Download Free Un Systeme Interactif Danalyse Des Donnees Comme Outil Daide A La Decision Book in PDF and EPUB Free Download. You can read online Un Systeme Interactif Danalyse Des Donnees Comme Outil Daide A La Decision and write the review.

DECIDEUR, DONNEES, MODELES, TELS SONT LES TROIS CONCEPTS CENTRAUX AUXQUELS ON S'INTERESSE ICI. L'OBJET DE CE TRAVAIL EST DE FOURNIR, A LA LUMIERE DE L'EXPERIENCE APPORTEE PAR LES LOGICIELS CLASSIQUES D'ANALYSE DES DONNEES, ET D'EXEMPLES CONNUS DE SYSTEMES INTERACTIFS D'AIDE A LA DECISION, DES ELEMENTS DE RECHERCHE CONCERNANT LA CONCEPTION DE SYSTEMES INTERACTIFS PROPOSANT DES OUTILS D'ANALYSE DES DONNEES. ON PASSERA PAR LA DESCRIPTION DE PROCESSUS CLASSIQUES D'ANALYSE DES DONNEES, ET L'ETUDE DU CONCEPT DE SIAD. UN PROTOTYPE (LOGICIEL) SERA PROPOSE A TITRE D'APPLICATION.
Thèse de Master de l’année 2020 dans le domaine Informatique - Informatique Appliquée à la Gestion, note: Master II, , langue: Français, résumé: La thématique principale de ce travail se fait dans le cadre du mémoire de fin d’étude afin d’obtenir notre diplôme de master professionnel en système d’information option génie logiciel concerne Intégration d’un système décisionnel d’aide à la prise de décisions aux campagnes marketing et campagnes commerciales dans les entreprises de vente en ligne. Cas de Multi Canal Services(MCS) qui une entreprise de la place. Afin de bien comprendre les concepts, le fonctionnement de MCS, nous avons effectués un état des lieux qui nous a permis de comprendre le système décisionnel de MCS et de déceler ces limites. Pour pallier ces limites, nous avons proposés un système d’aide à la prise décision donc les résultats finaux sont les reporting comme objectifs fixé dans le cahier des charges en passant par une analyse du système existant, une conception (de la zone d’entreposage, de la zone d’alimentation, des meta données), par une implémentation et un déploiement de l’entrepôt des données. Pour éviter l’effet tunnel, nous nous sommes appuyés sur l’une des méthodes de gestion des projets les plus utilisé du moment qui est la méthode agile tout en découpant les sprints selon le principe SMART. Tout ceci va se faire en suivant les règles éditées par les deux pères fondateurs de l’entrepôt de données : William H. Inmon l’inventeur du concept et Ralph Kimball. Une fois l’entrepôt de données construites, nous avons fait usage des outils de reporting comme PowerBI et Zoho Analytic pour diverse raison.
Jusqu'ici, les modèles d'estimation de l'effort (exprimé en homme-mois) nécessaire au développement d'un logiciel sont souvent basés sur des méthodes statistiques. Le modèle Cocomo (Boehm, 1981) et SPQR (Jones, 1986) sont des exemples, de loin les plus connus, de ces modèles. D'autre part, tous les spécialistes s'accordent pour penser que plusieurs facteurs qualitatifs, tels que l'expérience de l'équipe de développement, celle des utilisateurs, et la clarté des spécifications fonctionnelles du logiciel, influence sensiblement les coûts de