Utilisation des outils numériques d'aide à la décision pour la gestion de l'eau

Le succès d'une gestion des écosystèmes naturels requiert une connaissance approfondie des différents processus qui interviennent et de leurs échelles de temps et d'espace particulières. Pour cette raison, les décideurs ont besoin d'analyser une vaste gamme de données et d'informations géographiques. Les modèles mathématiques, les systèmes d'informations géographi-ques et les systèmes experts sont capables de produire cette analyse, mais seule une minorité de gestionnaires les utilise actuellement. Cet article identifie quelques unes des raisons à l'origine de l'hésitation des gestionnaires à adopter de tels outils d'aide à la décision pour la gestion des ressources naturelles et propose une structure qui pourrait faciliter leur utilisation pour le processus de prise de décision. Cet exercice est réalisé à l'intérieur du contexte de la gestion intégrée par bassin. Une revue des systèmes d'aide à la décision est également présentée.Many methods of integrated or watershed management exist which account for the necessary biophysical and socio-economic factors at the watershed level. Some of these approaches are ecosystem oriented while others are socio-economically oriented. Whatever the definition, water management at the watershed level needs to account for a plenitude of variables related to the air, water, soil, biology, and economy. The successful management of natural ecosystems requires a thorough understanding of their characteristic time and spatial scales. Because of this, decision makers need to analyze a wide range of data and geographic information. Mathematical models, geographic information systems and expert systems are capable of performing this analysis, but only a minority of managers are currently using them. This paper identifies some of the reasons why ecosystem managers have been slow to adopt such decision support tools in natural resources management and proposes a framework to facilitate their use in the decision making process. This is done in an integrated watershed management context. A review of related decision support systems is also presented.Four types of decision-support tools are introduced : mathematical models, expert-systems, geographical information systems (GIS) and decision support systems (DSS). Mathematical models have long been used for simulation, prediction, and forecasting, however, they are often task specific and were rarely developed for management uses. GIS are more and more commonly being used for decision support as they become more affordable and user-friendly and are very well-suited for managing resources at a spatial scale. There exist many kinds of software ranging from a simple viewer used for cartographic purposes to complex GIS oriented toward spatial analysis and modelling. Expert systems are also interesting for decision support when specific goals are being considered. Finally, DSS are perhaps the digital tools most applicable to management purposes, often integrating one or more models, a GIS or expert system functionalities. There are two types of DSS : 1. Environmental Information Systems (EIS), and 2. Integrated Modelling Systems (IMS) EIS can be very user- friendly, relying heavily upon GIS and statistical functions.IMS also use GIS capabilities, but integrates several mathematical models as well. The level of integration between models varies considerably and the complexity of IMS are generally high.Two questions underlie the operational use of digital technologies for decision support. The first is whether or not such technology should be used at all, while the second is why such tools take time to be adopted by government and management agencies. The use of digital technologies is often required when the problem is complex and where there are a wide range of factors involved with different spatial and temporal scales. Three major constraints towards the implementation of decision support tools can be pinpointed :1. technology, 2. data, and 3. working organization. Technological constraints include cost, lack of user friendliness, and hardware problems, among other factors. Data constraints are mostly related to availability, cost, heterogeneity and volume. Finally, organization constraints pertain mostly to the manager's perception of the tool and the structural integration of the tool within the decision process.This paper proposes a 4-step approach to optimize the use of decision-support tools. The first step requires that managers and decision-makers clearly define their project, goals and budget, as well as, decide whether to use an integrated watershed management approach or a more discrete approach. This leads directly to the second step, which consists of choosing the most appropriate digital support tool. This requires communication between managers and scientists, and at this point, data gathering and integration should begin. The third phase consists of the development of a new tool or adaptation of an existing one within the context of the agency's management structure. The final step is the operational use of the decision support tool by the agency, following an initial trial period. The successful use of a decision support tool for management purposes depends on proper planning that accounts for all factors related to management needs, budget, data, ease of use, and organization integration

