sujet de thèse : catcap

Projet de sujet de thèse

Nom, Prénom : Emmanuel Tavernier

Nationalité : Française

Tel. Mob: +33 7 63 19 68 63

Mail: [email protected]

Directeurs :

Lilia Gzara (MCF HDR) (Laboratoire G-SCOP : UMR 5272, Grenoble)

Laurent Tabourot (PR) (Laboratoire SYMME, Annecy-Le-Vieux)

Mots clés :

Théorie des graphes, PLM, ERP, Système de gestion, Connaissance formelle, Connaissance semi-formelle, Continuum d’informations d’entreprise, Chaîne numérique, Capital immatériel, Information coopérative, Process, Relations, Ubiquité des données, Fouille de données, Interface de résolution de problème, Variation des idées.

Biographie du candidat :

Cv en pièces jointes.

Sujet de thèse. Emmanuel Tavernier 2 / 9 vendredi 2 décembre 2016

Présentation du sujet de thèse

Titre proposé :

CATCAP : Capture des Traces opérationnelles des acteurs d’entreprise pour construire le Capital immatériel et définir les Processus gagnants

Descriptif du sujet

Introduction

L’object if de la thèse doit être présenté de f açon concise en introduct ion du projet.

Depuis plusieurs années, nous assistons à une multiplication significative des systèmes d'informations dans les entreprises tels que la CAO, le PLM, l’ERP, la CRM, la GED, … La complexité et l’ubiquité des données demandent aux utilisateurs de nombreuses heures de formation pour maîtriser tous ces systèmes. Toutes ces informations renferment des connaissances implicites et explicites que nous souhaitons extraire et relier au Produit et par ce fait, enrichir les connaissances de l’entreprise et capitaliser leurs réutilisations.

Les bilans financiers des entreprises prennent en compte, entre autres, les investissements industriels et informationnels. Il est surprenant que le bilan des entreprises ne prenne pas en compte le capital immatériel que toute entreprise a en son cœur et qui lui permet de renouveler les informations et connaissances qu’elle possède (Vercellone, 2008).

Nous pourrions considérer des nouvelles lignes de compte factices dans la section des actifs d’un bilan les connaissances mouvantes de l’entreprise à un moment T mais aussi les connaissances passées qui ont permis de créer de nouveaux produits par exemple. C’est le capital immatériel de l’entreprise.

C’est dans ce contexte que nous souhaitons faire une recherche destinée à extraire et agréger ces données sémantiques en connaissance holistique Produit (Ibrahim, et al., 2011). La connaissance Produit s’étendra aux modes opératoires et processus de type informel et semi-formel qui peuvent être construits par les Traces laissées par les collaborateurs de l’entreprise à travers leur activité routinière.

A partir de cette connaissance holistique Produit, nous travaillerons à bâtir un système de recommandations fondé sur ce corpus.


Objectif de la thèse

La problématique doit être c la irement défin ie (problème étudié, thèse soutenue, hypothèses avancées). L’ intérêt propre du travail est exposé ainsi que ses l iens avec les travaux ex istants.

Intro de l’objectif

Afin de rester compétitives les entreprises investissent dans des outils industriels, des Systèmes d’Information1, le recrutement de collaborateurs, leur formation et ces investissements doivent contribuer à faire prospérer l’entreprise. En ce qui concerne les investissements dans les outils industriels et les SI, la capitalisation de ces derniers et les modèles d’amortissement sont bien connus. Les entreprises sont entrées dans une ère industrielle qui voit émerger le capital immatériel des entreprises comme un levier leur permettant de rester toujours plus compétitives envers la concurrence (Henning, et al., 2013), elles ne peuvent plus se contenter d’une approche tayloriste et machiniste (Vercellone, 2008). Les entreprises, les interactions des acteurs, leurs processus et leurs Produits se sont complexifiés pour répondre aux besoins du marché. Cette complexité s’est transmise à tous les secteurs de l’entreprise que sont, entre autres, les services en charge du cycle de vie du Produit2 mais aussi les SI. Les outils du SI se sont multipliés et les données dans des applications métiers sont toujours plus ubiquitaires. Ajoutons à cela les interactions des acteurs qui sont omniprésentes dans la chaîne numérique de création de valeur (Caseau, 2013). C’est dans ce contexte que nos travaux s’inscriront.