développement. Dans cette thèse, nous présentons un SIAD (système interactif d'aide à la décision) dans lequel le traitement des facteurs qualitatifs est effectué à l'aide d'un système expert. Une analyse similaire à celle des points de fonctions d'Albrecht (1979) permet de calculer une charge théorique selon le type du logiciel et l'expérience passée. L'évaluation est effectuée à 2 niveaux: global et détaillé. L'évaluation globale est calculée au début du développement en utilisant les données disponibles. L'évaluation détaillée, quant à elle, s'effectue lorsque l'analyse est plus avancée. Le responsable du projet peut suivre l'évolution des charges au niveau détaillé tout au long du développement. De plus, et puisque les responsables des estimations font appel à leur expérience, le SIAD doit contenir un module d'apprentissage. C'est pourquoi, nous avons conçu le système de manière à garder les données relatives aux développements déjà terminés. Ces données serviront dans les estimations futures. A la fin de chaque projet, le module d'apprentissage examine dans quelle mesure les informations utilisées pour les estimations devront être ajustées. Notre système combine donc des raisonnements statistiques et basés sur la connaissance
L'EVALUATION DES SYSTEMES INTERACTIFS EST SOURCE DE NOMBREUSES DIFFICULTES, AUSSI BIEN POUR LES SPECIALISTES DE LA COMMUNICATION HOMME-MACHINE QUE POUR LES NON-SPECIALISTES. LA QUALITE DE L'EVALUATION DEPEND DE PARAMETRES VARIES ET SOUVENT CONTRADICTOIRES. EN EFFET, EN PLUS DES PROBLEMES DE PROCEDURE, DE METHODOLOGIE ET D'ORGANISATION QUE PEUVENT RENCONTRER LES EVALUATEURS DES INTERFACES HOMME(S)-MACHINE(S) (IHM), LE PROBLEME CAPITAL AUQUEL SONT CONFRONTES LES EVALUATEURS EST CELUI DU CHOIX DES METHODES ET TECHNIQUES APPROPRIEES POUR L'EVALUATION D'UN SYSTEME INTERACTIF DONNE. SELON LE CONTEXTE INTERNATIONAL LIE A L'UTILISATION DU SYSTEME INTERACTIF, LES ASPECTS SOCIO-CULTURELS DOIVENT DANS CERTAINS CAS ETRE AUSSI CONSIDERES. AINSI, POUR AIDER LES EVALUATEURS DANS LE PROCESSUS D'EVALUATION, IL EXISTE PLUSIEURS TYPES D'OUTILS D'AIDE A L'EVALUATION DONT LES NIVEAUX D'AIDE SONT TRES VARIABLES. ON CONSTATE QU'AUCUN DES OUTILS EXISTANTS NE PROPOSE AUX EVALUATEURS LES METHODES APPROPRIEES AU CONTEXTE DE L'EVALUATION ET AUCUN NE PERMET AUX EVALUATEURS DE PRENDRE EN COMPTE LES ASPECTS SOCIO-CULTURELS, EN PLUS DES ASPECTS PRATIQUES LIES A L'UTILITE ET L'UTILISABILITE DU SYSTEME VISE. POURTANT, LE PROBLEME DU CHOIX DES METHODES ET TECHNIQUES D'EVALUATION DES IHM CONSTITUE L'UNE DES ETAPES LES PLUS IMPORTANTES DANS LE PROCESSUS D'EVALUATION CAR LES OBJECTIFS RECHERCHES ET LA QUALITE DE L'EVALUATION VONT DEPENDRE DES METHODES ET TECHNIQUES CHOISIES PAR LES EVALUATEURS. C'EST DANS CE CONTEXTE QUE SE SITUE NOTRE RECHERCHE VISANT UN SYSTEME D'AIDE A LA DECISION FAISANT APPEL AUX SOUS-ENSEMBLES FLOUS. LA PREMIERE MAQUETTE DU SYSTEME D'AIDE A LA DECISION EST IMPLEMENTEE AVEC PROLOG III. LA MAQUETTE A FAIT L'OBJET D'UNE VALIDATION TECHNIQUE SUR DEUX SCENARIOS REELS.
