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Résumé du colloque
La connaissance corporative représente l'ensemble des savoir-faire de l'entreprise, c'est à dire ses processus d'affaires, ses procédures, ses politiques (mission, règlements, normes), et ses données (ventes, achats, salaires, …). La gestion de cette connaissance est actuellement un défi important pour les entreprises et elle requiert le développement de systèmes adaptés. La définition d'un modèle de données et l'utilisation d'un système de gestion de bases de données relationnelles ou orientées objets, permet une gestion partielle de cette connaissance dans la mesure où le modèle de données fournit seulement une partie de la sémantique. Les savoir-faire de l'entreprise sont en effet de natures très différentes et trop de connaissances restent implicites, les textes ne sont pas analysés, les contraintes ou règles ne sont pas représentées. Idéalement, un système de gestion de connaissance corporative doit intégrer un ensemble de modèles pour les structures, le comportement, les contraintes et la présentation afin de représenter toutes les formes de connaissance. Chacun de ces modèles doit, de plus, supporter trois niveaux d'utilisation: le niveau données, le niveau méta et le niveau métaméta. Le niveau données correspond à l'utilisation des modèles conformément à leur raison d'être, c'est à dire, pour stocker et valider la connaissance; il supporte un ou une employée dans sa tâche. Le niveau méta correspond à l'explication des modèles, il supporte l'apprentissage des tâches par un ou une employée. Enfin le niveau métaméta utilise les informations sur les modèles pour les comparer, les convertir ou encore les intégrer. Ce niveau supporte l'analyse des modèles. Nous proposons un modèle uniforme basé sur une architecture à quatre niveaux: donnée, modèle, métamodèle et métamétamodèle pour un système de gestion de connaissance corporative. Nous montrons que ce modèle uniforme répond adéquatement aux exigences de la gestion de la connaissance corporative.
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