Mise en situation. Les activités et des données des acteurs métiers.

Un marketeur va émettre des idées qui seront discutées lors de séances de brainstorming et l'une d’elles sera sélectionnée pour être lancée en prototypage, le design va produire des formes de Produit qui seront maquettées. Une variante de celle sélectionnée sera reprise par les bureaux d’études qui à leur tour, réaliseront des modèles 3D qui seront, eux aussi repris par les bureaux des méthodes qui seront modifiés pour respecter les contraintes de production tout en respectant les exigences Produit. Les matières premières utilisées sont fournies par différents fournisseurs qui doivent respecter les cahiers des charges et les exigences normatives. Les fiches articles produits seront saisies et les nomenclatures de production seront construites. Lors des premiers tests d’industrialisation, des modifications seront apportées pour améliorer le Produit…

Durant l’ensemble de ces activités et leurs interactions sociales, les acteurs Métier auront laissé des Traces3 dans le SI : les logs, des données dans les ERP, des informations, des comptes-rendus de réunion, des rapports de tests, des validations, des plannings, des models 3D, des photos, des exigences, des mails, etc….

Les interactions entre tous ces acteurs à travers leurs échanges de mail et les Traces sont enregistrées dans les SI qui sont plus ou moins interopérables. Ce corpus n’a que peu d’intérêt pour la pensée humaine s’il est présenté de manière globale ; mais il prend tout son sens lorsqu’il est présenté dans le contexte d’un produit particulier, par exemple, avec un point de vu Métier pour les acteurs qui l’observent (Weber, 2016). Toutes les activités décrites dans le paragraphe ci-dessus ont pu être réalisées à l’aide de processus formels, semi-formels ou informels par les acteurs Métier. Ce sont les activités reliées chronologiquement et leurs sous-activités qui forment des processus réalisés dans un contexte particulier. Il est intéressant de partager et capitaliser (Masaaki, 1992) quelles sont les différences qui s’articulent dans les activités d’un processus pour le développement de produit, cela peut signifier que le contexte processus est différent ou que certains acteurs peuvent imaginer des variantes à des processus semi-formels pour telle ou telle raison.

1 SI : Système d’information et de gestion que sont les : ERP, PLM, CRM, MES GED, GMAO, … ainsi que les systèmes de messagerie.

2 CVP : acronyme du Cycle de vie du Produit : Imaginer, prototyper, développer, industrialiser, produire, liver, maintenir et recycler, etc…

3 Le mot « Traces » est utilisé ici pour rassembler l’ensemble des données, des informations dans un contexte de processus qui sont définis par les activités des acteurs


Connaissance longue et coûteuse à formaliser alors qu’elles sont réalisées tous les jours dans le contexte de résolution de problèmes par des experts

Pour chaque acteur métier, la formation aux missions est longue et coûteuse. Les procédures, les méthodologies et les processus formels ont un coût de formalisation et de maintenance importante, mais elles constituent un élément stratégique dans la connaissance des standards des entreprises (Masaaki, 1992 p. 73). Néanmoins, elles ne définissent pas toujours le contexte d’utilisation de celles-ci. Le contexte est un élément primordial dans la connaissance Métier, c’est le contexte qui donne à des données et informations le savoir-faire et être. On ne comprend bien un processus que lorsque le contexte est connu avec des données et un but à atteindre bien identifiés (Caseau, 2011) (Caseau, 2008) (Caseau, 2013). Les activités routinières des acteurs métier sont réalisées tous les jours, elles répondent à des exigences et aux missions qu’ils leur sont fixées. C’est donc ces activités répétées et dans le temps que les processus peuvent s'autoconstruire à travers les activités et les interactions des acteurs.

