Amélioration des Performances Organisationnelles par le Management des Connaissances

La section introduit le département Ingénierie d'Essilor, employant plus de 300 personnes à travers le monde. Son objectif principal est l'industrialisation de produits et technologies pour les unités de production d'Essilor et ses partenaires. Cependant, la forte personnalisation des verres de lunettes, liée aux paramètres physiologiques des utilisateurs, impose une grande flexibilité et capacité d'adaptation des procédés de fabrication. Le département doit donc être à la fois structuré et flexible, constamment à la recherche d'innovations pour répondre aux besoins de ses clients. L'innovation englobe non seulement la création de nouveaux produits, mais aussi l'amélioration de l'organisation et des pratiques managériales pour optimiser les performances et adopter les dernières technologies issues de la recherche fondamentale et du département R&D. Cette section pose le contexte industriel et les défis liés à la gestion des connaissances et compétences au sein d'une entreprise comme Essilor, spécialisée dans des produits hautement personnalisés.

Cette partie se concentre sur la définition et l'importance de la compétence au sein d'une organisation. Elle souligne le caractère essentiel de la compétence dans le capital immatériel d'une organisation, sujet de nombreux travaux de recherche. Paradeise et Lichtenberger (2001) ont mis en évidence la variabilité des définitions de la compétence selon la perspective de l'auteur (opérationnel, RH, formateur...). L'étude se focalise sur l'expression de la compétence dans une situation donnée, en utilisant les ressources de l'environnement de travail. La reconnaissance d'une compétence traduit une mise en œuvre réussie d'éléments liés à la structure de l'organisation, aux connaissances détenues, et à l'activité réalisée. En conclusion, la compétence agit comme un intégrateur, traduisant une performance reconnue et soulignant le lien crucial entre les compétences, les connaissances, et la structure organisationnelle, un concept central pour la gestion des connaissances et compétences.

L'importance de la maîtrise de la conception produit/procédé est mise en avant, notamment en raison du fait que la conception engendre environ 80% des coûts futurs du produit (Berliner & Brimson 1988; Liebers & Kals 1997). Cette section explore différentes approches de conception, notamment la revue de Tomiyama et al. (2009). Cependant, de nombreuses méthodes rencontrent des limitations industrielles, en particulier dans leur capacité à gérer la complexité de produits nécessitant des approches de conception multiples et simultanées. En revanche, les méthodes orientées vers des objectifs précis, comme l'approche processus ISO 9000, connaissent plus de succès. Cette section met le doigt sur un besoin d'adaptation des méthodologies de conception aux contraintes industrielles et souligne l'importance d'une approche structurée et ciblée pour optimiser le processus de conception, un aspect essentiel pour améliorer le management des connaissances et compétences dans ce domaine.

Cette partie se concentre sur l'impact du management des connaissances et des compétences sur la performance des activités de conception. Organiser et coordonner ces activités permet de créer un cadre et des outils pour des équipes dédiées travaillant de manière collaborative. Les projets de conception impliquent souvent des processus concurrents, imbriqués et interconnectés, nécessitant des modèles de collaboration et de partage d'information. Serrafero et al. (2006) soulignent l'importance de compléter cette collaboration par une gestion des connaissances pour résoudre efficacement les problèmes de conception et favoriser l'innovation. Cette section pose les bases pour les chapitres suivants en définissant le lien entre l'organisation du travail, le partage des connaissances et des compétences et les performances en conception. L’objectif est de trouver des solutions pour améliorer l’efficacité de la collaboration et du partage des savoirs.

Cette section explore l'utilisation du paradigme multi-agent pour répondre aux problématiques de gestion des connaissances. Elle examine l'adéquation des approches basées sur les agents pour gérer la complexité inhérente à la gestion des connaissances. L’analyse se concentre sur les démarches d'ingénierie des connaissances et sur la manière dont le paradigme agent peut répondre aux défis posés par le cycle de vie des connaissances, depuis leur création jusqu'à leur évaluation. Le chapitre souligne les limites des approches actuelles de conception de systèmes à base de connaissances, qui considèrent souvent la connaissance comme une ressource statique, limitant ainsi leur capacité à gérer la dynamique inhérente aux interactions humaines et au partage de connaissances. L'objectif est de démontrer que les approches multi-agents offrent une plus grande adaptabilité et flexibilité pour modéliser et gérer ce cycle de vie.

