Formation Acculturation digitale - Première brique du processus de transformation Knowledge Management - Bien s'organiser à l'ère digitale

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Objectifs pédagogiques / Compétences visées

• Découvrir le Knowledge Management
• Identifier les spécificités d'une approche digitale du Knowledge Management
• Adopter une approche de mise en place d'un environnement pour gérer les connaissances d'une organisation
• Juger les outils nécessaires pour gérer les connaissances.

Niveau requis

Avoir des notions d'informatique et de pédagogie.

Public concerné

DSI, responsables de formation, ingénieurs pédagogiques ou toute personne responsable des directions métiers.

Programme

Le territoire du KM (Knowledge Management)

• KM : de quoi parle-t-on ?
• Genèse de la gestion de la connaissance en entreprise
• Ensemble des problématiques relevées par le manque de KM
• Enjeux du KM
• Valorisation de la mémoire des savoirs métiers
• Champs d'intervention du KM
• Description de la norme ISO 30401
• Avantages et limites de cette norme

Organisation du KM

• Identifier les points de collecte du savoir
• Structuration des savoirs
• Gestion des contenus
• Stockage
• Partage
• Actualisation

Numérisation du KM

• Avantages et inconvénients de la dématérialisation
• Nouveau rapport au temps et à l'espace
• Complémentarités entre physique et digital
• Outils existants
• Critères de sélection
• Tarification
• Automation

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Atelier pratique : mettre en place un KM
• Exemple de cahier des charges
• Planification

Dynamique de collaboration

• Vision et gouvernance du KM
• Nécessité de collaborer
• Transversalisation des savoirs
• Les différents rôles nécessaires
• Principes de l'intelligence collective
• Identification des leviers de motivation
• LX Design : méthodes centrées sur l'utilisateur
• Formation des profils

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Atelier d'intelligence collective : World Café
• Identifier les freins et leviers

Evolution du KM avec les technologies digitales

• Big Data de données structurées et non structurées
• Cloud et décentralisation des savoirs
• Intelligence artificielle et ML (Machine Learning)
• Automation des traitements
• Entrées
• Sorties
• Mise à jour
• Moteurs de recherche intelligents
• Collecte de données automatisée et IoT (Internet of Things)
• KM et mobilités

Certification (en option)

• Prévoir l'achat de la certification en supplément
• L'examen (en français) sera passé le dernier jour, à l'issue de la formation et s'effectuera en ligne
• La durée moyenne est de 2h00 et le score obtenu attestera d'un niveau de compétence

Modalités d’évaluation des acquis

L'évaluation des acquis se fait :

• En cours de formation, par des productions
• Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

Les + de la formation

Si vous choisissez de passer la certification DiGiTT, un test de positionnement appelé Diag ainsi qu'une Digithèque comprenant plus de 300 contenus seront mis à votre disposition.

Afin d'interagir de façon ludique, certains outils peuvent être utilisés, comme Wooclap, Klaxoon, Beekast ou équivalent.

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