Impacts Environnementaux de la Blockchain pour le Consentement Patient

L\u27objectif de cette communication est de mesurer les impacts environnementaux d\u27une solution innovante utilisant la blockchain en santé, notamment pour la traçabilité des consentements patients. Cette technologie vise à réduire les coûts et améliorer la qualité des soins. Toutefois, malgré leur caractère virtuel, les technologies numériques, et en particulier la blockchain, reposent sur des infrastructures physiques générant des externalités environnementales significatives et une forte consommation d\u27énergie, que ce soit lors de leur fabrication, utilisation ou fin de vie. Ces impacts sont souvent critiqués. Une Analyse de Cycle de Vie comparative a été réalisée entre deux solutions pour gérer les consentements des patients dans les essais cliniques. Les résultats montrent que la solution blockchain proposée réduit en moyenne son impact environnemental de 44 % par rapport à la solution actuelle, tout en remplissant la même fonction

Barriers and Solutions to Commercialization of Research Findings in Schools of Agriculture in Iran: A Qualitative Approach

The transformation process from idea to product and finally to wealth creation is one of the major problems in the agriculture sector in Iran. This study used a qualitative-exploratory approach to investigate the barriers and the solutions, which were derived from the interview results of our study, to commercialization of research findings in Iranian schools of agriculture. The data was collected through in-depth semi-structured interviews. The results showed that the highest ranking barriers to commercialization were inappropriate perspectives and policy-making, financial-investment barriers, mistrust, and poor communication; the barriers related to the participation of the private sector were among the lowest ranking items. The top ranking solutions for commercialization were related to planning, legislation, policy-making, needs assessment, goal setting, and prioritization. The technical-specialized solutions were the lowest ranking items

Contribution to an experience feedback system based on conversational case-based reasoning : application in management of failure diagnostic procedures for industrial machines

Face à l’évolution technologique rapide des produits, l’innovation incrémentale des nouveaux produits, et la mobilité du personnel le plus expérimenté, les entreprises cherchent à formaliser et à capitaliser leurs expériences et les savoir-faire des acteurs d’entreprise en vue d’une réutilisation ultérieure. Afin de répondre à cette problématique, l’approche du raisonnement à partir de cas conversationnel (RàPCC) est une réponse potentielle à la question de la capitalisation et de la réutilisation des connaissances. Notre recherche s’intéresse aux méthodes permettant de piloter le retour d’expérience (RETEX) appliqué à la résolution de problèmes techniques. Notre méthodologie pour créer un système d’aide au diagnostic des pannes est divisée en quatre phases : la description d’événements, l’élaboration de l’ensemble des solutions apportées aux pannes, la mise en place d’une aide au diagnostic grâce aux arbres de défaillances et la mise en place d’un système informatique. Afin d’extraire les connaissances tacites et les formaliser, nous avons créé des protocoles de décision dans le but d’aider l’expert à résoudre un problème industriel. Nous avons donc proposé une formulation et l’élaboration de cas conversationnels dans le domaine du diagnostic. Ces cas doivent être stockés dans une base de cas. Afin de valider notre proposition méthodologique, nous avons réalisé la phase expérimentale dans une entreprise industrielle de l’Est de la France. Nous proposons finalement une maquette informatique conçue pour l’entreprise. Cette maquette permet de réaliser un diagnostic des pannes en créant des cas dans une base de cas pour une réutilisation ultérieureFaced with the fast technological development of products, incremental innovation of new products, and the mobility of their most experienced staff, companies are seeking to formalize and capitalize on the experiences and know-how of their personnel in order to reuse them later. To deal with these problems, the conversational case based reasoning (CCBR) approach is a potential answer to the question of capitalization and reuse of knowledge. Our research focuses on methods to manage experience feedback (EF). We are placed in the field of experience feedback applied to technical problem solving. Our methodology for creating aided failure diagnosis systems is divided into four phases: the events description, the development of all solutions to failures, the arrangement of a diagnostic aid through fault trees and setting up a computer system. We based our work on the fault tree approach in order to extract tacit knowledge and its formalization. Our objective was to create decision protocols in order to assist the expert in solving an industrial problem. Therefore, we have proposed a formulation and development of conversational cases in diagnosis. These cases must be memorised in a database of cases. To validate our proposal methodology, we have carried out the experimental phase in an industrial company in eastern France. This experiment allowed us to validate our work and highlight its advantages and limitations. Finally, we propose a computer model designed for the company. This model enables failure diagnosis by creating the case in a case base for later utilizatio

Contribution à un système de retour d'expérience basé sur le raisonnement à partir de cas conversationnel : application à la gestion des pannes de machines industrielles