Cette section analyse les approches existantes pour la conception de Systèmes Multi-Agents (SMA) dédiés à la gestion des connaissances. Elle identifie deux courants majeurs dans ces approches. L'accent est mis sur les méthodes d'ingénierie des connaissances, et plus particulièrement sur MAS-CommonKADS et MASINA (une extension de la première), qui guident les concepteurs à travers une analyse ascendante, partant de la spécification des agents jusqu'à l'architecture de l'organisation. Le texte souligne les différences entre ces deux approches, notamment concernant le modèle de communication. La prédominance de CommonKADS comme méthodologie dans l'ingénierie des connaissances est également mentionnée (Prat et al., 2012; Zacharias, 2009). Cependant, la section critique les limitations de certaines approches qui considèrent la connaissance comme une simple transmission d'informations entre agents, sans tenir pleinement compte de sa nature dynamique et contextuelle. Le chapitre souligne donc le besoin d'approches plus holistiques pour la modélisation de la gestion des connaissances.

Cette partie discute de différentes manières de modéliser une organisation dans le cadre des SMA et leur relation avec la gestion des connaissances. Elle mentionne le modèle MOISE/MOISE+ (Hubner et al., 2007) qui considère les dimensions fonctionnelles, structurelles et déontiques de l'organisation. Le « Virtual Organisation Model » (VOM) (Criado et al., 2009), combinant des éléments de méthodes telles qu'Ingenias, MOISE et Anemona, est présenté comme une approche plus flexible pour modéliser des organisations ouvertes avec des agents hétérogènes et autonomes. Cependant, le chapitre souligne la limite de ces approches qui ne considèrent pas la connaissance comme un élément crucial, mais plutôt comme un flux d'informations. Le principal défi à relever, selon Verhagen et al. (2012), reste l'intégration effective de la gestion du cycle de vie de la connaissance dans ces modèles, soulignant ainsi un manque important dans les approches existantes.

En conclusion, ce chapitre résume les différentes approches de conception de SMA pour la gestion des connaissances, en identifiant deux courants principaux. Il souligne que ces approches ne traitent pas suffisamment la gestion complète du cycle de vie des connaissances : création, diffusion, partage, mise à jour et évaluation. Ce point est identifié comme un axe de recherche important pour concevoir des Systèmes Intelligents à Base de Connaissances (SIBC) capables de supporter efficacement le partage des connaissances au sein des organisations. La conclusion réitère la nécessité d'aller au-delà d'une simple vision de la connaissance comme un ensemble d'informations, et insiste sur la modélisation de sa nature dynamique et contextuelle, intrinsèquement liée aux interactions humaines et au rôle des acteurs au sein de l'organisation.

Ce chapitre introduit le modèle KROM, un modèle conceptuel pour la modélisation d’entreprise orientée connaissances et compétences. Il souligne que la gestion des connaissances et compétences ne se limite pas aux seuls concepts de connaissance et de compétence, mais repose sur l’association de plusieurs éléments, ressources et leviers disponibles au sein de l’organisation. Une analyse comparative entre KROM et d’autres cadres de modélisation est présentée à travers trois niveaux de similarité : équivalent, similaire et sans équivalent. Cette comparaison vise à mettre en lumière les forces et faiblesses de KROM par rapport aux modèles existants, en particulier concernant la gestion des connaissances et des compétences au sein des organisations. Le modèle KROM est positionné comme une approche plus complète, intégrant des aspects souvent négligés dans les modèles existants.

Cette section détaille la comparaison entre KROM et d’autres modèles de modélisation d’entreprise. L'analyse révèle que les modèles actuels considèrent peu la finalité d’une organisation, ne définissant pas clairement les objectifs et missions. De même, le champ d’action et l’influence d’un rôle sont souvent négligés, malgré leur importance dans le partage des connaissances et des compétences. KROM se distingue en mettant en valeur des concepts qui constituent des leviers d'action pour améliorer les performances organisationnelles, la gestion des connaissances et la gestion des compétences, aspects absents ou moins développés dans les autres modèles. La force de KROM réside dans sa capacité à relier directement la connaissance et la compétence à une activité professionnelle, matérialisant leur génération à travers l'activité, surtout collective. Les autres modèles considèrent principalement ces éléments comme de simples ressources disponibles, ignorant ainsi une partie des mécanismes liés à leur cycle de vie.

