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Publications, Publications
Anthologie de textes
en Management des Connaissances,
Intelligence économique et stratégique
Le KM, hier, aujourd’hui et demain
Frédéric Foussier
Information and Knowledge Management
SchlumbergerSema Consulting
Le KM, c’est un peu la prose de M. Jourdain. Les pionniers en ont fait sans le savoir et ceux qui se targuent d’en faire aujourd’hui se contentent trop souvent de reprendre d’anciennes recettes. Nous nous attacherons donc à essayer de distinguer l’ancien du nouveau, en confrontant les modes d’hier aux réalités d’aujourd’hui. Nous terminerons sur les tendances de demain qui nous semblent pouvoir bénéficier d’une réelle pérennité, indépendante des effets de mode.
Ce furent les consultants qui d’abord pratiquèrent le KM. Pendant les années 90, les Directions dans le secteur du Conseil comprirent qu’on devait passer d’une approche axée sur les ressources naturelles vers une approche basée sur les ressources intellectuelles. Et là, ce fut le choc avec la découverte que 80% des biens intellectuels n’étaient pas possédés par les entreprises : ils repartaient tous les soirs et revenaient tous les matins s’asseoir à leur bureau. La question de savoir comment la connaissance était acquise, utilisée et restituée devint alors essentielle.
Le défi consistait à savoir comment développer un modèle réussi de KM. Le résultat en fut l’émergence, il y a une dizaine d’années, d’une nouvelle industrie. Malheureusement, de nombreuses écoles et de nombreux concepts autour de cette problématique ne durèrent que le temps d’un feu de paille, et il est fort difficile aujourd’hui de faire la part entre les modes d’hier et les solutions réellement mise en œuvre aujourd’hui, pour ne rien dire de la difficulté à faire quelques hypothèses un tant soit peu fiables sur l’avenir.
Les choses ne se firent pas sans mal. Durant la décennie passée, trois grandes écoles s’affrontèrent (entre elles) et s’imposèrent (sur le marché) avec plus ou moins de bonheur :
· La première école visait à convaincre du fait qu’à chaque problème il y avait une solution technique. C’est ce que nous appelons l’école technicienne. Son mot d’ordre pourrait se résumer à : “ Ne faites rien, la machine est là pour ça ”.
· La seconde visait à transporter le modèle tayloriste du secteur secondaire au secteur tertiaire, en d’autre termes à rationaliser le travail du col blanc pour en faire un instrument toujours plus productif d’industrialisation des prestations intellectuelles. C’est ce que nous appelons l’école économique. Son mot d’ordre pourrait se résumer à : “Le juste à temps, c’est de l’argent ”.
· La troisième école partait du principe qu’il suffisait de remodeler l’organisation pour résoudre les dysfonctionnements : aplanir les tâches, résorber les retards, etc. C’est ce que nous appelons l’école organisationnelle. Son mot d’ordre pourrait se résumer à : “ Restructurer, il en restera toujours quelque chose ”.
Dans l’école technicienne, l’outil est premier. L’information ne circule pas ? Munissez vous d’une messagerie électronique. Les systèmes cohabitent mal ? Faites choix d’un seul et unique système. Le personnel a une productivité en baisse ? Donnez-lui les outils adéquats pour travailler, etc.
En clair, il s’agissait de moderniser les outils de production. Pour donner le bon outil à quelqu’un, au bon service, au bon département, il fallait bien procéder à quelles analyses des besoins et des modes d’organisation de l’entreprise, mais, d’une manière générale, la panacée était tout entière dans l’acte d’achat. Il ne fallait qu’opérer le bon choix d’outil et payer.
Cette vision un peu caricaturale du bricoleur qui prétend qu’on reconnaît un bon ouvrier à ses outils a fait de nombreux émules pendant la dernière décennie. Cette vague de pensée n’a épargné personne, ni aucun secteur. Par contre, quelques chevaux de bataille particulièrement voyants ont été mis en avant pour illustrer et défendre ce propos.
Parmi les fers de lance technologiques de l’époque, on trouve trois ancêtres du KM : la gestion électronique de documents, le traitement automatique des langues et l’IA.
