intellectica 1996/1, n° 22: L’expérimentation et l’intelligence artificielle [retour table de matières]
Jean-Pierre POITOU
La gestion des connaissances, comme condition et résultat de l’activité industrielle, Pages 185-202 [Texte en pdf]
Resumé: La psychologie historique de Meyerson, (1948) avec la notion d’oeuvre, la psychologie sociologique d’Halbwachs (1952) avec la notion de cadre social des activités mentales, et l’approche objectale de l’intelligence de Janet (1935) ont permis d’établir que les connaissances s’objectivent dans des dispositifs matériels. S’il est vrai que nul outil ne peut fonctionner sans l’aide de l’opérateur humain, celui-ci ne peut toutefois pas véritablement penser sans outil. Dans une première partie, on montre que ces travaux fournissent les bases d’une coopération entre sciences sociales d’une part, et de l’autre, sciences cognitives et Intelligence Artificielle. Dans la seconde partie, on rappelle que divers concepteurs de systèmes informatiques utilisèrent des notions analogues — quoique issues de sources différentes — pour proposer des objectifs et des moyens de rationalisation du travail coopératif. Au lieu d’une automatisation des traitements d’information et de prise de décision, ils préconisaient d’utiliser l’informatique afin d’amplifier les capacités des agents et d’étendre leurs domaines d’action. Poursuivant cette orientation, on présente dans la troisième partie les caractéristiques d’un “Système de Gestion Collective des Connaissances” (SG2C).
Knowledge management as the condition and the result of industrial activity
Abstract: Meyerson’s historical psychology (1948), Halbwachs’ sociological psychology (1952), and Janet’s objectivist approach to human intelligence, made it possible to state that knowledge materializes in artefacts. While no tools can work without being operated by humans, no human however can actually think without the help of tools.
In the first part of the paper, it is shown that these works laid the ground for a fruitful cooperation between social sciences on the one hand, and cognitive sciences and Artificial Intelligence on the other. In the second part, it is recalled that some computer system designers used similar concepts — although borrowed from different sources — in order to state the ends and means of a rationalization of cooperative work. Instead of automating data processing and decision making, they suggested to use computers in order to amplify the operators’ skills and intelligence and to increase their field of responsibility. In this line, the features of a “collective knowledge management system” (SG2C) is presented in the third part.
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