La section analyse les forces et les limites du modèle KROM. Il est souligné que contrairement à d'autres modèles, KROM ne traite pas des moyens matériels mis à disposition par l'organisation ni de la notion d'« événement » déclencheur de changement d'état. Cependant, ces omissions ne sont pas jugées rédhibitoires pour les modélisations actuelles. Pour des futures applications, notamment pour les approches kénétiques, l'intégration de ces aspects pourrait enrichir KROM. En conclusion, l'objectif n'est pas de déclarer KROM supérieur à tous les autres modèles, mais de souligner son adéquation spécifique à la modélisation des liens entre connaissance, compétence et organisation, dans le but d'identifier et de mettre en œuvre des actions d'évolution organisationnelle. KROM se positionne comme un outil précieux pour une gestion efficace des connaissances et compétences, en les reliant directement aux activités et aux acteurs de l’organisation.

Ce chapitre introduit la nécessité d'un cadre pour l'évolution des organisations basé sur le management des connaissances et compétences. Il souligne que la prise de conscience de l'importance de ces ressources pour la compétitivité a conduit les entreprises à mettre en place des actions de management des ressources humaines (formation, tutorat, recrutement ciblé). Cependant, pour un avantage compétitif durable, ces actions sont insuffisantes et doivent être complétées par une réflexion sur le partage et le transfert des savoirs. L'arrivée de l'ère numérique a donné lieu à deux approches : une gestion des compétences classique, et une approche plus récente axée sur l'utilisation et la structuration des bases de connaissances. Ce chapitre propose un cadre d'évolution pour répondre à ces enjeux. Il introduit un modèle de maturité de l'organisation par rapport à la gestion des connaissances et des compétences (IMMCI), qui permet d'identifier le niveau de maturité et de proposer des actions d'amélioration. Le texte souligne le besoin d'outils et de méthodes pour accompagner le changement organisationnel et améliorer les performances.

Cette section détaille un modèle de maturité organisationnelle concernant la gestion des connaissances et compétences, défini par quatre niveaux : Structure Organisationnelle Tacite, Structure Organisationnelle Réactive, Structure Organisationnelle Guidée, et Structure Organisationnelle Stratège. Ce modèle, lié à l'indice IMMCI, sert à évaluer le niveau de maturité d'une organisation et à proposer des scénarios d'évolution adaptés. Des études de cas industrielles montrent que les informations relatives aux connaissances et compétences sont souvent identifiées de manière informelle et segmentée, principalement destinées aux fonctions managériales. Le chapitre met en lumière le besoin de formaliser ces aspects pour faciliter la conduite du changement et l'implication des équipes dans les évolutions complexes. Une méthodologie est introduite pour formaliser des « cartes d'identité » des cibles prioritaires d'amélioration des performances, pondérées par des critères d'enjeux, de priorités, d'impacts, de périmètre, de probabilité d'apparition et de criticité.

La section explore des scénarios d'actions pour améliorer la gestion des connaissances et compétences, mettant en avant le lien entre gestion des connaissances et gestion des compétences. Un scénario se concentre sur la formalisation des rôles pour identifier les écarts de compétences et définir les besoins de développement. Trois niveaux de périmètre sont définis pour les actions d'évolution : interne au projet/département, inter-entités organisationnelles (plusieurs départements ou projets), et externe (partenaires, fournisseurs, clients). L'étude souligne l'augmentation de la complexité avec l'élargissement du périmètre, et l'importance d'une gestion maîtrisée des interactions avec les parties prenantes externes. La section illustre la nécessité d'une approche adaptable à la maturité de chaque organisation et les défis liés à la conduite du changement.

Cette partie présente des études de cas illustrant l'application de la méthode ACKME. Un premier cas concerne l'optimisation de l'utilisation d'un logiciel de calcul, mettant en évidence l'importance de la formalisation des rôles et du développement des compétences. Un second cas étudie l'amélioration de l'efficacité d'un département chargé de l'industrialisation de données de fabrication. Ces cas montrent l'impact du management des connaissances et compétences sur les performances de l'organisation. La section conclut en soulignant les limites de l'approche ACKME : la difficulté de la conduite du changement pour des actions complexes, le besoin d'implication du management, et les défis liés à l'appropriation de la méthode par les différentes parties prenantes. L'étude de cas avec Essilor Ingénierie met en lumière les problèmes de capitalisation et de partage des connaissances et leurs impacts sur la performance.