Méta modélisation et systèmes d'informations stratégiques

International audienceLes sources documentaires sous forme d'informations primaires, d'informations secondaires, d'informations tertiaires et d'informations à valeur ajoutée sont désormais disponibles par les nouvelles technologies d'information. Pour caractériser correctement les informations issues de base de données et permettre de produire de la connaissance, une première étape, communément admise, est de caractériser les données par des métas données c'est-à-dire des données sur les données. Une vision intéressante dans l'approche du décisionnel consiste à mettre l'acteur du système d'informations (SI) au centre du problème. La méta modélisation permet de décrire les objectifs de l'utilisateur, ses différentes activités et ses besoins dans la modélisation d'un système – d'informations stratégiques (S-IS). Les métas connaissances pour la représentation des connaissances du domaine d'application relèvent de la méta base chargée de contenir les structures des bases métiers. Ces bases métiers sont utilisées pour l'exploration des contenus des bases et pour des analyses décisionnelles. Les connaissances ou les informations contenues dans la méta base portent sur les attributs nécessaires pour les explorations et les analyses multidimensionnelles. Dans cet article nous explicitons les trois niveaux se modélisation d'un SIS et des acteurs impliqués dans le SIS

Le processus de décision dans les systèmes complexes : une analyse d'une intervention systémique

L'objectif de cette thèse est de contribuer à une meilleure compréhension des processus de décision dans les systèmes complexes, en analysant comment les interventions systémiques produisent des changements dans le processus décisionnel mis en oeuvre par les individus. Plus précisément, la recherche consiste à analyser les effets potentiels de l'utilisation d'un modèle systémique par les décideurs, tant sur les activités constitutives du processus de décision, que sur ses dimensions, tout en prenant en considération les déterminants susceptibles d'exercer une influence. Elle s'appuie sur une expérimentation basée sur un cas décisionnel simulé, qui porte sur le système de la propriété intellectuelle des innovations biotechnologiques: les sessions expérimentales consistent en des entretiens menés auprès de décideurs politiques et l'intervention systémique concerne l'utilisation d'un modèle de simulation par la dynamique des systèmes. Les résultats suggèrent: 1) une progression multiple, cumulative, conjonctive et récurrente; 2) une démarche décisionnelle incrémentale, à multiples perspectives et créative; 3) une multiplicité d'acteurs impliqués, ayant des intérêts et des rôles diversifiés 4) des rationalités politique, limitée, contextuelle, voire sociocognitive. De plus, les résultats montrent qu'en situation d'intervention systémique, les décideurs tendent à considérer plus d'éléments d'analyse et de disciplines scientifiques lors de leur analyse décisionnelle, et à impliquer plus d'acteurs tant à l'interne qu'à l'externe

La place du géodécisionnel dans les systèmes de surveillance maritime de nouvelle génération : Apport du géodécisionnel dans la surveillance maritime

Afin d'être plus performantes, les cellules en charge de la surveillance maritime s'équipent en systèmes d'information. Ces derniers ont pour vocation d'étendre les capacités des outils actuels en détectant automatiquement les comportements de navires jugés anormaux ou en proposant des tenues de situation enrichies d'informations internes et externes. Du fait de l'utilisation d'un grand nombre de données, les potentialités de ces outils pourraient être améliorées par l'intégration du géodécisionnel et plus particulièrement du spatial OLAP. Cet article présente un premier prototype illustrant ce concept et identifie les futurs axes de développement à réaliser

Signal processing and noisy systems

We try to place noisy systems in signal processing, to evoke some basic ideas and to emphasize some main evolution ways in signal modelization, decision modelization, complex decision systems, a priori information acquisition, decision algorithms.On tente de situer la place des systèmes bruités dans le traitement du signal, d'évoquer quelques concepts de base, et de dégager quelques voies importantes d'évolution dans les domaines de modélisation des signaux, modélisation des décisions, systèmes de décision complexe, acquisition d'information a priori, algorithmes décisionnels

Un serveur de connaissance pour l'agriculture durable

National audienceL'agriculture devra évoluer vers une activité plus respectueuse de l'environnement tout en étant économiquement viable. Ce type d'agriculture est dite durable. Elle a une logique systémique et nécessite beaucoup de connaissances. Nous proposons donc de développer un outil de gestion des connaissances. Dans la première partie présentation, nous appréhendons quels sont les acteurs possibles de l'outil et leurs implications possibles. La seconde partie traite du contenu avec la sélection et la formalisation des connaissances. / Agriculture must evolve into a more environmentally-friendly way while being economically workable. This type of agriculture is said to be sustainable. It has a systemic logic and therefore requires strong knowledge. We suggest developing a management computing tool of knowledge. In the first part of our article, we apprehend who are the potential actors of the tool and their possible implications. The second part deals with the contents, its selection and its form

