Un modèle uniforme pour la modélisation et la métamodélisation d'une mémoire d'entreprise

De nos jours, les entreprises manipulent de gros volumes d'information toujours plus complexes, aussi bien dans leur nature que dans leur structure. Ces informations peuvent être regroupées en deux catégories: les données opérationnelles qui sont utilisées pour la gestion des entreprises et les connaissances corporatives qui constituent le savoir-faire de l'entreprise.

Cette dernière catégorie fait actuellement l'objet d'importants travaux de recherche portant sur la représentation des savoir-faire de l'entreprise. Il s'agit alors de représenter d'une part les connaissances formelles comme les processus d'affaires, les procédures ou les politiques (mission, règlements, normes) et d'autre part les connaissances informelles comme les meilleures pratiques ou encore la culture de l'entreprise.

Dans les systèmes de gestion traditionnels, les données opérationnelles sont structurées conformément à des modèles classiques (système comptable, système de paie, etc.) et évoluent peu. Par opposition, les connaissances corporatives sont souvent non structurées ou semi-structurées, elles évoluent beaucoup et elles nécessitent la description de la connaissance sur ces données (métadonnées). Dans ce contexte, les systèmes de gestion de bases de données existants (relationnels ou orientés objet) sont peu adaptés car les traitements des données et des métadonnées diffèrent.

Dans cette thèse, nous proposons une approche basée sur le traitement uniforme des données et métadonnées. Nos travaux portent sur la spécification d'un formalisme capable de représenter d'une manière uniforme ces deux types de données. Ces travaux de métamodélisation sont basés sur les graphes conceptuels, un formalisme puissant, fondé sur la logique et permettant de modéliser les objets du discours par des concepts et des relations conceptuelles. À partir de ce formalisme, nous proposons un langage et un ensemble d'opérateurs permettant de modéliser et de manipuler d'une manière uniforme les différents niveaux de représentation de la connaissance.

Ce formalisme et ce langage constituent un premier pas vers la réalisation d'outils permettant aux entreprises de capitaliser sur leur savoir-faire. Cette approche a été validée d'une manière théorique à travers la modélisation des modèles d'expertise de la méthode CommonKADS. Enfin une validation pratique a été réalisée par la constitution de mémoires d'entreprise contenant le savior faire et les meilleurs pratiques dans des domaines tels que l'aéronautique, les technologies de l'information et les banques.

Alternate abstract:

Nowadays, companies handle large volumes of information that are increasingly complex, both in their nature and in their structure. This information can be grouped into two categories: operational data which is used for the management of companies and corporate knowledge which constitutes the know-how of the company.

This last category is currently the subject of significant research on the representation of the company's know-how. It is then a question of representing on the one hand formal knowledge such as business processes, procedures or policies (mission, regulations, standards) and on the other hand informal knowledge such as best practices or the culture of the company.

In traditional management systems, operational data is structured according to classic models (accounting system, payroll system, etc.) and changes little. In contrast, corporate knowledge is often unstructured or semi-structured, it evolves a lot and it requires the description of knowledge about this data (metadata). In this context, existing database management systems (relational or object-oriented) are poorly suited because the processing of data and metadata differs.

In this thesis, we propose an approach based on the uniform processing of data and metadata. Our work focuses on the specification of a formalism capable of representing these two types of data in a uniform way. These metamodeling works are based on conceptual graphs, a powerful formalism, based on logic and allowing to model the objects of the discourse by concepts and conceptual relations. From this formalism, we propose a language and a set of operators allowing to model and manipulate in a uniform way the different levels of knowledge representation.

This formalism and this language constitute a first step towards the creation of tools allowing companies to capitalize on their know-how. This approach has been validated in a theoretical way through the modeling of the expertise models of the CommonKADS method. Finally, a practical validation was carried out by the constitution of company memories containing the know-how and the best practices in fields such as aeronautics, information technologies and banks.