Résumé : La capitalisation de l’histoire
d’une technologie, d’une technique ou d’un concept au
sein d’une organisation industrielle est a priori du ressort des historiens.
Cependant elle dépasse largement la problématique historique
quand elle s’inscrit dans une perspective de Knowledge Management.
Replacé dans ce contexte, elle peut faire alors l’objet d’approches
spécifiques, notamment grâce à l’ingénierie
des connaissances. Cependant, cela se heurte pour l’instant à
deux types de difficultés :
- Les techniques d’histoire disposent de peu d’outils de modélisation,
et sont même plutôt réticentes à l’utilisation
de tels outils
- L’ingénierie des connaissances s’est assez peu posé
le problème de modéliser des connaissances historiques, retraçant
l’évolution des connaissances. Il est cependant possible de
développer des méthodes, des outils et des techniques robustes
et validées qui prennent en compte ces deux approches, qui, si elles
fonctionnent en synergie, se révèlent riches et fécondes.
Mots-clés : Histoire, gestion des connaissances,
ingénierie des connaissances, histoire des techniques, méthode
MASK
1 Introduction
1.1 Modélisation et complexité
La plupart des problèmes, industriels ou autres, qui sont à
l’étude de nos jours portent sur des systèmes complexes,
dans un sens qui est maintenant largement répandu (Morin, 1990).
Définir ce qu’est un système n’est pas l’objet
ici. C’est une discussion sûrement encore ouverte et tellement
"complexe" qu'on peut se demander s'il est possible, dans ces
domaines de prendre nécessairement la démarche de "la
définition d'abord" ! Nous adopterons la définition "triviale
mais mnémonique" de J.-L. Lemoigne, dans le chapitre 2 de son
célèbre ouvrage (Le Moigne, 1977): "en acceptant une
définition passe-partout du mot objet, [un système se définit
comme] un objet actif et stable et évoluant dans
un environnement, et par rapport à quelque finalité".
Un système s'observe donc selon trois points de vue indissociables.
Les mots retenus pour désigner ces trois aspects sont variés,
et dépendent des connotations qu'on veut y mettre. Un premier point
de vue dit ontologique, considère le système dans sa structure,
en tant qu'il est perçu comme un ensemble d'objets agencés,
comme "quelque chose". Un second point de vue dit phénoménologique
(ou fonctionnel), considère le système dans sa fonction,
en tant qu'il est perçu comme agissant, comme "faisant quelque
chose". Un troisième point de vue dit génétique,
considère le système dans son évolution, en tant qu'il
est perçu comme se modifiant au cours du temps en accord avec son
projet. On choisira par convention la terminologie : structure, fonction
et évolution. La perception, l'étude, la modélisation
d'un système se fait donc à travers un choix pondéré
entre ces trois points de vue. Un système complexe peut se modéliser
ainsi de trois manières différentes : une modélisation
structurelle, une modélisation fonctionnelle et une modélisation
de son évolution (cf. aussi Le Moigne, 1990).
1.2 Modélisation des connaissances
La modélisation est l’outil de base qui permet d’étudier
les systèmes complexes. La vision systémique ambitionne justement
de fournir des outils de modélisation qui permettent non pas d'exhiber
explicitement des structures, mais de dégager une intelligibilité
permettant de comprendre dans son ensemble le système étudié
(ici un système de connaissances). L'intelligibilité ne mutile
pas la vision des systèmes, tout en en conservant la complexité.
Arrive alors un vieux débat : que modélise-t-on ?
Le système lui-même ou la perception, la compréhension
que l’on en a, c’est à dire les connaissances que l’on
a du système ? Ce débat est largement abordé dans
Ermine (2000), et nous n’y reviendrons pas. Notons seulement que l’ingénierie
des connaissances se pose depuis toujours la question de modéliser
les connaissances sur les systèmes complexes, ce qui est en soi un
problème complexe lui-même ! La modélisation des
connaissances est un des outils de base, et la plupart des méthodes
d’ingénierie de connaissances y font appel (Dieng et al., 2000).
Cependant, les modèles de connaissances largement utilisés
en ingénierie des connaissances sont essentiellement de deux types :
la modélisation structurelle (réseaux sémantiques,
objets, taxinomies …) et la modélisation fonctionnelle (processus,
activités, tâches …). Le troisième pilier de la
modélisation, tel qu’on l’a évoqué ci-dessus,
celui de l’évolution, est bizarrement presque systématiquement
absent. C’est donc un problème qui semble nouveau de modéliser
l’évolution d’un système, ou l’évolution
des connaissances sur un système.
Pourtant, comprendre l’évolution d’un système
est une problématique fort ancienne ! D’un point de vue
scientifique, on peut dire qu’il est abordé depuis Lamarck
et Darwin. Quand on connaît les innombrables polémiques, loin
d’être éteintes actuellement, qui ont été
soulevées par les théories évolutionnistes de Lamarck
et Darwin (Denton, 1985, Ridley, 1985, par exemple), on peut s’attendre,
s’il faut développer une modélisation de l’évolution
des connaissances, a en tester et valider scrupuleusement les attendus.
En fait, les idées de Lamarck et Darwin ont eu très tôt
de très grands retentissements, et le modèle évolutionniste
a été très rapidement l’objet de transpositions
dans de nombreux domaines, très différents de la biologie :
l’anthropologie (Sapir, 1967), la psychologie cognitive (Piaget, 1976),
la philosophie (Durkheim, 1984), l’épistémologie, cité
dans Versailles (1999), la théorie de la complexité (Heudin,
1998), l’histoire des techniques (Deforge, 1985, Jukes, 1982), l’informatique
(Torres-Carbonell & Parets-Llorca, 1996), la gestion des connaissances
(Barthelmé et al., 1998, Ermine, & Waeters, 1999), etc. Les idées
pour modéliser l’évolution sont donc déjà
nombreuses.
