Modélisation d'Entreprise (Proposition d'une démarche de construction et de validation de modèles réalisant la cohérence des systèmes de l'entreprise)

L application efficace d un modèle conduit à visualiser les processus de l entreprise, à simuler leur fonctionnement et à mettre en place des actions pour améliorer leurs performances. Pour chacun des processus clés de l entreprise une multitude de modèle est disponible. Nous proposons une méthode de modélisation unique qui permet d augmenter la compatibilité de différents modèles entre eux et d améliorer la cohérence de l entreprise. La première étape de notre méthode de modélisation est de lister les primitives de chaque modèle et de donner une définition claire de chacune de ces primitives. La deuxième étape est l écriture de la grammaire du modèle. Les règles de modélisation permettent, en effet, d arranger les primitives selon un certain ordre et d obtenir un modèle qui a du sens. La troisième étape est la vérification de la validité du modèle. Nous évaluons les performances du modèle par rapport aux services qu il rend à ses environnants tels que le modélisateur, les utilisateurs ou le système réel. Nous déterminons, par une analyse fonctionnelle, la liste des fonctions à vérifier par le modèle pour que ses services soient atteints. Une étude théorique permet d appliquer cette méthode de modélisation sur trois des processus inter fonctionnels de l entreprise : le processus de Supply Chain Management (SCM), le processus de Product Lifecycle Management (PLM) et le processus de Customer Relationship Management (CRM). Nous avons ciblé ces trois processus pour avoir une représentation des quatre sous-systèmes de l entreprise : le sous-système de Décision (représenté par les finalités de chaque processus), le sous-système Opérant (représenté essentiellement par le processus de SCM), le sous-système d Information (représenté essentiellement par le processus de PLM) et le sous-système de Connaissances (représenté par les connaissances sur les processus). Les résultats obtenus sont liés au degré de maturité des modèles. Si le processus dispose de plusieurs types de modèles, notre méthode de modélisation permet de clarifier les objectifs de modélisation et d orienter le choix du manager vers le modèle qui permet de les atteindre. Si le processus dispose de peu de modèles, notre méthode permet de proposer un modèle représentant les étapes du processus global, ses ressources, ses acteurs et les flux échangés. Dans la pratique, toute entreprise industrielle est organisée autour d un processus qui devient le processus central dont les objectifs sont primordiaux à atteindre, mais cela n empêche pas les autres processus d être visibles. L une des exigences est de conserver la cohérence de toute l entreprise. Nous définissons la cohérence par deux facteurs : l unité d objectif et la compatibilité entre les flux d information et de connaissances dans l entreprise. Les conditions de cohérence sont appliquées dans le cas d une entreprise industrielle sur les modèles de trois processus : le SCM, le PLM et le CRM. Les gains organisationnels sont de permettre une vision globale des étapes et des ressources nécessaires à chaque processus, de distinguer les interfaces et les échanges d informations entre processus et de capitaliser les connaissances sur la construction, l utilisation et l amélioration de modèles.Enterprise Managers have two important objectives: anticipating the enterprise evolution and mastering its transformation. As a consequence, different process models are available in research papers. But it is difficult to choose between available models and prove that the selected model can improve the enterprise performances. We propose a unified modelling methodology enhancing the models suitability and preserving the enterprise coherency. The first step of our methodology is to obtain a components list for each studied model and to provide a clear definition for each component. The second step is to clarify the syntactic rules that allow building the model. The model components have to be arranged according to a specific order to form a meaningful model. Process models validation is based on a Functional Analysis approach that acts as a guide in building process models. We focus our theoretical study on three processes: the Supply Chain Management (SCM), the Product Lifecycle Management (PLM) and the Customer Relationship Management (CRM). The four enterprise sub-systems are represented: The Decision Subsystem (through the finalities of each process), the Operations Sub-system (which operations are depicted in the SCM process), the Information Sub-system (represented by the information flow in the PLM process) and the Knowledge Sub-system (the knowledge flow in each processes is identified). The result of using our modelling methodology depends of the maturity of the models. If the process possesses different types of models, our methodology lists all the possible modelling objectives which facilitate the manager choice. If the process has few models, our methodology permits building a model depicting the process steps, its resources, its actors and the exchanged flows. The results of this theoretical study are evaluating existing SCM models, building new PLM models and sorting CRM models according to their aim into separate categories. On the field, the enterprise organisation is focused on one central process (such as the SCM, the PLM or the CRM process), but the other processes are clearly visible. The enterprise managers have more than one model to master. The major constraint is to preserve the enterprise coherency. The coherency is obtained through the alignment of the models objectives and the compatibility between information and knowledge flows. These two coherency factors are realised in all the phases of the model lifecycle: building the model, initializing it in the enterprise, making it fully operational and improving it. Applied with an industrial partner, our coherency conditions bring considerable gains: it provides a detailed view of three important processes in the enterprise (the SCM, the PLM and the CRM), it identifies the interfaces and the information exchange between processes and it allows capitalising the knowledge on building, using and improving models. Our research subject focused on building and validating process models and enhancing coherency conditions leads to numerous perspectives. The future developments are to apply the modelling methodology on other enterprise processes and to develop a Knowledge System realising models coherency.CHATENAY MALABRY-Ecole centrale (920192301) / SudocSudocFranceF

