Gestion des connaissances tacites managériales dans des secteurs publics au Québec : une analyse des déterminants, des connaissances et des facteurs de succès de leur partage et acquisition

La pyramide des âges des populations au niveau des pays membres de l’OCDE connait une structure renversée au regard du vieillissement des populations et le Québec n’échappe pas à cette réalité. Cette situation a des répercussions sur le marché de l’emploi et particulièrement chez les gestionnaires des secteurs publics au Québec qui partent massivement à la retraite chaque année. Pour les organisations du secteur public, les départs massifs à la retraite des gestionnaires posent des problèmes importants rattachés aux pertes potentielles des connaissances, surtout celles tacites, développées et détenues par les gestionnaires chevronnés et met en lumière la nécessité de leur gestion et partage afin d’accélérer le développement des compétences de la relève en gestion. Cette thèse a pour objectif principal d’identifier les déterminants de la gestion et du partage des connaissances tacites des gestionnaires, d’analyser les connaissances tacites essentielles au renforcement des compétences managériales de la relève en gestion et de déterminer les facteurs et les conditions du succès de leur partage et acquisition au sein des administrations publiques au Québec. Cet objectif général est décliné en trois objectifs spécifiques à savoir : 1) faire un état de lieux des recherches sur les connaissances managériales et sur les déterminants de leur gestion et de leur partage; 2) identifier les connaissances tacites essentielles au renforcement des compétences des jeunes gestionnaires et les conditions et mécanismes favorisant leur partage et acquisition enfin, 3) valider empiriquement les déterminants du partage et de l’acquisition des connaissances tacites des gestionnaires publics au Québec. Cette thèse est constituée de trois articles qui répondent chacun à un de ces objectifs spécifiques. Le premier article répond au premier. En utilisant une méthode de revue de littérature structurée, 57 études publiées entre 1997 et 2016 ont été identifiées, codifiées et analysées. Les résultats montrent qu’une moyenne de 3,2 publications par année a été réalisée par 128 auteurs. Une multiplicité des conceptualisations de la connaissance des gestionnaires, de leur gestion et de leur partage en ressort. Plusieurs déterminants individuels et organisationnels du partage des connaissances des gestionnaires et de leur gestion ont été identifiés. Le second article de cette thèse répond, quant à lui, au deuxième objectif spécifique. En adoptant une approche qualitative auprès de 52 mentorés et 11 mentors qui participent à un programme de mentorat gouvernemental, cette recherche montre que les connaissances tacites transférées aux jeunes gestionnaires concernent l’environnement de la fonction publique, la gestion et la perception de soi comme gestionnaire. De plus, les résultats montrent que pour un partage des connaissances effectif, il faut que la relation mentorale soit structurée et souple et que les acteurs de la dyade aient recours à des démarches déductive et inductive, la simulation, l’observation, l’accompagnement et la mise en application des connaissances reçues suivie d’une rétroaction. Le dernier article répond au troisième objectif spécifique. En analysant les données issues d’un sondage mené auprès de 202 gestionnaires de la fonction publique fédérale, dont les bureaux sont situés au Québec, et en utilisant deux modèles de régression logistique binaire, cette recherche montre que le partage des connaissances tacites est déterminé par la structure formalisée des organisations, la mesure des connaissances et la motivation intrinsèque des gestionnaires. L’acquisition, quant à elle, est déterminée par une culture de collaboration. À travers ces différents résultats, cette thèse contribue à une compréhension plus juste de la gestion, du partage et de l’acquisition des connaissances tacites des gestionnaires du secteur public. On parle alors de contribution théorique et pratique

L'intégration professionnelle des travailleurs immigrants dans le secteur des TIC

