Le processus de gestion des connaissances

Table des matières

INTRODUCTION GENERALE
1. Problématique et Contribution
2. Structure de la thèse
PREMIERE PARTIE:Cartographie et Visualisation des connaissances
Chapitre 1. Etat de l’art – Cartographie des connaissances
1. Introduction
2. Donnée, Information et Connaissance
2.1. Donnée
2.2 Information
2.3 Connaissance
3. L’acquisition des connaissances
3.1. Les acteurs de l’acquisition des connaissances
3.1.1. Les experts
3.1.2. Le cogniticien
3.2. Les modes d’acquisition des connaissances
4. Les typologies des connaissances
4.1. Les modes de créations et transfert des connaissances
5. Gestion des connaissances
5.1. Définitions et objectifs
5.2. Le processus de gestion des connaissances
5.2.1. Cycle de vie de la connaissance d’après Dieng
5.2.2. Cycle de vie de la connaissance d’après Nonaka et Takeuchi
5.2.3. Cycle de vie de la connaissance d’après Grundestein
5.2.4. Cycle de vie de la connaissance d’après Ermine
5.3. Les méthodes de capitalisation des connaissances
5.3.1. La méthode MASK
5.3.2. La méthode CommonKADS
5.3.3. La méthode REX
5.3.4. La méthode CYGMA
5.3.5. Synthése sur la comparaison des méthodes de capitalisation
6. Le rôle de la cartographie dans la gestion des connaissances
6.1. Définitions et objectifs
6.2. Cartes et cartographie
6.2.1. Carte géographique
6.2.2. Carte des informations
6.2.3. Carte heuristique
6.2.4. Carte conceptuelle
6.2.5. Carte cognitive
6.2.4. Carte sémantique
6.3. Cartographie des connaissances
6.3.1. Définitions et objectifs
6.3.2. Les typologies de la cartographie des connaissances
6.3.2.1. Approche fonctionnelle
6.3.2.2. Approche conceptuelle ou par domaine
6.3.2.3. Approche procédurale ou par processus
6.3.3. Les méthodes de la cartographie des connaissances
6.3.3.1. Les méthodes de cartographie des connaissances par processu
A). La méthode GAMETH
B). La méthode de Tseng et Huang
C). La methode KALAM
6.3.3.2. Les méthodes de cartographie des connaissances par domaine
A). La méthode Pomain et Roche
B). La méthode d’arbre de connaissances
C). La methode MASK II ou M3C
6.3.4. Les modèles de représentation de la cartographie des connaissances
6.3.4.1. Le modèle graphique
6.3.4.2. Le modèle semi-formel -UML
6.3.4.3. Le modèle de criticite
6.3.5. Aperçu sur les travaux de cartographie realisées -domaine/processus
6.4. Les outils disponible pour realisé une carte des connaissances
7. Conclusion
Chapitre 2. Etat de l’art – Visualisation d’information et des connaissances
1. Introduction
2. Historique et objectifs de la visualisation
3. La visualisation d’information
3.1. Les techniques de visualisation d’information
3.2. La visualisation et l’intéraction
4. La visualisation des connaissances
4.1. La différences avec la visualisation d’information
5. La visualisation graphique en gestion des connaissances
5.1. La représentation par arbres
5.2. La représentation par graphes
6. La visualisation des cartes de connaissances
7. Les outils de la visualisation graphique des connaissances
7.1. Cmap (réseaux sémantiques et cartes conceptuelles)
7.2. Rational Rose (modèles UML)
7.3. Mind Manager (mindmapping)
7.4. MOT+ (modélisation par objet types)
8. Conclusion
DEUXIEME PARTIE:BKMDM: Boolean Knowledge Mapping guided by Data Mining
Chapitre 3. PHASE I – Réalisation et Modélisation booléenne de la cartographie des connaissances
1. introduction
2. Réalisation de cartographie des connaissances (critiques ou cruciales)
2.1. Définitions et objectifs
2.2. Le cadrage
2.3. Le repérage des connaissances (domaines ou processus)
2.4. La construction de la carte des conaissances
2.4.1. Evaluation de la cartographie des connaissances
2.4.2. Définition des critères de criticité
2.4.3. Calcul de criticité d’un domaine ou d’un processus de connaissances
2.4.4. Plan d’action
3. La modélisation booleènne de la carte des connaissances
3.1. Quelques travaux realisés avec CASI
3.2. La modélisation booleènne d’un graphe (MBG)
3.2.1. Application de la modélisation booleènne
3.2.2. Génération des règles
3.3. Modélisation booleènne d’une carte de connaissances (PHASE I)
3.3.1. Représentation booleènne d’une carte par MBG
3.3.1.1. Les matrices d’incidence (Entrée et Sortie)
3.3.1.2. Les fonctions de transitions
3.3.1.3. Génération des règles de cartographie
4. Conclusion
Chapitre 4. PHASE II – La cartographie des connaissances guidée par fouille de données
