • Le monde est composé de choses et d’états de choses  • Les connaissances sont des représentations symboliques de ces choses ou états de choses  2. Caractérisation des COS 2.1. COS et IA 24

25. Le connexionnisme • Les connaissances ne sont pas définies comme des représentations. On rompt donc avec la théorie du reflet  • Elles ne sont pas nécessairement accessibles • Elles ne sont pas nécessairement conceptuelles  • Et donc elles ne sont donc pas nécessairement de nature symbolique 2. Caractérisation des COS 2.1. COS et IA 25

26. Les réseaux connexionnistes (d’après Victorri, 2008) u2 u1 u3 u4 Entrées Sorties u5 2. Caractérisation des COS 2.1. COS et IA 26

27. Les opérations de représentation des connaissances Catégorisation Description et dénomination Organisation Mise en relation Contraintes (contextualisation) Représentation (au sens de formalisation) 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation D’après (Staii, 2004) 27

28. Les formalismes fondés sur la logique (1) La logique classique : les langages qui ne connaissent comme modalités que le Vrai et le Faux • la logique des propositions (la plus rudimentaire) • et la logique des prédicats du premier ordre qui est plus riche, son alphabet incluant des symboles de fonctions 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation 28

29. Les formalismes fondés sur la logique (2) • La logique floue introduit des degrés dans la valeur de vérité d'une formule  • les logiques modales introduisent des modalités telles que la possibilité ou la nécessité, mais aussi des modalités temporelles telles que le passé ou le futur • la logique linéaire (lien avec le lambda-calcul, dans lequel tout est fonction) • Les logiques non-monotones sont nées à partir des années 1970. 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation 29

30. La logique des propositions [Cours de Véronis : voir biblio] Une proposition est un énoncé auquel on peut attribuer sans ambiguïté l’une des valeurs V ou F. Ex. Socrate est un homme L’année 2000 est bissextile L’année 1999 est bissextile On note les valeurs de vérité V ou F ou 1 ou 0 dans une table dite de vérité. Avec 2 propositions p et q on a 22 possibilités (avec n propositions on a 2n entrées dans la table de vérité) 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation Figure : arbre de choix et table de vérité pour 2 propositions 30

31. Introduction de connecteurs logiques : la négation [Cours de Véronis : voir biblio] La négation est un connecteur unaire (qui ne porte que sur une proposition) qui transforme une proposition V en F et vice versa. Notation (non)p ou p 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation Figure : négation 31

32. Autres connecteurs logiques [Cours de Véronis : voir biblio] • La conjonction est un connecteur binaire (porte sur 2 propositions) la proposition p et q ou p  q est vraie si à la fois p et q sont vraies ; elles sont fausses dans les autres cas. • La disjonction de 2 propositions notée p ou q, ou p  q est vraie si au moins l’une des 2 propositions p ou q est vraie et fausse quand les 2 sont fausses. • L’implication, notée p  q est fausse quand p est vraie et q fausse, et vraie dans tous les autres cas. • L’équivalence de propositions : 2 propositions p et q sont logiquement équivalentes si quelles que soient les valeurs que l’on donne aux variables p, q, etc. à partir desquelles elles sont formées, elles ont la même valeur de vérité pour p et pour q. On note p  q 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation 32

33. Autres connecteurs logiques : table de vérité [Cours de Véronis : voir biblio] 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation Conclusion : La logique des propositions est trop limitée pour traiter des langues naturelles, mais c’est un principe de base commun à tous les autres langages logiques. La logique des prédicats permet de « rentrer » dans la proposition et d’en représenter le contenu. 33

34. Logique des prédicats du premier ordre • un vocabulaire dans lequel on trouve : - des constantes (Marie, Paul), • des prédicats (aimer) – chaque prédicat a une arité (ici aimer à 2 arguments) • des quantificateurs () () • des connecteurs que l’on trouve dans le calcul des propositions ,  ,  • un langage ou ensemble de mots formés à partir du vocabulaire • Pierre est gastronome s’écrira gastronome (Pierre), • Marie aime un gastronome x (gastronome (x) (aime (Marie, x)) • un ensemble d'axiomes et de règles d’inférence Ce sont les règles de déduction (implication logique) – le modus ponens (si f  g, alors on a prouvé g) 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation 34

35. Conclusion sur les représentations logiques [Staii, p. 46] • Point fort Les représentations logiques ont l'avantage de garantir des raisonnements valides et de préserver ainsi la cohérence d’une base de connaissances. • Point faible Réduire le sens à une valeur binaire de vérité. Cette approche permet alors d’engendrer des propositions vraies d’un point de vue logique mais totalement absurdes du point de vue du sens commun : Ou César est mort, ou la lune est faite de fromage vert. • Si Socrate est un singe, alors Socrate est un homme. • Si les éléphants ont des ailes, alors 2+2=5. 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation 35

36. Structure d’un réseau sémantique http://www.semantique-gdr.net/dico/index.php/Image:Resem2.jpg Un réseau peut représenter des objets individuels, des catégories d’objets, des relations entre les objets et les catégories  2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation Ceci correspond à l’assertion en logique, à l’application d’un prédicat sur un terme : Étudiant (jean) 36