Le secteur des technologies de l'information et des communications (TIC) connaît un essor important depuis plusieurs années et certaines organisations connaissent une pénurie de travailleurs. C'est le cas de la région de Québec, où les organisations en TIC sont fortement sollicitées par le secteur gouvernemental et privé. Fait nouveau, plusieurs employeurs participent à des missions de recrutement à l'étranger afin de dénicher des talents. Or, après avoir consacré temps et argent pour offrir un emploi à un travailleur d’un autre pays, quelles sont les stratégies en place et les pratiques utilisées afin de réussir son intégration dans le milieu de travail ? Cet ouvrage veut jeter un regard sur les tactiques utilisées par les organisations, à travers la théorie de la socialisation organisationnelle, et mettre au jour les meilleures pratiques aux yeux des travailleurs immigrants afin de favoriser leur intégration. Les résultats sont à l'effet que, en lien avec la proposition de McMillan-Capehart (2005), l'utilisation de tactiques de socialisation individualisées en présence de diversité culturelle aurait un effet positif sur l'engagement des travailleurs envers leur organisation. Toutefois, l'engagement organisationnel n'est pas relié à l’intention de quitter. Enfin, l’examen des pratiques d’intégration les plus adaptées nous démontrent que le réseautage, le mentorat et l'aide à l'établissement contribuent à diminuer le stress occasionné par la période d'ajustement au pays et à l'organisation

Méthodes d'apprentissage de la coordination multiagent : application au transport intelligent

Les problèmes de prise de décisions séquentielles multiagents sont difficiles à résoudre surtout lorsque les agents n'observent pas parfaitement l'état de Y environnement. Les approches existantes pour résoudre ces problèmes utilisent souvent des approximations de la fonction de valeur ou se basent sur la structure pour simplifier la résolution. Dans cette thèse, nous proposons d'approximer un problème de décisions séquentielles multiagent à observation limitée, modélisé par un processus décisionnel markovien décentralisé (DEC-MDP) en utilisant deux hypothèses sur la structure du problème. La première hypothèse porte sur la structure de comportement optimal et suppose qu'il est possible d'approximer la politique optimale d'un agent en connaissant seulement les actions optimales au niveau d'un petit nombre de situations auxquelles l'agent peut faire face dans son environnement. La seconde hypothèse porte, quant à elle, sur la structure organisationnelle des agents et suppose que plus les agents sont éloignés les uns des autres, moins ils ont besoin de se coordonner. Ces deux hypothèses nous amènent à proposer deux approches d'approximation. La première approche, nommée Supervised Policy Reinforcement Learning, combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage supervisé pour généraliser la politique optimale d'un agent. La second approche se base, quant à elle, sur la structure organisationnelle des agents pour apprendre une politique multiagent dans des problèmes où l'observation est limitée. Pour cela, nous présentons un modèle, le D O F - D E C - M DP (Distance-Observable Factored Decentralized Markov Décision Process) qui définit une distance d'observation pour les agents. A partir de ce modèle, nous proposons des bornes sur le gain de récompense que permet l'augmentation de la distance d'observation. Les résultats empiriques obtenus sur des problèmes classiques d'apprentissage par renforcement monoagents et multiagents montrent que nos approches d'approximation sont capables d'apprendre des politiques proches de l'optimale. Enfin, nous avons testé nos approches sur un problème de coordination de véhicules en proposant une méthode de synchronisation d'agents via la communication dans un cadre à observation limitée

Classification automatique pour la compréhension de la parole (vers des systèmes semi-supervisés et auto-évolutifs)