La GED devait bouleverser la gestion documentaire des entreprises. « Tout est (sur) papier », tel était le constat fait à l’époque. Il suffisait donc de gérer cette masse de papier au mieux pour améliorer ipso facto le fonctionnement général de l’entreprise.
Tout un chacun a encore en mémoire les prouesses de l’archivage électronique : plus de papier, plus de recours coûteux au société d’archivage, plus de délocalisation pour des coûts d’entreposage réduits, plus de délais dans le rapatriement, etc. Il suffisait de se munir de scanners et tous les problèmes de gestion documentaire allaient être résolus comme par enchantement.
Parallèlement au problème du stockage, se posait le problème de la recherche. Trouver l’information utile au bon moment s’apparentait à la recherche d’une aiguille dans une botte de foin. Alors le traitement automatique (TAL) du langage vint !
Le TAL qui avait pour objectif d’améliorer et de faciliter la recherche documentaire s’est d’abord orienté vers le monolinguisme. Il s’agissait de passer du booléen réservé aux professionnels de la documentation à un mode de recherche plus intuitif et plus proche du langage quotidien. Puis l’approche par le langage naturel s’est diversifiée en étendant ses ambitions initiales : non seulement plusieurs langues devinrent interrogeables de manière intuitive, mais il devint possible d’interroger une base de données rédigée dans une langue donnée au moyen d’une requête rédigée dans une autre langue.
Les applications les plus impressionnantes en furent la synthèse vocale et la traduction automatique.
La synthèse vocale nourrissait des ambitions considérables. Certaines voitures furent dotés de fonctionnalités de verrouillage déverrouillage automatique des portes par la voix. Les applications dans le domaine militaire virent le jour et jusqu’aux avions de chasse eurent leur commande vocale. Mieux encore, on vit des téléphones traduisant à la volée du japonais en anglais, et réciproquement.
Pourtant, ces ambitions furent globalement déçues. Peu d’applications significatives ont vu le jour en dehors de quelques gadgets qui, initialement censées faciliter la vie courante, contribuèrent bien davantage à la compliquer. La plus belle percée en la matière reste peut-être aujourd’hui Via Voice d’IBM et tous les produits similaires de dictée vocale par ordinateur. Les phases d’apprentissage se sont réduites, pour finir par devenir tolérables. Mais cette application reste plus proche du secrétariat ou de l’aide aux mal voyants que de l’application grand public.
La traduction automatique, initiée aux USA dans les années 50 en pleine guerre froide pour éviter de former tout l’état-major au russe, connut des affres de développement assez proche du cocasse (avec la traduction du russe vers l’anglais de la phrase : « la chair est faible, mais l’esprit est fort » par « the flesh is rotten, but the vodka is strong »).
Bien qu’elle ait fait ensuite des progrès significatifs, elle reste aujourd’hui cantonnée à du semi-automatique : seuls les traducteurs professionnels, le plus souvent sur des corpus très spécifiques, technique ou juridique, y trouvent leur compte. Les traductions pour le grand public, à vocation plus généraliste et conséquemment plus littéraire, restent encore extrêmement décevantes. Plus grave, les problèmes restant à résoudre semblent être tels qu’il semble difficile de pouvoir les automatiser aisément, même à moyen terme. La gestion des pronoms, qu’il s’agisse des articles pronominaux ou des particules relatives, est encore très mal gérée (« Il va au cinéma. il lui (her , him ?) fait remarquer à quel point il (he ? the location ? the movie?) est sombre »). Les lexiques comprennent bien un nombre croissant d’informations de nature sémantique destinées à la désambiguïsation de ce type de problèmes, mais le plus souvent au détriment de la couverture lexicale.. Le traitement de la langue naturelle a désormais fait place au traitement du jargon.
L’IA n’a pas davantage tenu ses promesses. Cantonnée aux laboratoires de recherche, la vision roboticienne (futuriste) était plus fiction que science. A l’époque, les analogies entre ordinateur et cerveau humain allaient pourtant bon train, et certains crurent réellement qu'il ne suffisait que de travailler davantage pour s’approcher du fonctionnement du cerveau. Cette vision prométhéenne, basée sur des hypothèses cogniticiennes délirantes d’optimisme technologique, était fausse et les applications furent d’autant plus décevantes que les principes de base se complexifiaient. L’intelligence n’était pas devenue artificielle, mais tout simplement artificieuse.
