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    SystÚme de gestion de connaissances appliqué en géotechnique

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    À l’échelle universitaire, l’optimisation des systĂšmes de gestion des connaissances permet de favoriser la crĂ©ation, et le partage des connaissances entre les chercheurs, les Ă©tudiants, et les autres parties prenantes. En particulier, dans les laboratoires de recherche qui sont considĂ©rĂ©s comme des centres de connaissances, diverses activitĂ©s sont menĂ©es pour dĂ©velopper et appliquer des connaissances. Cependant, toute recherche nĂ©cessite la prĂ©sence et l’accĂšs fluide aux rĂ©fĂ©rentiels qui regroupe plusieurs sources d'informations. Ainsi, pour dĂ©velopper une base de connaissances, l’organisation doit d'abord identifier ses connaissances disponibles, les gĂ©rer d’une façon efficace. Les systĂšmes de gestion des connaissances rĂ©fĂšrent Ă  tout type de systĂšme informatique qui stocke, traite et rĂ©cupĂšre des donnĂ©es, quelle que soit leur nature, amĂ©liorant ainsi la collaboration, la localisation des ressources de connaissances et l'ensemble des processus d'acquisition, de traitement et transfert des connaissances. Ce projet de maĂźtrise reflĂšte le travail de recherche menĂ©e au sein du laboratoire de mĂ©canique des roches et gĂ©ologie appliquĂ©e de l’UniversitĂ© de Sherbrooke et porte principalement sur la mise en service d’un outil de systĂšme de gestion de connaissances. Plus prĂ©cisĂ©ment, cette recherche vise Ă  concevoir un systĂšme de gestion des connaissances pour capturer et partager les connaissances liĂ©es aux activitĂ©s de recherche. Suite Ă  une enquĂȘte et recherche dans la littĂ©rature, nous avons identifiĂ© les exigences pour gĂ©nĂ©rer un plan de conception du systĂšme. La technologie utilisĂ©e pour soutenir l'adoption et la mise en Ɠuvre de ce systĂšme est une plate-forme GeoUdeS en ligne. Cette plate-forme permet de transformer les donnĂ©es brutes accumulĂ©es en connaissances utiles en collectant des donnĂ©es dans une base de connaissances centrale et en les contextualisant. Ce processus rend les connaissances facilement consultables afin que les Ă©tudiants et chercheurs puissent trouver eux-mĂȘmes les connaissances dont ils ont besoin. Aussi, la plate-forme prend en charge les phases du cycle de vie d’un systĂšme de gestion de connaissances : crĂ©ation, organisation, stockage, partage, collaboration, l'accĂšs et l'utilisation des connaissances. Les retombĂ©es de cette Ă©tude permettront de centraliser et utiliser les connaissances disponibles dans des futurs projets de recherche en gĂ©otechnique, et ainsi faire des corrĂ©lations entre les donnĂ©es et ensuite prĂ©parer ces donnĂ©es pour appliquer des algorithmes d’intelligence artificielle

    IngĂ©nierie et Architecture d’Entreprise et des SystĂšmes d’Information - Concepts, Fondements et MĂ©thodes