1.3 Modélisation de l’évolution des connaissances
Pour tempérer ce qui est dit ci-dessus, notons que la modélisation
de l’évolution des connaissances apparaît dans trois
problématiques liées plus généralement à
la gestion des connaissances (Ermine, 2002).
1.3.1 La mémoire de projet
L’évolution est inéluctablement liée à
la notion de temps, bien que la vision du temps dans les théories
de l’évolution soit souvent non linéaire et sur des
échelles hors du sens commun, donc bien différente de la perception
immédiate et classique du temps. Mais d’une certaine manière,
on peut dire que l’évolution des connaissances est le déroulement
de ces connaissances à travers le temps. Selon ce point de vue, modéliser
l’évolution des connaissances, c’est modéliser
leur historique dans une période temporelle donnée. Industriellement,
un intervalle temporel supposé être complètement maîtrisé
est celui d’un projet (et pour cause !). Un projet a un début,
et une fin, une unité et une « histoire ».
Tracer l’évolution des connaissances au cours d’un projet
est donc naturel, c’est de plus un besoin identifié sous le
nom de « mémoire de projet » et la modélisation
est un outil assez répandu dans cette problématique (Matta
et al., 1999, Matta et al., 2000).
Souvent, la mémoire de projet est utilisée dans les projets
de conception (au sens large) afin de garder trace des décisions
qui ont été prises. Elle est basée sur une représentation
des processus de décision et s’appuie sur des modèles
dits de « Design Rationale » (logique de conception),
qui retracent des processus d’argumentation. Les approches les plus
connues sont QOC (MacLean et al., 1991), IBIS (Conklin & Begeman, 1988),
ces méthodes ne permettent pas vraiment de représenter l’évolution
des prises de décision, contrairement à une autre méthode
de référence : DRCS (Klein, 1993). Des méthodes
plus récentes DIPA (Lewkowicz & Zacklad, 1999), DyPKM (Bekhti
& Matta, 2003) mettent plus l’accent sur l’évolution
(des décisions dans le projet), d’autres comme INDIGO (Longueville
et al., 2003) sur le processus de décision. Il existe par ailleurs
d’autres approches qui ne sont pas focalisées sur la représentation
des processus de décision, contribuant à une problématique
plus générale qui est celle de la « mémoire
d’entreprise » (Ribière & Matta, 1998, Eynard
et al. 2001…).
Si la mémoire de projet est largement concernée par l’évolution
des connaissances, on voit cependant que la dimension temporelle de ces
connaissances est largement restreinte dans cette problématique.
1.3.2 Les traces d’expérience : Retour d’Expérience
et récit d’histoires (« Story Telling »)
On le voit dans le paragraphe précédent, l’évolution
d’un système peut être modélisée par des
traces explicites de son histoire inscrites dans la mémoire de l’organisation.
De nombreuses techniques sont alors disponibles pour garder de telles traces,
citons en deux assez proches de notre problématique :
Le retour d’expérience (REX ou RETEX) :
Le retour d’expérience est un processus mis en place dans des
organisations pour l’amélioration des produits et des services
fournis par cette organisation. Il consiste à enregistrer des expériences
(des incidents en général), ainsi que les solutions apportées
qui ont permis une évolution du système concerné dans
une optique corrective. Cette trace est ensuite mise à la disposition
des acteurs qui s’en servent par la suite pour retrouver des solutions
déjà expérimentées sur des événements
qu’ils peuvent rencontrer.
En général, la modélisation des expériences est
assez sommaire. Elle consiste par exemple à remplir une fiche de Retour
d’Expérience qui comporte un nombre de champs à renseigner
qui sont en général les suivants (ex : Eichenbaum et
al., 1994) :
• Activité concernée (référence à l'activité
du modèle concernée)
• Introduction/contexte (circonstances, environnement global où
se place l'événement décrit)
• Observation/Constatation/fait Technique (décrit sans interprétation
un fait établi, observé ou constaté (description de l'expérience
vécue))
• Diagnostic/Avis/Commentaire (point de vue de l'auteur sur le fait observé)
• Recommandation/Conclusion (recommandations pour l'avenir : conseils,
mises en garde, souhaits ...)
• Remarques (Autres points à prendre en compte (points critiques,
historiques, références ....))
La collecte de ces données se fait, au mieux, par des interviews avec
des spécialistes en ingénierie des connaissances (exemple de la
méthode REX), sinon dans un processus classique de documentation de fiches
ou bases de données.
Le récit d’histoires (« Story Telling »)
Dans une optique de transmission des connaissances dans les entreprises, la
technique de « Story Telling » peut être interprétée
comme une technique de « micro histoire » pour la modélisation
de l’évolution d’un système (Snowden, 1999, Soulier
& Caussanel, 2002). Il s’agit de modéliser des expériences
personnelles, à travers des histoires vécues, en général
à partir d’incidents ou d’événements anormaux
exactement comme pour le retour d’expérience. La technique de
modélisation des histoires est plus sophistiquée que pour le
retour d’expérience. Elle est basée sur des connaissances
importantes en ingénierie des connaissances et un savoir-faire sophistiqué
dans les techniques d’interview.
On voit que dans les techniques de recueil de traces d’expériences,
très proches de l’ingénierie des connaissances, la problématique
de l’évolution est peu présente, et, comme dans les techniques
de mémoire de projet, confinée à une sorte de « micro-histoire »
des systèmes.
1.3.3 L’innovation
Un attendu fondamental de la gestion des connaissances se situe dans le domaine
de l’innovation. Dans le monde économique actuel, la survie des
entreprises passe par une innovation constante et soutenue. C’est désormais
un enjeu compétitif majeur dans les entreprises, qui cherchent donc
à accélérer les processus qui la sous-tendent. Le processus
de « créativité » est un des fondements
de l’innovation en entreprise. La gestion des connaissances est un des
leviers au service d’une politique volontariste de soutien à
la créativité, qui conditionne l’évolution cohérente
et efficace du patrimoine de connaissances de l’entreprise.
