Mise en relation et coopération dans les équipes distribuées de R&D : l'application de l'Actor-Network Theory dans la recherche de "connaissances"

par Charles Delalonde

Thèse de doctorat en Réseaux, connaissances et organisations

Sous la direction de Eddie Soulier.

Soutenue en 2007

à Troyes .


  • Résumé

    Pour garantir l'efficacité d'équipes distribuées, la mise en relation des experts et l'échange de connaissance est critique. Ce contexte de coopération est envisagé à travers l'étude d'un laboratoire de R&D réparti entre Grenoble, Caen et Sophia Antipolis chez un opérateur de télécommunications français. Les pratiques de capitalisation et de partage de connaissances collectives mises en place se révèlent peu satisfaisantes. Cette thèse prend pour cadre l'Actor-Network Theory et l'applique à la recherche de "connaissances" (informations et personnes) et à la création dynamique de réseaux sociaux. La thèse donne lieu au développement du logiciel DemonD (contraction de Demand and responD). DemonD est un moteur de recherche qui exploite l'association d'entités hétérogènes (requêtes, documents, discussions en cours, articles extraits de la base de connaissance, votes, annotations, tags, folksonomy, commentaires, individus, groupes). DemonD s'appuie sur trois algorithmes : le Profiler, le ContactRank et le Coop. Les personnes identifiées sont sollicitées et échangent dans un espace collaboratif dédié. La discussion est synthétisée dans un article partagé par les membres de la communauté. Ce moteur de recherche constitue un service de Social Search et de gestion des réseaux sociaux lesquels se généralisent sur Internet (Web 2. 0). Un simulateur a été développé et a permis de valider le fonctionnement du logiciel. Une évaluation ergonomique a été réalisée à partir de 50 entretiens de futurs utilisateurs de ce service. Enfin, l'opérateur de télécommunications, s'appuyant sur sa méthodologie de conception de services, a labélisé DemonD "Proof of Concept". Les simulations ont permis de démontrer que la recherche de "connaissances" est une activité qui favorise l'émergence d'un lien social entre des entités hétérogènes et suggèrent des stratégies pertinentes pour augmenter l'efficacité de la recherche d'information. .

  • Titre traduit

    Knowledge and individuals retrieval : leveraging actor network theory to build social ties in distributed R&D teams


  • Résumé

    Unlike content, which is perishable and quickly become obsolete, experts’ networks are rather permanent in R&D context. For this research, we formulated the assumption that information retrieval is critical to researchers’ activity and enables distributed teams to amplify their collective social capital. We utilized Michel Callon and Bruno Latour’s Actor Network. Theory to describe information retrieval’s activity. This activity model was utilized to specify DemonD (concatenation of DEMand and respOND), an Expers’ Retrieval Service, relying on three algorithms (Profiler, ContactRank and Coop), transparent profile construction based on user’s activity, community’s participation and shared documents. DemonD acts as a search engine and identify documents but more specifically users relevant to a query. These individuals are invited to participate in a dedicated newsgroup and the information exchanged is capitalized and shared in a dedicated knowledge base. We collected qualitative data, interviewing fifty researchers who reacted very positively to DemonD’s approach of social information retrieval. We also simulated DemonD’s usage with one hundred individuals and identified that information retrieval activity is a social process helping to foster a network of organizational expertise in distributed Research and Development teams

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Informations

  • Détails : 1 vol. (178 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 163-171

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  • Bibliothèque : Université de Technologie. Service commun de la documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : THE 07 DEL
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