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    L'ingĂ©nierie des systĂšmes d'information s'est longtemps cantonnĂ©e Ă  la modĂ©lisation du produit (objet) qu'est le systĂšme d’information sans se prĂ©occuper des processus d'usage de ce systĂšme. Dans un environnement de plus en plus Ă©volutif, la modĂ©lisation du fonctionnement du systĂšme d’information au sein de l'entreprise me semble primordiale. Pendant les deux derniĂšres dĂ©cennies, les pratiques de management, d’ingĂ©nierie et d’opĂ©ration ont subi des mutations profondes et multiformes. Nous devons tenir compte de ces mutations dans les recherches en ingĂ©nierie des systĂšmes d’information afin de produire des formalismes et des dĂ©marches mĂ©thodologiques qui sauront anticiper et satisfaire les nouveaux besoins, regroupĂ©s dans ce document sous quatre thĂšmes:1) Le systĂšme d’information est le lieu mĂȘme oĂč s’élabore la coordination des actes et des informations sans laquelle une entreprise (et toute organisation), dans la diversitĂ© des mĂ©tiers et des compĂ©tences qu’elle met en Ɠuvre, ne peut exister que dans la mĂ©diocritĂ©. La comprĂ©hension des exigences de coopĂ©ration dans toutes ses dimensions (communication, coordination, collaboration) et le support que l’informatique peut et doit y apporter deviennent donc un sujet digne d’intĂ©rĂȘt pour les recherches en systĂšme d’information.2) Le paradigme de management des processus d’entreprise (BPM) est en forte opposition avec le dĂ©veloppement traditionnel des systĂšmes d’information qui, pendant plusieurs dĂ©cennies, a cristallisĂ© la division verticale des activitĂ©s des organisations et favorisĂ© ainsi la construction d’ülots d’information et d’applications. Cependant, les approches traditionnelles de modĂ©lisation de processus ne sont pas Ă  la hauteur des besoins d’ingĂ©nierie des processus dans ce contexte en constant changement, que ce dernier soit de nature contextuelle ou permanente. Nous avons donc besoin de formalismes (i) qui permettent non seulement de reprĂ©senter les processus d’entreprise et leurs liens avec les composants logiciels du systĂšme existant ou Ă  venir mais (ii) qui ont aussi l’aptitude Ă  reprĂ©senter la nature variable et/ou Ă©volutive (donc parfois Ă©minemment dĂ©cisionnelle) de ces processus.3) Les systĂšmes d’information continuent aujourd’hui de supporter les besoins classiques tels que l’automatisation et la coordination de la chaĂźne de production, l’amĂ©lioration de la qualitĂ© des produits et/ou services offerts. Cependant un nouveau rĂŽle leur est attribuĂ©. Il s’agit du potentiel offert par les systĂšmes d’information pour adopter un rĂŽle de support au service de la stratĂ©gie de l’entreprise. Les technologies de l’information, de la communication et de la connaissance se sont ainsi positionnĂ©es comme une ressource stratĂ©gique, support de la transformation organisationnelle voire comme levier du changement. Les modĂšles d’entreprise peuvent reprĂ©senter l’état actuel de l’organisation afin de comprendre, de disposer d’une reprĂ©sentation partagĂ©e, de mesurer les performances, et Ă©ventuellement d’identifier les dysfonctionnements. Ils permettent aussi de reprĂ©senter un Ă©tat futur souhaitĂ© afin de dĂ©finir une cible vers laquelle avancer par la mise en Ɠuvre des projets. L’entreprise Ă©tant en mouvement perpĂ©tuel, son Ă©volution fait partie de ses multiples dimensions. Nous avons donc besoin de reprĂ©senter, a minima, un Ă©tat futur et le chemin de transformation Ă  construire pour avancer vers cette cible. Cependant planifier/imaginer/se projeter vers une cible unique et, en supposant que l’on y arrive, croire qu’il puisse exister un seul chemin pour l’atteindre semble irrĂ©aliste. Nous devons donc proposer des formalismes qui permettront de spĂ©cifier des scenarii Ă  la fois pour des cibles Ă  atteindre et pour des chemins Ă  parcourir. Nous devons aussi dĂ©velopper des dĂ©marches mĂ©thodologiques pour guider de maniĂšre systĂ©matique la construction de ces modĂšles d’entreprise et la rationalitĂ© sous-jacente.4) En moins de cinquante ans, le