Dans la seconde école, tout était économique. Il ne s’agissait pas tant de faciliter le travail (école technicienne) que d’en augmenter la productivité. Peu importait qu’on travaille avec des outils caducs, il ne s’agissait que de gagner plus d’argent et les diktats de l’école technicienne cédèrent le pas à ceux de la rentabilité à tout crin.
L’école économique trouva un modèle fort dans le flux tendu. On ne parla plus alors que de réduction des stocks. Après le secteur de la grande distribution, tout naturellement visé, ce type d’approche s’étendit au secteur informatique. Le just-in-time empiéta sur le real-time. Il s’agissait non pas tant de tout calculer en temps réel, que de faire en sorte que les calculs soient effectués juste avant qu’on en ait besoin.
La gestion des connaissances ne se trouva, bien sûr, pas épargnée par cette lame de fond. Tout bougeait si vite qu’il fallait se tenir constamment à l’écoute. D’abord orienté vers la veille économique, nom pudique donné à l’espionnage industriel, ce mouvement se porta ensuite vers la recherche effrénée du scoop. Il s’agissait de connaître, avant tout le monde, la nouvelle innovation ou le nouveau produit. Il s’agissait de dénicher le nouveau, pas de capitaliser sur l’ancien : la gestion des connaissances comme capitalisation n’était pas encore à l’ordre du jour.
L’approche économique trouva ses plus beaux représentants dans l’analyse de la valeur et l’approche systémique.
L’analyse de la valeur devait préciser (quantifier) quelle valeur accordée aux biens intellectuels. D’abord apparue dans la mouvance de la GED, elle s’enhardit et s’essaya à mesurer la valeur non pas seulement de l’acquisition (et de la perte) des documents, mais aussi de l’information au sens large. La connaissance était (enfin) devenue une marchandise et le KM trouvait ses lettres de noblesse dès lors qu’on disposait d’une méthode de calcul qui permette de mesurer finement l’apport (le coût, et surtout le bénéfice) de la connaissance.
L’autre approche fut l’approche dite systémique. Il s’agissait d’avoir une vision plus globale du système d’information. Ce fut la mode, encore en vogue aujourd’hui, du schéma directeur. Il en fleurit alors partout et à tout propos. Le systémisme permettait de prendre du recul pour analyser le SI à partir de ses objectifs, et plus ambitieux encore, de prendre une vue générale de l’entreprise à travers son système d’information. Le recentrage, tel qu’on le connaît aujourd’hui vers le cœur de métier de l’entreprise, n’avait cependant pas encore eu lieu, puisque cette approche organisationnelle ne s’intéressait encore qu’à un objet technique, le SI. Cette approche préfigurait néanmoins le retour vers le fonctionnel, tel qu’on le voit fleurir aujourd’hui.
Enfin, troisième mode d’hier : le BPR. Il fallait partir de l’effet (productivité faible) pour remonter à sa cause (organisation défaillante). Les modes de production (« process ») étaient à revoir dans le sens de l’optimisation. Il fallait supprimer ce qui retarde, mettre en place ce qui accélère. Tout devint process, tout devait être re-engineering.
Le BPR malheureusement de par son insistance sur les processus et les modes de travail ne pouvait être qu’une approche top-down. Initié par la Direction, il fut perçu comme une tentative maladroite de réduction des effectifs. Les employés voyaient dans le BPR la méthode à peine déguisée des consultants en organisation : pourquoi faire à cinq un travail qui, une fois rationalisé (BPRisé) pouvait être fait à deux ?
Le BPR, c’était un peu le workflow sans logiciel de workflow. On ne vit pas la facilitation, on ne vit que la taylorisation. Il n’y eut même pas d’outils pour justifier l’analyse, par définition inquisitoriale, des tâches. Quelques exemples, nés d’une volonté politique très forte de la Direction, firent la une des journaux spécialisés, puis le soufflé retomba. L’école organisationnelle avait vécue.
