Raisonnement et connaissance : de l’humain au monde de l’entreprise (3/3)

Public ciblé : Tout public, lycéen·ne·s 

Petite introduction : 

Cet article est un extrait adapté de travaux de thèse de l'auteure. Troisième article d'une série de trois qui questionne sur le lien entre raisonnement, connaissances et apprentissage implicite, il propose de comprendre l'interaction en groupe à travers la compréhension des connaissances d'un individu. 

 Il existe deux types de connaissances qu'un individu peut acquérir [Dienes et Perner, 1999] : les connaissances explicites tel une série de numéro de téléphone, et les connaissances implicites tel les réflexes de conduites. Si les premières s'acquièrent par un apprentissage conscient, les secondes peuvent s'acquérir selon deux procédés : d'une part par l'expérience en étant soumis de manière répété à une même séquence, on parle alors d'apprentissage implicite, et d'autres part par une transformation, une évolution des connaissances du domaine de l'explicite vers l'implicite. Comment cela? C'est ce que nous allons voir ensemble!

De débutant à expert : Evolution des connaissances chez l'humain

 

Commençons par un exemple : Un conducteur expérimenté ayant plusieurs années de conduite derrière lui, est un expert en conduite par rapport à un jeune conducteur qui vient de décrocher son permis. Si ce dernier fera appel à ses connaissances explicites du code de la route et du fonctionnement global de la voiture (positionnement des vitesses, positionnement des différentes pédales du véhicule, etc.) pour utiliser son véhicule, a contrario, le conducteur expérimenté conduira son véhicule de manière plus automatique ayant développé des habitudes de conduites [Mathern, 2012].

Cet exemple reflète ce que de nombreux travaux en psychologie considèrent comme expert : à savoir un individu possédant un savoir-faire (connaissances et compétences particulières liés à ses expériences) et des ressources tacites par rapport à un novice [Coulet, 2014]. Ainsi dans cet article nous considérerons un expert, en général, comme étant une personne sur-entrainée, qui a acquis des habilités particulières par son expérience et qui a notamment connu une migration de ses connaissances explicites à un savoir-faire implicite.

Figure A – Transformation des connaissances au fur et à mesure de la montée en compétence (pratique) selon trois étapes, basée sur la théorie de Fitts et Posner [1967], Anderson [1983], Rasmussen [1986] et VanLehn [1996]. Image adaptée de Kim et al. [2013]

Hoffman [2014] décrit 3 étapes d’acquisition de compétences (i.e de montée en expertise), proposées en premier lieu par Fitts et Posner [1967] et mises à jour par Anderson [1983; 1987].

Le premier stade est qualifié de stade cognitif : les individus cherchent et récoltent des connaissances explicites de plusieurs sources sur le domaine considéré. Dans le cadre de la conduite, ces sources explicites sont le code de la route et les cours dispensés par une auto-école. Pour réaliser une tâche, l’individu sollicite ses connaissances explicites issues de sa mémoire à long terme en rapport avec la tâche à accomplir, sur lesquelles il applique des procédures générales (i.e. des procédures qui peuvent être appliquées à n’importe quel domaine). Lors de cette première phase, les processus de prise de décision et de résolution de problèmes sont lents, fastidieux et sujets à erreurs [Anderson, 2005].

Le second stade est nommé le stade associatif et intervient au fur et à mesure qu’un individu devient de plus en plus compétent dans un domaine. L’utilisation répétée de connaissances explicites dans des situations données aboutit à la formation de connaissances procédurales spécifiques (automatismes) au domaine.  Elles consistent en l’association directe entre des conditions spécifiques du domaine et l’action résultante, ce qui aboutit à l’apprentissage implicite de règle. La nécessité d’analyser des connaissances explicites est progressivement contourné : lorsque les conditions dans l’environnement correspondent aux conditions de la règle procédurale (c'est à dire la règle déjà apprise), l’action est automatiquement invoquée. Les processus longs et fastidieux de rappel (souvenir) des connaissances explicites et d’application de procédures générales à ces connaissances sont ainsi contournés [Charness et Campbell, 1988].

