Réutiliser efficacement les REX

Une mauvaise utilisation des retours d’expérience est source d’accumulation de documents papier ou de documents numériques inaptes à des réutilisations efficaces. De plus, hétérogènes et positionnées sur des secteurs différents, les entreprises ne peuvent pas appliquer la même politique de retour d’expérience. Dans son article, Jean-Yves PRAX, Président de POLIA Consulting et expert KM revient sur le lien entre REX et KM.

Avant de détailler la capitalisation des retours d’expérience, trois points régissent l’étude et définissent le périmètre d’application :

1. L’intérêt d’un Retour d’Expérience est garanti s’il est uniquement utilisé comme une boucle complète, allant jusqu’à la réutilisation puis l’évaluation. Une politique de REX ne se limite pas à la publication de documents qui sont souvent très narratifs. La méthode est une approche à 180°, entre un mode « push », rédacteur, et un mode « pull » bénéficiaire.

2. Les politiques REX ont été développées dans les contextes industriels, comme le nucléaire, et ne peuvent donc pas être appliquées dans les « milieux de complexité ». Si dans un domaine mécanique par exemple, une connaissance peut avoir une valeur de règle, elle doit être décontextualisée puis répliquée dans un domaine de développement, ce qui est quasiment impossible.

3. Le REX consiste à tirer des leçons de l’expérience. Dans certains domaines professionnels, les sources d’erreurs peuvent être endogènes et des mises sous contrôles peuvent limiter les risques. Mais dans d’autres setceurs, ces sources d’erreurs peuvent être exogènes et non maîtrisables. La politique REX secondée par les outils du KM ne seront donc pas les mêmes suivant ces deux cas.

Le Retour d’Expérience : un cycle complet

A chaque étape du cycle du REX, les facteurs propres à l’entreprise doivent être analysés : compliqué vs complexe, push vs pull, évaluation KPIs vs Post… Aussi, la psychologie de l’erreur est à la base de la stratégie REX où l’échec est la première source d’apprentissage. Une externalisation des échecs (appel d’animateurs) et l’emploi de la méthode d’Ichakawa sont des éléments qui peuvent créer des conditions favorables dans le processus de dé-émotionnalisation.

La décontextualisation de l’expérience

Le modèle du travail dans une industrie métallurgique n’est évidemment pas le même que dans une institution qui se charge de promouvoir la coopération transfrontalière pour le développement durable des villes. Trois différences majeures permettent de comprendre ces deux cas :

• L’activité qui est complexe ou compliquée ;
• La gouvernance ;
• La capacité à évaluer les impacts.

Si le processus de création d’une pièce métallurgique est compliqué, il est régi par des règles et des facteurs reproductibles. Du moment où une bonne pratique a été validée, elle peut être réplicable et devenir une règle. Mais la validation d’une règle passe par des étapes intermédiaires, comme une conduite à tenir, une bonne pratique, une recommandation…

Dans le cas de l’institution en soutien au développement urbain, trois différences essentielles témoignent l’hétérogénéité des politiques REX qui sont propres à chaque organisation. Premièrement, la contextualisation de l’expérience prouve une nouvelle fois la nécessité d’adapter la stratégie en fonction du contexte. Si une pratique se révèle bonne pour un pays, elle peut ne pas l’être pour un autre pays. Deuxièmement, il n’y a aucune possibilité de s’appuyer sur une hiérarchie pour piloter le projet. Il n’est pas pensable que Barcelone puisse exiger à Glasgow des mesures concernant son développement comme le fait remarquer Jean-Yves PRAX. Enfin, il est difficile d’évaluer l’impact d’une pratique. Qu’est-ce qu’on évalue ? Quelle cible doit-être étudiée ?  L’approche KM de ce type d’organisations est plus orientée vers la participation et la mobilisation de praticiens, dans l’optique de décloisonner les savoirs, développer les échanges. Pour les secteurs industriels,  la démarche KM se centre vers le développement de règles suivi de leur pilotage et de leur réutilisation. Il est alors possible d’en mesurer la productivité.

Pour décontextualiser l’expérience, le pilotage de la réutilisation change de cap à 180° et doit passer en mode pull.

1. Un document, appelé awareness, très succint, est rédigé par le protagoniste (owner) d’une expérience jugée exemplaire.  Par ce procédé, il informe ses collègues de travail sur la finalité pour être recontacté en cas de besoin.

2. L’expérience est identifiée par un organisme intéressé (taker) et contacte le protagoniste précédent. L’échange est rythmé par une multitude de questions (pull) pour traiter avec finesse les limites de la décontextualisation.

Facteurs endogènes vs exogènes

La culture de gestions du risque, en lien avec le secteur d’activité va directement et considérablement influencer la gestion du REX. Dans l’industrie mécanique par exemple, les facteurs de risques sont souvent endogènes et conduisent à l’apparition de défauts ou d’incidents. La finalité de l’analyse des défauts est alors la résolution des problèmes avec un objectif : zéro risque. D’un autre côté, par exemple dans un organisme de financement, les risques sont bien plus souvent exogènes (géopolitique, catastrophes naturelles…). L’analyse va donc évaluer le risque en vue de le couvrir et de préserver la pérennité de l’organisme prêteur.

