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Redéfinir les standards de qualité par le web

En cette ère d’information-minute sur les réseaux d’information continue et d’interactions en temps réel sur Twitter ou Facebook, il semble bien que les standards de qualité dans plusieurs domaines ont été tirés vers le bas par rapport à ceux du 20e siècle (j’ai moins de 30 ans, je ne suis donc pas nostalgique des temps anciens :) ).  Pour preuve, deux petits articles trouvés dans le Harvard Business Review et le New York Times.

L’article du HBR parle de la diminution des standards de qualité au niveau de l’information que nous consommons à toute heure du jour.  Que ça soit la préférence des entreprises pour la formation en ligne par rapport aux interactions humaines entre un coach et ses étudiants, l’acceptation des niveaux de qualité de Skype par rapport au téléphone traditionnel ou les stratégies ouvertes de gestion de la connaissance par les wikis et cie, il semble bien que nous nous accommodons de plus en plus d’une qualité réduite quant à l’information que nous consommons ou les outils que nous utilisons.

L’artice du NY Times aborde le même sujet en termes plus généraux et contradictoires.  Le meilleur exemple à ce sujet est la montée croissante des systèmes de cinéma maison, télé haute-définition et son Dolby 7.1 (le summum de la qualité audiovisuelle), qui se fait en même temps que la croissance des vidéos de qualité douteuse diffusés sur YouTube et compagnie.

Pourquoi sommes-nous prêts à accepter une telle diminution de nos standards de qualité?  Aucun des deux articles ne propose de réponse, mais la réponse se trouve probablement dans l’overdose d’information mise à notre disposition.  Un autre article que j’ai lu il y a quelques temps (Is Google Making us stupid?) faisait mention que depuis l’avènement du web comme outil de communication de masse, la capacité de l’être humain se concentrer sur des textes plus élaborés avait diminué, en raison de cette abondance d’information.  En effet, pourquoi lire un livre de 250 pages quand on peut obtenir un résumé en quelques secondes grâce à Google?  Un bel exemple de cette réalité est le résumé des articles trouvé dans un journal imprimé (entre autres, le journal gratuit 24h à Montréal, et le NY Times), qui évite au lecteur d’avoir à lire le journal en entier pour obtenir l’information désirée.

Personnellement, je ne crois pas avoir diminué mes standards de qualité (à preuve, cet article qui compte maintenant plus de 300 mots :) ).  Qu’en est-il de vous?  Quels moyens avez-vous mis en place pour éviter de vous niveler par le bas?

Comment les blogs, wikis, réseaux sociaux et autres outils web 2.0 peuvent aider à trouver les experts au sein d’une entreprise?

Un article intéressant du Wall Street Journal (co-écrit par Izak Benbasat, que reconnaîtront les étudiants de la M.Sc. de HEC Montréal), sur l’utilisation des outils de collaboration afin d’augmenter la diffusion des connaissances au sein d’une entreprise, aborde la question.

Every big company has in-house experts. So why don’t they use them more?

In-house experts, with their specialized knowledge and skills, could be invaluable to both colleagues and managers. But often workers who could use their help in other departments and locations don’t even know they exist.

Talk about a waste! Because of an inability to tap expertise, problems go unsolved, new ideas never get imagined, employees feel underutilized and underappreciated. These are things that no business can afford anytime—let alone in this tough economic climate. Which is why so-called expertise-locator systems have become a hot topic in corporate IT.

To date, most such systems are centrally managed efforts, and that’s a problem. The typical setup identifies and catalogs experts in a searchable directory or database that includes descriptions of the experts’ knowledge and experience, and sometimes links to samples of their work, such as research reports.

But there are gaping holes in this approach. For starters, big companies tend to be dynamic organizations, in a constant state of flux, and few commit the resources necessary to constantly review and update the credentials of often rapidly changing rolls of experts.

Second, users of these systems need more than a list of who knows what among employees. They also need to gauge the experts’ « softer » qualities, such as trustworthiness, communication skills and willingness to help. It isn’t easy for a centrally managed database to offer opinions in these areas without crossing delicate political and cultural boundaries.

The answer, we think, is to use social-computing tools.

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