A l'origine de cette recherche, une réflexion sur la place que tient l'informatique décisionnelle (ou la business intelligence) dans le métier de contrôleur de gestion. La BI est définie comme étant un outil permettant de collecter, rassembler et uniformiser les données situées au sein de différentes sources de l'entreprise, puis de les présenter de manière simplifiée et intuitive en vue d'offrir une aide à la décision à l'entreprise. L'aide à la décision faisant aussi partie du champ du contrôleur de gestion, l'utilisation des outils BI peut donc être complémentaire à l'exercice de ce métier. En l'occurrence, au sein de U-Shin Access Mechanism, l'informatique décisionnelle tient un rôle essentiel dans la réalisation de reporting mensuels et dans la communication des prévisions et des budgets. D'autant plus que, d'après plusieurs témoignages, l'évolution des systèmes d'information et de la BI a fortement fait évoluer le métier de contrôleur de gestion. Tout cela m'a amené à me poser la question : dans quelle mesure l'informatique décisionnelle contribue-t-elle à l'évolution et à l'exercice du métier de contrôleur de gestion au sein des organisations ? Avant toute chose il convient de décrire le rôle joué par les outils BI au sein des organisations en expliquant le chemin parcouru par les données en allant de leur enregistrement à leur transformation en intelligence. Tout d'abord, avant de pouvoir être analysées, les données sont saisies au sein de différentes sources ou logiciels informatiques. Ces sources peuvent êtres des tableurs Excel ou des logiciels spécialisés et adaptés pour chaque fonction de l'entreprise. Cependant, la multiplicité de fichiers Excel ou de logiciels différents peut créer plusieurs versions pour le même type d'information, d'autant plus que ces fichiers ne sont pas connectés entre eux. C'est pour cela que l'utilisation d'un ERP (Progiciel de Gestion Intégré) s'impose pour éviter la redondance d'information et de n'avoir qu'une seule version des données. Idéalement, un unique ERP est utilisé au sein de chaque fonction de l'organisation. Les informations peuvent aussi arriver sous différents formats en fonction du logiciel utilisé pour enregistrer les données. En effet, elles peuvent être communiquées en forme de fichier plat, Excel ou provenir de bases de données relationnelles retrouvées dans les ERP et les CRM. Ces informations vont ensuite être extraites de leurs sources, transformées sous un format unique et chargées au sein d'une base de données et plus particulièrement au sein d'un data warehouse. Ce processus est appelé ETL (Extract, Transform and Load) et est une étape cruciale pour transformer l'information en intelligence. Les data warehouses ou entrepôts de données représentent donc les serveurs où vont être stockées toutes les données provenant des différentes sources de l'organisation. Grâce à cela, les utilisateurs auront un accès direct et facilité à toutes ces informations ne nécessitant plus d'aller les chercher au sein des différentes divisions. D'ailleurs, l'accès à ces informations se fait via un EIP (Enterprise Information Portal) ou désormais avec l'émergence de la BI 2.0 et 3.0 à partir de tout objet ayant un accès à internet. Ces derniers ont par ailleurs contribué au développement de l'information en temps réel qui permet à ses utilisateurs de disposer des informations les plus récentes et ainsi réagir le plus rapidement possible aux changements environnementaux. Enfin, cet accès va donner l'opportunité aux utilisateurs d'exploiter ces informations et donc d'effectuer des analyses. En l'occurrence, les outils BI sont fréquemment utilisés pour réaliser des analyses OLAP et du data mining qui vont nous permettre une analyse en détail des informations mais aussi de découvrir et détecter des corrélations entre elles. Aussi, les contrôleurs de gestion vont pouvoir bénéficier de la mise en place de ces outils pour effectuer des reportings financiers à destination des décideurs mais aussi pour mettre en place des tableaux de bord BI. Ces derniers outils vont permettre d'étendre la diffusion des indicateurs de performance et autres informations à l'ensemble de l'organisation, et ce sous une interface simplifiée et intuitive. Plusieurs effets engendrés par l'automatisation des tableaux de bord peuvent être constatés : un meilleur alignement entre la stratégie