Une contribution méthodologique pour l'aide à l' identification et l'évaluation des connaissances nécessitant une opération de capitalisation

Cette thèse traite de la problématique d'identification et d'évaluation des connaissances nécessitant une opération de capitalisation. Nous cherchons à identifier, d'une part les connaissances explicites ou tacites explicitables (à préserver dans la mémoire d'entreprise), et d'autre part les connaissances tacites non explicitables. La méthode proposée est composée de deux phases : une phase d'apprentissage et une phase de classification des nouvelles connaissances. La première phase consiste à déterminer des " connaissances de référence " en utilisant le cadre directeur GAMETHâ, à les évaluer sur une famille cohérente de critères et à inférer des règles de décision à l'aide de la méthode DRSA. La seconde phase consiste à exploiter l'ensemble des règles de décision pour classifier des nouvelles connaissances que nous appelons " connaissances potentiellement cruciales ". La méthode a été appliquée et validée chez PSA. Elle a été implémentée dans un système interactif d'aide à la décision.This thesis deals with the issue of identification and evaluation of crucial knowledge, i.e., knowledge that requires capitalizing. We aim at identifying, on the one hand, the explicit and tacit knowledge (to be preserved in the corporate memory), and on the other hand the tacit knowledge that is hard to formalize. The proposed method consists of two phases. During the first phase, decision rules are inferred, through the DRSA (Dominance based Rough set approach) method, from decision assignments provided by the decision maker(s). It includes the identification, using GAMETHâ framework, of a set of reference knowledge and its evaluation with respect to a convenient set of criteria. In the second phase, a multicriteria classification of potential crucial knowledge is performed on the basis of the decision rules that have been collectively identified by the decision maker(s). The method has been successfully applied and validated in a car company (PSA). In addition, it was implemented in a decision support system.PARIS-DAUPHINE-BU (751162101) / SudocSudocFranceF