Mais que restent-ils de ces modes d’hier, analysées au travers de ces trois écoles ? Ont-elles disparues purement et simplement ou bien d’autres appellations, dissimulant des réalités identiques, ont-elles pris le pas ?
En fait, on constate aujourd’hui que les seuls concepts de valeur à avoir survécu sont liés à la mondialisation.
· Il faut échanger plus vite et mieux : Internet a conquis une part considérable du marché, suscitant une vogue durable pour les outils de recherche et, d’une manière générale, pour tout ce qui tourne autour de l’accès à l’information : TAL, multilinguisme, push et agents intelligents, moteurs et métamoteurs, etc
· Il faut mesurer ces échanges d’information et quantifier le retour sur investissement, etc : l’analyse de la valeur perdure aujourd’hui.
· Il faut produire des outils simples et fiables : la GED n’est plus utilisée que pour des applications nécessitant de gros volumes d’archivage. Quant au workflow, il rentre, doucement mais sûrement, dans les mœurs. De nouveaux « facilitateurs » commencent, par contre, à s’imposer : outils de représentation des connaissances ou de classification automatique.
Avec presque 2 milliards de pages sur Internet, ce n'est plus l'accès, mais la récupération d'informations qui devient problématique. Trop d'informations inutiles tue l’information utile. Une enquête récente montre que 53 % des recherches Internet échouent et que 83 % des utilisateurs sont insatisfaits. Enfin, on estime que les cadres passent au moins autant de temps à chercher l’information qu'à l’utiliser.
De fait, les moteurs de recherche actuels sont comparables à un annuaire mis à jour irrégulièrement, privilégiant les informations les plus demandées et dont la plupart des pages ont été arrachées. Ils ont atteint la limite de leur efficacité et les utilisateurs ont besoin de méthodes de recherche qui ne nécessitent pas de connaissances spécifiques. Même avec l’émergence des portails d'entreprise, point d'entrée unique d’accès, le volume d'informations reste trop important.
La GED continue à faire des émules, mais ne parvient pas à faire des affaires. C’ est ce constat en demi-teinte qui s’impose encore aujourd’hui après une décennie passée à claironner haut et fort qu’elle bouleverserait la donne dans le difficile et épineux problème de la gestion documentaire.
Parallèlement, dans l’optique où les demandeurs de connaissance deviennent des consommateurs de connaissance et où, à leur tour, ces consommateurs deviennent des producteurs, on stocke, de plus en plus, pour redistribuer. La problématique ici en jeu est celle du groupware et du workflow. Mais alors que la messagerie a connu un véritable raz-de-marée, le travail collaboratif, perçu comme un outil de taylorisation du col blanc, fait une difficile percée.
Le salut du workflow viendra sans doute du KM dès lors qu’à l'aspect GED traditionnel, ce dernier offrira la possibilité d'accéder à des espaces de discussions libres (forums) ou de travail collaboratif. De fait, le KM intègre déjà aujourd’hui les problématiques fonctionnelle et organisationnelle, tout en essayant d'apporter une réponse à la forte tension ainsi créée entre l'idéal d'une diffusion généralisée du savoir et les nécessités de sa hiérarchisation et de la sélectivité de sa distribution.
On estime à moins de 20 % le taux de pertinence atteint par les moteurs de recherche actuels. Certains en cherchent la raison dans le fait que de nombreux mots possèdent plusieurs significations et que tous peuvent être utilisés dans des contextes d’utilisation différents. D’autres arguent du fait qu’il existe plusieurs manières d'exprimer une même idée et que les moteurs de recherche se contentent le plus souvent encore de travailler, de manière mécanique, par associations en ne cherchant que les documents contenant les mots de la requête. Mais la véritable raison n’est-elle pas liée au fait que la plupart utilisent la même méthode statistique, extrêmement sommaire (il suffit que le document contienne plus de deux occurrences de l’un quelconque des termes de la requête pour être renvoyé à l’utilisateur !) ?
