Les connaissances des entreprises reposent sur des savoirs et des savoir-faire, des compétences, des techniques et des informations. Ces connaissances peuvent être explicitées, c’est-à-dire formalisées dans des documents et des rapports, mais aussi tacites, reposant sur des processus interprétatifs et portées par des individus (Nonaka et Takeuchi, 1995). Ces dernières sont un ensemble de savoir-faire, d'intuitions et d'expériences personnelles difficiles à formaliser et à transmettre : « we can know more than we can tell » (Polanyi, 1966, p. 4). Elles se développent au fil du temps, avec l’expérience, au contact de situations concrètes, d'interactions sociales, en particulier dans un contexte donné (Kirsch-Pinheiro, 2023). Les connaissances tacites sont souvent inconscientes et profondément ancrées dans l'expérience individuelle. Elles sont essentielles dans de nombreux domaines, notamment dans les métiers créatifs, les professions manuelles ou encore la prise de décision stratégique. Malgré leur importance, les connaissances tacites restent un défi pour les organisations qui cherchent à les capturer, les partager et les pérenniser avec parfois des outils technologiques aux limites mal appréhendées (Arduin et Ziam, 2024).

Ces mêmes organisations ont vu l’émergence, depuis quelques années, d’applications de l’Intelligence Artificielle (IA) avec notamment l’utilisation de graphes de connaissances (Mecharnia et al., 2021) dans différents domaines, comme le marketing, les ressources humaines, ou encore la finance. On peut alors s’interroger sur l’apport que l’IA peut avoir en gestion des connaissances, en particulier concernant les connaissances tacites qui sont difficiles à formaliser et à transmettre, ainsi que sur les bonnes pratiques et retours d’expériences permettant de connaître les limites de l’IA pour gérer les connaissances tacites.

Des nombreuses questions peuvent ainsi être posées sur l'apport de l'IA, sous toutes ses formes, dans la gestion de connaissances :

• Comment l’IA peut aider les entreprises à partager et pérenniser les connaissances tacites portées par les individus au sein des organisations ?
• Quels usages des outils basés sur l’IA pour analyser les interactions et les communications afin d’en extraire des connaissances (analyse textuelle des comptes-rendus des réunions, des notes de réunions, des enregistrements vidéo de réunions, des données issues d’outils collaboratifs de l’entreprise, etc.) ?
• Vers quelles directions pointent les premiers retours d’expérience en entreprise ? Quelles sont les implications de l’application de l’IA sur l’organisation et ses employés ?
• Quelles limites managériales et éthiques émergent ?
• et bien d'autres encore...

L’objectif de cet atelier est donc de promouvoir les discussions et les échanges autour d’applications de l’IA en gestion des connaissances, notamment afin de les pérenniser.

Cet atelier se veut un lieu d’échange autour de l’IA, de la gestion des connaissances en particulier tacites et du rôle que l’IA pourrait jouer pour la pérennisation des connaissances dans les organisations. Que ce soit des initiatives de recherche dans le domaine ou des retours d’expériences dans les organisations, l’objectif ici est de susciter la discussion autour des applications et de leur impact. 

Nous invitons ainsi à des contributions permettant d'exposer des prises de position, des expérimentations, des retours d’expérience, ou des études de cas autour de ces thématiques. Ces contributions peuvent se présenter sous deux formes :

• articles courts de 4 à 8 pages
• résumés étendus de 2 pages maximum

• Date limite de soumission : -> 26/11/2024 29/11/2024 avant midi <-
  
• Date de notification aux auteurs : 13/12/2024
• Date de l'atelier : 28/01/2025

• Arduin, P. E., & Ziam, S. (2024). If Digital Tools are the Solution to Knowledge Transfer, What is the Problem?. In International Conference on Decision Support System Technology (pp. 126-138). Cham: Springer Nature Switzerland
• Kirsch-Pinheiro, M. (2023). The context awareness challenges for PIS. In The Evolution of Pervasive Information Systems (pp. 43-63). Cham: Springer International Publishing.
• Mecharnia, T., Khelifa, L. C., Hamdi, F., Pernelle, N., & Rouveirol, C. (2021). Découverte de règles contextuelles pour prédire la présence d’amiante dans les bâtiments. In Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC) Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA'21) (pp. pp-73)
• Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford University Press.
• Polanyi, M. (1966). The Tacit Dimension. University of Chicago Press.