Modélisation d'Entreprise : Proposition d'une démarche de construction et de validation de modèles réalisant la cohérence des systèmes de l'entreprise

Enterprise Managers have two important objectives: anticipating the enterprise evolution and mastering its transformation. As a consequence, different process models are available in research papers. But it is difficult to choose between available models and prove that the selected model can improve the enterprise performances. We propose a unified modelling methodology enhancing the models suitability and preserving the enterprise coherency. The first step of our methodology is to obtain a components list for each studied model and to provide a clear definition for each component. The second step is to clarify the syntactic rules that allow building the model. The model components have to be arranged according to a specific order to form a meaningful model. Process models validation is based on a Functional Analysis approach that acts as a guide in building process models. We focus our theoretical study on three processes: the Supply Chain Management (SCM), the Product Lifecycle Management (PLM) and the Customer Relationship Management (CRM). The four enterprise sub-systems are represented: The Decision Subsystem (through the finalities of each process), the Operations Sub-system (which operations are depicted in the SCM process), the Information Sub-system (represented by the information flow in the PLM process) and the Knowledge Sub-system (the knowledge flow in each processes is identified). The result of using our modelling methodology depends of the maturity of the models. If the process possesses different types of models, our methodology lists all the possible modelling objectives which facilitate the manager choice. If the process has few models, our methodology permits building a model depicting the process steps, its resources, its actors and the exchanged flows. The results of this theoretical study are evaluating existing SCM models, building new PLM models and sorting CRM models according to their aim into separate categories. On the field, the enterprise organisation is focused on one central process (such as the SCM, the PLM or the CRM process), but the other processes are clearly visible. The enterprise managers have more than one model to master. The major constraint is to preserve the enterprise coherency. The coherency is obtained through the alignment of the models’ objectives and the compatibility between information and knowledge flows. These two coherency factors are realised in all the phases of the model lifecycle: building the model, initializing it in the enterprise, making it fully operational and improving it. Applied with an industrial partner, our coherency conditions bring considerable gains: it provides a detailed view of three important processes in the enterprise (the SCM, the PLM and the CRM), it identifies the interfaces and the information exchange between processes and it allows capitalising the knowledge on building, using and improving models. Our research subject focused on building and validating process models and enhancing coherency conditions leads to numerous perspectives. The future developments are to apply the modelling methodology on other enterprise processes and to develop a Knowledge System realising models coherency.L’application efficace d’un modèle conduit à visualiser les processus de l’entreprise, à simuler leur fonctionnement et à mettre en place des actions pour améliorer leurs performances. Pour chacun des processus clés de l’entreprise une multitude de modèle est disponible. Nous proposons une méthode de modélisation unique qui permet d’augmenter la compatibilité de différents modèles entre eux et d’améliorer la cohérence de l’entreprise. La première étape de notre méthode de modélisation est de lister les primitives de chaque modèle et de donner une définition claire de chacune de ces primitives. La deuxième étape est l’écriture de la grammaire du modèle. Les règles de modélisation permettent, en effet, d’arranger les primitives selon un certain ordre et d’obtenir un modèle qui a du sens. La troisième étape est la vérification de la validité du modèle. Nous évaluons les performances du modèle par rapport aux services qu’il rend à ses environnants tels que le modélisateur, les utilisateurs ou le système réel. Nous déterminons, par une analyse fonctionnelle, la liste des fonctions à vérifier par le modèle pour que ses services soient atteints. Une étude théorique permet d’appliquer cette méthode de modélisation sur trois des processus inter fonctionnels de l’entreprise : le processus de Supply Chain Management (SCM), le processus de Product Lifecycle Management (PLM) et le processus de Customer Relationship Management (CRM). Nous avons ciblé ces trois processus pour avoir une représentation des quatre sous-systèmes de l’entreprise : le sous-système de Décision (représenté par les finalités de chaque processus), le sous-système Opérant (représenté essentiellement par le processus de SCM), le sous-système d’Information (représenté essentiellement par le processus de PLM) et le sous-système de Connaissances (représenté par les connaissances sur les processus). Les résultats obtenus sont liés au degré de maturité des modèles. Si le processus dispose de plusieurs types de modèles, notre méthode de modélisation permet de clarifier les objectifs de modélisation et d’orienter le choix du manager vers le modèle qui permet de les atteindre. Si le processus dispose de peu de modèles, notre méthode permet de proposer un modèle représentant les étapes du processus global, ses ressources, ses acteurs et les flux échangés. Dans la pratique, toute entreprise industrielle est organisée autour d’un processus qui devient le processus central dont les objectifs sont primordiaux à atteindre, mais cela n’empêche pas les autres processus d’être visibles. L’une des exigences est de conserver la cohérence de toute l’entreprise. Nous définissons la cohérence par deux facteurs : l’unité d’objectif et la compatibilité entre les flux d’information et de connaissances dans l’entreprise. Les conditions de cohérence sont appliquées dans le cas d’une entreprise industrielle sur les modèles de trois processus : le SCM, le PLM et le CRM. Les gains organisationnels sont de permettre une vision globale des étapes et des ressources nécessaires à chaque processus, de distinguer les interfaces et les échanges d’informations entre processus et de capitaliser les connaissances sur la construction, l’utilisation et l’amélioration de modèles

