Dans cet article, Nick Milton explique qu’il est couramment admis de distinguer les connaissances tacites des connaissances explicites.. Mais qu’en est-il des autres types de connaissances ?
Connaissances tacites, explicites… et quelles autres encore ? Sortez du champ de mines des définitions.
Depuis longtemps dans l’histoire de la gestion des connaissances, on considère connaissances tacites et connaissances explicites comme les deux principaux types. Michael Polanyi décrit les connaissances tacites comme les choses que nous savons sans les exprimer (« Tacite » signifie silencieux ou non dit). Il estime également que « nous en savons plus que nous ne pouvons en dire », ce qui sous-entend que tout ou partie des connaissances tacites ne peuvent être « dites ». Hirotaka Takeuchi et Ikujiro Nonaka ont également abordé cette question et suggèrent que, dans certains cas, la connaissance tacite peut devenir explicite par la codification et dans d’autres, non. Et leurs exemples tendent à montrer que codification équivaut à documentation.
En partant de ces points de vue, plusieurs questions se posent :
Il s’en suit aussi qu’il est possible de multiplier les types de connaissance :
On remarque très vite que ces types de connaissances peuvent être confondues ! C’est l’une des raisons pour que la norme ISO 30401:2018 sur les systèmes de gestion de la connaissance, a adopté les termes “codifié” et “non codifié”. Et non les termes « tacite » et « explicite ». A ces 4 types de connaissances, Nexton en ajoute un cinquième : “les connaissances intégrées”; celles qui sont codées dans les structures, les stratégies et les tactiques. La connaissance n’est pas écrite, elle est imprégnée dans l’organisation et sa culture. Il est même envisageable d’envisager un sixième type de connaissances : « les connaissances de la machine »; celles qui sont encodées ou intégrées dans le fonctionnement de nos machines et autres logiciels. Ceci pouvant aller jusqu’à de l’auto-amélioration de leurs “connaissances” grâce à des boucles de rétroaction (machine learning) et, par suite, sembler empiéter sur ce qui était autrefois considéré comme exclusivement tacite et humain.
Au-delà des définitions et des termes adoptés, un système de gestion des connaissances doit traiter tous ces types de connaissances. Et quelques constats s’imposent :
Les connaissances du 1er type ne peuvent être transférés que par le tutorat, le mentorat et l’apprentissage.
Les connaissances du 2ème type peuvent être exprimées en posant des questions, au travers d’entretiens et en organisant un processus de “lessons learnt”.
Les connaissances du 3ème type peuvent être transmises et partagées dans le cadre de communautés de pratique, grâce à l’assistance de ses pairs ou d’experts, ou encore de formations
Les connaissances du 4ème type peuvent être gérées dans des bases de connaissances
Les connaissances du 5ème type supposent d’intervenir sur les structures, stratégie, tactiques et culture à des fins de progrès et d’amélioration de l’organisation
Les connaissances du 6ème type sont intégrées dans les machines et les algorithmes.
Au final, ne vous souciez pas trop des définitions. Reconnaissez les différents types de connaissances, et assurez-vous que votre programme de Knowledge Management les aborde tous et les traite de manière judicieuse.”
Traduit de l’article de Nick Milton : Tacit, Explicit and …. what? Different types of knowledge, and the definition minefield.
