Revue ouverte d’ingénierie des systèmes d’information

ROISI - ISSN 2634-1468 - © ISTE Ltd

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Derniers articles parus

Éditorial

Ce numéro spécial, « Apports et limites de l’intelligence artificielle pour la gestion des connaissances tacites en entreprise », reprend une sélection retravaillée de trois des huit contributions ayant été présentées à l’atelier "Connaissances Tacites" (KM-IA).

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Quand l’intelligence artificielle rencontre l’ineffable : le défi des connaissances tacites humaines

L’Intelligence Artificielle (IA) numérique est omniprésente et interagit en permanence avec l’Humain, mobilisant ses connaissances explicites et tacites. Contrairement à l’Humain, qui dispose à la fois de savoirs formalisés et d’un capital de connaissances tacites façonné par l’expérience, l’IA ne détient pas de connaissances intrinsèques. Elle génère des réponses en exploitant des modèles algorithmiques et des jeux de données accumulés, mais rencontre des limites dans la compréhension et la restitution des connaissances tacites, souvent inarticulables et fortement contextuelles. Pourtant, l’IA pourrait jouer un rôle clé dans l’explicitation et la transmission de ces connaissances. En interagissant avec l’Humain, elle pourrait l’aider à structurer des savoirs informels, à identifier des schémas récurrents dans ses prises de décision et à faciliter l’échange de compétences au sein des organisations. Inspirée par le concept de « Ba » défini par Nonaka, qui décrit un espace partagé favorisant la création de connaissances, l’IA pourrait servir de catalyseur pour formaliser certaines connaissances tacites, tout en soulevant des défis épistémologiques majeurs (biais, opacité des modèles d’IA, etc.). Dans cet article, nous analysons les capacités et les limites de l’IA pour appréhender ces savoirs informels. Nous explorons les mécanismes par lesquels elle pourrait contribuer à l’émergence d’une intelligence hybride, combinant raisonnement humain et assistance algorithmique, et discutons des implications pratiques, éthiques et d’équité de cette interaction, notamment dans des domaines où l’intuition et l’expérience sont essentielles, comme la médecine, l’éducation ou la prise de décision stratégique.

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Transformer les savoirs tacites des geosciences en pa-trimoine collectif : stratégies et perspectives

Cette étude explore la capture et la valorisation des savoirs tacites au sein d’organisations scientifiques, en prenant le BRGM comme cas d’étude. Face à l’enjeu stratégique de la gestion des connaissances, nous examinons la transformation des savoirs individuels en patrimoine collectif via une approche méthodologique en trois volets : cadre théo-rique, utilisation d’outils d’IA pour recenser et transcrire ces savoirs, et proposition d’une architecture CBR avec un agent IA ("beregem") pour résoudre des problématiques en géosciences. Cette recherche contribue à la gestion des savoirs tacites scientifiques par des solutions basées sur l’IA.

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La pérennisation du savoir tacite des acteurs métier à l’ère de l’Intelligence Artificielle : émergence d’enjeux inédits à travers une étude de cas multiples

Cet article explore la pérennisation des savoirs tacites des acteurs métier dans le cadre des projets visant la conception d’usages d’Intelligence Artificielle (IA) dans les organisations. À travers la confrontation entre un état de l’art interdisciplinaire sur les savoirs tacites et un terrain d’observation de 7 cas d’application en France et en Suisse, cet article met en lumière les dynamiques de capture des savoirs tacites des acteurs métier lors de la conception et de l’exploitation des modèles IA et révèle trois pistes de réflexion : (1) l’émergence de nouveaux dispositifs de traduction des connaissances métier en modèles de données et de capture de savoirs tacites à travers la maïeutique réalisée en phase de conception, (2) la difficulté à tenir compte des savoirs tacites inconscients dans l’évaluation de l’IA à l’usage, révélant des enjeux d’interprétabilité, de biais cognitifs et de confiance, et (3) la capture des savoirs, y compris tacites, comme finalité première de projets de science de données au service de leur pérennisation. Mais cette capture peut ne pas être souhaitée par les acteurs métier, voire introduire une intermédiation empêchant le développement ultérieur de leurs savoirs tacites issus de l’expérience du réel au profit de ceux liés à l’usage de l’IA. Ces pistes mènent au perfectionnement des dispositifs de pérennisation de savoirs tacites, à condition de justifier leur légitimité et de maitriser des risques de dérives.

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Editorial

Ce numéro spécial de la “Revue ouverte d’ingénierie des systèmes d’information” rassemble des articles étendus des éditions 2023 et 2024 du congrès INFORSID.