La compréhension automatique de la parole est au confluent des deux grands domaines que sont la reconnaissance automatique de la parole et l'apprentissage automatique. Un des problèmes majeurs dans ce domaine est l'obtention d'un corpus de données conséquent afin d'obtenir des modèles statistiques performants. Les corpus de parole pour entraîner des modèles de compréhension nécessitent une intervention humaine importante, notamment dans les tâches de transcription et d'annotation sémantique. Leur coût de production est élevé et c'est la raison pour laquelle ils sont disponibles en quantité limitée.Cette thèse vise principalement à réduire ce besoin d'intervention humaine de deux façons : d'une part en réduisant la quantité de corpus annoté nécessaire à l'obtention d'un modèle grâce à des techniques d'apprentissage semi-supervisé (Self-Training, Co-Training et Active-Learning) ; et d'autre part en tirant parti des réponses de l'utilisateur du système pour améliorer le modèle de compréhension.Ce dernier point touche à un second problème rencontré par les systèmes de compréhension automatique de la parole et adressé par cette thèse : le besoin d'adapter régulièrement leurs modèles aux variations de comportement des utilisateurs ou aux modifications de l'offre de services du systèmeTwo wide research fields named Speech Recognition and Machine Learning meet with the Automatic Speech Language Understanding. One of the main problems in this domain is to obtain a sufficient corpus to train an efficient statistical model. Such speech corpora need a lot of human involvement to transcript and semantically annotate them. Their production cost is therefore quite high and they are difficultly available.This thesis mainly aims at reducing the need of human intervention in two ways: firstly, reducing the amount of corpus needed to build a model thanks to some semi-supervised learning methods (Self-Training, Co-Training and Active-Learning); And lastly, using the answers of the system end-user to improve the comprehension model.This last point addresses another problem related to automatic speech understanding systems: the need to adapt their models to the fluctuation of end-user habits or to the modification of the services list offered by the systemAVIGNON-Bib. numérique (840079901) / SudocSudocFranceF

Gestion du raisonnement à base de cas avec l'apprentissage par renforcement pour un jeu contraint dans le temps

Dans ces travaux, nous tentons d’améliorer l’aspect comportemental dans les jeux vidéo en utilisant le raisonnement par cas (Case Based Reasoning - CBR), qui simule le comportement humain. Cette technique, provenant du domaine de l’intelligence artificielle, résout de nouveaux problèmes en retrouvant des expériences analogues dans sa base de cas et en les adaptant au nouveau problème considéré. Nous utilisons le CBR pour l’automatisation de décisions prises par des composantes d’un jeu. La construction d’un module CBR nécessite l’accumulation de plusieurs épisodes de jeu pour former la base de cas du module. Cependant, lorsqu’un grand nombre d’épisodes sont emmagasinés dans la base de cas, la réponse en temps du système s’alourdit. Nous sommes alors confrontés au défi d’améliorer le temps de réponse du module CBR tout en gardant un niveau de performance acceptable du système. Dans ce mémoire, nous utilisons le jeu de Tetris pour mener notre étude. Ce jeu présente un intérêt particulier car les décisions à prendre sont contraintes dans le temps. Nous proposons dans ce mémoire de répondre aux questions suivantes : Comment formuler un système CBR pour jouer au jeu Tetris. Quelle est la performance attendue par un système CBR appliqué à ce jeu. Quel est le niveau du jeu qui peut être atteint par l’estimation de la valeur des cas obtenus par apprentissage par renforcement. Comme Tetris est un jeu contraint par le temps, quel est le niveau de dégradation de performances qui peut être perçue par la réduction de la taille de la base de cas.In this work, we try to improve the behavioral aspects of video games using Case Based Reasoning (CBR), which can reproduce human behavior as reasoning by similarity, as well as remembering and forgetting previous experiences. This technique, coming from the Artificial Intelligence field, solves new problems by retrieving similar past experiences in the case base and adapting solution to solve new problems. We use CBR for the automation of decisions made by the game engine. The construction of a CBR system needs to accumulate many episodes from the gaming environment to create the case base of the CBR engine. However, as the number of episodes being saved in the case base increases, the response time of the CBR system slows down. We are then facing a dilemma: reducing the size of the case base to improve the response of the CBR system while keeping an acceptable level of performance. In this master thesis, we use the game of Tetris to conduct our case studies. This game presents some particular interests, as decisions to be made are limited by time constraints. We propose in this thesis to answer the following questions: How to construct a CBR system to play the game of Tetris. What is the expected performance of the system applied to this game? Wich game level can be reached by estimating case value through reinforcement learning? As time response constraints are inherent to Tetris, which degradation of performance can be expected by removing cases from the case base