Enfin, le troisième stade est le stade autonome : les procédures deviennent automatisées. Les associations se renforcent, se spécialisent et/ou s’adaptent à des types particuliers de situations. Les connaissances procédurales deviennent très rapides et automatiques [Anderson, 1983; Charness et Campbell, 1988; Hoffman, 2014]. Durant ce stade, les connaissances procédurales simples deviennent composées ou remplacées par des connaissances procédurales plus complexes et inclusives. Ce dernier type de connaissances compressant (contenant) un large nombre de conditions d’instanciations et d’actions résultantes, induit une perte de capacité des individus à verbaliser leurs connaissances [Neves et Anderson1981]. Ainsi au fur et à mesure que les procédures deviennent composées et automatisées, la capacité de verbaliser les connaissances liées à la compétence décroit [Anderson, 2005]. Quand la réalisation d’une tâche devient complétement automatisée, le traitement, ne nécessitant plus de ressources cognitives, est autonome et inconscient (i.e implicite) [Dumais, 1981; Anderson, 1983; Carret al., 1982; Logan, 1988; Hoffman, 2014].

La figure A illustre les trois stades d’évolution d’un expert et leur impact sur la capacité de verbaliser ses connaissances. En résumé, un expert, dans un domaine donné, possède des connaissances et des procédures implicites qui lui permettent de choisir rapidement et automatiquement la bonne option dans différents contextes en analysant une situation courante en fonction de ses expériences antérieures. Il évite ainsi l’utilisation d’un processus itératif et laborieux de prise de décision [Bootz et Schenk, 2014; Bootz, 2015, 2016].

En quoi, dans notre quotidien cela est-il important ?

Dans notre quotidien, la question de l'expert et de la transmission des connaissances se posent constamment!

Lorsqu'un jeune collaborateur (jeune en termes d'expérience) arrive dans une équipe, un stagiaire par exemple, il est formé, accompagné dans son apprentissage de ses nouveaux outils ou méthodes de travail. Il y a alors une passation des connaissances entre les "anciens" et les "nouveaux", et souvent le départ d'un collaborateur sénior (en termes d'expérience) est souvent considéré comme une perte surtout s'il n'a eu personne à qui transmettre ses connaissances en interne de l'équipe.

Le cas échéant, lorsqu'un expert métier senior forme un jeune collaborateur, deux moyens s'offrent à lui afin transmettre la connaissance. Le premier moyen consiste à lui expliquer explicitement le pourquoi et le comment,  ce qui correspond à l'acquisition de connaissance explicites pour le jeune collaborateur. Le second moyen consiste à lui montrer, lui faire prendre en main et donc le faire manipuler afin qu'il acquière de l'expérience et donc des connaissances implicites autour de son métier.

Figure B – Les quatre transformations des connaissances au sein d’une organisation d’après Nonaka et Takeuchi [1995]. Image adaptée de Viola [2005]

Nous retrouvons alors l'importance de la compréhension de ce qu'est une connaissance et comment l'acquérir, puisque comprendre cela et notamment l'apprentissage implicite, permet de comprendre comment s'acquiert l'expérience, c'est à dire l'ensemble des connaissances implicites relatives à notre vécu.

Dans le domaine des entreprises, l'ensemble des questions autour de la problématique de "comment conserver et préserver les connaissances ? " porte le nom de "Gestion ou Ingénierie des connaissances". Il s'agit d'un axe déterminant dans la mesure où la connaissance est l’équivalent d’un trésor pour ces dernières. En effet, la question de l’expertise métier et de la transmission des connaissances représentent toutes deux un double enjeu pour les entreprises : au niveau des collaborateurs internes des entreprises pour véhiculer le savoir-faire, mais aussi au niveau de la connaissance et de la compréhension des métiers des clients et prospects (clients potentiels).

Que retenir ?

Par la répétition et la pratique, il est possible de devenir expert dans un domaine. Cela permet de développer des automatismes (des réflexes) qui permettent d'être plus rapide et efficace sur la tache désignée. Cela s'accompagne par contre d'une perte de la capacité de verbaliser et expliquer les raisons derrière la logique mise en place. Par ailleurs, comprendre l'organisation des connaissances chez l'humain permet de comprendre comment chacun d'entre nous peut percevoir celle-ci, et ainsi mieux anticiper et réaliser la diffusion de cette connaissance autour de soi.