Conclusion

Dans les années 80, certains industriels ont développé les méthodes REX, pour capitaliser l’expérience pour des raisons d’obligations réglementaires (nucléaire, pharmacologie…). En résulte une politique de qualité au sein des entreprises, déclinée en stratégie de « Qualité Totale ».

Mais au début du XXIe siècle,  le Knowledge Management fait son essor et impacte les politiques d’autres secteurs, comme les agences de développement. Dans la précipitation, les méthodes de copier/coller ont été déployées à partir des industries et la capitalisation « push » s’est développée, soldée par de nombreux échecs. L’enjeu est d’offrir des bases de données épurées, pertinentes avec des documents « lisibles » pour en favoriser leur développement.

Source : Jean-Yves PRAX, La capitalisation des retours d’expériences, ça ne sert à rien…, LinkedIn.com

Crédit photo : montage réalisé par les équipes de Vedalis, à partir de l’étude de Jean-Yves PRAX | Photographie de LinkedIn par Stefan STEFANCIK | Unsplash.com

Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) entre en application le 25 Mai pour l’ensemble des organismes traitant des données de résidents européens. Face à ces évolutions sociétales qui accentuent les enjeux réglementaires pour les entreprises, il est opportun d’étudier les nouvelles pratiques de gestion des connaissances qui émergent, considérées comme levier de développement et d’innovation.

Les vertus du partage des connaissances

De plus en plus, les processus de gestion des connaissances dans les organisations tirent profit de l’interaction et de la collaboration. A la lumière de ces vertus et incarnées par les blogs internes et réseaux sociaux d’entreprises, de nouvelles formes d’échange et de production de connaissances se répandent. Pour les entreprises, le défi à relever est de concilier la transmission des savoirs, les nouvelles formes de production collective des connaissances et le développement de l’innovation.

Les avantages du Knowledge Management ont, à de nombreuses reprises, été démontrés :

• Optimiser les échanges
• Améliorer la performance des organisations
• Pérenniser les savoir-faire
• Capitaliser les connaissances

Selon le cabinet de conseil IDC, 68% des entreprises s’inscrivent dans une démarche de transformation digitale.  Cette politique d’évolution définit comme prioritaire l’optimisation des processus documentaires qui inclut la numérisation des documents, l’intégration des données et l’archivage.

Mais valoriser le capital immatériel ne se réduit pas uniquement à une exploitation des données et une mise en place de dispositifs de formation. Le déploiement de portails internes d’échanges de documents et d’informations, confortés par de nouvelles pratiques sont des sources de dynamisme qui tendent à favoriser l’innovation. Par ailleurs, pour être adoptée par tous, la stratégie de Knowledge Management doit s’ancrer dans les modes de vie et habitudes des utilisateurs. A l’heure où les contenus digitaux dynamiques sont omniprésents, la diffusion de supports numériques à dimension ludique doit attirer et fidéliser les nouveaux talents (e-learning interactifs, vidéos de communication, d’actualités…).

Avec ces nouvelles formes d’échange et de production collective des connaissances, les organisations bénéficient d’un développement de communautés d’experts. Ainsi, les apprentissages collectifs au sein des communautés favorisent les échanges sur l’amélioration des pratiques et les propositions innovantes.

Concilier capital immatériel et innovations

Le partage des connaissances ne doit pas se restreindre à des échanges ponctuels sur des sujets spécifiques mais dépasser les échanges de documents et de données. La stratégie est l’image d’une démarche de progression des réflexions des experts, mais aussi de celles des dirigeants et leurs stratégies. Aussi, le capital immatériel des organisations devient pleinement valorisé quand il intègre les processus de prise de décisions. Ce capital immatériel, hétérogène en forme, se base sur des informations techniques ou métier et sur des expériences. Pour les entreprises, la difficulté sera de quantifier les apports en termes de retour sur investissement.

Si l’essor des politiques collaboratives et les nouvelles approches interactives de l’innovation apportent des avantages, l’innovation ne doit pas être privilégiée au détriment du capital immatériel, qui influence la compétitivité des entreprises.

Sources : Guenièvre ANTONINI | Capitaliser sur les connaissances et favoriser l’innovation | lesechos.fr

Dans un article publié sur programmez.com, Patrick SEGUELA, Directeur de Synapse Développement revient sur le rôle d’un des nouveaux métiers de demain : les Knowledge Managers.

L’Intelligence Artificielle dynamise les puissances de calcul. Il n’a en effet jamais été aussi rapide et aussi simple d’accéder à la connaissance. Son adoption de plus en plus grande par les entreprises bouleverse le marché de l’emploi où, quand de nouveaux métiers se développent, d’autres disparaissent. Ces mutations sont alors une réponse à de nouveaux besoins et de nouveaux usages.

Parmi ces évolutions du marché, le métier de Knowledge Manager, aussi appelé gestionnaire des connaissances, prend une place centrale. Pour celui qui pilote la centralisation, le contrôle, la diffusion et la gestion des savoirs et des techniques, l’enjeu est d’apprendre à gérer, améliorer et délivrer les bonnes informations. De ce fait, les Knowledge Managers voient leur activité s’enrichir de nouvelles dimensions pour renforcer leur rôle de superviseur clés des connaissances.

