Système intelligent pour la prise de décision de groupe dans les organisations: Cas de la gestion des connaissances

Nous assistons aujourd’hui à une transition numérique qui a affecté l’ensemble des organisations, des structures et des modes managériaux. Cette transition s’est associée à une montée significative de la masse de données et de connaissances devant être prises en compte dans la dimension décisionnelle. Plusieurs parties prenantes étant impliquées dans ce processus, la prise de décision collective en devient nettement plus complexe et plus décentralisée dans les organisations. Dans cet article, nous proposons une approche multi-agent, basée sur la théorie des ensembles approximatifs pour l’évaluation du capital humain dans un contexte d’incertitude et d’imprécision associées à des contraintes temporelles et spatiales. Nous nous appuyons sur la théorie multi-agent afin de représenter les acteurs humains par des agents intelligents connaissant leurs préférences, leurs règles de décision, et leurs objectifs et agissant de manière quasi autonome. L’utilisation de notre approche permet d’automatiser la gestion des multiples points de vue des parties prenantes et d’atteindre un consensus global. Notre méthode a été expérimentée sur des données générées de manière aléatoire ainsi que des données réelles issues d’un constructeur automobile.