Quoi : le réseau sémantique pour construire les processus et les connaissances changeantes de l’entreprise

Pour fonctionner une entreprise met à disposition des SI qui répondent soit verticalement quand le métier est spécifique soit plus horizontalement à l’utilisateur pour réaliser les missions. Les SI sont donc des réponses aux besoins exprimés par métiers de l’entreprise. Ces SI proposent un modèle de données qui leur est propre et des fonctionnels répondant à des métiers ciblés. Mais l’interopérabilité des systèmes est souvent limitée et cantonnée à des flux de données et d’informations qui sont considérés comme essentiels. Nous pouvons citer comme exemple d’interopérabilité : la CAO et le PLM, le PLM et l’ERP, etc…. L’activité des utilisateurs est quant à elle d’une autre dimension, les acteurs passent d’un système à un autre au fil de leur travail pour chercher de l’information, pour enregistrer un fichier dans une GED, pour compléter une fiche article, pour lire une exigence produit dans le PLM. Mais aussi les interactions des acteurs et leurs rôles au sein de leur réseau social. L’ensemble des Traces constitue notre corpus de données. Toutes ces Traces peuvent être reliées dans un réseau sémantique qui constitue les informations et les connaissances mises en contexte ainsi que les informations et des données qu’elles constituent (Ibrahim, et al., 2011) (Ibrahim, 2012). Ce réseau sémantique transcende les SI par leurs liens naturels que représentent les activités routinières des acteurs, « le chemin numérique de l’information ».

Conclusion de l’objectif de la thèse

Ces données, informations, activités ainsi que les interactions sociales constituent le capital immatériel de l’entreprise. Nous pouvons considérer à ce titre deux typologies d’entreprise : les entreprises qui formalisent et maintiennent leurs processus formels et leurs connaissances de ressources humaines et celles qui pourraient capturer durant les activités routinières des acteurs (SGBC4, KLM5). Cette méthode supprimerait d’emblée l’acceptation des utilisateurs car ces activités et processus proviennent d’eux-mêmes. L’acceptation des processus semi-formels et des connaissances peut être considérée comme explicite et d’un coût négligeable.

Questions

Comment les Traces de l’ensemble des acteurs de l’entreprise ainsi que les liens qui les unissent peuvent-ils être analysés pour construire les connaissances Produit et les processus en vue d’améliorer leur performance, leur partage et leur capitalisation ?

Comment dans un contexte cognitif d’apprentissage ou de résolution de problèmes les Traces laissées par des experts ou des évènements au sein du SI peuvent-ils être modélisées graphiquement (interface) pour recommander à un utilisateur (selon sa maturité, ses compétences) des connaissances abstraites et des connaissances contextualisées en résolution de problème.

Comment, dans une démarche de capitalisation des connaissances, à partir des Traces capturées et traitées, le niveau d'acceptabilité des utilisateurs est-il capable d’évoluer en fonction des avantages qu'ils peuvent en retirer ?

4 SGBC : acronyme de Système de Gestion de Bases de Connaissance

5 KLM : acronyme de knowledge lifecycle management.


État de la question

L’état de la quest ion résume les pr inc ipales tendances et théories en rapport avec le sujet proposé. Sans aller dans le détai l , cette part ie consti tue un préalable à l ’exposé de la problématique et révèle l ’orientat ion choisie, de même que la capac ité du candidat à faire une synthèse biblio graphique.

Gestion des connaissances

C’est dans les années 1950 que la notion de gestion des connaissances ou Knowledge Management (KM) a vu le jour. L’expression est utilisée pour la première fois en 1972 par S. Beer dans la publication « Viable system Model », depuis la discipline s’est démocratisée (108 publications entre 1995 et 2012). On peut donc dire que le Knowledge Management est la gestion consciente, coordonnée et opérationnelle de l’ensemble des informations, connaissances et savoirs-faire des membres d’une organisation au service de cette organisation (René-Charles, 1999). La gestion des connaissances représente pour les entreprises 4.0 de nouveaux leviers pour gagner en productivité (Henning, et al., 2013).