Enterprise Modelling : Proposing an approach that builds and validates models realizing enterprise systems coherency

L’application efficace d’un modèle conduit à visualiser les processus de l’entreprise, à simuler leur fonctionnement et à mettre en place des actions pour améliorer leurs performances. Pour chacun des processus clés de l’entreprise une multitude de modèle est disponible. Nous proposons une méthode de modélisation unique qui permet d’augmenter la compatibilité de différents modèles entre eux et d’améliorer la cohérence de l’entreprise. La première étape de notre méthode de modélisation est de lister les primitives de chaque modèle et de donner une définition claire de chacune de ces primitives. La deuxième étape est l’écriture de la grammaire du modèle. Les règles de modélisation permettent, en effet, d’arranger les primitives selon un certain ordre et d’obtenir un modèle qui a du sens. La troisième étape est la vérification de la validité du modèle. Nous évaluons les performances du modèle par rapport aux services qu’il rend à ses environnants tels que le modélisateur, les utilisateurs ou le système réel. Nous déterminons, par une analyse fonctionnelle, la liste des fonctions à vérifier par le modèle pour que ses services soient atteints. Une étude théorique permet d’appliquer cette méthode de modélisation sur trois des processus inter fonctionnels de l’entreprise : le processus de Supply Chain Management (SCM), le processus de Product Lifecycle Management (PLM) et le processus de Customer Relationship Management (CRM). Nous avons ciblé ces trois processus pour avoir une représentation des quatre sous-systèmes de l’entreprise : le sous-système de Décision (représenté par les finalités de chaque processus), le sous-système Opérant (représenté essentiellement par le processus de SCM), le sous-système d’Information (représenté essentiellement par le processus de PLM) et le sous-système de Connaissances (représenté par les connaissances sur les processus). Les résultats obtenus sont liés au degré de maturité des modèles. Si le processus dispose de plusieurs types de modèles, notre méthode de modélisation permet de clarifier les objectifs de modélisation et d’orienter le choix du manager vers le modèle qui permet de les atteindre. Si le processus dispose de peu de modèles, notre méthode permet de proposer un modèle représentant les étapes du processus global, ses ressources, ses acteurs et les flux échangés. Dans la pratique, toute entreprise industrielle est organisée autour d’un processus qui devient le processus central dont les objectifs sont primordiaux à atteindre, mais cela n’empêche pas les autres processus d’être visibles. L’une des exigences est de conserver la cohérence de toute l’entreprise. Nous définissons la cohérence par deux facteurs : l’unité d’objectif et la compatibilité entre les flux d’information et de connaissances dans l’entreprise. Les conditions de cohérence sont appliquées dans le cas d’une entreprise industrielle sur les modèles de trois processus : le SCM, le PLM et le CRM. Les gains organisationnels sont de permettre une vision globale des étapes et des ressources nécessaires à chaque processus, de distinguer les interfaces et les échanges d’informations entre processus et de capitaliser les connaissances sur la construction, l’utilisation et l’amélioration de modèles.Enterprise Managers have two important objectives: anticipating the enterprise evolution and mastering its transformation. As a consequence, different process models are available in research papers. But it is difficult to choose between available models and prove that the selected model can improve the enterprise performances. We propose a unified modelling methodology enhancing the models suitability and preserving the enterprise coherency. The first step of our methodology is to obtain a components list for each studied model and to provide a clear definition for each component. The second step is to clarify the syntactic rules that allow building the model. The model components have to be arranged according to a specific order to form a meaningful model. Process models validation is based on a Functional Analysis approach that acts as a guide in building process models. We focus our theoretical study on three processes: the Supply Chain Management (SCM), the Product Lifecycle Management (PLM) and the Customer Relationship Management (CRM). The four enterprise sub-systems are represented: The Decision Subsystem (through the finalities of each process), the Operations Sub-system (which operations are depicted in the SCM process), the Information Sub-system (represented by the information flow in the PLM process) and the Knowledge Sub-system (the knowledge flow in each processes is identified). The result of using our modelling methodology depends of the maturity of the models. If the process possesses different types of models, our methodology lists all the possible modelling objectives which facilitate the manager choice. If the process has few models, our methodology permits building a model depicting the process steps, its resources, its actors and the exchanged flows. The results of this theoretical study are evaluating existing SCM models, building new PLM models and sorting CRM models according to their aim into separate categories. On the field, the enterprise organisation is focused on one central process (such as the SCM, the PLM or the CRM process), but the other processes are clearly visible. The enterprise managers have more than one model to master. The major constraint is to preserve the enterprise coherency. The coherency is obtained through the alignment of the models’ objectives and the compatibility between information and knowledge flows. These two coherency factors are realised in all the phases of the model lifecycle: building the model, initializing it in the enterprise, making it fully operational and improving it. Applied with an industrial partner, our coherency conditions bring considerable gains: it provides a detailed view of three important processes in the enterprise (the SCM, the PLM and the CRM), it identifies the interfaces and the information exchange between processes and it allows capitalising the knowledge on building, using and improving models. Our research subject focused on building and validating process models and enhancing coherency conditions leads to numerous perspectives. The future developments are to apply the modelling methodology on other enterprise processes and to develop a Knowledge System realising models coherency

Contributions pour l'indexation de documents historiques arabes en utilisant des approches d'apprentissage profond (Deep Learning)

