#15. Intelligence artificielle, connaissances et décision. Chroniques de la Recherche Par Christophe Deschamps

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Apprentissage par l'expérience, travail d'équipe et modulation de la confiance : ce manuscrit de thèse de doctorat examine comment les dynamiques collectives façonnent la prise de décision individuelle dans des environnements sociotechniques marqués par l'incertitude, la complexité et parfois la contestation.

Ancrée dans le domaine des facteurs humains et organisationnels, cette recherche s'articule autour de trois axes reliés par un fil conducteur : la ruse opérationnelle, comprise comme un écart positif par rapport à l'ordre prescrit — une ressource de renforcement cognitif qui préserve la réussite de la mission tout en maintenant la robustesse collective.

Le premier axe se concentre sur l’apprentissage par l’expérience, analysant comment les récits d’incidents, les anecdotes professionnelles et les configurations de débriefing formelles ou informelles alimentent la mémoire épisodique, le raisonnement par cas et la capacité à gérer des situations rares ou imprévues. Ce travail met en évidence le rôle structurant des récits d’événements, des mécanismes RETEX et des formes narratives de connaissance dans le développement de compétences critiques.
Le deuxième axe concerne le travail d’équipe et les formats contemporains d’activité collective ou collaborative : les équipes stables et les collectifs de travail, mais aussi les équipes éphémères, les équipes non colocalisées et les équipes hybrides. S'appuyant sur des études de situations aéronautiques et aérospatiales (CAS, C2, gestion de crise), il approfondit les notions de conscience situationnelle partagée, de savoir interpositionnel (IPK), de métacognition collective et de clarté métacognitive, en montrant comment les dispositifs de formation (formation croisée, plateforme de simulation multirôle SOMA, jeux sérieux) peuvent accélérer la cognition...

La transformation fondamentale des processus décisionnels critiques au sein des organisations s'opère grâce à l'intelligence artificielle, qui renforce la capacité de traitement des données ainsi que les capacités prédictives en matière de veille concurrentielle, tout en révolutionnant les processus de planification stratégique. La combinaison de techniques avancées d'apprentissage automatique...

Cette étude examine l'intégration de l'intelligence artificielle générative dans la gestion des connaissances des organisations, dans le contexte du travail à distance et hybride. L'objectif est de déterminer comment les organisations peuvent exploiter l'IA en gestion des connaissances tout en préservant les processus de création de connaissances centrés sur l'humain. Il s'agit d'une revue de littérature narrative, qui mobilise le modèle de création de connaissances de Nonaka et Takeuchi (le modèle SECI) ainsi que le concept de Ba.

L'analyse montre que l'IA améliore les phases de combinaison du savoir explicite, mais qu'elle ne remplace pas les processus humains lors des phases de socialisation et d'externalisation, là où naît et se développe le savoir tacite. L'étude établit que les environnements à distance et hybrides déséquilibrent la création de connaissances, en favorisant une communication asynchrone médiée par l'IA tout en affaiblissant l'interaction synchrone, le dialogue et les échanges informels, pourtant indispensables au savoir tacite.

Adopter l'IA dans ces contextes déjà exigeants, sans pratiques réfléchies centrées sur l'humain, affaiblit la capacité de création de connaissances au lieu de la renforcer. L'étude propose des pratiques concrètes (mentorat et communautés professionnelles pour la socialisation, sessions structurées de réflexion et de dialogue pour l'externalisation, supervision et formation humaines maintenues pour la combinaison et l'internalisation). Elle conclut que l'IA n'est efficace en gestion des connaissances que si l'organisation bâtit en parallèle, de façon intentionnelle, des pratiques préservant la confiance, l'interaction et la signification partagée.

Des études relatives au modèle de maturité de la gestion des connaissances (KMM) dans les bibliothèques ont été identifiées avec succès. Cependant, ce modèle présente un risque de biais car, dans ces études, l'évaluation de la maturité de la gestion des connaissances au sein de l'organisation repose sur le score total obtenu pour l'ensemble des critères, composantes et facteurs.

Cela comporte un risque de biais si l'un des critères requis au niveau de maturité initial n'est pas satisfait. Par conséquent, cette étude vise à identifier les facteurs et les modèles KMM issus de divers secteurs afin de soutenir la recherche sur le développement d’un modèle KMM dans le secteur des bibliothèques.
Pour identifier ces facteurs et modèles KMM, les chercheurs mèneront une revue systématique de la littérature (SLR). La méthode utilisée dans cette SLR est la méthode de Kitchenham. Parmi les 103 facteurs KMM, ceux les plus largement utilisés dans les études précédentes relevaient de la catégorie des processus, y compris la culture organisationnelle. 