Faced with the fast technological development of products, incremental innovation of new products, and the mobility of their most experienced staff, companies are seeking to formalize and capitalize on the experiences and know-how of their personnel in order to reuse them later. To deal with these problems, the conversational case based reasoning (CCBR) approach is a potential answer to the question of capitalization and reuse of knowledge. Our research focuses on methods to manage experience feedback (EF). We are placed in the field of experience feedback applied to technical problem solving. Our methodology for creating aided failure diagnosis systems is divided into four phases: the events description, the development of all solutions to failures, the arrangement of a diagnostic aid through fault trees and setting up a computer system. We based our work on the fault tree approach in order to extract tacit knowledge and its formalization. Our objective was to create decision protocols in order to assist the expert in solving an industrial problem. Therefore, we have proposed a formulation and development of conversational cases in diagnosis. These cases must be memorised in a database of cases. To validate our proposal methodology, we have carried out the experimental phase in an industrial company in eastern France. This experiment allowed us to validate our work and highlight its advantages and limitations. Finally, we propose a computer model designed for the company. This model enables failure diagnosis by creating the case in a case base for later utilizationFace à l'évolution technologique rapide des produits, l'innovation incrémentale des nouveaux produits, et la mobilité du personnel le plus expérimenté, les entreprises cherchent à formaliser et à capitaliser leurs expériences et les savoir-faire des acteurs d'entreprise en vue d'une réutilisation ultérieure. Afin de répondre à cette problématique, l'approche du raisonnement à partir de cas conversationnel (RàPCC) est une réponse potentielle à la question de la capitalisation et de la réutilisation des connaissances. Notre recherche s'intéresse aux méthodes permettant de piloter le retour d'expérience (RETEX) appliqué à la résolution de problèmes techniques. Notre méthodologie pour créer un système d'aide au diagnostic des pannes est divisée en quatre phases : la description d'événements, l'élaboration de l'ensemble des solutions apportées aux pannes, la mise en place d'une aide au diagnostic grâce aux arbres de défaillances et la mise en place d'un système informatique. Afin d'extraire les connaissances tacites et les formaliser, nous avons créé des protocoles de décision dans le but d'aider l'expert à résoudre un problème industriel. Nous avons donc proposé une formulation et l'élaboration de cas conversationnels dans le domaine du diagnostic. Ces cas doivent être stockés dans une base de cas. Afin de valider notre proposition méthodologique, nous avons réalisé la phase expérimentale dans une entreprise industrielle de l'Est de la France. Nous proposons finalement une maquette informatique conçue pour l'entreprise. Cette maquette permet de réaliser un diagnostic des pannes en créant des cas dans une base de cas pour une réutilisation ultérieur

An application of multi-criteria decision aids models for Case-Based Reasoning

International audienceIndustrial decision-makers often try to develop new products by reusing their past experience. Methods for obtaining feedback are available in knowledge management and produce tangible results in the industrial world. Nowadays, companies often consider employees' knowledge as an asset. This approach is a potential answer for reusing knowledge acquired through experience. The Case-Based Reasoning (CBR) methodology, based on cognitive sciences, consists in solving new problems by reusing past experience. Case-Based Reasoning is an approach to solving a new problem by remembering and adapting a previous successful similar situation to the problem at hand. Of the four activities comprising CBR - Retrieve, Reuse, Revise, and Retain-this paper deals with the ''Retrieve'' phase. Consequently, we suggest using the Multi-Criteria Decisions concept in problem description to search for the solution in a case-based scenario. We show that Multi-Criteria Decisions and Case-Based Reasoning are complementary. This paper proposes using knowledge acquisition as a basis for seeking solutions from non-compensatory multi-criteria decision aids such as the ELECTRE-I and ELECTRE-II methods. We also carry out a robustness analysis at the end of this paper. We describe an industrial application with wire forming machines as an illustration of our recommendation. 2012 Elsevier Inc. Al

Amélioration des processus de consentement patient : une étude de cas dans le domaine des essais cliniques