With the enormous technological advances of recent years, the amount of digitized historical documents, both handwritten and printed, has increased. It is well known that digital historical documents are not easily processed in their original form, but they need to be transformed into a readable form in order to be automatically understood by computer vision tools. Word spotting is an important task to understand and exploit document contents by creating indexes. It is an information retrieval technique that aims to identify all occurrences of a query word in a set of documents (for example, a book). In the word spotting task, the input is a set of unindexed documents and the output is a ranked list of words according to their similarity to the query word. This allows quick and easy online access to cultural heritage materials and provides further opportunities to investigate these resources.The present PhD thesis investigates the problem of word spotting in historical documents. The first contribution of this work is the development of embedding space for word image representation based on the combination of convolutional networks and triplet loss. Subsequently, similarity distances are employed to match query words with all words present in the historical documents.The second contribution of this thesis presents an improved method for constructing an embedding space for a word spotting model through the adoption of multiple enhancement strategies. These strategies include preprocessing steps, transfer learning, online triplet mining, and semi-hard triplet selection techniques. The third contribution aims to enhance word spotting performance by developing a conditional generative adversarial network-based model for generating clean document images from highly degraded images. This enhancement model addresses various degradation tasks such as watermarks and chemical degradation, with the goal of producing hyper-clean document images and fine detail recovery performance.In the final contribution, we propose the utilization of a vision transformer architecture for the generation of word-image representations. The approach utilizes triplet loss as the optimization criterion and incorporates transfer learning from two distinct domains to improve the performance of the word-image representation. All these contributions are evaluated on many public databases that provide different challenges of historical documents. The obtained experimental results in the word spotting task for historical documents compare favorably with many recent state-of-the-art methods.Avec les énormes progrès technologiques de ces dernières années, la quantité de documents historiques numérisés, tant manuscrits qu'imprimés, a considérablement augmenté. Il est évident que les documents historiques numériques ne sont pas faciles à traiter dans leur forme originale, mais ils doivent être transformés en une forme lisible afin d'être compris automatiquement par les outils de vision par ordinateur. Le repérage de mots est une tâche importante pour comprendre et exploiter le contenu des documents en créant des index. Il s'agit d'une technique de recherche d'informations qui vise à identifier toutes les occurrences d'un mot de requête dans un ensemble de documents (par exemple, un livre). Dans la tâche de repérage de mots, l'entrée est un ensemble de documents non indexés et la sortie est une liste de mots classés en fonction de leur similarité avec le mot de requête. Cela permet un accès en ligne rapide et facile aux documents du patrimoine culturel et offre d'autres possibilités d'étudier ces ressources.La présente thèse de doctorat porte sur le problème du repérage des mots dans les documents historiques. La première contribution de ce travail est le développement d'un espace de représentation d'images de mots basé sur la combinaison de réseaux convolutifs et de pertes de triplets. Ensuite, les distances de similarité sont appliquées pour établir une correspondance entre les