Caractérisation des échanges des informations et des connaissances dans les groupements d’entreprises : mise en œuvre d’un système de gestion des connaissances pour le cas du cluster de l’industrie artisanale Thaïlandaise

The knowledge-based economy forces SMEs to form strategic alliances or merge with other similar or business companies in order to compete in the world markets. In the meantime, the concept of the industry cluster was widely implemented in many developing and developed countries for improving the competitiveness of their industries. Although many clusters have successful to develop their competitiveness, large numbers of them have failed. The study of Ecotec [DTI 05] which focuses on the key success factors of the cluster development stated that the two factors of the cluster development are collaboration and knowledge sharing among the cluster members. Thus, the principle of this study is to enhance the cluster by adopting the notion of the knowledge management which focuses on creation, representation, sharing, and reusing the knowledge. Therefore, Knowledge Management System (KMS) architecture for the cluster is proposed in this study in order to support these processes. We propose a “Model Suite” for analyzing and designing the KMS which comprises four levels:Firstly, the context level focuses on the cluster organizational analysis, which will present a global view of the actors, knowledge assets, and knowledge-intensive tasks of the specific cluster. Secondly, the concept level focuses on the knowledge itself by modeling the experts’ knowledge into the explicit form. Moreover, it also examines the collaboration model of the cluster. Thirdly, the design level aims at extracting cluster’s requirements into the system specification in order to be transferred to the implementation level. In this level, the information system is generated from different technologies for supporting the needs of the cluster organization. The KMS which is an outcome of the Model Suite is applied to a handicraft cluster in Thailand as our case study. It allows cluster members to create, share, and reuse the knowledge via a collaborative knowledge card module which is proposed in our study. The scenarios are presented in order to demonstrate how the KMS improves the collaboration and knowledge sharing among the members. Moreover, we also present the integration of the knowledge and collaboration services of the system in order to facilitate the knowledge users to retrieve the knowledge from the system via mobile device anywhere and anytime.Certains facteurs (terrain, travail et capital) étaient considérés comme accessibles, suffisants et à la base même de la compétitivité économique. La connaissance cependant n'avait pas retenu beaucoup d'attention. Actuellement, c'est l’ère de l'économie basée sur la connaissance qui est impactée par l'usage croissant des technologies de l’information. Les facteurs de la production cités auparavant s’avèrent ainsi insuffisants pour maintenir l'avantage compétitif de l’entreprise et la connaissance est sensée jouer un rôle clé dans ce contexte. L'étude de Yoong et Molina montre que le seul moyen de survivre dans un environnement de plus en plus concurrentiel est que les PMEs forment des alliances stratégiques ou des fusions avec d’autres entreprises semblables ou complémentaires. Les résultats de leur étude prônent le concept du «cluster industriel», proposé initialement par Michael Porter en 1990. Ainsi, les gouvernements essayent de soutenir ces PMEs via des moyens financiers, des stratégies politiques ou encore des promotions à l’import/export.Cependant, un grand nombre de PMEs n’arrive pas à survivre dans le contexte de concurrence du marché mondial. Les nouveaux facteurs clés du succès, mis en évidence par ces recherches, sont principalement le partage des connaissances et la collaboration au sein du cluster. Ainsi, l’application d’une approche de gestion des connaissances pour le développement du cluster devrait permettre à ces entreprises d’acquérir plus d’efficacité dans la réalisation de leurs objectifs. Pour répondre à la problématique générale de ce travail de thèse, nous avons organisé notre travail en quatre niveaux. Tout d’abord le niveau contextuel qui se concentre sur le modèle du cluster, son modèle organisationnel et le modèle des tâches induites. Le second niveau, dit conceptuel, est axé sur le modèle de connaissance et de collaboration. Ensuite, le niveau de conception se concentre sur la conversion des exigences en architecture, scenarios et spécifications. Enfin, le niveau relatif à la mise en œuvre a pour but de développer le système KMS en tenant compte des spécificités données dans le niveau précédant.L’architecture KMS proposée est divisée en trois niveaux de service i.e. le service de connaissance, le service de collaboration et le service de présentation. Le service de connaissance est le cœur du système puisqu’il permet aux membres du cluster de représenter, partager, et réutiliser la connaissance à travers le KMS. L’infrastructure de ce service est basée sur la technologie FLEX, qui permet de créer un GUI (Graphique User Interface) avec les utilisateurs et donne l’accès à un service web sur un serveur. Le concept de carte de connaissance a été pris en compte en tant que moyen permettant d’échanger la connaissance dans ce niveau. Nous avons développé un service de collaboration dans l’intention de renforcer les activités collaboratives du cluster industriel. Ces cartes ont aussi pour mission de faire circuler la connaissance de l’expert aux utilisateurs, et ceci, au bon moment et au bon endroit. De ce fait, nous avons développé ce niveau avec les technologies PHP et Ajax.Finalement, le service de présentation s’attache à visualiser et personnaliser tous les services fournis par le KMS pour les utilisateurs de manière optimale. L’objectif principal de ce service est d’intégrer harmonieusement le KMS dans les activités du cluster. Nous avons donc développé un outil d’informatique de connaissance (Knowledge Widget) qui est en fait une application légère destinée au client pour personnaliser le KMS dans le rôle qu’il doit jouer pour chaque groupe.En conclusion, les résultats explicites de cette étude peuvent être divisés en deux parties. La première concerne la méthodologie d’évaluation du KMS pour le cluster. Cette méthodologie peut aussi être généralisée à d’autres clusters dans différents domaines...