Une hypothèse évolutionniste très importante dans le
domaine de l’innovation nous vient de la science économique et
s’appelle « la dépendance du sentier »
(« path dependency », Coriat & Weinstein, 1997,
David & Foray, 1994) pour laquelle l’innovation est un processus
de « création technologique endogène et cumulatif »,
c’est à dire que c’est la nature même du patrimoine
de connaissances accumulé dans une organisation qui prédétermine
le sentier d’évolution de ces connaissances (voire de l’organisation
elle-même). Il y a, non pas création pure ou dictée par
des contraintes uniquement externes, mais évolution des idées,
par assimilation, accommodation, mutation, etc. Cette évolution des
idées se fait à l’intérieur de l’entreprise
à partir de son « patrimoine génétique »,
qui est constitué, entre autres, de son patrimoine de connaissances.
Ce sont donc les connaissances existantes qui conditionnent les idées
futures, et amènent ainsi à l’innovation. L’hypothèse
de “la dépendance du sentier" demande donc à analyser
l’évolution d’un système de connaissances vis-à-vis
de son histoire pour mieux maîtriser son évolution future. Ainsi,
décrire de manière structurée l’historique d’un
ensemble de connaissances dans l'objectif de mieux comprendre et maîtriser
les lois d’évolution de ces connaissances, qui sont nécessairement
spécifiques à l’organisation.
Comprendre les processus d'évolution des connaissances permet de rechercher
les lois d'évolutions qui dirigent ces processus et les facteurs d'évolution
qui en sont les éléments caractéristiques. Comprendre
ces lois et ces facteurs permettront de les utiliser comme levier pour améliorer
les processus d'innovation à mettre en place dans l'entreprise. Pour
plus de détails, on pourra consulter l’étude menée
dans Benhamou et al. (2001) sur un exemple concernant des technologies laser
et celle menée dans Courteille et al. (2001) sur un exemple dans l’industrie
automobile.
1.4 Histoire et Evolution
Si l’on admet, au vu de ce qui vient d’être dit, que modéliser
l’évolution des systèmes (ou des connaissances sur les
systèmes) est un objectif de l’ingénierie des connaissances,
il faut alors se poser la question en tant que telle de trouver des méthodes
de modélisation robustes et fondées qui répondent à
cet objectif, et susceptibles de s’appliquer à des domaines industriels
(puisqu’il s’agit d’ingénierie !).
Cet article a pour but de poser quelques jalons dans cette optique, en s’appuyant
sur deux disciplines :
1.4.1 L’histoire :
Dans une première approche, on peut considérer que modéliser
l’évolution d’un système, c’est modéliser
son histoire à travers le temps. Mobiliser donc les techniques d’histoire
est donc pertinent dans le projet de construire une méthode de modélisation
de l’évolution des systèmes. L’histoire est la science
qui a pour but de transmettre une vision d’un système donné
ayant évolué au cours d’une période donné.
Ses outils sont multiples. Malheureusement, la modélisation est encore
un outil peu employé en histoire, et sujet à controverses. Il
existe cependant des approches qui peuvent être utiles dans notre projet.
Nous les présenterons brièvement, sachant que ces études
sont encore au stade exploratoire.
1.4.2 La gestion des connaissances
La gestion des connaissances est la gestion du système de connaissances
d’une organisation, tel qu’il est défini dans Ermine (2000),
c’est à dire avec ses trois composantes systémiques :
structure, fonction, évolution. On ne peut donc pas gérer les
connaissances d’une organisation sans se préoccuper de l’évolution
de ces connaissances. De nombreux moyens de toutes sortes sont disponibles
pour cet objectif. La méthode de capitalisation des connaissances MASK
(anciennement MOISE puis MKSM, Ermine & Matta, 2003) prend en compte la
dimension évolution. La base théorique de cette méthode
(la théorie du macroscope de la connaissance) prévoyait la prise
en compte de l’évolution des connaissances. Les outils de modélisation
correspondants n’étaient pas encore disponibles à l’époque
de l’apparition de la méthode, qui a d’abord repris l’ensemble
des techniques de modélisation utilisées couramment en ingénierie
des connaissances (modélisation structurelle et fonctionnelle). Il
a fallu du temps pour stabiliser de nouveaux modèles de connaissances
sur l’évolution et les expérimenter sur de nombreux cas
réels. On peut considérer que les premières versions
des modèles d’évolution de MASK sont maintenant robustes
et opérationnels.
Cet article est issu d’un séminaire regroupant des chercheurs
de l’UTT (Université de Technologie de Troyes) (B. Pauget, J.-L.
Ermine, Olivier Pottier), des acteurs de l’entreprise PSA Peugeot Citroën
(A. Beretti et P. Coustillière), et des historiens de l’Université
Toulouse le Mirail (J-F Soulet et René Souriac). Ce séminaire
s’est poursuivi par une action au sein de l’entité AEL
(Architecture Electricité Electronique) de PSA Peugeot Citroën
(Dominique Charny et Gilbert Tortorici). Le sujet de l’action, portant
sur le livre historique réalisé au sein de l’entreprise
« Electricité, électronique : un siècle de
développement automobile » montre que les deux approches,
histoire et gestion des connaissances, sont en fait de même nature et
apportent des éléments complémentaires.