Interopérabilité des systèmes par une approche Web sémantique 2.0

Les activités des acteurs métiers sont multiples et leurs interactions au sein d’un SI hétérogène dépassent l’interopérabilité des applications prévues par les éditeurs de logiciels. Cela entraîne une ubiquité des données et dans certains cas, une réconciliation de données et de modèles de données qui ne simplifient pas une vision globale de l’information. Néanmoins, les travaux de Ibrahim Assouroko démontrent qu’il est possible de dépasser cette problématique au sein des applications XAO et des PLM à l’aide des technologies utilisées dans le domaine du Web Sémantique (Ibrahim, et al., 2011).

Point de vue sémantique et unifié des informations et des connaissances en transcendant le SI

L’utilisation routinière des acteurs à l’aide d’une multitude d’applications omniprésente (horizontales et verticales) renferme par leur utilisation des informations et des connaissances sous-jacentes. Ces applications n’ont pas été conçues pour gérer ces connaissances et encore moins pour les interconnecter. Nous nous inspirerons des travaux de Andreas Weber qui avec son « PDM Sémantic » a réalisé cette unification ainsi qu’une visualisation multi-points de vue utilisateurs (Weber, 2016). Par ces travaux Andreas Weber, à relié l’ensemble des données et informations du SI dans une base de graphes. Ces méthodes de visualisation simplifiées permettent de faire émerger la connexion des liens entre les informations du SI et de masquer leur complexité d’accès. Cette méthode permet aux acteurs d’accéder à des informations qu’ils n’auraient pas pu mettre en contexte sans l’apport et l’utilisation d’une base de graphes.

Création de processus a l’aide de motif séquentiel à partir des traces d’utilisation.

Les experts sont une population d’acteurs qui par leur expérience contextualisée en résolution de problèmes laisse des traces dans le SI. Ces traces chronologiques capturées par un agent peuvent permettre de formaliser des processus semi-formels ou formels qui représentent dans un contexte particulier, une somme de modes opératoires. Un motif séquentiel de traces peut par la statistique et la répétition de ce motif valider tout ou partie d’une séquence d’activités qui pourra être proposée en contexte à un autre acteur non aguerri par rapport à l’expert. Nous nous inspirerons des travaux de l’université de Montréal qui ont défini un canevas de capture de traces pour proposer des recommandations au sein d’une suite d’activités complexes et déjà réalisées par des experts (Fournier-Viger, et al., 2012).


Méthodologie (cadre, axes et plan)

La méthode doit être décr ite brièvement et son choix justi f ié. Les procédures et s ituations prévues pour l ’étude doivent être présentées de façon succ incte.

Le projet de thèse comporte les étapes pr inc ipales d’un plan de recherche pour l ’ensemble du travail envisagé. I l est suscept ib le d’être modif ié ou complété par la suite.

Nous proposons dans un premier temps d’analyser les structures et de modéliser les SI et leurs relations dans une base de graphes (Weber, 2016). Cette première étape fera émerger une connaissance formelle et semi-formelle qui représente la structure informationnelle de l’entreprise, il y a de la connaissance IT à extraire et des ontologies6 à construire sur ces informations (Abadie, et al., 2008 p. 3). Ces modélisations seront présentées aux « experts métiers IT » pour valider la véracité de telle ou telle partie. C’est donc ce premier MDP qui servira de colonne vertébrale aux structures relationnelles entre les données de notre étude. Suivra un deuxième MPD qui sera consacré aux données des entreprises et nous proposerons une généralisation. À l'issue de ces propositions, une équipe de « Key users » sera désignée, ils seront « les garants entreprise » de la validation de notre étude. Puis nous intégrerons notre corpus de données des SI dans les instances de ces graphes. L’analyse sémantique de ces informations à l’aide d’ontologie Métier sera utilisée pour qualifier les informations et les connaissances.

Dans un deuxième temps, nous analyserons l’axe temporel des informations pour en analyser les intentions et les interactions sociales, cela nous permettra de définir des processus formels et informels des utilisateurs qui seront la base des recommandations des processus (Mazac, et al., 2015).