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CircuSChain : une méthode d’évolution continue pour évaluer et aider à concevoir des chaînes logistiques selon les principes de l’économie circulaire

L’économie circulaire consiste à produire des biens et des services de manière durable en limitant la consommation et le gaspillage des ressources et la production des déchets. Dans le domaine de la logistique, les entreprises cherchent à revoir leurs pratiques et à adopter les principes de l’économie circulaire en essayant de rendre leurs chaînes logistiques davantage circulaires. Une transition réussie vers des chaînes logistiques davantage circulaires nécessite une évaluation continue de l’amélioration de sa circularité. Cet article présente une méthode d’évolution continue appelée CircuSChain dont l’objectif est de guider les organisations pour leur permettre d’évaluer et de concevoir des chaînes logistiques plus circulaires. La méthode, formalisée sous la forme d’un modèle de processus intentionnel et d’un méta-modèle de produits, se base sur l’utilisation d’un modèle générique de chaîne logistique circulaire, d’un jeu sérieux permettant de simuler la structure et le fonctionnement d’une chaîne logistique circulaire, et d’un indicateur permettant de calculer la circularité d’une chaîne logistique. Cet article étend un précédent article [KUR 23] en détaillant ces outils utilisés par la méthode ainsi que l’ensemble des protocoles utilisés dans les différentes stratégies proposées par la méthode.

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Transformation Numérique de l’Industrie : Élicitation des Connaissances Métier et Recevabilité

La digitalisation des processus métier constitue un enjeu crucial pour les entreprises, offrant la possibilité d’améliorer leur efficacité, leur qualité et leur rapidité d’exécution. Cette transformation ne peut être pleinement réalisée sans une maîtrise approfondie des connaissances individuelles des experts métier, de leur gestion collaborative et de leur formalisation, ainsi que d’une adhésion complète aux nouvelles technologies. Cet article propose une approche méthodologique basée sur l’élicitation des connaissances pour la conception d’ontologies formelles, consensuelles et partagées. Cette démarche est complétée par une analyse binomiale de la recevabilité des technologies numériques pour comprendre les attentes et les préoccupations des experts afin de proposer des solutions adaptées. L’approche proposée est testée expérimentalement sur des projets de collaborations industrielles dans le domaine de la manufacture (associant des sources de connaissances d’entreprises multinationales) et dans le domaine de la viticulture (associant des connaissances explicites et des savoirs implicites acquis par l’observation).

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Proposition d’une architecture utilisant le trace clustering pour recommander un parcours d’apprentissage : définition des couches de fouille de processus et de recommandation

Les systèmes d’informations pédagogiques permettent d’observer les traces d’apprentissage des apprenants et de mener des analyses sur leurs pratiques ou de prédire leur réussite. Dans ces travaux, nous étudions comment la fouille de processus, qui permet d’extraire des modèles de comportement des utilisateurs dans un système d’information, peut être utilisée dans un système de recommandation contextuel. Nous nous concentrons plus particulièrement sur le trace clustering qui vise à regrouper des traces possédant des dynamiques proches. Nos apports portent sur : la définition d’une architecture pour la recommandation qui utilise le trace clustering et la caractérisation des styles d’apprentissage des regroupements identifiés. Nous validons notre proposition sur les données collectées d’un cours d’introduction à la programmation d’IHM.

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Éthique de la gestion du consentement au traitement des données à caractère personnel : Comment les dark patterns permettent-ils d’orienter la prise de décision des internautes ?

Face au développement du big data et à son application aux données à caractère personnel, le législateur européen a conçu un cadre juridique protecteur : le « Règlement général sur la protection des données » (RGPD). Son entrée en application le 25 mai 2018 a ramené, au coeur des préoccupations des acteurs de la publicité ciblée et de l’analyse de performances, la question du recueil du consentement préalable à tout traitement de données à caractère personnel. En a découlé l’apparition de prestataires spécialisés dans la création d’interfaces de recueil de consentement, les Consent Management Platforms (CMP), mais aussi la multiplication des dark patterns visant à forcer l’obtention dudit consentement. Dans cette recherche, nous avons identifié les dark patterns utilisés par un ensemble de sites de presse puis avons utilisé la typologie de dark patterns de Gray et ses co-auteurs pour classer les designs. Nous avons ensuite discuté, d’une part, leur légalité, d’autre part, leur éthique (du point de vue des approches utilitariste et déontologique). Nous avons enfin discuté les meilleures manières de lutter contre les dérives observées. Nous montrons en particulier l’existence d’une zone grise permettant aux professionnels de maximiser, parfois provisoirement, la quantité de données collectées à caractère personnel.