2 La modélisation en histoire
Malgré les réserves suscitées parmi la communauté
des historiens, il y a, ainsi que le soulignait J.-F. Soulet, dans sa communication
lors de notre séminaire : « nécessité
pour l'historien (soit en tant que chercheur, soit en tant qu'enseignant),
face à des processus ou a des systèmes complexes (mettant en
jeu un grand nombre de données), d'en dégager des représentations
simplifiées et sérielles». Face à cette problématique,
c’est surtout l’école structuraliste (notamment les travaux
issus de Fernand Braudel) qui a réfléchi à la notion
de modélisation suivant trois méthodes différentes.
La première se base sur une modélisation de type systémique :
il s’agit de l’exemple de R. Souriac. Selon les principes de la
modélisation systémique (Le Moigne, 1990), la méthode
consiste à décrire sur un modèle les sous-systèmes
en interaction, les positionnements d’acteurs, les fonctions clés
pour identifier les contraintes présentes permettant d’expliquer
un processus historique (jeux d’acteurs).
La seconde due à JF. Soulet, est dite sémiotique. Elle se base
sur les unités élémentaires de sens (des « sèmes »,
d’où le vocable « sémiotique »),
dont certaines combinaisons sont susceptibles de fournir des explicitations
pertinentes de systèmes complexes. Dès lors, la méthode
consiste à identifier des éléments significatifs dans
l’objectif de l’étude (« signes »
ou « critères ») et déterminer une combinatoire
pertinente de ces signes pour élaborer des modèles intelligibles.
La dernière, en complément des deux précédentes
vise à inclure l’espace dans la modélisation historique.
2.1 La modélisation de type systémique : l’exemple
de l’avènement de Henri IV de René Souriac
Selon les principes de la modélisation systémique (Le Moigne,
1990), la méthode consiste à décrire sur un modèle
les sous-systèmes en interaction, les positionnements d’acteurs,
les fonctions clés pour identifier les contraintes présentes permettant
d’expliquer un processus historique (jeux d’acteurs).
Prenons l’exemple de l’avènement de Henri IV. L’historien
classique, se basant sur le déroulement temporel et les dates successives
bâtira un modèle de type « dialectique »
tel que dans la figure 1. Or, face à des séries d’événements,
il paraît difficile de comprendre les ressorts des actions passées.
La figure montre la complexité, (alliances, trahisons) des principaux
protagonistes autour de la succession au trône après l’assassinat
d’Henri III (1589).La France, déchirée par les guerres
de religions, peine à trouver la paix et un souverain qui puisse la
garantir.
En fait, la modélisation de type systémique permet de mieux
comprendre les enjeux et la difficile accession au trône d’Henri
IV. C’est l’enchâssement du système religieux (protestant
et catholique) avec le système politique étatique qui pose problème.
La monarchie est en effet de droit divin (catholique) et accessible par le
sang aux mâles (loi salique).
Henri de Navarre, futur Henri IV, acquiert de 1589 à 1592 la reconnaissance
de ses prétentions filiales mais se heurte au catholicisme qui constitue
un sous-système de la monarchie. Cette non-articulation entre les deux
systèmes permet l’existence de dissensions (les Etats de la Ligue)
et la continuation des guerres civiles entretenues entre autres par les « très
catholiques » rois d’Espagne. Lorsque Henri IV se convertit
(1593-1594), le système peut de nouveau trouver son équilibre.
Un schéma et quelques lignes permettent ainsi de modéliser 15
ans d’histoire de France particulièrement chaotique (Figure 2)
2.2 La modélisation de type sémiotique : l’histoire
immédiate de J-F Soulet
L’école structuraliste a forgé de grands principes pour
dégager des représentations signifiantes de systèmes
complexes (on trouvera une discussion sur ce thème dans Ermine (2000).
Elle se base sur les unités élémentaires de sens (des
« sèmes », d’où le vocable « sémiotique »),
dont certaines combinaisons sont susceptibles de fournir des explicitations
pertinentes de systèmes complexes. Dès lors, la méthode
consiste à identifier des éléments significatifs dans
l’objectif de l’étude (« signes »
ou « critères ») et déterminer une combinatoire
pertinente de ces signes pour élaborer des modèles intelligibles.
Nous donnons ici deux exemples dus à J-F Soulet.
2.2.1 La modélisation du système communiste
Le système communiste a connu des évolutions et des variantes
très notables depuis 1917. Entre le système La compréhension
globale du système n’est pas suffisante. Si l’Histoire
désire modéliser, elle doit autoriser les comparaisons entre
phénomènes de même nature. C’est ce que tente de
faire JF. Soulet. Les systèmes communistes en sont de bons exemples.
Ils ont en effet connu de significatives évolutions depuis 1917. Que
l’on songe par exemple aux différences entre le système
appliqué par Staline des années 1930 aux années 1950,
et le système pratiqué par Nagy en Hongrie de 1953 à
1955, celui de Deng Xiaoping depuis 1978, voire de Pol Pot au Cambodge, de
1975 à 1978.
D’où l’idée d’une classification de type sémiotique
en trois temps.
• Les pratiques du pouvoir
• Les types de relations extérieures
• Le degré de socialisation
Ces critères permettent de construire une « grille de lecture »
efficace, aboutissant à 3 modèles majeurs (Cf. figure 3) :
utopique, libéral et national-communiste. Ceci permet de comparer l’évolution
des systèmes jusqu’à leur désagrégation
après 1989.
2.2.2 Modélisation du processus de désatellisation
des pays communistes de l’Europe de l’Est en 1989
Il s’agit de rechercher si les mutations accomplies en 1989 dans 6 pays
communistes est-européens ont répondu à quelques
grands modèles
La méthode, comme celle précédente, consiste à
mettre au point une série de critères pertinents permettant
de caractériser et de comparer les six mutations, en distinguant clairement ce
qui relève des facteurs de la chute des systèmes communistes
d’une part et des catalyseurs du processus d’autre part. Trois
modèles de mutation s’imposent lors de l’explosion du système
communiste :
• Le compromis (processus amiable entre le pouvoir communiste et la
société civile : par exemple en Pologne ou en Hongrie
• La mutation imposée par la « société
civile » (Ex. RDA ou la Tchécoslovaquie et sa révolution
de velours)
• La révolution de palais (qui réaménage le système
interne du parti : ex. la Bulgarie, ou la Roumanie)
2.3 La géohistoire de G. Grataloup
Nous présentons ici quelques éléments issus de la géographie
historique selon les thèses de C. Grataloup (1996).