Face à ces difficultés, on commence aujourd’hui à parler de la complémentarité de l'homme et de la technologie. Certains n’hésitent plus à défendre l’idée d’une réduction de l’automatisation ! En proposant plusieurs significations à l'utilisateur et en lui demandant de choisir celle qu’il souhaite soumettre. La perspective a viré de 180 degrés : ce n’est plus la machine qui aide l’utilisateur, mais l’inverse !
Ainsi, Question.fr, service de réponse en ligne, et wStart.com, moteur de recherche en langage naturel, unissent leurs efforts pour répondre à toutes les questions des internautes.
Certains, plus absolutistes encore, vont même jusqu’à prôner un retour à la bonne vielle méthode du recours au spécialiste. Sur Webhelp, moteur de recherche canadien, ce sont des documentalistes qui répondent aux requêtes !
Le traitement automatisé des langues relève encore d’une problématique babelienne. Parmi les revers les plus connus, on citera le flop de la dictée vocale et la traduction automatique réservée aux … traducteurs ! L’anglais, nouveau latin des temps modernes, a gagné une audience mondiale, mais même ici les progrès de la traduction automatique butent sur les nombreuses subtilités et raccourcis stylistiques de la langue anglaise (concision syntaxique, facilité d’élaboration de nouveaux néologismes, notamment au travers de la substantivation des adjectifs et de la composition de périphrases adjectivales (“plague-ridden ”)).
On ne faisait autrefois du KM que sous la forme du transfert de connaissance. Le changement majeur apporté depuis est dû au fait que les employés sont devenus des biens de valeur : leur savoir est aujourd’hui (et le sera de plus en plus à l’heure de la réduction du taux de chômage et de l’accélération du turnover) reconnu comme vital pour le succès de l’entreprise. Or, si la connaissance est un bien, elle doit être gérée de la même manière que les autres biens.
Or, bien que les investissement dans le KM devaient être multipliés par 6 entre 1999 et 200, 70 à 80 % de ce que savent les employés est caché. De multiples outils ont donc fait leur apparition, chacun d’entre eux insistant sur un aspect particulier du problème. La division sectorielle est déjà en marche.
Au vu de ces diverses lignes de force, obligation nous est faite de reconnaître que ce qui domine aujourd’hui, c’est le mélange, pour ne pas dire, le méli-mélo des problématiques. Certains éditeurs proposent dans leur offre des progiciels à vocation multiple, avec toute une panoplie d’outils ou de modules censés répondre aux besoins les plus divers. Les uns font du KM sur un socle CRM, les autres de la gestion de contenu entée sur de la GED, les troisièmes du workflow collaboratif adapté à des solution d'e-commerce, etc. Dans ce capharnaüm de fonctionnalités, quelles sont celles qui se dégagent pour demain ? C’est ce que nous nous proposons de voir dans les lignes suivantes.
Au vu de cette rapide critique des modes d’hier et de cette courte revue des réalités d’aujourd’hui, les tendances pour demain qui nous semblent devoir durer, parce qu’étant de valeur sont : l’analyse de la valeur, les problématiques relatives à la mondialisation et le multilinguisme, les nouveaux modes de représentation des connaissances, l’apport des nouvelles technologies au KM.
C’est avec l’analyse de la valeur que l’école économique a fait mouche.
L’appliquer au KM posait cependant quelques problèmes : les uns traitaient de la connaissance dans ses modalités de production et dans ses effets sur ses destinataires, en se référant à l’acquisition de nouvelles compétences, tandis que les autres traitaient de la connaissance dans ses modalités d’exploitation, en se référant à la compétence actualisée au service d’un métier.
C’est précisément l’analyse de la valeur qui permet de trouver le dénominateur commun à ces deux approches. Elle le trouva dans ce qui rapproche naturellement ces 2 problématiques, à savoir l'approche par l'économie. L’information y est, en effet, vue comme une marchandise. De ce point de vue, le knowledge peut être défini, comme la somme des procédés de fabrication d'un bien, matériel ou immatériel. Cette marchandise, comme toute marchandise, a une valeur qui se décline en une valeur intrinsèque (ce que la connaissance vaut pour elle-même), une valeur d'usage (ce qu'on peut faire avec une connaissance) et une valeur vénale (ce qu'on vend en vendant une connaissance).