Pour citer cet article : 

Chraibi Kaadoud I, Raisonnement et connaissance : de l'humain au monde de l'entreprise (3/3) ?. Publication sur le blog de http://www.scilogs.fr/intelligence-mecanique, Juillet 2019

Références 

  • Anderson, JR, 1983. Cognitive science series. the architecture of cognition.
  • Anderson, John R, 1987. Skill acquisition: Compilation of weak-method problem situations. Psychological review, 94(2) :192.

  • Anderson, John R, 2005. Cognitive psychology and its implications. Macmillan.

  • Bootz, Jean-Philippe et Schenk, Eric, 2014. L’expert en entreprise : proposition d’un modèle définitionnel et enjeux de gestion. Management & Avenir, (1) :78–100

  • Bootz, Jean-Philippe, 2015. Comment concilier auto-organisation et contrôle au sein des communautés de pratique pilotées ? : une scoping review/how to reconcile self-organization and control in driven communities of practice ? : a scoping review/como se pueden conciliar la auto organización y el control en las comunidades de práctica conducidas ? una scoping review. Management International, 19(3) :15.

  • Bootz, Jean-Philippe, 2016. Comment définir et gérer l’expert ? Available from : https ://www.agecso.com/wp/wp-content/uploads/2016/01/BourbaKeM-5.pdf (accessed 20 December 2017).

  • Carr, Thomas H, McCauley, Charley, Sperber, Richard D et Parmelee, CM, 1982. Words, pictures, and priming : on semantic activation, conscious identification, and the automaticity of information processing. Journal of Experimental Psychology : Human Perception and Performance, 8(6) :757.

  • Charness, Neil et Campbell, Jamie ID, 1988. Acquiring skill at mental calculation in adulthood : A task decomposition. Journal of Experimental Psychology : General, 117(2) :115.

  • Coulet, Jean-Claude, 2014. Des caractéristiques de l’expertise au management des compétences individuelles et collectives. Management & Avenir, (1) :122–135.

  • Dienes, Zoltan et Perner, Josef, 1999. A theory of implicit and explicit knowledge. Behavioral and Brain Sciences, 22(5) :735–808.
  • Dumais, Susan T, 1981. The development of automatism. Cognitive Skills and Their Acquisition, Hillsdale, NJ : Erlbaum, pages 111–140.

  • Fitts, Paul M et Posner, Michael I, 1967. Human performance. brooks. Cole, Belmont, CA, 5 :7–16.

  • Hoffman, Robert R, 2014. The psychology of expertise : Cognitive research and empirical AI. Psychology Press.

  • Kim, JongW, Ritter, Frank E et Koubek, Richard J, 2013. An integrated theory for improved skill acquisition and retention in the three stages of learning. Theoretical Issues in Ergonomics Science, 14(1) :22–37.

  • Logan, Gordon D, 1988. Automaticity, resources, and memory : Theoretical controversies and practical implications. Human factors, 30(5) :583–598.

  • Mathern, Benoît, 2012. Découverte interactive de connaissances à partir de traces d’activité : Synthèse d’automates pour l’analyse et la modélisation de l’activité de conduite automobile. Thèse de doctorat, Université Claude Bernard-Lyon I.

  • Neves, David M et Anderson, John R, 1981. Knowledge compilation : Mechanisms for the automatization of cognitive skills. Cognitive skills and their acquisition, pages 57–84.

  • Nonaka, Ikujiro et Takeuchi, Hirotaka, 1995. The knowledge-creating company : How Japanese companies create the dynamics of innovation. Oxford university press.

  • Rasmussen, Jens, 1986. Information processing and human-machine interaction. an approach to cognitive engineering.

  • VanLehn, Kurt, 1996. Cognitive skill acquisition. Annual review of psychology, 47(1) :513–539.

  • Viola, Jean-Michel, 2005. La gestion des transferts de connaissances entre générations.

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