Cette approche se situe en complément des précédentes.
En effet, pour ce géographe, « le parcours a été
de géographie et de géographie seulement. La boîte à
outil était composée de notions de base de l’analyse de
l’espace : lieu, distance, position, centralité, complémentarité,
échelle, diffusion ; axe/barrière, contrôle territorial
et quelques autres. La liste reste courte » (Figure 4). Le but
est n’est pas de décrire la réalité mais d’en
proposer une interprétation : « Un premier objectif
était d’éprouver l’efficacité des modèles
dans des contextes différents, inhabituels parfois de leur usage courant.
C’était ainsi faire l’hypothèse de leur capacité
non seulement à éclairer les cartes du passé, mais à
contribuer à la compréhension du passage d’une carte à
l’autre ». Entre deux cartes « il y a de l’histoire »,
et c’est en ce sens que C. Grataloup fait des modèles d’histoire
comme nous le montre l’exemple de la figure 5. Il s’agit ici de
représenter le déclin et la chute des Empires romains d’une
part et de Bagdad d’autre part.
Les techniques de modélisation s’appuient essentiellement sur
l’œuvre des géographes en général et celles
de R. Brunet en particulier (Brunet, 1992). Celui-ci a en effet mis au point
un modélisation de l’espace à partir d’un certains
nombre de « chorèmes ». Le chorotype étant
alors « la composition de chorème récurrente, exprimant
des structures plus ou moins complexes qui apparaissent dans certains endroits
du globe, et qui peuvent s’exprimer par des modèles simples ».
3 La modélisation de l’évolution dans la méthode
MASK
MASK est une méthode d’ingénierie des connaissances, qui
cherche à modéliser, en général en interviewant
des experts du domaine, des éléments du patrimoine de connaissances
d’une entreprise.
De gros besoins s’étant révélés pour modéliser
l’évolution des connaissances, MASK s’est enrichi de modèles
inspirés de l’histoire des techniques. Ils ont pour but de décrire
de manière structurée l’historique d’un ensemble
de connaissances, dans l’objectif de mieux comprendre et maîtriser
les lois d’évolution de ces connaissances, qui sont nécessairement
spécifiques à l’organisation. La méthode MASK a
pour particularité de combiner l’approche sémiotique et
l’approche systémique telles qu’elles sont évoquées
ci-dessus. C’est la théorie du macroscope de la connaissance
(Ermine, 2000) qui permet de croiser les deux approches et de bâtir
des modèles répondant aux deux problématiques.
Le premier modèle concerne le contexte de l’évolution.
Les connaissances évoluent parce que leur contexte évolue, et
que les grands concepts qui les sous-tendent évoluent. Le premier modèle
retrace l’historique général, l’histoire des idées.
Le second modèle est une analyse a posteriori, une reconstruction raisonnée,
compréhensible et synthétique des principaux objets ou concepts
qui ont jalonné l’évolution du système de connaissances
étudié. Ces concepts sont organisés en lignées
qui suivent une ligne temporelle et où s’identifient le pourquoi
et le comment de chaque évolution de concept. Les théories et
les modèles présentés ici doivent beaucoup aux pionniers
d’une nouvelle manière d’aborder l’histoire des techniques,
héritée de l’histoire en général et de l’ethnologie,
notamment Yves Deforge (1985).
3.1 Le modèle de l’historique
Pour présenter ce modèle, il suffit de citer Yves Deforge qui
en fait un des trois outils fondamentaux pour l’étude de l’évolution
des objets techniques : ce modèle « répond au
désir de mieux connaître ce qui s’est passé à
certains moments de l’évolution en reconstituant synthétiquement,
autour d’un objet [d’un concept] le réseau des relations
réciproques que l’objet entretient avec tous les sous-systèmes
de systèmes plus vastes qu’on appelle […] « système
industriel ». [Ce modèle s’inspire de méthodes
familières] à ceux qui étudient des phénomènes
s’étendant sur de longues périodes : ethnologues,
archéologues, économistes ; elles consistent, pour quelques
époques significatives d’une évolution à recréer
picturalement et dynamiquement le milieu associé au phénomène
considéré ». Il s’agit donc d’intégrer
l’évolution d’une connaissance, d’un concept, d’un
objet, dans un système contextuel qui est explicatif de cette évolution,
et permet d’appréhender globalement les lignes directrices qui
ont amené la connaissance à l’état perçu
actuellement.
Dans le modèle proposé, le contexte historique est décrit
par un petit nombre d’éléments qui apparaissent pertinents,
au cours de l’analyse historique, pour décrire et englober le
contexte d’évolution. Le contexte historique dépasse largement
l’objet de connaissances proprement dit, qui se trouve ainsi mis en
relation signifiante, d’un point de vue de l’évolution,
avec d’autres sous-systèmes. Par exemple, d’une manière
très générale, Yves Deforge propose de considérer
les objets comme liés à quatre sous-systèmes, et de dégager
donc dans ces systèmes les éléments pertinents :
le système de production (« comment c’est fait ?,
pourquoi c’est fait ainsi ? »), le système de
consommation (système économique et social), le système
d’utilisation (le couple utilisateur/objet, dans la dualité pour
l’objet « objet d’usage »/« objet
comme systèmes de signes ») et le système des objets
(ce qu’on appellera avec lui les lignées, qui est le modèle
suivant). Nous laisserons pour l’instant à l’analyste le
soin de dégager ce que nous appellerons
les éléments
à prendre en compte dans l’évolution. Ces éléments
sont identifiés séparément, et leur disposition dans
le temps est décrite succinctement, en nommant les grandes classes
caractéristiques au cours du temps pour ces éléments.