International audienceThe management of the patient consent process is a particularly important issue in clinical research. In France, the general principle is the obligation to provide clear and precise information to all patients and to obtain their informed consent. The aim of this paper is to model the impact of a blockchain solution on the patient consent process in clinical trials. Indeed, blockchain is a technology that enables the provision of new healthcare services, such as the traceability of patient consent. We conducted a case study of patient consent processes in clinical research, applying business process management (BPM) modelling principles. The results highlight the ability of blockchain to manage consent processes, ensuring fast and reliable access to relevant consent information for stakeholdersDans le cadre des essais cliniques, la gestion du consentement patient constitue une étape critique, encadrée par des exigences réglementaires et éthiques strictes (Code de la santé publique, RGPD). L’article examine l’opportunité d’introduire la technologie blockchain dans ce processus afin d’en améliorer la traçabilité, la transparence et l’efficacité. L’étude repose sur un projet de recherche appliqué, Consent Chain (CC), mené entre 2019 et 2022 par l’Université de Montpellier, Toulouse Business School et l’entreprise UNBLOCKED, et financé par la région Occitanie.Le processus de consentement, aujourd’hui majoritairement papier, génère de nombreuses inefficacités : archivage tardif, risque de perte de documents, complexité pour les patients, hétérogénéité entre centres investigateurs et promoteurs. En mobilisant le Business Process Management (BPM) (Dumas et al., 2018; Van Der Aalst, 2012) et les apports potentiels de la blockchain (Anderson et al., 2023; Benchoufi & Ravaud, 2017), l’objectif est d’identifier comment la blockchain peut transformer la gestion du consentement dans les essais cliniques en introduisant des processus plus transparents, traçables et respectueux des droits des patients.L’analyse repose sur une étude de cas unique (Yin, 1984), via des entretiens semi-directifs et des observations impliquant 23 parties prenantes (patients, promoteurs, investigateurs, CPP, associations). Le processus a été modélisé selon les six étapes du Business Process Management (BPM) définies par Dumas et al. (2018), enrichies par deux étapes supplémentaires : l’identification des parties prenantes et la validation du processus. Cette modélisation a permis de cartographier le processus existant (BPM 1), puis de proposer une version optimisée intégrant la technologie blockchain (BPM 2).L’analyse du processus actuel révèle plusieurs faiblesses structurelles. Le consentement patient est souvent géré sur papier, entraînant des délais d’archivage, un risque de perte de documents, une complexité administrative et un manque de clarté pour les patients. Les promoteurs doivent gérer des versions multiples de documents selon les centres investigateurs, et les investigateurs eux-mêmes doivent naviguer entre plusieurs systèmes d’information peu interopérables. Les patients, de leur côté, ont un accès limité à leurs propres données et une compréhension souvent partielle des implications de leur participation aux essais. Ces dysfonctionnements réduisent l’efficacité globale des processus et peuvent compromettre la conformité réglementaire.Face à ces constats, le processus amélioré proposé dans le cadre du projet CC propose une plateforme numérique sécurisée reposant sur la technologie blockchain. Cette solution permet de numériser les consentements dès leur expression, d’horodater chaque interaction, de garantir l’immutabilité des données et d'assurer un contrôle décentralisé entre les acteurs impliqués (patients, promoteurs, investigateurs, CPP). Le processus proposé est désormais structuré en six étapes claires : la préparation et validation du consentement, l’information du patient, la signature et enregistrement, le déroulement de l’essai, le suivi et le reporting, et enfin la clôture avec archivage sécurisé. Chaque étape est automatisée, intégrée aux outils existants comme les DPI et CTMS, et documentée via des contrats intelligents (« smart contracts »).L’intégration de la blockchain améliore sensiblement plusieurs dimensions du processus : réduction des délais, meilleure traçabilité, centralisation de l’information, fluidification des interactions entre acteurs, et renforcement de la transparence pour les patients. Cependant, les auteurs soulignent que cette transformation nécessite également de relever des défis importants, notamment techniques (interopérabilité, sécurité), organisationnels (conduite du changement, formation des acteurs), et juridiques (conformité RGPD, responsabilités en cas de litige). Ces aspects rejoignent les analyses d’Aloini et al. (2023) sur les capacités BPM nécessaires pour intégrer la blockchain dans les écosystèmes de santé.Cette recherche démontre la faisabilité d’une solution blockchain pour le consentement patient dans les essais cliniques. Le prototype développé offre une plateforme intégrée, conforme et centrée sur le patient, favorisant une gouvernance plus transparente et collaborative des données de santé. Les auteurs appellent toutefois à des validations expérimentales en contexte réel, ainsi qu’à des études plus approfondies sur les impacts humains, économiques et réglementaires

A conversational case-based reasoning approach to assisting experts in solving professional problems

Nowadays, organizations attempt to retrieve, collect, preserve and manage knowledge and experience of experts in order to reuse them later and to promote innovation. In this sense, Experience Management is one of the important organizational issues. This article is discussed the main ideas of a future Conversational Case-Based Reasoning (CCBR) intended to assist the experts of after-sales service in a French industrial company. The aim of this research is to formalize the experience of experts in after-sales service in order to better reuse them for similar problems in future. The research opts for an action research method which consists of two main parts: description of failure and proposition of decision protocol. The data were complemented by questionnaires, documentary analysis (including technical reports and other technical documents), observation and many interviews with experts. The findings include several aspects: the formalization of Problem-solving Cards, proposing the structure of case base, as well as the framework of proposed system. These formalizations permit after-sales service experts to provide effective diagnosis and problem-solving