Dans un troisième temps, les données de temporalité seront étendues au réseau social de l’entreprise, la connaissance de ce réseau doit nous permettre d’entendre l’information de processus : de qui, pour qui, pourquoi ? Chaque profil d’utilisateur7 sera surchargé par des informations qui typeront l’acteur dans ces missions et ces compétences (Tchuente, et al., 2012). Nous respecterons les directives européennes en ce qui concerne les données personnelles (Parlement europèen et du Conseil, 2016). Nous nous appuierons sur des ontologies métier qui seront les variables d’entrée pour l’analyse sémantique du point de vue des acteurs.

Ces séquences seront menées de manière inductive pour nous permettre d’affiner nos hypothèses et de valider partiellement la question de notre recherche. Pour ce faire, nous utiliserons la méthode de la théorie ancrée (Paillé, 1994).

Quatrième temps, nous implémenterons un démonstrateur fondé sur un framework Open-source pour les entreprises qui ont participé à l’étude. Ces séquences d’analyse utiliseront notre premier corpus de données qui est figé à l’instant T et donc incomplet en matière d’interactions dans le temps des acteurs sur les données. Ce démonstrateur nous permettra de valider partiellement notre question.

Cinquième temps, nous implémenterons l’agent client qui sera installé sur chaque poste des acteurs. Il aura comme mission de capturer et de transformer les données brutes de l’utilisateur en vue de les transmettre à la base sémantique. Cet agent pourra être mode passif ou actif selon le mode choisi par l’acteur. Cet agent (captureur d’événement et de données) utilisera de façon passive les informations projetées sur l’image de l’écran de l’utilisateur, en déterminera le logiciel, les données visualisées et les analysera. Les calculs s’effectueront « à la volée ». Cette première analyse donnera lieu à une transmission à la base. C’est dans un deuxième temps que l’utilisateur pourra demander des recommandations dans un contexte utilisateur adéquat. Nous tenterons d’utiliser le premier corpus de données pour amorcer le programme de recommandations.

Par exemple : soit par un tray-Icon, soit par une voix de synthèse (selon mode actif ou passif) avec des mots-clés dans un premier temps puis si l’utilisateur est intéressé, il approchera sa souris du tray-icon pour que l’application lui montre les informations plus précises (à l’aide des mots des ontologies) puis en cliquant par des informations encore plus précises et ainsi de suite. Il lui sera proposé une interface graphique à l’aide de graphes pour limiter sa charge cognitive. Cette dernière phase devra nous permettre de valider totalement la question de recherche.

Sixième et dernier temps, évaluation des résultats de l’expérimentation et rédaction du mémoire de thèse.

6 « Une spécification formelle et explicite d'une conceptualisation partagée ». Studer, R., Benjamins, V.R., Fensel, D., 1998. Knowledge engineering: Principles and methods. Data & Knowledge Engineering 25, 161–197

7 Les profil utilisateur seront annonymé par chiffrement. Règlement (UE) 2016/679 du parlement européen et du conseil du 27 avril 2016


Matériau de l’étude (corpus ou données chiffrées).

S’ i l ex is te des résultats pré liminaires ( issus du Mémoire de Master, par exemple), i ls peuvent être présentés de manière conc ise.

Mémoire de Master

Durant ma carrière de responsable de bureau d’études et des données techniques, j’ai pu organiser une grande partie des données, informations, connaissances et des processus inhérents au développement de Produit. Cela concernait les activités, les données permettant de prototyper, développer, industrialiser et produire des produits manufacturés personnalisables (Tavernier, 2015).

La structuration informationnelle et les méthodes utilisées peuvent être considérées comme la genèse des questions posées dans cette thèse. Elle s’inscrit parfaitement dans la continué d’une maturité croissante issue d’un besoin très opérationnel des acteurs mais aussi des préoccupations d’un manageur sensible à la capitalisation des connaissances issues des activités routinières de différents métiers8 et de ses processus. Ces préoccupations peuvent être généralisées à l’ensemble des acteurs de l’entreprise. C’est dans ce contexte que nous avons construit cinq modules qui structurent l’ensemble des données, informations et connaissances de tous les métiers gravitant autour du développement. La structuration de ces modules s’inscrit dans un projet plus vaste qu’est le PLM et constitue les prérequis d’un tel projet. Cette Taxonomie a permis de clarifier notre corpus et de professionnaliser les acteurs dans leur mission.