1. Capitaliser les connaissances

Un chatbot, un des exemples d’application de l’IA, interroge des données aussi bien structurées que non structurées pour élaborer ses réponses. Mais pour offrir le meilleur service, il est nécessaire de s’assurer de la présence de ces données dans les bases et les systèmes d’information. Deux approches peuvent être menées, soit par une constitution manuelle de la base, soit par des technologies plus évoluées. Pour la première approche, le Knowledge Manager doit rassembler le savoir dans un travail chronophage et conséquent de recherches et d’élicitation. Pour la seconde approche, les technologies emploient par exemple le « Machine Reading » en générant automatiquement les bases de données. En revanche, le Knowledge Manager doit contrôler ces générations automatiques et compléter si besoin les données.

2. Nettoyer la base de connaissances

Pour bien fonctionner, l’IA doit se baser sur des données épurées, propres. Ainsi, une grande part des missions du Knowledge Manager est de veiller à offrir des bases structurées, nettoyées et organisées. Bien souvent, nous faisons face à des « mauvaises données » qui peuvent être :

• Des contenus obsolètes et non mis à jour ;
• Des données mal structurées (absences de schémas sous les visuels par exemple) ;
• Des contenus informatifs pollués (mauvais renseignements et mauvaises métadonnées).

3. Construire l’ontologie

Pour élaborer sa proposition, par exemple pour les chatbots, l’IA réalise des recherches sémantiques qui, pour être efficaces, se basent sur une segmentation de texte au sein des contenus (mise en valeur et reconnaissance rapide de mots ou expressions). Ce recours à une ressource formalisant les relations entre les mots ou les notions d’une langue (ontologie) permet au chatbot de comprendre la réponse correspondante à partir de la documentation existante. Le Knowledge Manager a sous sa responsabilité la construction de cette ontologie.

4. Entraîner et former l’Intelligence Artificielle

Avant son développement dans les entreprises, l’IA doit être formée, testée et documentée. Ces recherches sont sous la responsabilité des Knowledge Managers qui doivent également gérer l’intégration des connaissances par l’IA. Néanmoins, le travail ne s’arrête pas à ce stade. L’IA étant basée sur un apprentissage continu, il nécessaire de superviser les nouvelles intégrations pour optimiser le système et le rendre encore plus performant.

De ce fait, les KM supervisent le fonctionnement de l’IA, optimisent les algorithmes tout en menant des actions correctives et curatives.

5. Maintenir la base de connaissance à jour

Jamais figées dans le temps, les bases de connaissance sont perpétuellement enrichies de nouveaux contenus. Il est essentiel pour les Knowledge Managers de veiller à la qualité des documents publiés tout en monitorant les performances de l’IA. Au travers de ces actions, il s’agit de garder un taux optimal de satisfaction des utilisateurs et une pertinence des réponses proposées.

> Par nature artificielle, l’IA repose sur une intelligence humaine pour être développée et implémentée et les Knowledge Managers, spécialistes des connaissances et des données, en seront les superviseurs clés dans la transition des organisations.

Source : Les nouveaux métiers de l’Intelligence Artificielle : Les Knowledge Managers | Patrick SEGUELA | www.programmez.com

Crédit photo : montage réalisé par les équipes de Vedalis, à partir de l’étude de Patrick SEGUELA | Photographie de LinkedIn Sales Navigator | Unsplash.com

Le numérique a favorisé le rapprochement des employés en dynamisant leurs interactions. Nous sommes tous à un clic de nos collègues, ce qui fluidifie évidement le partage des connaissances au sein des organisations. Avec les outils digitaux de mise en relation et les plateformes collaboratives, la logique du Knowledge Management a évolué vers le Social Knowledge Management, où des collaborateurs et des communautés sont les vecteurs de la connaissance sur des problématiques particulières. Aussi, chaque personne possède une expertise unique et peut réagir sur des sujets pertinents qui lui sont ciblés pour une expérience personnalisée. Il est aussi possible de poser des questions dirigées à des profils particuliers, peu importe le poste occupé, mais en lien avec leur savoir personnel.

Enrichir la proposition finale faite aux clients

Les circuits de recherche d’informations étant plus courts, les plateformes collaboratives améliorent non seulement l’efficacité mais aussi la qualité au sein des organisations. Ce partage est tout aussi bénéfique pour les propositions finales faites aux clients en enrichissant les projets d’un point de vue humain et technique.

Quand le débuter ?

Le monopole du savoir n’est pas uniquement détenu par le top management. Propre à chaque personne, la connaissance est une richesse pour une entreprise qui doit s’attacher à la valoriser en menant des projets de partage au sein de ses équipes. Pour y arriver, ces partages doivent s’accompagner d’une évolution de la posture managériale.

Source : GAËLLE GINIBRIÈRE | Capital.fr | « Ces entreprises où les salariés partagent tout ».

Credit photo : Stephen STEFANCIK | unsplash.com