Cette section introduit les limites des systèmes à base de connaissances classiques dans la gestion de la complexité du cycle de vie de la connaissance. Ces systèmes peinent à appréhender la connaissance comme une ressource dynamique, volatile, et étroitement liée aux acteurs et aux situations professionnelles. Ils considèrent souvent la connaissance comme un objet statique à formaliser et à stocker pour une réutilisation ultérieure, privilégiant ainsi les processus routiniers. Cette approche manque de flexibilité pour gérer les interactions humaines et le partage dynamique de connaissances au sein des organisations. La section souligne la nécessité d'une approche plus complète pour prendre en compte la dimension collaborative et évolutive de la connaissance, notamment dans des environnements de conception complexes. Le texte établit le besoin d'une approche plus organisationnelle pour intégrer les acteurs et leurs rôles dans le processus de gestion des connaissances.

Cette partie présente DOCK, une approche organisationnelle de conception de Systèmes Multi-Agents (SMA) pour les systèmes à base de connaissances. DOCK s’appuie sur la modélisation organisationnelle issue du modèle KROM pour modéliser l’organisation humaine et celle des agents du système. Cette modélisation permet de définir les rôles, les actions, l’organisation générale des agents et les interactions. Un SIBC conçu avec DOCK est modulaire grâce à des agents réactifs (pour la gestion générique des connaissances) et des agents cognitifs (adaptés aux processus métiers). Cette modularité permet une adaptation plus facile à différentes organisations et une extension plus aisée du système. La section explique comment DOCK permet de concevoir des systèmes modulaires et adaptables aux besoins spécifiques de chaque organisation, en gérant efficacement le cycle de vie des connaissances.

Cette section décrit les objectifs et les enjeux du SMA SNOTRA, un exemple d’application de l’approche DOCK. Elle souligne l'importance de la prise de décision dans la performance des projets de conception, ainsi que l'impact majeur des décisions de conception sur les coûts du produit final (80% des coûts sont imputables aux premières phases de conception, Whelton et al., 2002). SNOTRA vise à fournir les informations nécessaires au bon moment et à mobiliser les bonnes connaissances et compétences à chaque étape décisionnelle. Dans les projets technologiques complexes, les décisions sont souvent collaboratives entre experts de différents domaines (Jankovic et al., 2010), accentuant le besoin d'outils supports. SNOTRA est conçu pour s'intégrer à une plateforme de gestion de portefeuille de projet (PPM) afin d'améliorer la prise de décision en conception et gérer le cycle de vie de la connaissance au sein des projets.

La section détaille la conception du système SNOTRA, en expliquant que la gestion des connaissances implique de suivre leur cycle de vie (Grundstein et al., 2003). Neuf étapes sont identifiées pour ce processus : identifier, acquérir, classifier, stocker, exploiter, évaluer, mettre à jour, diffuser, et réutiliser. Ces étapes sont liées à des missions spécifiques. L'intégration de SNOTRA à une plateforme PPM est expliquée, avec l'objectif de rendre le système transparent pour l'utilisateur. La base de connaissances associée rassemble les informations identifiées par les agents cognitifs lors de la prise de décision. Les agents réactifs, basés sur un processus générique de management des connaissances, sont stables mais non adaptatifs. Les agents cognitifs, plus flexibles grâce à la modélisation de l'organisation humaine, sont capables d'apprendre, mais restent également non-adaptatifs face à des changements majeurs de l’organisation.

En conclusion, l'approche DOCK, une approche organisationnelle de conception de SMA pour les systèmes à base de connaissances, est présentée comme une solution adaptée aux problématiques de gestion du cycle de vie de la connaissance. Son langage de modélisation est simple et facilement compréhensible. DOCK couvre les étapes de modélisation d’entreprise, d’analyse des besoins et de conception, s’appuyant sur le modèle KROM. Comparée à d’autres approches, DOCK ne nécessite pas de compétences spécifiques et se concentre sur la mise en évidence des relations entre les connaissances et les différents constituants d’une organisation. Le chapitre souligne que SNOTRA, une application de DOCK, est en phase de conception et d'implémentation, et met en évidence les axes d'amélioration futurs, notamment l'extension de la méthodologie par des outils supports et l'intégration de concepts latéraux pour une meilleure flexibilité. La difficulté de quantifier l'impact des actions d'évolution sur la performance globale de l'organisation est également abordée.