Knowledge Management

urs entiers de l’économie, d’où la nécessité d’en assurer la gestion et plus généralement le management : le Knowledge Management et né de cette nécessité.

Le management de la connaissance est une démarche qui vise à la fois à collecter, structurer, organiser, capitaliser et mettre à disposition les informations dont l’entreprise a besoin.

Provoquer et encourager une communauté d’échanges permettant de faire évoluer les connaissances et le savoir faire de l’entreprise est aussi une des finalités de la démarche, mais elle n’est pas la seule… En effet la finalité première du Knowledge Management (KM) est avant tout d’optimiser l’aide à la décision en favorisant la disponibilité de l’intelligence et en facilitant les analyses stratégiques.

Le Knowledge Management n’est pas un système fermé fondé sur la gestion quantitative des connaissances de l’entreprise (une simple base de données) ou encore un simple stockage d’informations (objets, expertises, compétences, idées...) classés.

Le Knowledge Management c’est un système ouvert. C’est un ensemble structuré de connaissances reliées à leur environnement interne et externe. C’est aussi des sous systèmes interagissant les uns envers les autres (clients et fournisseurs, interlocuteurs opérationnels et fonctionnels,...). Le Knowledge Management est également une gestion des connaissances actuelles et des projets de développement.

Afin d’aborder cette démarche de manière à la fois complète et synthétique, nous traiterons tout d’abord des origines du Knowledge Management et de la notion de « connaissance » puis nous détaillerons la mise en place d’un dispositif de Knowledge Management. L’actualité et les limites de cette démarche seront évoquées en dernier lieu.

1. L’administration de la connaissance, base d’une démarche Knowledge Management

1.1. Les origines du Knowledge Management

Dans les années 1950, des travaux visant la mise au point d'une intelligence artificielle pouvant rivaliser avec celle de l'homme, ont été lancés. Les premières tentatives visaient la résolution de problèmes d'ordre général. L'échec qui s'en suivit poussa les chercheurs à restreindre le champ des problèmes à résoudre. C'est ainsi qu'est né le concept de système expert[].

Les travaux permirent par la suite la création des premiers systèmes d'aide à la décision. Cependant, ces derniers souffraient à l'époque de la pauvreté de leur stockage de données, élément de base de leur fonctionnement[].

C'est dans les années 1980 que la gestion des connaissances a véritablement émergé, à la suite de plusieurs constats[]. D’une part l’information acquise et accumulée par une organisation n'est ni conservée ni transmise correctement, on dit alors qu'elle n'est pas "pérennisée". L'information est la principale richesse des organisations modernes, sous forme, de savoirs, de savoir-faire, de brevets, de stratégies de technologies, ou autres.

Les principaux auteurs qui ont tenté de faire évoluer ce concept sont tous partis d’une même analyse. Le point de départ des recherches se trouve dans la théorie de ressources et la notion de compétences clés (Core Competence). Ces travaux affirment le rôle stratégique des compétences au sein des entreprises. Ils restent cependant discrets sur les modes de construction de ces connaissances, les savoirs individuels, le mode de capitalisation.

Dans cette lignée, des études se sont alors intéressées aux manières de gérer ces compétences stratégiques, de stocker, de mettre à disposition et de faire circuler ces savoirs. Ils abordent le plus souvent la connaissance comme un « produit » que l’on pourrait mettre dans des rayonnages en libre accès et à la portée de tous. Cependant une limite apparait très nettement à cette idée de connaissance – produit. En effet, le principal goulot d’étranglement de cette discipline est la difficulté de modélisation d’une expertise, complexe et floue ne reposant pas forcément sur des savoirs bien formalisés.

L’un des objectifs majeurs de l’Intelligence Artificielle est loin d’être atteint, on ne pourra pas mettre en machine des connaissances, rares complexes, floues, bref, humaine !

En 1990, le Knowledge Management apparait comme une nouvelle tendance managériale consistant à modéliser puis à stoker les connaissances.