L’analyse de ces trois types de valeur montre qu’à chacune d’entre eux, il est possible de rattacher une fonction majeure de l’entreprise : R&D, Stratégie et Vente. La valeur intrinsèque de la connaissance, ou encore ce que la connaissance vaut pour elle-même (par exemple, savoir comment graver des informations numériques sur un support à l’aide d’un laser), est du ressort de la R&D. La valeur d'usage de la connaissance, ou encore ce qu'on peut faire avec une connaissance (par exemple, savoir comment utiliser le précédent savoir acquis sur la technologie du gravage par laser pour produire des supports de stockage), est du ressort de la stratégie d'entreprise. Enfin, la valeur vénale du produit, ou encore ce qu’on vend en vendant une connaissance (par exemple, savoir comment utiliser le précédent savoir sur la production de supports optiques par technologie laser pour lancer sur le marché un CD-ROM sur les collections du Louvre), est du ressort du commercial. A ce stade, la connaissance a un coût et l’entreprise vit sur les gains qu’elle retire de sa vente.
Tandis que l’école économique a perduré au travers de l’analyse de la valeur, l’école technicienne, elle, a pu le faire grâce aux différentes technologies liées, de près ou de loin, à la recherche d’informations.
Le multilinguisme n’est longtemps resté qu’un marché à la croissance (seulement ?) réputée explosive. La déferlante Internet a contribué simultanément à l’appauvrissement linguistique, de par la nette suprématie de l’anglais, et à son enrichissement, de par l’arrivée de nouvelles langues dans le paysage informatique mondial. Est-ce à dire que le multilinguisme puisse un jour devenir une obligation incontournable ? De fait, nous pensons aujourd’hui qu’elle doive finir par s’imposer pour permettre, non pas tant à l’internaute moyen qu’aux professionnels éparpillés aux quatre coins de la planète, de travailler.
La sortie de l’isolement linguistique est donc plus que de mise, même dans un monde dominé par une seule langue. De lourds efforts, et non de vains efforts, restent certes à faire. L’utilisation des listes de mots vides, du stemming (« run » forme canonique de « runner », « running ») du word breaking (résolution des problèmes d’agglutination) ne résolvent que la partie émergée de l’iceberg linguistique. Certains produits devenus célèbres après de longues années d’existence tels Systran, ou de nouveaux entrants tels Eye-box, en passant par CyrshNet, Berlitz GlobalNET, Lotus Translation ou encore Autonomy, dont l’approche, inverse de celle de SYSTRAN ou de Lernout & Hauspie, se vante d’être indépendante par rapport à la langue, sont autant de nouvelles tentatives pour s’imposer sur un marché promis à un bel avenir.
Enfin, on notera également des produits qui, tel Cyrsh Technologies Corporation avec CyrshNet, annoncent des agents intelligents qui interprètent et corrigent les mots saisis, transforment la requête et réengagent la recherche, indépendamment des langues utilisées.
En matière de KM, une tendance lourde s’imposera certainement dans les années à venir : la représentation des connaissances. Jusqu’ici, l’ergonomie de type gestionnaire de fichiers était tout ce qui était offert à l’utilisateur. Cette indigence traduisait une offre encore immature. Le fait que de nouveaux modes de représentation commencent aujourd’hui à émerger est le signe d’une maturité naissante du marché.
On distingue globalement trois grands types de représentations.
Il s’agit de la plus commune. Elle est utilisée pour permettre de visualiser plan de classement et classifications. Son modèle le plus approchant, ou plutôt celui dont elle s’inspire le plus, reste l’arborescence, telle qu’on la connaît sous forme de gestionnaire de fichier Microsoft. Des icônes, jointes à une indentation pour symboliser à la fois la nature et le type de l’entrée et sa dépendance logique par rapport à une entité d’ordre supérieur (père) ou inférieur (fils). S’y ajoutent des liens de type hypertexte pour passer d’une rubrique du plan de classement à l’autre.
La représentation de type cartographique est d’un niveau supérieur. Des produits comme Trivium symbolise les liens de dépendance entre termes. Plus un terme est graphiquement éloigné d’un autre, plus sa pertinence est faible. Le centre du graphique répond au cœur de la question, les feuilles terminales symbolisent les liens plus distants reliant les différents concepts.