Corpus du système d’information

L’objet de la thèse est d’agréger des données brutes que sont les activités routinières des acteurs lors de l’utilisation des applications du SI. Ces données seront introduites dans une base de données sémantique. Le champ du corpus est donc limité aux outils du SI de l’entreprise.

Application ou source des données Détails

1er Modèle Physique des Données (p. 6) Structure des principales bases de données formant le SI ainsi que les relations de clés primaires et étrangères de celle-ci

CAO La manipulation des parts, assemblages et mises en plans

Logiciels de simulation des comportements

Statiques, cinématiques, dynamiques, rhéologiques…

PLM Relation entre les objets et leurs propriétés

GED, SGDT Les documents du système de qualité, documentation normative…

ERP Articles, nomenclatures de production, gammes de fabrication et gestion des coûts de revient, la gestion des commandes, les factures, bons de livraison, …

Les systèmes de WorkFlow Les instances de ces processus formels

Historique de navigation internet (URL) appartenant au domaine de l’entreprise

Système de messagerie Principalement pour identifier le couple : le réseau social d’interaction dans sa temporalité et les activités traitées

… …

8 Conception : CAO – Paramétrage GPAO : ERP – Configuration : configurateur et règles Produit.


Résultats attendus

L’objectif de la thèse est d’une part la construction d’une base de connaissances entreprise multi-échelles.

Tout d’abord, elle devra permettre de guider individuellement les acteurs dans leurs missions routinières selon leur maturité et leurs expériences. Ce guide ne devra pas être intrusif et s’efforcera de ne pas surcharger cognitivement l’apprenant. Ces recommandations seront issues des connaissances acquises soit par d’autres acteurs experts, soit par sa propre expérience. Nous encouragerons donc les processus cognitifs réflexifs et les métacognitions qui sont les bases d’une expérience validée et acquise. Cela permet à cette étape de faire émerger de nouvelles connaissances personnelles.

D’autre part, la base de connaissances permettra aux collaborateurs de partager les connaissances sur lesquelles ils peuvent échanger, leurs pratiques pour bâtir un « standard entreprise » au sens Kaizen de la notion (Masaaki, 1992 p. 71) et d’avoir un support (interface de graphes sémantique) issu de leur pratique pour faire évoluer le standard dans un mouvement d’amélioration (Masaaki, 1992 p. 72). Nous étendrons la représentation des connaissances à l’ensemble des acteurs de l’entreprise que leur mission soit directement liée au Produit ou qu’ils soient dans un service support.

Nous proposerons un nouveau point de vue fondé sur le postulat que les connaissances et les processus d’activité contextualisés des acteurs ont une relation forte d’asservissement. Nous pensons que la connaissance par le biais d’une représentation graphique doit être associée au processus semi-formel et formel des activités des acteurs qu’ils les ont fait naître9 (Morin, 1999).

Bibliographie

Abadie Nathalie et Mustière Sébastien Constitution d’une taxonomie géographique à partir des spécifications de bases de données [Conférence] // SAGEO 2008 . - [s.l.] : Laboratoire COGIT, 2008. - p. 14.

Caseau Yves Esquisse d'une "Entreprise 3.0" [Revue] // Architecture Organisationnelle. - Paris : [s.n.], 22 Septembre 2013.

Caseau Yves Processus et Entreprise 2.0 [Ouvrage]. - Paris : DUMOD, 2011. - p. 285.

Caseau Yves Urbasisation, SAO et BPM [Ouvrage] = Le point de vue du DSI. - Paris : DUMOD, 2008. - p. 297. - Super !. - 9782100568499.

Fournier-Viger Philippe , Engelbert Mephu Nguifo et Nkambou Roger Extraction de motifs séquentiels à partir de traces d’utilisation pour la construction automatique de modèles de tâches dans les systèmes tutoriels intelligents [Revue]. - Montréal : [s.n.], 2012. - p. 5.