mots de la requête et tous les mots présents dans les documents historiques.La deuxième contribution de cette thèse présente une méthode améliorée de construction d'un espace de représentation pour un modèle de repérage de mots grâce à l'adoption de plusieurs stratégies d'amélioration. Ces stratégies comprennent des étapes de prétraitement, l'apprentissage par transfert, l'extraction de triplets en ligne et des techniques de sélection de triplets semi-durs. La troisième contribution vise à améliorer les performances de repérage des mots en développant un modèle conditionnel génératif basé sur un réseau adversatif pour générer des images de documents propres à partir d'images fortement dégradées. Ce modèle d'amélioration traite de diverses tâches de dégradation telles que les filigranes et la dégradation chimique, dans le but de produire des images de documents hyper-propres et des performances de récupération de détails fins.Dans la dernière contribution, nous proposons l'utilisation d'une architecture de Vision Transformer pour la génération de représentations mot-image. L'approche utilise la perte de triplets comme critère d'optimisation et incorpore l'apprentissage par transfert de deux domaines distincts pour améliorer la performance de la représentation mot-image. Toutes ces contributions sont évaluées sur de nombreuses bases de données publiques qui fournissent différents défis de documents historiques. Les résultats expérimentaux obtenus dans la tâche de repérage de mots pour les documents historiques se comparent favorablement à de nombreuses méthodes récentes de l'état de l'art

Triplet CNN-based Word Spotting of Historical Arabic Documents

International audienceWord Spotting of Historical Arabic Documents is a challenging task due to the complexity of document layouts. This paper proposes a novel word spotting approach that consists of learning feature representation to describe word images. The objective is to investigate optimal embedding spaces to extract a discriminative word image representation. The proposed approach consists of two steps: i) construct a CNN-based embedding space with triplet-loss and then ii) match embedding representations using the Euclidean distance. For training, the CNN takes as input a set of triplet samples (anchor, positive sample and negative sample). Then, the triplet loss serves to create a novel space by minimizing intra-classes distances and maximizing inter-classes distances. The proposed approach is evaluated on the VML-HD dataset and the experiments show its effectiveness compared to the state of the art

Continuous improvement modeling to support enterprise transformation

International audienceEnterprise managers have two important objectives: anticipating the enterprise evolution and mastering its transformation. But it is difficult to choose between available models and prove that the selected model can improve the enterprise performance. The aim of this article is to provide a clear view on enterprise modeling and to build a template for developing process models and enhancing their suitability. The enterprise is addressed from a process point of view, because processes impact different enterprise systems and bring considerable gains. An evaluation of process models based on a functional analysis is proposed. This approach acts as a guide for building models. Great importance is given to the impact of models on the enterprise information system and the enterprise knowledge system. As a result, the proposed modeling template keeps the coherence of these systems, allows control of the information flows and knowledge flows that spread through all of the enterprise processes, and permits the choice between available process models. The application of the theoretical results of this research in an industrial enterprise consolidated the model's assessment template and clarified the steps of the continuous improvement cycle to enhance models performances and enterprise processes transformation