37. Exemple de réseau sémantique emprunté à H. Gallaire cité dans [Desclés, 1987 : 56] VERTéBRé EST-UN MAMMELLES MAMMIFèRE Poss GRIFFES ESPECES-EN-DANGER EST-UN EST-UN Poss PANTHèRE EST-UN BAGHERA 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation 37

38. Les méthodes de représentation structurée http://www.semantique-gdr.net/dico/index.php/Frames_et_Scripts La caractéristique distinctive de ces méthodes est de proposer une organisation des connaissances sous forme d’ensembles : les atomes des réseaux ne sont plus ici des relations ou des concepts individuels mais des ensembles de concepts et de relations. 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation 38

39. La théorie des cadres (=frames) selon Minsky Lorsqu’on rencontre une situation nouvelle (ou lorsqu’un changement substantiel apparaît dans la manière d’envisager un problème concret), nous appelons de notre mémoire une structure nommée cadre. Il s’agit d’une structure générale qui peut s’adapter pour correspondre à la réalité présente, en modifiant certains de ses détails, selon le besoin. [Minsky, 1985, p. 246]. 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation 39

40. Exemple de représentation d’une situation concrète stéréotypée sous forme de cadre d’après [Luger et al., 1989 : 360-361] cité dans [Staii, 2004] 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation 40

41. Informations décrites dans chaque cadre d’après [Luger et al., 1989 : 360-361] cité dans [Staii, 2004] • le nom de l'objet/situation à décrire ; • les relations du cadre avec d'autres cadres (typage) • une description des propriétés principales de l'objet et de ses sous-parties (un lit est fait pour dormir, se compose d'un sommier, d'un matelas, etc.) ; • des descriptions procédurales, • des informations par défaut (attribution de valeurs standard à certaines cases, une chaise a d'habitude 4 pieds) ; • des variables qui peuvent être instanciées selon chaque situation spécifique (la superficie des chambres, etc.). 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation 41

42. Nom : chambre_d’hôtel Type : appartement Localisation : hôtel Sous-parties : chambre principale (graphe : chambre_principale) Chambre_principale dormir Utilisation lit Sous_partie table Intégration d’un graphe dans la représentation sous forme de cadre d’après [Luger et al., 1989 : 360-361] cité dans [Staii, 2004] 2. Caractérisation des COS 2.2. Description Représentation Formalisation 42

43. Définition 2. Caractérisation des COS 2.3. Ontologie et Web sémantique « Une ontologie fournit le vocabulaire spécifique à un domaine de la connaissance et, selon un degré de formalisation variable, fixe le sens des concepts et des relations qui les unissent. » [Chaumier, 2007 : 81] Figure 1 : Exemple de réseau 43

44. Texte fondateur sur les ontologies selon [Chaumier 2007] « Il s’agit du terme utilisé se référant à la compréhension partagée [a shared understanding] d’un domaine d’intérêt qui peut être utilisé comme cadre unificateur pour résoudre les problèmes de communication entre les gens et d’interopérabilité entre les systèmes. » [Uschold et Grüninger 1996] 2. Caractérisation des COS 2.3. Ontologie et Web sémantique Figure 1 : Exemple de réseau 44

45. illustrations 2. Caractérisation des COS 2.3. Ontologie et Web sémantique http://www.cyber-gestion.com/html/1776-2960%20R251.htm 45

46. Exemple courant d’expression du Dublin Core en XML (sur un serveur OAI) [Source http://www.enssib.fr/bibliotheque-numerique/document-1809] 2. Caractérisation des COS 2.3. Ontologie et Web sémantique 46

47. Document source Annotation sémantique Ontologie de référence Le clan Coppola Francis Coppola est né le 7 avril 1939 à Détroit dans le Michigan… Francis Coppola Personne Date de naissance Date Lieu de naissance 7 avril 1939 Lieu Détroit Michigan Concept Relation« instance de» Instance d’une relation sémantique Instance Relationsémantique 47 Annotation sémantique orchestrée par une ontologie [AMARDEILH, 2007 : 18] http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/14/62/13/PDF/These_Amardeilh_-_OntoPop_-_version_definitive.pdf 2. Caractérisation des COS 2.3. Ontologie et Web sémantique

48. Le cake de Tim Berners Lee : le Web Sémantique vu comme une superposition de couches de protocoles, langages, outils et normes 2. Caractérisation des COS 2.3. Ontologie et Web sémantique

49. Les universaux conceptuels de Wierzbicka [1993 : 10 et 11] Lasémantique n'aura de valeur explicative que si elle parvient à « définir» (ou à expliciter) des sens complexes et obscurs en faisant appel à des sens simples susceptibles de se passer d'explication. Un être humain n'est capable de comprendre un énoncé quelconque (que ce soit le sien propre ou celui de quelqu'un d'autre) que dans la mesure où cet énoncé consiste, pour ainsi dire, en des éléments simples qui se laissent comprendre de façon indépendante […] Les meilleurs repères quant à la façon dont un tableau des concepts fondamentaux se présente nous sont offerts par le langage, ou mieux, par les langues. Dans ce sens, la linguistique a une chance de réussir là où la spéculation philosophique a échoué. Ce sont les diverses langues du monde qui, plus que la spéculation philosophique, sont susceptibles de nous offrir une idée des concepts fondamentaux qui doivent être inclus dans la liste. 2. Caractérisation des COS 2.3. Ontologie et Web sémantique 49