Sur la base des facteurs qui composent le modèle KMM, on constate que, parmi les 17 KMM, ceux utilisés dans les études précédentes présentaient les plus grands avantages dans la catégorie des processus, comme le KM3 de l'armée. De plus, sur la base des objectifs du modèle KMM, un modèle qui évalue le niveau de maturité de la mise en œuvre de la gestion des connaissances (KM) et sert de ligne directrice pour la mise en œuvre de la KM est le Modèle général de maturité de la gestion des connaissances (GKMMM). Sur la base des enjeux et des résultats de la revue systématique et de la synthèse (SLR) menée, les chercheurs prévoient de développer un modèle de maturité de la gestion des connaissances pour le secteur des bibliothèques dans le cadre de la prochaine étude.

 

Sous l'impulsion de la vague de l'intelligence numérique (DI), la recherche théorique et l'exploration pratique de la gestion des connaissances n'ont cessé de prendre de l'ampleur.

Objectif : Cet article utilise une approche de revue systématique de la littérature pour mener une analyse à la fois quantitative et qualitative des publications phares dans le domaine de la gestion des connaissances au cours des cinq dernières années, tant au niveau national qu'international. Méthode : Cette étude adopte une approche de revue systématique de la littérature (SLR) suivant la méthode PRISMA.
Les études pertinentes ont été extraites de bases de données majeures, notamment Web of Science, ScienceDirect et CNKI, à l'aide de chaînes de recherche prédéfinies. Un processus de sélection en plusieurs étapes, comprenant l'élimination des doublons et l'application de critères d'inclusion/exclusion, a été mené, aboutissant à un échantillon final de 402 articles en anglais et 328 articles en chinois. Une analyse bibliométrique et une analyse qualitative du contenu ont été utilisées.

Résultats : Cette étude développe l'essence de la gestion des connaissances en un cadre interactif tridimensionnel englobant les processus de gestion des connaissances, les technologies numériques intelligentes et les formes avancées de gestion des connaissances. Elle analyse les mécanismes sous-jacents de la gestion des connaissances tant du point de vue micro-individuel que macro-organisationnel, construisant ainsi un cadre analytique intégré pour la gestion des connaissances dans le contexte de l'intelligence numérique.
Conclusions : Enfin, elle suggère de manière prospective que les recherches futures devraient aboutir à des avancées dans des domaines tels que l'itération des technologies d'intelligence numérique.

L'utilisation des nouvelles technologies de l'information et de la communication relève davantage d'une nécessité que d'un choix ; elle implique la mise en œuvre de nombreuses méthodes et techniques destinées à faciliter la prise de décision.

Bien que l'intelligence désigne la capacité à intégrer et à relier diverses disciplines, l'intelligence économique repose sur trois piliers essentiels : la veille stratégique, qui vise à anticiper l'environnement interne et externe de l'entreprise ; la protection des actifs informationnels par le renforcement des systèmes d'information afin d'assurer une meilleure protection des données ; et l'influence par la mise en œuvre de stratégies commerciales visant à accroître le nombre de clients et à améliorer la visibilité de l'entreprise. De plus, l’intelligence artificielle a, à son tour, connu un essor sans précédent ces dernières années, marqué par la diffusion de nouvelles technologies qui ont réussi à resserrer les liens entre les personnes et la technologie, faisant du monde un petit village.

Cela représente une nouvelle approche et un nouveau paradigme liés aux domaines technologique, stratégique et opérationnel, s’appuyant sur l’utilisation de données fiables, crédibles et à jour grâce à un large éventail d’outils technologiques qui aident à éclairer les décisions afin de fournir la bonne information à la bonne personne au bon moment. L'objectif de cet article est de mettre en évidence le rôle clé de l'intelligence économique à l'ère de l'intelligence artificielle émergente en examinant les principaux outils technologiques. Pour ce faire, nous présenterons tout d'abord les principes fondamentaux et les définitions de l'intelligence économique

La diffusion de l'intelligence artificielle générative (IAG) redéfinit les enjeux de la gestion des connaissances (GC). Cet article présente une revue de la littérature analysant les contributions et les limites de l'IAG par rapport aux processus fondamentaux de la GC : la création, le stockage, le transfert et l'application des connaissances. 

Les études examinées mettent en évidence une amélioration des capacités liées à la combinaison, à l'accès et à l'application des connaissances explicites, tout en soulignant le rôle central des interactions humaines dans les processus de socialisation, de validation et de construction collective du sens. Ces résultats invitent à repenser les cadres conceptuels de la KM afin de mieux saisir les transformations contemporaines associées à la GAI. 

Cet ouvrage propose une approche novatrice alliant les principes de la prospective stratégique aux applications pratiques de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine du leadership d'entreprise et de la prise de décision.