Ces classes peuvent être attachées à des
objectifs
qui peuvent avoir évolué dans le temps.
Des
liens d’évolution significatifs entre des
classes ou des objectifs peuvent apparaître. Les repères temporels
sont donnés par des
jalons, qui sont des événements
datés significatifs pour l’élément considéré,
auxquels d’ailleurs peuvent être attachés des « archives ».
L’historique d’un concept, d’un objet, est caractérisé
par des interactions entre tous les sous-systèmes impliqués
dans cet historique et qui expliquent a posteriori les innovations, les découvertes,
les améliorations, les adaptations etc.
Dans le modèle proposé, ces interactions sont visualisées
par des
liens d’influence qui peuvent refléter
des causalités multiples et variées. L’ensemble de ces
éléments est disposé dans un ou plusieurs tableaux synthétiques
(Figure 6) qui ont été proposés par exemple dans Jacomy
(1990). On peut passer d’un tableau à l’autre en suivant
l’échelle de temps ou en décomposant un élément
(dessin ombré).
3.2 Le modèle des lignées
Le modèle de l’historique permet de maîtriser le contexte
dans lequel s’est déroulé l’évolution du
système de connaissances. Le modèle suivant s’attache
aux objets et/ou aux concepts autour desquels s’est bâti le système
de connaissances. Il en propose une lecture temporelle générale,
reconstruite à partir d’une analyse a posteriori et qui a pour
but de donner une image mentale (cognitive) pertinente des évolutions
des objets/concepts principaux du système, avec une argumentation raisonnée.
Il s’agit d’un outil de compréhension a posteriori qu’on
appelle la lignée. C’est un outil bâti
et utilisé dans les théories qui fondent l’histoire des
techniques ou des technologies des groupes humains (A.Leroi-Gourhan, J.Baudrillard,
A.Moles, G.Simondon, cf. une synthèse de ces références
dans Deforge (1985). Il s’adapte ici assez bien au contexte de l’évolution
des connaissances en général.
Un ensemble de lignées décrit des successions dans le temps
de concepts ou d’objets dans un ordre évolutif « dont
on dit généralement qu’il va dans le sens du progrès,
par des améliorations ou perfectionnement successifs » (Deforge,
1985), décrivant ainsi des « tendances lourdes »
ou des « lois d’évolutions » qui pour l’instant
doivent être prises dans un sens assez vague. Les éléments
de la lignée sont des générations d’objets
ou de concepts (des « espèces » dirait-on en
terme évolutionniste), caractéristiques d’une période
donnée qu’on perçoit comme présentant une unité
conceptuelle dans le temps, permettant de nommer ces générations.
Dans le domaine des objets techniques (selon A. Leroi-Gourhan ou Y. Deforge),
la lignée est constituée par le rangement chronologique présentant
la même fonction d’usage, et le mettant en œuvre le même
« principe » (défini comme le principal phénomène
physico-chimique mis en jeu dans l’objet, mais qui en fait devient vite
difficile à cerner dans les objets complexes, où l’on
parle de solutions technologiques et de formes). Les lignées sont semblables
aux lignées de la biologie, Y. Deforge parle d’évolution
d’une lignée, de sélection naturelle, de fin de race,
tératologie et aberrations, de lignées interrompues, résurgences,
mutations, de croisement de point nodal et de bifurcation. Il s’agit
donc bien d’une théorie de l’évolution qui est mise
en œuvre. Les lignées sont organisées dans un arbre
généalogique qui retrace les apparitions et éventuellement
les disparitions des lignées les unes par rapports aux autres. Le modèle
des lignées est donné dans la figure 7.
On pourra voir de nombreuses applications de ces modèles dans Ermine
(2000,2003), Benhamou et al. (2001), Courteille et al. (2001) etc.
4 Convergence des approches historiques et de l’ingénierie
des connaissances
Nous allons montrer, sur un exemple qui s’est déroulé
dans l’entreprise PSA Peugeot Citroën, que les approches historiques
et ingénierie des connaissances, telles qu’elles ont été
esquissées ci-dessus sont de même nature et complémentaires
quand il s’agit d’un problème de gestion des connaissances.
4.1 Le projet d’histoire
L’électronique dans l’automobile est désormais une
composante stratégique et incontournable. On se plaît à
dire que dans l’actuelle 607 de Peugeot, il y a plus d’électronique
embarquée que dans le premier Airbus. Cependant, l’électronique
est un métier très particulier de l’automobile. L’électricité
et l’électronique embarquées dans un véhicule constituent
un sous-système « transverse » associé
à la totalité des sous-systèmes « organes »
du véhicule et des métiers correspondants. C’est donc
un système associé à un métier qui est en interaction
constante avec les autres métiers et les autres systèmes mécaniques
classiques du véhicule. La maîtrise et le maintien des compétences
et des référentiels de compétence du groupe dans ce domaine
est donc de nature particulière.
A la demande de la direction technique de PSA, notamment à travers
la communauté métier correspondante au métier électricité
électronique du groupe (le « Gélec »),
un projet de gestion des connaissances a été mené, afin
de répondre à des attentes qui sont générales
dans le groupe, pour la conservation et le développement des compétences
métiers, à savoir « porter les métiers au
meilleur niveau mondial », « vivre et communiquer la
passion du métier ». Ce projet a pris la forme d’un
projet d’histoire technique, à savoir la constitution d’une
mémoire historique du métier électricité électronique.