· Représentation sous forme de réseaux
Enfin, la représentation sous forme de réseaux, telle que celle offerte par Vérity pour ses réseaux de concepts, s’approche davantage de la représentation par réseaux sémantiques (issus des thésaurus) ou par réseaux de neurones. On part d’un concept auquel sont rattachés différents autres de manière à constituer des pondérations. Les réseaux sont eux-mêmes liés entre eux.
Ces représentations, parce qu’elle donne à l’utilisateur une vue synthétique des résultats de ces requêtes, sont appelés à un bel avenir.
Les nouvelles technologies du KM, sur un marché évalué par IDC à deux milliards de dollars de chiffre d'affaires pour 2000, en croissance de 40% par an, sont :
· La personnalisation du contenu, avec les agents intelligents et la classification automatique
· L’interrogation en langage naturel, avec le développement du multilinguisme
· La montée en puissance de l’interopérabilité et du format d’échange XML
· L’extension de la problématique KM aux progiciels de gestion
Les agents intelligents sont les fers de lance de la personnalisation sur le Web. Il s’agit du faire du push (ex-DSI – diffusion sélective de l’information) partant de principe que, plutôt que de contraindre l’internaute à faire des recherches trop souvent infructueuses, autant, son profil de recherche connu, lui envoyer directement toute information relative à ce même thème..
Des sociétés tels qu’Infonautics par exemple se sont spécialisés dans ces agents intelligents (produit Sleuth) : un « robot veilleur » se charge de parcourir Internet à la recherche de nouveautés en rapport avec les thèmes choisis. Cet agent structure ensuite les données recueillies en rubriques et sous-rubriques. Les trouvailles du robot sont ensuite adressées à l'utilisateur sous la forme de courriers électroniques. D’autres, tel Verity, intégrent ces agents au sein d’une offre progicielle plus conséquente : Portal One utilise le robot d'indexation Information server (ex-Search), du moteur de catégorisation Knowledge Organizer et de la solution de push Agent Server. Enfin, Arisem, par la technologie du Profiling dynamique, a la capacité de suivre et d'enregistrer les besoins et les centres d'intérêts des utilisateurs, à travers leur navigation et leur propre production de contenu..
Un autre moyen utilisé pour personnaliser le contenu est celui de la classification ou catégorisation automatique. Catégoriser, c’est simplifier le complexe et les objectifs poursuivis aujourd’hui sont identiques à ceux des premiers classificateurs scientifiques, les zoologues : de dégager, de la diversité des formes et des objets, un fil directeur qui permette d’établir des ressemblances (filiations) et de dégager des différences ? En la matière, les principes de base à respecter sont l’univocité du classement (classer un objet sous une catégorie et une seule, sinon le classement devient équivoque), l’exhaustivité (tous les objets, sur le corpus sélectionné, doivent avoir une catégorie de rattachement) et le respect du pas (l’écart doit être identique d’un niveau sur l’autre). Bien que ces principes soient rarement formalisés, et a fortiori respectés, par les algorithmes du marché, des produits tels que ceux d’Arisem font bien augurer des développements futurs.
Les outils de recherche sont aussi disparates que les sources qu'ils sont censés interroger, et les modes de recherche tout aussi divers. Faut-il ne faire que du booléen ou faut-il passer au langage naturel sur du texte intégral (full-text) ? Faut-il privilégier les moteurs spécifiques, les moteurs génériques ou les méta-moteurs ?
De fait, la plupart des experts reconnaissent que la technologie actuelle, basée sur la recherche statistique, a atteint ses limites. Constatant qu’il est impossible de localiser des informations précises sans en comprendre le contenu, il faut pouvoir disposer d’outils capables de détecter la signification d'une requête et d'en trouver l'équivalent dans les documents, sans se soucier de la tournure utilisée pour exprimer cette requête. Heureusement, une nouvelle génération d'outils de recherche répond à ce besoin.
