‍1. De la base de données relationnelle à la complexité des connaissances
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‍Les bases de données relationnelles (RDBMS), introduites dans les années 1960 par Edgar F. Codd, ont révolutionné la manière de stocker et de gérer l’information. Avec des systèmes comme PostgreSQL ou SQL Server, elles organisent les données sous forme de tables relationnelles, offrant des outils puissants pour interroger et manipuler l’information grâce à des langages comme SQL. Cependant, dans les systèmes complexes d’aujourd’hui, les données structurées ne suffisent plus. Les défis actuels résident moins dans le stockage ou l’interrogation des données que dans leur transformation en connaissances exploitables pour répondre à des problématiques métiers spécifiques.

2. Les limites des solutions traditionnelles

‍Des éditeurs comme SAP, IBM ou Microsoft proposent des systèmes performants pour gérer les bases de données et automatiser des processus. Mais ces technologies peinent à :Modéliser les connaissances métiers, qui nécessitent une compréhension fine des dynamiques et interactions au sein d’un domaine spécifique. Faciliter la transmission et l’acquisition de nouvelles connaissances, essentielles pour s’adapter à un environnement en constante évolution. Réduire l'hétérogénéité entre bases de données, un défi majeur lorsque différentes équipes ou systèmes travaillent sur un même domaine avec des perspectives différentes. En clair, les outils classiques se concentrent sur la gestion des données, mais restent en retrait lorsqu’il s’agit de construire des ponts entre les données brutes et les décisions stratégiques.

3. La gestion des connaissances : dépasser la simple information

‍La gestion des connaissances (KM) intervient précisément là où les bases de données atteignent leurs limites. En s’appuyant sur des concepts avancés comme :Les ontologies métiers, qui permettent de structurer les connaissances en tenant compte des spécificités d’un domaine.Les moteurs d’inférence pour déduire des insights à partir de règles ou de relations complexes entre données.Les approches interopérables, qui facilitent la collaboration entre systèmes et acteurs hétérogènes.La KM permet d’intégrer des mécanismes qui contextualisent les données et les traduisent en connaissances actionnables, rendant ainsi les systèmes d’information plus adaptés aux besoins métiers.

4. Une transition nécessaire pour les systèmes complexes

‍Alors que les travaux récents sur les bases de données ont cherché à améliorer la capacité de représentation de l’information (bases actives, objets, relationnelles-objets, etc.), ils n’ont que partiellement adressé la question des processus de décision dans des environnements complexes.
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Pour dépasser ces limites, il est essentiel de :

- Intégrer les connaissances métiers directement dans les SI, en modélisant les processus d’apprentissage et de transmission.

- Favoriser l’interopérabilité entre bases de données disparates pour créer une vue unifiée de l’information.

- Soutenir les utilisateurs dans l’acquisition de nouvelles compétences grâce à des SI capables de fournir un apprentissage contextuel et collaboratif.

Figure 2 : Structure générale d'une base de données relationnelle (source https://fr.wikipedia.org/).