Contribution à une méthodologie et une modélisation pour accompagner les petites entreprises dans l'étude de leur organisation afin de spécifier leurs besoins et sélectionner une solution ERP

In today's economic environment, growing small companies face a number of challenges in terms of their organization and information system. Such companies naturally see adopting an ERP solution as an opportunity to structure their business, apply good management practices, and acquire a management tool they can use to support their strategy. A company's organizational structure and information system are closely related, which makes finding the right ERP solution a complex process. To be successful in taking this step, small companies need effective tools to help them study their organization and choose a well-suited ERP system. In this thesis, we offer input on this process based on enterprise modelling. Our proposed "tools" are presented in two parts. First, we develop a modelling methodology, setting out a modelling framework, a set of models, and a modelling approach. We then present a detailed step-by-step approach which guides the company through the process of studying their organization and choosing their future ERP. This approach is based on the models selected and developed in the proposed modelling methodology. We prepared this thesis in immersion in a small company, which gave us daily insight into the challenges faced by such companies, and allowed us to take a highly applied research and action approach and validate our findings in the context of a concrete ERP project.Dans le contexte économique actuel, les petites entreprises qui se développent sont confrontées à des problématiques d’organisation et de système d’information. C’est tout naturellement que ces entreprises considèrent la mise en oeuvre d’une solution ERP comme une véritable opportunité de se structurer, d’appliquer les bonnes pratiques de gestion et de disposer d’un outil de pilotage qui lui permettrait de soutenir sa stratégie. La complexité de ces projets réside dans le lien étroit existant entre l’organisation et le système d’information. Pour mener à bien ce projet d’entreprise, les petites entreprises se doivent de disposer d’outils pour les accompagner dans l’étude de leur organisation et la sélection d’un ERP. Pour cela, nous proposons dans cette thèse une contribution qui s’appuie sur la modélisation d’entreprise. Notre contribution se décompose en deux parties. Tout d’abord, nous élaborons une méthodologie de modélisation dans laquelle nous proposons un cadre de modélisation, un jeu de modèles et une démarche de modélisation. Ensuite nous proposons une démarche détaillée qui permet de guider étape par étape l’entreprise dans l’étude de l’organisation et de sélection de son futur ERP. Cette démarche s’appuie sur les modèles sélectionnés et élaborés dans la méthodologie de modélisation proposée. Ce travail a été réalisé en immersion, dans le contexte d’une petite entreprise afin d’être confronté au quotidien aux problématiques de ces entreprise et d’adopter une démarche de recherche / action qui nous permet de proposer une contribution très appliquée ainsi que de la valider avec la conduite d’un projet ERP concret

Une synthèse des travaux sur les systèmes d'information comptables en France : état des lieux et pistes de recherche

Ce papier part du constat qu'il existe un décalage significatif entre les travaux sur les SIC et les pratiques opérationnelles des entreprises dans le domaine des systèmes d'information comptables. En effet, d'un côté, l'état des lieux met en évidence une concentration des recherches comptables sur deux axes principaux qui sont la complexité des systèmes de données comptables (SDC) et la modélisation comptable à partir essentiellement de la théorie événementielle et de l'approche multidimensionnelle. D'un autre côté, les pratiques comptables tenant aux SIC se caractérisent par deux caractéristiques principales avec d'une part, la diversité des besoins en information comptable en réponse aux changements du contexte organisationnel de l'entreprise et d'autre part, l'intégration des systèmes comptables par les progiciels ERP, véritable concrétisation de la théorie événementielle. Ce constat débouche sur deux nouvelles pistes de recherche avec la différenciation des systèmes d'information comptables (SIC) et l'intégration des SIC. Dans une perspective unificatrice, ce papier propose, en définitive, un paradigme de recherche afin d'orienter les futurs chercheurs en SIC sur la base d'une typologie synthétisant les différentes tendances de recherche en SIC, à savoir : modélisation – intégration - donnée - information.Système d'information comptable (SIC); systèmes de données comptables (SDC); comptabilité événementielle; approche multidimensionnelle; ERP; théorie de la différenciation et de l'intégration; paradigme

