Un très bel exemple pour imaginer la suite de Skiller !... Je suis sur que des Skilleurs peuvent t'aider !
Mais avec une bonne couche de big data sémantique, tu devrais assez vite convaincre tes collègues d'oublier leur arborescence sclérosante... @ghalemOuadjed un avis ?
Comment faciliter l'accès à l'information contenue dans notre "fossile" BIG DATA : la gestion documentaire ?
il y a 9 ans
par
PhilippeCHANEZ
Dans l'entreprise, actuellement, nous travaillons à l'optimisation de l’accès à l'information, stockée aujourd'hui dans une GED vieillissante : infos très riche (7000 docs) et hétéroclites (fiches produit, tarifs, taux, procédures, lettres types, listes "utiles", offres du Comité d'entrep..........).
Le moteur de recherche est très largement perfectible et nous le rendons plus performant. Je poussais personnellement pour un accès quasi unique à l'info par ce moteur (comme Google quoi !!!) mais on se rend compte que beaucoup de personnes (siège et des agences) sont attachées à une recherche par une arborescence de classification propre à la GED. Et donc nous refaisons non sans difficultés le classement des doc.
Ces difficultés m'amènent à m'interroger sur une approche de classification par "cas métiers" : on aurait alors accès non pas, par exemple, à une fiche produit sur le prêt immo qui rassure les personnes du siège "j'ai mis l'info à dispo" mais qui n'est pas suffisamment opérationnelle pour les personnes en agence.
On accéderait alors plutôt à une fiche " je veux monter un prêt immobilier" très orientée action, avec comparaison éventuelle des différents prêts avec lien direct avec les autres docs nécessaires, listes des pièces etc....
En fait, une fois de plus la méthode consisterait à partir, non pas de l'info que "l'expert" Siège juge utile pour le terrain mais des usages du terrain et de ce dont les utilisateurs ont besoin pour mener à bien leurs tâches.
Qui a mené ce type de "révolution" ? Quelles sont les bonnes pratiques en la matière ? Quels "outils" eventuels ?
+ liens futurs avec de futurs "micros" réseaux sociaux d'entreprise entre communautés (RSE qui vont aussi créer de l'information susceptible d'être stockée après modération et validation par le Community Manager).
Merci.
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3 réponses
Bonjour @oimoci ainsi que @PhilippeCHANEZ ! il me semble à la lecture de votre question Philippe, qu'une classification à l'usage des documents de l'entreprise a été produite par un nombre restreint d'intervenants et qu'au final les usagers de votre système d'accès aux docs doivent en effet s'adapter à cette classification "imposée" que vous qualifier d'arborescence.
Si vos usagers se sentent à l'aise avec une navigation par arborescence , l'optimisation de votre système ne pourra se porter que sur l'arborescence ou classification.
Je ne connais pas les technologies utilisées ni si vous êtes en mesure de modifier, réadapter, votre arborescence, mais aujourd'hui il existe des moyens pour analyser des contenus de documents à partir d'un filtre qui peut être une classification que vous construisez à priori sur la base de votre expertise métier.
La démarche consiste donc à d'abord construire une classification (thésaurus) dans un travail réalisé en groupe.
Ensuite, une fois la classification achevée d'analyser le contenu de chacun de vos documents au regard de la classification produite par vos soins
et ainsi d'automatiser les processus de classification des documents.
La différence entre un thésaurus et une arborescence c'est que vous pouvez notamment relier deux classes entre elles.
Ainsi un document pourra appartenir à deux classes plutôt qu'à une, ce qui augmente les capacités de recoupements de votre système de recherche de documents.
Si vos usagers se sentent à l'aise avec une navigation par arborescence , l'optimisation de votre système ne pourra se porter que sur l'arborescence ou classification.
Je ne connais pas les technologies utilisées ni si vous êtes en mesure de modifier, réadapter, votre arborescence, mais aujourd'hui il existe des moyens pour analyser des contenus de documents à partir d'un filtre qui peut être une classification que vous construisez à priori sur la base de votre expertise métier.
La démarche consiste donc à d'abord construire une classification (thésaurus) dans un travail réalisé en groupe.
Ensuite, une fois la classification achevée d'analyser le contenu de chacun de vos documents au regard de la classification produite par vos soins
et ainsi d'automatiser les processus de classification des documents.
La différence entre un thésaurus et une arborescence c'est que vous pouvez notamment relier deux classes entre elles.
Ainsi un document pourra appartenir à deux classes plutôt qu'à une, ce qui augmente les capacités de recoupements de votre système de recherche de documents.
lors d'une présentation de projets du Carrefour des Possibles, j avais sélectionné un projet intéressant en matière de GED : ant'box de www.antinno.com/ . Cela m'intéresserait d'avoir des avis de spécialistes de la GED.
@PhilippeCHANEZ Nous avons en France une belle pépite Perfect Memory. Elle a reçu de nombreuses reconnaissances comme le Top10 Semantic Startup, le label d'excellence de BPI... Sa plateforme sémantique est exactement faite pour cette problématique.
Je peux te mettre en relation avec son CEO. Je suis certain qu'un échange avec lui sera utile pour dépoussiérer le 'fossile'.
Je peux te mettre en relation avec son CEO. Je suis certain qu'un échange avec lui sera utile pour dépoussiérer le 'fossile'.