Cadre conceptuel pour l’élaboration d’indicateurs de collaboration à partir des traces d’activité

The objective of the research carried is to facilitate collaborative activities in knowledge management software. More particularly, we aim to improve collaborative activities by the implementation of indicators. We intend thus to facilitate the progression of one or several implemented collaborative processes and to support the social networks within the activities. For that purpose, we propose to observe the users’ activity by providing collaboration indicators calculated from the digital traces of activities. The first objective of this thesis is to identify the characteristics of the collaboration indicators. In order to make the best possible use of indicators, we propose a classification composed of six main independent characteristics which correspond to the fundamental elements for the elaboration of collaboration indicators. This classification supplies us with indications to build, model and set up an indicator in a collaborative environment such as those studied in the context of the project. Moreover, this thesis presents a framework for the management of indicators based on a user-centred approach. Indeed, by observing the current use of indicators in platforms of knowledge management, we realized that the process of elaboration and acceptance was long and complex. Consequently, when an indicator is established in an environment and when it works properly, it is interesting to reuse it in other contexts. This reusing can be done entirely or partially. We thus propose a type of modeling which takes into account the reuse issues as well as those of the personalization and adaptation of indicators according to the user and\or to the context of the activity. In our approach, the indicators are calculated from the activity traces left by the users. To facilitate the implementation of these indicators, we have developed a tool which assists the users during the elaboration of indicators: GINDIC (Generator of INDICATORS). With this tool, the designers are able to build indicators: their definition, the calculations made on traces to obtain the indicator value, and their displaying. We have chosen to manage indicators by using a rules-based system, where traces are facts, whereas the calculation processes for indicators are rules. This thesis has been written within the framework of a project financed by the French National Research Agency entitled ProCoGeC (Collaborative Software package of Management of Knowledge). A rules-based language was compared with the needs of the ProCoGeC project. It helps us to describe the calculation processes for all indicators stemming from the users’ requirements. An experiment with the tool has been carried out with one of the industrial partners of the project, who is the client of a collaborative platform of knowledge management.L’objectif général de ces travaux de recherche vise à faciliter les activités collaboratives médiées par un progiciel de gestion de connaissances. Plus précisément, nous souhaitons améliorer les activités collaboratives par la mise en place d’indicateurs. Nous entendons par là faciliter le déroulement ou des processus collaboratifs mis en œuvre et soutenir les réseaux sociaux au sein des activités. Pour cela, nous proposons d’observer l’activité des utilisateurs en proposant des indicateurs de collaboration calculés à partir des traces numériques d’activités. Le premier objectif de cette thèse est d’identifier ce que sont les indicateurs de collaboration en déterminant les informations qui les définissent. Pour pouvoir exploiter au mieux les indicateurs, nous proposons une classification composée de six grandes caractéristiques indépendantes qui correspondent aux éléments fondamentaux pour l’élaboration d’indicateurs de collaboration. Cette classification nous fournit des indications pour construire, modéliser et mettre en place un indicateur dans un environnement collaboratif tel que ceux que nous étudions dans le cadre du projet. De plus, cette thèse présente un framework de gestion d’indicateurs basé sur une approche centrée utilisateur. En effet, en observant l’utilisation actuelle des indicateurs dans des plateformes de gestion de contenus, nous nous sommes rendus-compte que le processus d’élaboration et d'acceptation était long et complexe. Par conséquent, lorsqu’un indicateur est en place dans un environnement et qu’il fonctionne correctement, il est intéressant de le réutiliser dans d’autres contextes. Cette réutilisation peut se faire intégralement ou partiellement. Nous proposons donc une modélisation qui prend en compte les problématiques de réutilisation ainsi que de personnalisation et d’adaptation des indicateurs en fonction des utilisateurs et/ou du contexte de l’activité. Dans notre approche, les indicateurs sont calculés à partir des traces d’activités laissées par les utilisateurs de la plate-forme. Pour faciliter la mise en place de ces indicateurs, nous avons développé un outil informatique qui va permettre d’assister les utilisateurs dans l’élaboration d’indicateurs : GINDIC (Générateur d’INDICateurs). Avec cet outil, les concepteurs vont pouvoir construire des indicateurs : leur définition, les calculs effectués sur les traces pour obtenir la valeur de l’indicateur et leur visualisation. Nous avons choisi de gérer les indicateurs à l’aide d’un système à base de règles, où les traces sont des faits, tandis que les processus de calcul des indicateurs sont des règles. Cette thèse s’est effectuée dans le cadre d’un projet ANR intitulé ProCoGeC (Progiciel Collaboratif de Gestion de Connaissances). Un langage à base de règles a été confronté aux besoins de ce projet. Il nous permet de décrire les processus de construction de l’ensemble des indicateurs issus d’un recueil des besoins. De plus, une expérimentation de l’outil a été réalisée auprès d’un des partenaires industriels du projet, client d’une plate-forme collaborative de gestion de contenus