Henning Kagermann, Wolfgang Wahlster et Johannes Helbig Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0 [Rapport] = Securing the future of German manufacturing industry. - 2013. - p. 78.

Ibrahim Assouroko [et al.] Amélioration de la gestion collaborative des connaissances du produit à partir de technologies du Web Sémantique [Revue]. - 2011. - p. 14.

Ibrahim Assouroko Thèse : Gestion de données et dynamiques des connaissances en ingénierie numérique: contribution à l'intégration de l'ingénierie des exigences, de la conception mécanique et de la simulation numérique [Ouvrage]. - Compiègne : [s.n.], 2012. - p. 190.

Masaaki Imai La clé de la compétitivité japonaise [Ouvrage] = KAISEN / trad. PIETRI René. - Paris : Eyrolles, 1992. - Troisième Edition : p. 247. - ISBN 2-212-03523-3.

Mazac S, Armetta F et Hassas S Approche décentralisée pour un apprentissage constructiviste en environnement continu : application à l’intelligence ambiante [Conférence] / éd. Edition CEPADUES. - 2015. - p. 10. - Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents (JFSMA).

9 Le principe de réintroduction du connaissant dans toute connaissance. [Tout objet-machine, tout objet-processus inventés contient du "sujet" qui les a conçus]. De la perception à la théorie scientifique, toute connaissance est une reconstruction / traduction pour un esprit / cerveau dans une culture et un temps donnés.


Morin Edgar Relier les connaissances. Le défi du XXIe siècle [Ouvrage] / éd. Seuil. - Paris : [s.n.], 1999. - Vol. 1 : p. 480. - 9782020391795.

Paillé Pierre L'analyse par théorisation ancrée [Revue] // Cahiers de recherche sociologique. - 1994. - 23.

Parlement europèen et du Conseil Protection des personnes physiques à l'égard du traitement des données à caractère personnel et à la libre circulation de ces données, et abrogeant la directive 95/46/CE (règlement général sur la protection des données) / éd. UE. - Bruxelles : UE, 2016. - p. 119.

René-Charles Tisseyre KNOWLEDGE MANAGEMENT. Théorie et pratique de la gestion des connaissances [Ouvrage]. - [s.l.] : Hermes Science Publications, 1999.

Robinson Ian, Webber Jim et Eifrem Emil Graph Databases : New Opportunities for Connected Data [Ouvrage] = Graph Databases. - [s.l.] : Kara Ebrahim, 2013. - Mike Loukides and Nathan Jepson : p. 223. - erratum : http://oreilly.com/catalog/errata.csp?isbn=9781449356262. - 978-1-449-35626-2.

Serrafero Patrick et Gomes S. Ingénierie collaborative et management des connaissances industrielles : du modèle systémique multi-vues au modèle positiviste KnoVA [Ouvrage]. - Paris : Hermès science publications, 2004. - p. 378. - 2-7462-0952-7.

Tavernier Emmanuel Prérequis et maturité d’entreprise pour entrer dans le Cycle du Produit (PLM) [Rapport] : Mémoire Master MDI (Management et Developpement Industriel). - Annecy le Vieux : [s.n.], 2015. - p. 490.

Tchuente Dieudonné [et al.] Modélisation du processus de développement des profils utilisateurs dans les systèmes d’information [Revue]. - Lyon : Universtité de Toulouse, Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, 2012. - p. 12.

Vandecasteele Arnaud Thèse : Modélisation ontologique des connaissances expertes pour l’analyse de comportements à risque : application à la surveillance maritime [Revue]. - 2012.

Vercellone Carlo La thèse du capitalisme cognitif : une mise en perspective historique et thèorique [Revue] // Les nouveaux horizons du capitalisme. Pouvoir, valeur, temps. - Paris : [s.n.], 2008. - pp. 71-95.

Weber Andreas PDM sémantique: Utilisation d'un modèle graphique de données à Schleich [Représentation] / interpr. Weber C ; réal. Neo4J. - QEII Centre ; Londres : GraphConnect europe, 26 Avril 2016. - Trop bien.

sujet de thèse : catcap

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