Proposition d’une démarche d’intégration des aspects cognitifs au retour d’expérience statistique

À propos

La performance d’une entreprise industrielle réside en partie dans la capacité de son personnel à créer de la valeur à travers son expérience. Des milliers d’heures sont perdues dans les entreprises industrielles, à répéter des tâches déjà réalisées par d’autres, à redéfinir les mêmes actions inefficaces par le passé, et des millions d’euros sont dépensés pour réparer des erreurs. Certains savoirs-faires disparaissent avec le départ des plus anciens, qui n’ont pas forcement transféré leurs connaissances. Parfois bien que, quelques entreprises disposent de base de données, celles ci sont toujours confrontées à des problèmes lors des prises de décision due à des informations incomplètes et imprécises. Le fait que les informations contenues dans les bases de données ne soient pas contextualités et ne soient pas suivi par une formulation de bonnes pratiques, joue grandement sur la qualité de leur exploitation. Ceci représente à notre sens, une partie de la procédure de traitement des expériences qui n’est pas toujours simple à formaliser et pour laquelle plusieurs plus ou moins adaptés sont envisageables. Dans notre, travail nous proposons une démarche de formalisation et d’exploitation des expériences à partir du réseau bayésien. Le réseau bayésien est un modèle graphique, mathématique et statistique qui aide à gérer l’incertitude. Il permet de représenter intuitivement un domaine de connaissance, de gérer un ensemble de données incomplètes, et peut représenter un véritable outil d’aide à la décision.

Performance of an industrial enterprise resides in part in his staff's capacity to create value through his experience. Thousands of hours are lost in the industrial enterprises, to repeat tasks already achieved by others, to redefine the same inefficient actions in the past, and millions euros are spent to repair some mistakes. Some how- know disappears with the departure of the oldest, that doesn't have forcing transferred their knowledge. Sometimes, some enterprises have data base, those are confronted here always to problems at the time of the decision makings due to incomplete and imprecise information. Fact that information contained in data bases are not contextual and are not followed by a good practice formulation, cheek greatly on quality of their exploitation. It represents to our sense, a part of procedure of treatment of experiences that is not always simple to formalize and for which several more or less adapted are foreseeable. In our, work we propose a gait of formalism and exploitation of experiences from Bayesian network. Bayesian network is a graphic, mathematical and statistical model that helps to manage uncertainty. It permits to represent a domain of knowledge, to manage a set of incomplete data, intuitively and can represent a real tool of help to decision.