Conçu pour les cadres supérieurs, les managers et les formateurs, il fournit une feuille de route complète pour naviguer dans la complexité et l’incertitude des environnements stratégiques modernes, souvent caractérisés par la dynamique VUCA (Volatilité, Incertitude, Complexité, Ambiguïté). En proposant aux cadres des outils pour intégrer l’IA dans les processus stratégiques, tels que la détection, l’analyse de scénarios, la prévision, la prise de décision et l’apprentissage organisationnel, il explique comment les systèmes d’intelligence numérique peuvent soutenir le jugement humain tout en préservant l’intégrité éthique et l’adaptabilité stratégique.

Fondé sur une rigueur académique et enrichi d’exemples concrets tirés d’entreprises mondiales telles que Shell, Siemens, Deloitte et Microsoft, cet ouvrage propose des modèles de diagnostic, des cadres de prospective, des applications concrètes, des mises en garde éthiques et des stratégies de leadership pour bâtir des organisations prêtes pour l’avenir.

Que vous soyez un cadre supérieur préparant votre organisation à une disruption exponentielle, un enseignant repensant un programme d’études en stratégie, ou un consultant conseillant sur la transformation par l’IA, ce livre vous dote des outils nécessaires pour détecter plus tôt les signaux faibles et les tendances émergentes à l’aide d’outils d’analyse alimentés par l’IA, élaborer des scénarios stratégiques adaptatifs à l’aide de modèles générés par des machines, équilibrer le jugement humain et les connaissances algorithmiques dans les décisions du conseil d’administration, et développer une gouvernance augmentée par l’IA.

Cet ouvrage explique pourquoi l'intelligence artificielle (IA) est sur le point de transformer la société, l'économie mondiale et la sécurité nationale plus profondément que toute autre technologie émergente.

Préfacé par un lauréat du prix Nobel, il apporte une autorité exceptionnelle à un sujet d’importance mondiale. S’appuyant sur les réflexions de dirigeants politiques, de hauts responsables, d’investisseurs, d’ingénieurs en IA, de stratèges militaires et d’analystes de premier plan issus de think tanks, cet ouvrage va au-delà de la théorie pour offrir une vision lucide des implications concrètes de l’IA. Il aborde des thèmes essentiels, allant de l’économie de l’IA et de la concurrence géopolitique aux applications de défense, en passant par la robotique et la transformation de la société humaine.

Pour les lecteurs qui cherchent à comprendre comment l’IA redéfinira notre monde dans les années à venir – et comment nous pouvons gérer les opportunités et les risques –, cet ouvrage constitue une ressource faisant autorité et indispensable.

Auteurs :

• Max Rangeley,
• Nicholas Fairfax

Type : Livre | Langue : EN
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Cet article propose un modèle conceptuel qui explore les relations complexes entre le leadership, l'intelligence non linéaire, la gestion des connaissances et l'apprentissage organisationnel. S'appuyant sur des cadres théoriques issus de la théorie de la complexité, de la théorie du capital social et des théories de l'apprentissage organisationnel, cet article examine de manière approfondie comment divers styles et pratiques de leadership influencent la pensée non linéaire, le partage des connaissances et les processus d'apprentissage au sein des organisations.

En intégrant ces éléments, le modèle conceptuel offre des perspectives précieuses sur la manière dont un leadership efficace peut créer un environnement propice à l'innovation, à l'adaptabilité et à la croissance organisationnelle durable. Cette étude contribue à faire progresser la compréhension théorique et fournit des implications pratiques pour les dirigeants et les organisations qui cherchent à renforcer leur avantage concurrentiel dans le paysage commercial dynamique d'aujourd'hui.

La croissance exponentielle des identités automatisées et des contenus générés par l'IA a déclenché une crise multidimensionnelle touchant la confiance épistémique, l'asymétrie économique et la pression écologique.

Cet article présente le World Population Identifier (WPI), un cadre socio-technique neutre, respectueux de la vie privée et interopérable, conçu pour rétablir la traçabilité humaine vérifiable à travers les écosystèmes numériques, permettre la mise en place de mécanismes fondés sur le consentement pour la valorisation de la présence, et réduire les incitations à la prolifération incontrôlée des bots. L'architecture intègre des ancrages d'attestation nationaux, des identifiants décentralisés, des identifiants vérifiables et une cryptographie post-quantique avec des mécanismes de divulgation sélective.

Au-delà de sa conception technique, le WPI intègre des principes de gouvernance tels que la neutralité, la transparence et le leadership des pays du Sud, ainsi qu'une responsabilité environnementale explicite. Sur le plan éducatif, il favorise la culture épistémique grâce à des programmes d'études axés sur les STEAM qui permettent aux apprenants d'évaluer de manière critique la provenance et de résister à la désinformation. En situant le cadre dans des contextes divers, l'étude contribue à la théorie et à la pratique, offrant une voie vers des infrastructures d'identité durables et une confiance numérique inclusive.