De plus en plus de praticiens se penchent sur les masses d’informations existant dans l’entreprise et sur leur valorisation. L’aspect collectif et dynamique des connaissances n’est que faiblement pris en compte dans les systèmes experts : on modélise les connaissances d’un individu à un instant « t ». La préoccupation est donc d’accéder à des connaissances dispersées contenues dans des notes, rapports, bases de données…

Le Knowledge Management consiste bien à créer dans l’entreprise les conditions nécessaires à un développement maximum des compétences : développement de la capacité d’innovation et de la réactivité.

Anciennement, la capitalisation des connaissances avait un objectif assez différent puisqu’il s’agissait essentiellement d’éviter la déperdition des connaissances, de favoriser leur conservation, leur transfert. On est ici dans une approche plus organisationnelle moins défensive.

Présentement, les entreprises capitalisent l’information pour être moins fragile, éviter la fuite des connaissances suite à des départs, standardiser plus facilement, conserver les connaissances accumulées pendant un projet, faciliter la réutilisation.

Le Knowledge Management a donc évolué en presque deux décennies. A l’origine c’est une approche défensive : centrée sur la préservation d’un capital, il s’agit de répondre à la question : « mes experts partent avec leur tête, comment préserver un capital de connaissances? » plus tard la capitalisation insistera sur une logique qualité, axée sur la question « comment ne plus faire les erreurs déjà commises? » c’est alors qu’elle intègre les démarches de retour d’expérience. Puis on s’oriente vers la formalisation de toutes les connaissances clés, c’est la formalisation et le partage des bonnes ou meilleures pratiques. Mais capitaliser et formaliser ne sert à rien si les salariés n’utilisent pas les connaissances capitalisées. Le Knowledge Management est devenu plus complexe car il ne concerne plus un petit nombre d’experts mais il vise une implication de nombreux salariés de l’entreprise.

1.2. La hiérarchisation de la connaissance

D'après des praticiens et des académiciens tels que R.C Tisseyre, Larry Prusak, C. Desprès et D. Chauvel, il est intéressant en gestion des connaissances de faire la distinction entre les données, les informations, les connaissances et les compétences.

1.2.1. Des données aux informations

On peut définir une donnée comme un élément de base d’information symbolique. La donnée n’a pas de sens en soi il est nécessaire de la contextualiser pour en tirer un enseignement.

Peu de données sont exploitables comme des connaissances au sens de : possibilité de trouver une solution à un problème.

Dans l’entreprise il s’agit de donner plus de sens à ce que l’on à déjà : processus pour passer des données aux informations susceptibles de générer de nouvelles connaissances. Et surtout de relier entre eux tous ces éléments, de les rendre utilisables et adaptés aux processus, au travail des collaborateurs. Il s’agit donc de donner du sens aux données pour les transformer en informations qui pourront être utilisées de manière utile.

1.2.2. Des informations aux connaissances

La connaissance résulte du travail de transformation que l’individu exerce sur l’information reçue. La connaissance est privée alors que l’information est publique. La connaissance ne peut être communiquée ; seule l’information peut être partagée. Chaque tentative de partage de la connaissance, se traduit en information.

1.2.3. Les connaissances

Connaissances explicites, tacites, implicites

I. Nonaka construit un modèle de création de connaissances organisationnelle basée sur la distinction entre savoir tacite et explicite et la complémentarité entre ces deux types de savoir.

Les connaissances explicites sont celles que l’on a formalisées, qui sont exprimées sous la forme de règles, procédures, notices. La connaissance explicite est la forme la plus accessible de connaissances.

Les connaissances tacites quant à elles sont celles qui sont le plus souvent acquises par l’expérience et dans le temps. Elles sont contenues dans la tête des experts et très difficile à formaliser. Le plus souvent on n’a pas conscience de la posséder. Ce sont donc des connaissances que l’on ne peut exprimer. On parlera souvent des « savoir –faire » en termes de gestion.

Les connaissances implicites sont celles que l’on ne veut pas formaliser c'est-à-dire qu’il serait trop laborieux de réexpliquer, l’interlocuteur considère que l’on sait de quoi parle. Elles sont souvent