globale du groupe et les objectifs des opérationnels, une amélioration de l'évaluation de la performance, une décentralisation de la prise de décision et une plus grande réactivité face aux écarts de performance. D'ailleurs, le contrôleur de gestion peut jouer un rôle essentiel dans l'implémentation d'un outil d'informatique décisionnelle. En effet, ceux-ci doivent jouer un rôle d'arbitrage pour faire converger toutes les attentes des différentes fonctions de l'organisation vis à vis de l'outil BI. Les contrôleurs de gestion sont les mieux placés pour le réaliser car ils ont une vue d'ensemble de l'entreprise et auront donc une opinion plus objective que dans les autres divisions. Pour la même raison, ceux-ci sont bien placés pour juger de la pertinence du choix d'un indicateur de performance qui va être essentiel pour la mise en place de tableaux de bord automatisés. Enfin, selon l'institut Cima, l'informatique décisionnelle, de par les capacités qu'elle offre aux contrôleurs de gestion, va faire évoluer le métier vers l'analyse, déchargeant celui-ci de ses tâches les plus répétitives et chronophages. Cependant, cela n'est pas encore le cas pour les contrôleurs de gestion d'U-Shin Access Mechanism qui tiennent encore un rôle de pourvoyeur d'informations à destination des décideurs. En effet, ceux-ci sont responsables de la réalisation des reportings mensuels, des prévisions et des budgets et ne réalisent donc pas de missions d'analyse et de conseil. Malgré tout, ils sont en contact permanent avec les outils d'informatique décisionnelle et plus particulièrement Hyperion Enterprise qui a un rôle essentiel dans la réalisation de leur mission. Les données entrées sur Hyperion proviennent de SAP ERP qui est utilisé au sein de chaque fonction de l'entreprise. Aussi, l'utilisation de ces deux logiciels ne permettant pas aux décideurs de bénéficier de commentaires sur les écarts réalisés, de recevoir de la part des sites des propositions d'amélioration, ou encore de pouvoir accéder aux informations de façon permanente, U-Shin AM a démocratisé l'utilisation de Google Drive pour permettre tout cela et compléter le système d'information de l'entreprise. Notamment, l'utilisation d'Hyperion permet aux contrôleurs de gestion d'effectuer des opérations de consolidation de manière automatisée mais aussi d'assurer la collecte et la diffusion de données de manière plus rapide et flexible. Cependant, ceux-ci sont victimes de leur succès car ils reçoivent de nombreuses demandes de la part des autres fonctions pour obtenir des tableaux de bord et autres informations ce qui est assez chronophage. De plus, la difficulté d'appréhension de Hyperion et le manque de formation des contrôleurs de gestion des différents sites font que ceux situés à Créteil occupent une bonne partie de leur temps à assister Hyperion dans la réalisation de leur clôture mensuelle. Ces missions annexes font qu'ils ne disposent pas assez de temps à consacrer à leur cœur de métier à savoir à l'analyse et le conseil. Par conséquent, l'obsolescence de l'outil Hyperion Enterprise, son manque d'interactivité et la redondance des informations avec SAP et Google Drive remettent en question la présence de cet outil. En l'occurrence, il serait préférable pour U-Shin AM de mettre en place un nouveau logiciel BI, plus récent, plus complémentaire avec SAP ERP et permettant de bénéficier des même fonctionnalités que Google Drive à savoir l'interactivité et un accès facilité aux informations. De plus, la mise en place de tableaux de bord automatisés pourrait apporter beaucoup à l'entreprise. En mettant en place ces nouveaux outils, les contrôleurs de gestion du groupe pourront alors consacrer plus de temps à l'analyse des résultats, se rapprochant alors du processus de prise de décision, jouant alors plus qu'un rôle de simple pourvoyeur d'information. En résumé, malgré le fait que l'informatique décisionnelle représente un gain de temps quant à la réalisation de certaines opérations, elle amène aussi les contrôleurs de gestion à effectuer d'autres tâches aussi chronophages que répétitives. La mise en place d'un tel outil n'est donc pas toujours synonyme d'une évolution vers l'analyse et le conseil pour le contrôleur de gestion.