propos du systĂšme d’information a Ă©voluĂ© et s’est complexifiĂ©. Aujourd’hui, le systĂšme d’information doit supporter non seulement les fonctions de support de maniĂšre isolĂ©e et en silos (1970-1990), et les activitĂ©s appartenant Ă  la chaĂźne de valeur [Porter, 1985] de l’entreprise (1980-2000) mais aussi les activitĂ©s de contrĂŽle, de pilotage, de planification stratĂ©gique ainsi que la cohĂ©rence et l’harmonie de l’ensemble des processus liĂ©s aux activitĂ©s mĂ©tier (2000-201x), en un mot les activitĂ©s de management stratĂ©gique et de gouvernance d’entreprise. La gouvernance d'entreprise est l'ensemble des processus, rĂ©glementations, lois et institutions influant la maniĂšre dont l'entreprise est dirigĂ©e, administrĂ©e et contrĂŽlĂ©e. Ces processus qui produisent des ‘dĂ©cisions’ en guise de ‘produit’ ont autant besoin d’ĂȘtre instrumentalisĂ©s par les systĂšmes d’information que les processus de nature plus opĂ©rationnels de l’entreprise. De mĂȘme, ces processus stratĂ©giques (dits aussi ‘de dĂ©veloppement’) nĂ©cessitent d’avoir recours Ă  des formalismes de reprĂ©sentation qui sont trĂšs loin, en pouvoir d’expression, des notations largement adoptĂ©es ces derniĂšres annĂ©es pour la reprĂ©sentation des processus d’entreprise.Ainsi, il semble peu judicieux de vouloir (ou penser pouvoir) isoler, pendant sa construction, l’objet “systĂšme d’information” de son environnement d’exĂ©cution. Si le sens donnĂ© Ă  l’information dĂ©pend de la personne qui la reçoit, ce sens ne peut ĂȘtre entiĂšrement capturĂ© dans le systĂšme technique. Il sera plutĂŽt apprĂ©hendĂ© comme une composante essentielle d’un systĂšme socio-technique incluant les usagers du systĂšme d’information technologisĂ©, autrement dit, les acteurs agissant de l’entreprise. De mon point de vue, ce systĂšme socio-technique qui mĂ©rite l’intĂ©rĂȘt scientifique de notre discipline est l’entreprise. Les recherches que j’ai rĂ©alisĂ©es, animĂ©es ou supervisĂ©es , et qui sont structurĂ©es en quatre thĂšmes dans ce document, visent Ă  rĂ©soudre les problĂšmes liĂ©s aux contextes de l'usage (l'entreprise et son environnement) des systĂšmes d’information. Le point discriminant de ma recherche est l'intĂ©rĂȘt que je porte Ă  la capacitĂ© de reprĂ©sentation :(i) de l'Ă©volutivitĂ© et de la flexibilitĂ© des processus d'entreprise en particulier de ceux supportĂ©s par un systĂšme logiciel, d’un point de vue microscopique (modĂšle d’un processus) et macroscopique (reprĂ©sentation et configuration d’un rĂ©seau de processus) : thĂšme 2(ii) du systĂšme d’entreprise dans toutes ses dimensions (stratĂ©gie, organisation des processus, systĂšme d’information et changement) : thĂšme 3Pour composer avec ces motivations, il fallait :(iii) s’intĂ©resser Ă  la nature mĂȘme du travail coopĂ©ratif et Ă  l’intentionnalitĂ© des acteurs agissant afin d’identifier et/ou proposer des formalismes appropriĂ©s pour les dĂ©crire et les comprendre : thĂšme 1(iv) se questionner aussi sur les processus de management dont le rĂŽle est de surveiller, mesurer, piloter l’entreprise afin de leur apporter le soutien qu’ils mĂ©ritent du systĂšme d’information : thĂšme

    Advances in knowledge acquisition and management : Pacific Rim Knowledge Acquisition Workshop, PKAW 2006, Guilin, China, August 7-8, 2006 : revised selected papers

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    This book constitutes the thoroughly refereed post-proceedings of the 2006 Pacific Rim Knowledge Acquisition Workshop, PKAW 2006, held in Guilin, China in August 2006 as part of 9th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, PRICAI 2006. The 21 revised full papers and 6 revised short papers presented together with 4 invited talks were carefully reviewed and selected from 81 submissions. The papers are organized in topical sections on ontology and knowledge acquisition, algorithm approaches to knowledge acquisition, incremental knowledge acquisition and RDR, knowledge acquisition and applications, as well as machine learning and data mining
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