Il a comme objectif d’écrire l’histoire de l’électricité/électronique
véhicule afin de capitaliser les connaissances, comprendre le
progrès technique et éclairer l’avenir. Il est destiné
en priorité aux ingénieurs et techniciens de la direction technique,
plus particulièrement aux jeunes embauchés. Il s’adresse
aussi à tous les ingénieurs du Groupe PSA et à ses partenaires
directs ou indirects. Il ne s’agit donc pas simplement de retracer l’histoire
d’une technique, mais de faire un véritable outil de capitalisation
et de transmission des savoirs.
La démarche a consisté à analyser les évolutions
techniques et à en repérer les déterminants pour montrer
comment se font les choix techniques. Cette base historique complète
a été constituée à partir de sources internes
et externes : dans le groupe PSA et chez les équipementiers qui
ont directement contribué aux progrès techniques de ses véhicules.
Elle a été réalisée dans une logique métier,
elle met l’accent sur l’innovation (ses déterminants, sa
temporalité, ses acteurs, son contexte), et se veut un outil de connaissance
à destination des ingénieurs du domaine et du métier.
Débuté en 2000, le projet s’est étalé d’abord
sur une période de trente mois. Il a été conduit par
une équipe pluridisciplinaire constituée de trois laboratoires
d’histoire (le Cnam, la Sorbonne et l’Université d’Evry),
d’une école d’ingénieurs (Supélec), et d’un
encadrement PSA. Les techniques d’historiens (recherche et analyse de
sources, entrevues avec les acteurs, iconographie …) ont été
appliquées scrupuleusement, en binôme avec des spécialistes
du domaine. Le produit final de cette action est un livre historique intitulé
« Electricité électronique : un siècle
de développement automobile » (Loubet et al., 2003). Il
mêle des documents d’époque, des illustrations techniques
et photographiques des archives de PSA, des entrevues avec les spécialistes
du domaine qui ont vécu certaines périodes étudiées
etc. Il couvre tous les sujets qui ont trait à l’électricité
et l’électronique dans l’automobile : l’éclairage,
la batterie, l’allumage, l’antivol, le moteur électrique
etc. Il retrace la genèse des évolutions techniques sur les
véhicules des marques du groupe PSA Peugeot Citroën et montre
sous quels déterminants et dans quelles conjonctions les choix se sont
opérés. Mémoire du métier, la perspective historique
est riche d’enseignements et permet une meilleure compréhension
de la dynamique technologique et du rôle des hommes qui ont porté
l’innovation.
Le livre a été tiré à 6000 exemplaires et doit
être distribué à un grand nombre de collaborateurs dans
le groupe et aussi à des collaborateurs externes.
4.2 Le projet d’ingénierie des connaissances
La conception réalisation et diffusion de l’ouvrage « Electricité
électronique : un siècle de développement automobile »
est une première étape dans la diffusion des savoirs et la pérennisation
de la culture du métier. La forme livresque est une forme spécifique,
et son contenu est présenté d’une manière particulière,
selon des critères d’historien.
Toujours dans la même optique de gestion des connaissances, la suite
du projet a consisté à concevoir une forme plus dynamique et
opérationnelle de cette base historique, afin de permettre aux ingénieurs
de conception un accès rapide aux connaissances qui leur sont utiles
et s’intégrer (ou au minimum s’articuler) avec les dispositifs
existants de capitalisation des connaissances.
L’objectif a donc été de prototyper un « portail
métier », pour restructurer la base des données historiques
recueillie pendant le projet précédent, et le mettre à
disposition sur les postes de travail en interne, avec une interface de navigation
qui corresponde à l’expertise et la connaissance métier
sur l’histoire du domaine. Il s’agit donc d’une re-conception
et d’une réutilisation des résultats du projet d’histoire
dans une optique d’ingénierie des connaissances. Ce portail métier
s’adresse aux ingénieurs et techniciens du groupe PSA. Ce projet
a permis de relever un certain nombre de points clés.
4.2.1 Recueil et diffusion des sources
Le travail historique initial a permis de collecter un nombre considérable
de documents de toutes sortes de grande valeur. Cependant, ce corpus n’a
été géré qu’en vue de l’impression
d’un livre imprimé. La collecte des fichiers sources du livre
s’est avérée beaucoup plus fastidieuse et prenante que
prévue initialement. En particulier, elle a nécessité
de nombreux contacts avec les imprimeurs ainsi que des manipulations sur des
logiciels professionnels très dédiés. Il a été
heureusement possible de reconstituer une version électronique du livre
(pour diffusion en ligne) et d’autre part de constituer une base de
données iconographiques pour laquelle des demandes existaient déjà.
4.2.2 Méthode de restructuration de la connaissance
Le choix a été fait, dans ce projet, d’utiliser la méthode
MASK comme méthode de structuration des connaissances. S’agissant
de connaissances historiques, il a donc été envisagé
d’utiliser deux modèles structurants : le modèle
d’historique et le modèle des lignées.
Le modèle d’historique (étapes et jalons) replace l’évolution
de l’électricité et de l’électronique dans
son contexte scientifique, technique et social, afin d’offrir une vue
globale des conditions et événements ayant amené la connaissance
dans le domaine traité. Toutefois, ce modèle ne correspondait
pas au contenu du livre (le contexte historique dépasse largement l’objet
des connaissances proprement dites) et n’a pas été utilisé.
Le modèle de lignée est plus adapté à la structure
du livre et à l’étude de l’évolution des
objets choisis tant que l’on ne s’intéresse pas explicitement
aux interactions entre ces objets et le contexte. De manière générale,
le modèle de lignées permet de décrire la généalogie
des connaissances : lignées, moteurs d’évolution,
apports et limites. Il offre ici un point de vue plus détaillé
que l’historique pour retracer l’évolution des connaissances
des objets traités dans l’ouvrage, en détaillant les facteurs,
justifications et contraintes qui ont présidé à chaque
passage de génération. Le modèle de lignée est
donc ici mieux adapté au contenu du livre, qui s’attache à
décrire le processus d’innovation avec ses déterminants,
sa temporalité, ses acteurs, son contexte. En effet, toutes les évolutions
décrites dans l’ouvrage sur chaque thème (ou objet) sont
bien détaillées pour alimenter un modèle de lignée.