Diomorfo 1.0 (Delphes Technologies) comprend les questions posées en langage naturel utilise à la fois un dictionnaire de concepts qui analyse les racines et un module d'analyse morpho-syntaxique. LexiGuide ordonne le résultat d'une recherche à partir de sa signification en éliminant les documents qui contiennent des mots identiques à ceux de la requête mais dont la signification est différente. Verity, lui, se cale sur le marché des technologies de recherche et de diffusion avec des solutions comme Portal One ou K2 Catalog.
Enfin, l’aspect multilingue se renforce avec l’émergence d’éditeurs qui, à l’origine, n’étaient pas spécialistes du domaine, signe que le multilinguisme est un enjeu grandissant. On le voit, lorsque des éditeurs, tels que Lotus, s’attellent au problème. Ainsi, Lotus Translation Components traduit à la volée les applications Web basées sur Domino.
Concernant la gestion documentaire, l’arrivée de XML a fait office de révolution en permettant d’assurer une réelle interopérabilité des formats d’échange, en environnement multi plate-formes. L’émergence en fut lente (un départ modeste), mais il finit par connaître une croissance et une diffusion désormais bien acquise. XML permet une séparation du fond (contenu) et de la forme (présentation), garantissant une réutilisabilité des données en autant de feuilles de style. L’information est enfin dissociée du document : on peut non seulement présenter l’information sous différentes formes, mais opérer des tris et des extractions ciblés pour constituer automatiquement autant de sous-documents, à partir d’un document dit maître, qu’il y a de destinataires ou de modes d’emploi et d’utilisations possibles des données.
Selon IDC, la dépense sur les seuls services de gestion de la connaissance devrait franchir la barre des 6 milliards de dollars en 2004. De fait, s’il est une tendance forte à retenir, c’est que le KM n’est plus seul et est, de plus en plus souvent, intégré à d’autres outils. Mentionnons, parmi d’autres, l’ERM (Employee Relationship Management), le KM collaboratif et l’e-business Intelligence.
· Pour ce qui concerne l’ERM, citons, dans la lignée de Discovery Server de Lotus, eQuesto Knowledge qui met en relation décideurs et experts. Proche du modèle P2P (Peer to Peer), la collaboration de personne à personne s’effectue via une interface web intégrée à l’intranet. A la frontière de la gestion dynamique de compétence, eQuesto Knowledge cartographie à la fois les besoins des salariés et les ressources internes. Atos Origin et KPNQwest délivrent des services Web de Knowledge Management collaboratif sur la base de la technologie d'Open Text de Livelink. Livelink permet le travail collaboratif et la gestion de la connaissance en supportant l'intégration avec les systèmes ERP, les applications de la chaîne logistique intégrée et les applications de CRM. De son côté, Ennov présente, avec Prismasuite 3.6, une solution de knowledge management exploitable en ligne. Par rapport à Portal One de Verity ou à Hummingbird Enterprise Portal, Ennov met l'accent sur la gestion des processus. Un module orienté audits permet de générer des statistiques exportables vers Excel et les données sont analysables par les solutions de Business Objects pour leur exploitation métier.
· L'e-Business Intelligence est la convergence entre e-business et business Intelligence (partage des connaissances). Business Objects propose, depuis 1997, WebIntelligence, une solution qui permet d'utiliser un navigateur pour interroger un ensemble de bases de données, faire du reporting et produire des analyses multidimensionnelles. Le Datawarehouse est arrivé au bout du long chemin parcouru par le KM.
Hier, la gestion de document dominait, avec une GED de plus en plus assise et un workflow de plus en plus présent. Aujourd’hui, on ne gère plus tant le document que l ‘information, grâce à XML notamment qui, de tous les outils mis aujourd’hui à notre disposition, est celui qui permet le mieux cette distinction. Est-ce à dire qu’on gère la connaissance en tant que telle ? Force est de reconnaître que non. De fait, on ne doit pas confondre connaissance et information. La gestion de la connaissance n’est pas encore totalement entrée dans les mœurs aujourd’hui, mais il est certain qu’elle le sera demain. A voir cependant toutes les variations autour du mining (data- ? text- ? skill mining ?), il faut continuer à prendre garde à ne pas se laisser abuser par les nouvelles modes.
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