1. L’ontologie, un cadre unificateur pour la cohérence et l’intégration des données
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Dans des environnements complexes où les données sont massives, hétérogènes et souvent réparties sur des systèmes distribués, l’ontologie émerge comme une solution clé. En fournissant un modèle sémantique structuré, elle permet de résoudre les problèmes d’incohérence des données tout en facilitant leur intégration et leur échange.
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Un cadre partagé
L’ontologie constitue une compréhension commune des domaines d’intérêt, garantissant que les données, même issues de sources diverses, soient interprétées de manière cohérente.

Un levier pour les systèmes intelligents
Des méthodologies de développement, comme celles explorées dans l’article d’Aminu et al. (2020), proposent des approches pour concevoir des ontologies robustes et adaptées à divers contextes. Une ontologie bien conçue améliore non seulement la qualité des systèmes, mais aussi leur capacité à répondre aux besoins évolutifs des organisations.

Cependant, le défi majeur reste la précision : définir la granularité de l’ontologie pour éviter ambiguïtés et incohérences. Cette étape cruciale demande une expertise approfondie du domaine, soulignant l’importance de capturer et structurer les connaissances des experts.

2. La gestion des connaissances : transformer le savoir en atout stratégique
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Contrairement à une simple gestion de données, la gestion des connaissances (Knowledge Management, KM) vise à capturer, structurer et redistribuer l’expertise collective pour répondre aux besoins stratégiques des organisations.

Cycle de gestion des connaissances : Selon le modèle de l’APQC (Knowledge Flow Process Framework), la gestion des connaissances suit un cycle en sept étapes, permettant aux organisations de documenter et partager efficacement le savoir-faire, tout en évitant les pertes critiques de capital intellectuel.

Données vs connaissances : Si les données sont une ressource brute, les connaissances sont le fruit d’un mélange d’expériences, de valeurs et de contextes (Davenport et Prusak, 1998). Transformer les connaissances tacites, souvent non documentées, en connaissances explicites est un défi majeur que la KM peut relever avec des outils adaptés.

3. Maîtriser les coûts par une gestion optimisée des connaissances
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La KM s’inscrit également dans une logique économique :
- Réduction des redondances : en centralisant les savoirs et en les rendant accessibles, la KM diminue les pertes de temps et les doublons dans le traitement des informations.
- Préservation des ressources humaines : les entreprises risquent de perdre jusqu’à 70 % de leurs connaissances lorsque des employés clés quittent leur poste (Delphi Group, 1998). Intégrer un système de gestion des connaissances permet de préserver ce capital stratégique, comme en témoignent des crises récentes où la perte de talents aurait pu compromettre la compétitivité d’organisations majeures.

4. Accélérer la transformation numérique grâce à des bases solides
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Les technologies disruptives comme l’intelligence artificielle ou le machine learning dépendent de bases de connaissances fiables et bien structurées.

Ontologies et IA : Une gestion efficace des connaissances, soutenue par des outils comme les ontologies métiers, sert de socle pour construire des systèmes intelligents capables d’analyser le passé et de prédire les résultats futurs.

Intéropérabilité et continuité : Dans des secteurs où l’interopérabilité est essentielle, comme la défense ou l’aéronautique, un SI enrichi par la KM garantit une continuité opérationnelle et une collaboration optimale entre les parties prenantes.