Cependant, certaines données pour remplir le modèle (notamment
les « moteurs de l’évolution » ou les « argumentaires »)
ont nécessité un travail supplémentaire de recherche
d’information ou de recueil auprès d’experts métier.
4.2.3 Les interviews d’experts métier
La particularité dans ce projet d’ingénierie des connaissances
était l’existence de l’ouvrage au préalable de la
modélisation, alors que la modélisation par la méthode
MASK est classiquement utilisée pour élaborer le livre de connaissances,
qui se traduit généralement ensuite par la publication d’un
ouvrage. Cette antériorité a eu des conséquences importantes
sur le déroulement.
D’une part, elle a permis de faciliter la modélisation et de
rendre plus efficaces les entretiens avec les experts métiers. Les
modèles ont pu être construits dans un premier temps sans faire
appel aux experts. La seule information contenue dans l’ouvrage laissait
cependant des trous dans l’information nécessaire à la
modélisation, et surtout, elle ne permettait pas de valider les points
de vue de modélisation retenus par l’ingénieur de la connaissance.
Dans ce type de projet, complément au projet historique, le recours
à des experts métier se révèle donc indispensable.
D’autre part, elle a permis de montrer que la quasi-totalité
du matériel recueilli pendant le projet d’histoire pouvait être
réutilisé pour le projet d’ingénierie des connaissances.
4.2.4 La modélisation graphique
Le projet historique a abouti à l’édition d’un ouvrage.
La consultation d’un livre est une activité particulière
tant au niveau processus qu’au niveau cognitif. Ce type de consultation
ne se prête pas à une transposition directe sur un navigateur
web. C’est pourquoi, même si une des premières tâches
du projet d’ingénierie de connaissances a été de
formater le livre sous une forme électronique pour le mettre tel quel
en ligne, il était bien évident que c’était largement
insuffisant pour un portail métier sur l’historique du domaine,
accessible pour les ingénieurs sur leur poste de travail. C’est
dans cette optique qu’a été conçue une interface
graphique de navigation, basée sur les modèles de lignées
de MASK. La modélisation graphique consiste à utiliser un langage
graphique permettant de réaliser des schémas pour expliciter
la connaissance dans un langage clair et naturel, immédiatement compréhensible
par tous. Les modèles de lignées réalisés respectent
les règles graphiques de la modélisation MASK (le logiciel Visio
a été utilisé) (figure 8).
Pour la diffusion en ligne, les représentations graphiques ont été
adaptées afin de prendre en compte les contraintes et possibilités
de la consultation interactive. Un code couleur a été choisi
à cet effet pour faciliter la lecture graphique de chaque lignée.
D’autre part, les argumentaires sont accessibles par simple clic sur
l’écran principal, ce qui permet d’alléger le schéma.
Chaque élément du modèle graphique donne accès
à un menu renvoyant aux liens correspondant aux autres éléments
qui lui sont rattachés (texte, schéma, image), lorsqu’ils
existaient dans l’ouvrage. Les liens vers le texte renvoient directement
à la page correspondante du livre, dans laquelle les extraits pertinents
sont mis en évidence par surlignement , ce qui a nécessité
une lecture et un indexage systématique du livre au préalable.
Les schémas et images tirés du livre ont été extraits,
structurés dans une base de données et le lien renvoie vers
l’élément graphique séparé du texte qui
l’entourait dans le livre.
4.2.5 Apports du projet d’ingénierie des connaissances
Ce projet, d’une durée de six mois, a atteint son objectif, qui
était de montrer que le projet d’histoire pouvait être
poursuivi par un projet d’ingénierie des connaissances, dans
une optique globale de Knowledge Management. Il a montré que tout le
travail d’historien pouvait être réutilisé, moyennant
une restructuration des données recueillies, via des indexations des
textes et des bases de données iconographiques (travail qui aurait
pu être prévu initialement). Il a montré l’utilité
et la complémentarité d’une modélisation des connaissances,
via une méthode d’ingénierie des connaissances structurée,
afin de concevoir des interfaces graphiques de navigation dans un portail
métier dédié. Il a montré également le
caractère nécessaire de l’implication des experts métiers
pour complémenter la modélisation des connaissances.
Il est maintenant clair que le fait de mener de nouveau un tel projet avec
la synergie entre les techniques d’histoire et celles d’ingénierie
des connaissances aboutirait à un gain certain en termes de temps de
recueil et de structuration des données, en termes de qualité
et richesse du contenu, et en termes de diversité des livrables produits
(livre, bases de données, portail multimédia …).
5 Conclusion
La capitalisation de l’histoire d’une technologie, d’une
technique ou d’un concept au sein d’une organisation industrielle
est a priori du ressort des historiens. Cependant elle dépasse largement
la problématique historique quand elle s’inscrit dans une perspective
de Knowledge Management. Replacée dans ce contexte, elle peut alors
faire l’objet d’approches spécifiques, notamment grâce
à l’ingénierie des connaissances. Cependant, cela se heurte
pour l’instant à deux types de difficultés :
• Les techniques d’histoire disposent de peu d’outils de
modélisation, et sont même plutôt réticentes à
l’utilisation de tels outils
• L’ingénierie des connaissances s’est assez peu
posé le problème de modéliser des connaissances historiques,
retraçant l’évolution des connaissances.
Il est cependant possible de développer des méthodes, des outils
et des techniques robustes et validées qui prennent en compte ces deux
approches, qui, si elles fonctionnent en synergie, se révèlent
riches et fécondes.
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