UNE ETAPE INDISPENSABLE POUR LA MISE AU POINT DE SYSTEMES D'AIDE A LA DECISION EST L'ACQUISITION ET LA COMPREHENSION DES STRATEGIES DE DECISIONS MISES EN UVRE PAR LES DECIDEURS. LE TRAVAIL PRESENTE DANS CE MEMOIRE CORRESPOND TANT A UNE PROBLEMATIQUE SCIENTIFIQUE (POUR LE DEVELOPPEMENT DE NOUVELLES TECHNIQUES D'ACQUISITION D'EXPERTISE ET POUR LA MISE AU POINT DE SYSTEMES COGNITIFS D'AIDE A LA DECISION) QU'A DES ENJEUX ECONOMIQUES (POUR LA MISE AU POINT DE SYSTEMES D'AIDE AU CONSEIL DANS LE DOMAINE BANCAIRE PAR EXEMPLE). DANS CETTE PERSPECTIVE, LE LOGICIEL APACHE (ACQUISITION PAR APPRENTISSAGE DE CONNAISSANCES HUMAINES EXPERTES) A ETE DEVELOPPE. C'EST UN SYSTEME INTERACTIF D'ACQUISITION AUTOMATIQUE ET EN TEMPS REEL DES STRATEGIES DE DECISION DE L'INDIVIDU. CE DERNIER, BASE SUR UN MODELE COGNITIF DU DECIDEUR (L'HEURISTIQUE DE LA BASE MOBILE), CONSISTE A FAIRE CLASSER PAR L'INDIVIDU UNE SERIE D'OBJETS DECRITS PAR PLUSIEURS ATTRIBUTS. LES RESULTATS PRODUITS SONT DES REGLES, EXPLIQUANT LA TOTALITE DES CLASSEMENTS EFFECTUES, EXPRIMEES EN LANGAGE NATUREL ET DONC AISEMENT INTERPRETABLES. LORSQUE LES DECIDEURS SONT TRES PEU DISPONIBLES NOUS SOMMES SOUMIS A DES CONTRAINTES IMPORTANTES. LES CONTRAINTES CONCERNENT BIEN-SUR L'ERGONOMIE DU LOGICIEL MAIS SURTOUT LES TEMPS DE CALCUL ET LA TAILLE DU QUESTIONNAIRE. LA MINIMISATION DE LA TAILLE DE L'ENSEMBLE D'APPRENTISSAGE NECESSITE EN PARTICULIER QUE CE DERNIER SOIT ENGENDRE DYNAMIQUEMENT PAR L'ALGORITHME (QUI CONSISTE A CHERCHER DES ANTICHAINES DANS UN ENSEMBLE ORDONNE). ON SE TROUVE ALORS FACE A UN PROBLEME D'OPTIMISATION COMBINATOIRE POUR LEQUEL ON CHERCHE A MINIMISER LES TEMPS DE CALCUL. NOUS AVONS ETE CONDUIS A METTRE AU POINT UNE METHODE ORIGINALE (AU NIVEAU DES ALGORITHMES MIS EN UVRE ET DES STRUCTURES DE DONNEES) AFIN DE MINIMISER LA DUREE DE L'ACQUISITION. APACHE A ETE APPLIQUE AU CREDIT MUTUEL DE BRETAGNE AFIN DE COMPRENDRE L'ATTITUDE DES INDIVIDUS FACE A UNE OFFRE DE PRODUIT D'EPARGNE. L'OUTIL DEVELOPPE EST GENERIQUE ET NOUS PROPOSONS D'AUTRES APPLICATIONS BANCAIRES. IL A ETE EGALEMENT UTILISE POUR LE JUGEMENT DE RECONNAISSANCE DE VISAGES ET POUR UN PROBLEME DE CLASSIFICATION AGRICOLE.
L'informatique agricole se caractérise aujourd'hui par une large gamme d'applications, mais peu d'entre elles répondent au besoin d’aide à la décision ressentie par leurs utilisateurs. L'intelligence artificielle et les systèmes experts ont tenté de pallier cette déficience, principalement dans le domaine du diagnostic qui est le point central de toute application d'aide à la décision. La représentation des connaissances sous forme de règles de production a permis une avancée technologique considérable dans le sens de l'approche déclarative des problèmes, mais a également présenté des limites et insuffisances qui ont rendu les systèmes experts peu opérationnels. Dès lors, plusieurs propositions sont faites pour une nouvelle génération de systèmes interactifs d'aide à la décision, parmi lesquelles un raisonnement profond basé sur les modèles, une interface utilisateur propice au cheminement heuristique lors de la réflexion, et une approche orientée objets, tant au niveau de la conception que de la réalisation. L'ensemble de ces propositions est illustré par la présentation de Rentagri, progiciel d'analyse de la rentabilité des exploitations agricoles.
L'informatique agricole se caractérise aujourd'hui par une large gamme d'applications, mais peu d'entre elles répondent au besoin d’aide à la décision ressentie par leurs utilisateurs. L'intelligence artificielle et les systèmes experts ont tenté de pallier cette déficience, principalement dans le domaine du diagnostic qui est le point central de toute application d'aide à la décision. La représentation des connaissances sous forme de règles de production a permis une avancée technologique considérable dans le sens de l'approche déclarative des problèmes, mais a également présenté des limites et insuffisances qui ont rendu les systèmes experts peu opérationnels. Dès lors, plusieurs propositions sont faites pour une nouvelle génération de systèmes interactifs d'aide à la décision, parmi lesquelles un raisonnement profond basé sur les modèles, une interface utilisateur propice au cheminement heuristique lors de la réflexion, et une approche orientée objets, tant au niveau de la conception que de la réalisation. L'ensemble de ces propositions est illustré par la présentation de Rentagri, progiciel d'analyse de la rentabilité des exploitations agricoles.