Transcript De l`extraction des connaissances au Knowledge

Dominique Crié
Revue française de gestion 5/2003 (no 146), p. 59-79.
URL : www.cairn.info/revue-francaise-de-gestion-2003-5-page59.htm.
DOI : 10.3166/rfg.146.59-79.
ISSN 0338-4551
Réalisé par :
Mahjoubi Hanene & Manel Benzarti
Master « Management des Organisations »
Plan
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Présentation de l’article
Problématique
Définitions des concepts clés
Les nouvelles logiques de gestion des
connaissances
Apports et limites
Que doit-on retenir?
2
1. Présentation de l’article
 Nature de l’article:
 Population visée:
L’état de l’art (Revue de la littérature)
Les académiciens et les praticiens
 Sources d’informations: Les conférences, les ouvrages
et les revues
 Source de données:
Secondaire, non empirique.
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2. Problématique
• NTIC fournissent une masse très importante de données
 La croissance exponentielle de l’information
 Un souci cognitive : Le défi est de donner un sens à toute
l’information
• Présenter les nouvelles logiques de gestion des
connaissances et leurs implications managériales
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3. Définitions des concepts clés
L’extraction de connaissances (EC)
L’extraction des
connaissances à
partir des
données (ECD)
L’extraction des
connaissances à partir
de textes (ECT)
ou Text Mining (TM)
Web Mining
Multimedia- Mining
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3. Définitions des concepts clés
L’extraction de connaissances
à partir des données (ECD) :
« L’acquisition de connaissances nouvelles, intelligibles
et potentiellement utiles à partir de faits cachés au sein
de grandes quantités de données » (Fayyad et al.,1996)
Le Knowledge Discovery
in Data-bases (KDD)
Le Data Mining(DM)
Statisques
Intelligence artificielle
Fournir une aide décisionnelle au manager
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3. Définitions des concepts clés
Multimedia-Mining
L’extraction des connaissances
à partir de textes (ECT)
Web Mining
ou Text Mining (TM)
KM
ECT
Web Mining
C’est
le
data
mining
appliqué
aux
navigation
C’est
l’extraction
des
connaissances
à partirde
des
BDD
C’est un
processus
d’extraction
desdonnées
connaissances
à
sur
le web.
multimédias.
partir
des documents non structurés.
Multimedia
ECD
Source: zonecours.hec.ca/.../H2006-1-729907.401600H06_Seance14.ppt
- mining
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4. Les nouvelles logiques de
gestion des connaissances
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ECD
Data X
(html, xml, etc.)
Data Y
(xls, doc, ppt, etc.)
Data Z
(pdf, ps, etc.)
Visualisation
des données,
règles,
modélisation
Structuration ,
normalisation des
données
Sélection des données
Data Warehouse
Data Mart
Structuration DW,
Méta données
Prétraitement
(Données manquantes)
Base de
connaissances
Systèmes experts
Algorithmes
Arbres, inférences bayésiennes,
réseaux neurones, etc
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ECT
Moteur de
ECT
recherche
Mots- clés
Univers lexical
non structuré
Documents
RI
La recherche des d’informations
spécifiques (RI)
L’utilisateur est un « ou
requêteur
de documents
recherche»documentaire
L’extraction des connaissances
à partir des données (ECD)
Mots, concepts
Réseau sémantique
structuré
Moteur
d’extraction
Documents
ECD
L’utilisateur est un récepteur d’informations
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Les techniques de Web Mining
1.
L’analyse de contenu fait référence à la recherche
automatique et à l’extraction de connaissances à partir
du Web
2. L’analyse de l’usage du web s’attache à la découverte
des schémas d’accès et de navigation des utilisateurs
au sein des serveurs
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Les aspects du KM
organisationnels
Aspects
- Il faut que les schémas organisationnel de
l’entreprise soit propice à la création et au
humains
partage des connaissances
- IlLenedéfi
fautdu
pasKM
fixer
les objectifs
préalable
s’attache,
dansaucet
aspect,
ou
fixer mais sans
au lesrecrutement,
à les
la transmettre
rétention aux
et
culturels
employés.
de la productivité
des
-accroissement
Favoriser l’émergence
d’une culture
-travailleurs
Insister surclés
l’importance
des métadonnées
du
savoir
pour
implémenter
générale commune de la connaissance
le capital humain à moyen et long terme.
technologiques
- La connaissance nécessite l’intervention
-humaine
Formaliser l’intelligence et l’expérience
des individus
rendrel’individu
plus accessible
le KM pour
doit ériger
au cœur
l’information
du système à la bonne personne au bon
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moment
Les enjeux du KM
 Augmenter la performance de l’entreprise
 Anticiper le futur et de bénéficier d’une meilleure
position concurrentielle
une meilleure place sur le marché
 Eviter la perte des savoirs
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Les freins au KM
 Difficultés d’assimiler et d’appréhender des technologies
lourdes à manipuler ou encore émergentes.
 Absence de culture orientée connaissance
(Source: D.W.Delong et L.Fahey « Diagnostic Cultural Barries to Knowledge Management,
Academy of Management Exécutive, vol .14, n°4, p113-127 ,2000)
 Inadaptation de la structure aux flux informationnels
 Partage et la localisation du pouvoir
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Apports et limites
 Apports
Limites
- Absence
La présentation
des pistes
détaillée
de recherche
des différentes logiques de GC
- Manque
La complémentarité
de précisiondes
duapproches
degré de maîtrise des ces
nouveaux outils
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Que doit-on retenir?
Stockage de
connaissances
Partage de
connaissances
Extraction de
connaissances
(vous savez ce que
vous détenez)
(vous savez ce que
vous n’avez pas)
(vous ne savez pas ce
que vous détenez)
TM
Fichiers
Gestion des
documents
Moteur de
recherche
traditionnel
Web
Mining
DM
Moteur
d’extraction
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Sources et moyens d’extraction des connaissances
Intranets
Portails d’entreprise
Workflows, …
Stock
informationnel
Client
BI
CRM
DW
TM
WM
MM
KM
Entreprise
Organisation
DM
OLAP
IE
Marché
Environnement
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MERCI POUR VOTRE ATTENTION
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