Mise en oeuvre des architectures orientées services pour les systèmes d'information industriels

Pour faire face aux contraintes économiques (demande de plus en plus importante pour de la personnalisation de masse, globalisation et réduction des coûts ), le développement de stratégies de production Juste À Temps , ou Lean Manufacturing impose la réorganisation de l entreprise sur les activités génératrices de valeur en suivant une logique de chaîne de valeur pour éviter tout gaspillage. Cette stratégie conduit de fait à un recentrage métier et une extension de la chaîne de valeur. L entreprise est donc amenée à développer des stratégies de collaboration (Bare et Cox, 2008 ; Davis, 1987) et doit disposer d un SI Lean (réponse au plus juste), agile pour réagir aux fluctuations et aléas, ouvert pour assurer un partenariat avec ses fournisseurs, ses clients et ses partenaires et, enfin, interopérable pour faciliter la communication entre les différents systèmes et concilier ces différentes facettes métiers. Or, le SI de l entreprise est constitué d une multiplicité de logiciels (l ERP (Enterprise Resource Planning), le MES (Manufacturing Execution System), le PLM (Product Life-cycle Management), le SCM (Supply Chain Management) ). Chaque système vise à répondre à un objectif donné pour une facette métier, et est développé selon des spécifications métier propres échappant le plus souvent à toute standardisation. Ceci engendre une redondance, une hétérogénéité et une augmentation du volume d information, d où des risques d incohérence, de rigidité du SI et notamment une grande difficulté de communication dans le cadre de collaboration interentreprises. Pour répondre à ces aléas, il importe de définir un SI agile et interopérable et de réorganiser les processus pour supporter la chaîne de valeur de l entreprise. C est dans cet objectif que nous proposons de développer un Lean ESB (Enterprise Service Bus), socle d une Architecture Orientée Services, doté d une couche sémantique métier. Nous avons défini quatre modules du Lean ESB : Le module de médiation définit les échanges d information entre les différents métiers et entre le métier et la technologie pour assurer le fonctionnement des autres modules. Le module de chorégraphie dynamique permet de composer les services industriels pour définir les processus selon les besoins de production spécifiés par le client. Le module de routage intelligent organise les ressources de l atelier pour définir des processus en flux tirés. Le module de monitoring et gouvernance permet de contrôler la performance de la production et la qualité des produits.To meet the economic constraints (growth of mass customization demands, globalization and cost reducing), the development of new strategies forms as a Just In Time production strategy or Lean Manufacturing needs to reorganize the enterprise taking into account the activities which generates value (following the value-chain logic) in order to avoid wastefulness. This strategy leads to a business refocusing and a value-chain extension. The enterprise has to develop collaboration strategies (Bare and Cox, 2008 ; Davis, 1987) and has to have a Lean (just in time response) Information Systems (IS), agile IS to react fluctuations, open IS to support a partnership with suppliers, customers and partners and interoperable IS to make easier the communication between systems and business views. However, the enterprise IS contains multiple systems: ERP (Enterprise Resource Planning), MES (Manufacturing Execution System), PLM (Product Life-cycle Management), SCM (Supply Chain Management) Each system is designed to meet a particular business view, and is developed according to specific business requirementswithout any standardization which cause redundancy, heterogeneity and increase the volume of information including an inconsistency, a rigidity of the IS and a difficulty of inter-enterprise collaboration. To face theses disadvantages we have to define an agile and interoperable IS and to reorganize processes to support the enterprise value-chain. Therefore, we propose to develop a Lean ESB (Enterprise Service Bus) which is a Service Oriented Architecture middleware, improved by a business semantic layer. We defined four modules of Lean ESB: The mediation module defines information exchange between a business layers and IS and insures other modules operating. The dynamic choreography module enables industrial services composition to define processes in accordance with customer demands. The intelligent routing module organizes workshop resources in order to reorganize processes in a pull flow strategy. The monitoring and governance module enables the control of production performance and products quality.VILLEURBANNE-DOC'INSA-Bib. elec. (692669901) / SudocSudocFranceF