1. Introduction
2. La cartographie des connaissances guidée par fouille de données
2.1. Représentation du concept d’ECD
2.2. Le processus d’extraction des connaissances à partir des données
2.2.1. Définition et compréhension du problème
2.2.2. Collècte des données .
2.2.3. Pré-traitement des données
2.2.3.1. Sélection des données
2.2.3.2. Nettoyage et enrichissement des données .
2.2.4. Fouille de données (data mining)
2.2.4.1. Quelques principales tâches du data mining
A). La classification
B). La prédiction
2.2.4.2. Les méthodes de la fouille de données
A). Les arbres de décision
2.2.5. La construction d’un arbre de décision et génération des règles
2.2.6. Exploitation des règles d’induction
3. Conclusion
Chapitre 5. CARTOCEL – Outil support à BKMDM
1. Introduction
2. Fonctionnalités de l’outil CARTOCEL
2.1. Fonctionnalités relatives à la définition de la carte booleènne
2.1.1. Représentation graphique
2.1.2. Représentation booleènne
2.2. Fonctionnalités relatives à la fouille de données
2.2.1. Traitement des données
2.2.2. Exploitation des données
2.3. Environnement et outils de développement
2.3.1. Packages utilisés
3. CARTOCEL: fonctionnalités et interfaces
3.1. Fonctionnalités en rapport avec la carte booleènne des connaissances
3.2. Fonctionnalités relevant de l’exploitation des règles
4. De la cartographie booleènne des connaissances vers XML
4.1. Le codage des noeuds
5. La représentation semi-formel dans l’outil CARTOCEL
5.1. Le codage des noeuds
6. Conclusion
TROISIEME PARTIE APPLICATION SEMEP Service Epidémiologique et de MEdecine Préventive
Chapitre 6. Expérimentations et Résultats
1. Contexte de l’expérimentation
1.1 Introduction (Service Epidémiologique et de MEdecine Préventive)
1.1.1 Besoin de capitalisation des connaissances
1.2 Déroulement de l’expérience
1.2.1 Organisation du projet
1.3. Conclusion
2. PHASE I: La cartographie booléenne des connaissances
2.1 Introduction
2.2 Réalisation de la cartographie des connaissances du SEMEP
2.2.1 Elaboration de la cartographie des compétences stratégiques
2.2.2 Elaboration de la cartographie des savoir-faire métiers
2.2.2.1 Repérage des connaissances
2.2.2.2 La construction de la représentation physique de la carte
2.2.2.3 Analyse des critères de criticité
A) Elaboration des critères de criticité
B) La mise en oeuvre de l’évaluation de la criticité
C) Analyse des données
2.2.2.4 Analyse complémentaire
2.3 La modélisation booleènne de la carte des connaissances du SEMEP
2.3.1 Représentation booleènne de la carte des connaissances du SEMEP
2.4 Conclusion: Retour d’expérience
3. PHASE II: La cartographie booléenne guidee par data mining
3.1 Introduction
3.2 Test de personnalité (Test de BECK)
3.3 Pré-traitement des données
3.4 Fouille de données par arbre de décision
3.4.1 Construction d’un arbre de décision
3.4.2 Exploitation des règles
3.5 Conclusion: Résultats et discusions
CONCLUSION GÉNÉRALE
1. Conclusion: résultats et discusions
2. Perspectives
BIBLIOGRAPHIE
Bibliographies
ANNEXES
ANNEXE A : Machine cellulaire CASI
ANNEXE B : Test de personnalité (Test de BECK)
ANNEXE C : Grilles d’évaluation de criticité (exemple)