Amélioration des processus de consentement patient : une étude de cas dans le domaine des essais cliniques

International audienceThe management of the patient consent process is a particularly important issue in clinical research. In France, the general principle is the obligation to provide clear and precise information to all patients and to obtain their informed consent. The aim of this paper is to model the impact of a blockchain solution on the patient consent process in clinical trials. Indeed, blockchain is a technology that enables the provision of new healthcare services, such as the traceability of patient consent. We conducted a case study of patient consent processes in clinical research, applying business process management (BPM) modelling principles. The results highlight the ability of blockchain to manage consent processes, ensuring fast and reliable access to relevant consent information for stakeholdersDans le cadre des essais cliniques, la gestion du consentement patient constitue une étape critique, encadrée par des exigences réglementaires et éthiques strictes (Code de la santé publique, RGPD). L’article examine l’opportunité d’introduire la technologie blockchain dans ce processus afin d’en améliorer la traçabilité, la transparence et l’efficacité. L’étude repose sur un projet de recherche appliqué, Consent Chain (CC), mené entre 2019 et 2022 par l’Université de Montpellier, Toulouse Business School et l’entreprise UNBLOCKED, et financé par la région Occitanie.Le processus de consentement, aujourd’hui majoritairement papier, génère de nombreuses inefficacités : archivage tardif, risque de perte de documents, complexité pour les patients, hétérogénéité entre centres investigateurs et promoteurs. En mobilisant le Business Process Management (BPM) (Dumas et al., 2018; Van Der Aalst, 2012) et les apports potentiels de la blockchain (Anderson et al., 2023; Benchoufi & Ravaud, 2017), l’objectif est d’identifier comment la blockchain peut transformer la gestion du consentement dans les essais cliniques en introduisant des processus plus transparents, traçables et respectueux des droits des patients.L’analyse repose sur une étude de cas unique (Yin, 1984), via des entretiens semi-directifs et des observations impliquant 23 parties prenantes (patients, promoteurs, investigateurs, CPP, associations). Le processus a été modélisé selon les six étapes du Business Process Management (BPM) définies par Dumas et al. (2018), enrichies par deux étapes supplémentaires : l’identification des parties prenantes et la validation du processus. Cette modélisation a permis de cartographier le processus existant (BPM 1), puis de proposer une version optimisée intégrant la technologie blockchain (BPM 2).L’analyse du processus actuel révèle plusieurs faiblesses structurelles. Le consentement patient est souvent géré sur papier, entraînant des délais d’archivage, un risque de perte de documents, une complexité administrative et un manque de clarté pour les patients. Les promoteurs doivent gérer des versions multiples de documents selon les centres investigateurs, et les investigateurs eux-mêmes doivent naviguer entre plusieurs systèmes d’information peu interopérables. Les patients, de leur côté, ont un accès limité à leurs propres données et une compréhension souvent partielle des implications de leur participation aux essais. Ces dysfonctionnements réduisent l’efficacité globale des processus et peuvent compromettre la conformité réglementaire.Face à ces constats, le processus amélioré proposé dans le cadre du projet CC propose une plateforme numérique sécurisée reposant sur la technologie blockchain. Cette solution permet de numériser les consentements dès leur expression, d’horodater chaque interaction, de garantir l’immutabilité des données et d'assurer un contrôle décentralisé entre les acteurs impliqués (patients, promoteurs, investigateurs, CPP). Le processus proposé est désormais structuré en six étapes claires : la préparation et validation du consentement, l’information du patient, la signature et enregistrement, le déroulement de l’essai, le suivi et le reporting, et enfin la clôture avec archivage sécurisé. Chaque étape est automatisée, intégrée aux outils existants comme les DPI et CTMS, et documentée via des contrats intelligents (« smart contracts »).L’intégration de la blockchain améliore sensiblement plusieurs dimensions du processus : réduction des délais, meilleure traçabilité, centralisation de l’information, fluidification des interactions entre acteurs, et renforcement de la transparence pour les patients. Cependant, les auteurs soulignent que cette transformation nécessite également de relever des défis importants, notamment techniques (interopérabilité, sécurité), organisationnels (conduite du changement, formation des acteurs), et juridiques (conformité RGPD, responsabilités en cas de litige). Ces aspects rejoignent les analyses d’Aloini et al. (2023) sur les capacités BPM nécessaires pour intégrer la blockchain dans les écosystèmes de santé.Cette recherche démontre la faisabilité d’une solution blockchain pour le consentement patient dans les essais cliniques. Le prototype développé offre une plateforme intégrée, conforme et centrée sur le patient, favorisant une gouvernance plus transparente et collaborative des données de santé. Les auteurs appellent toutefois à des validations expérimentales en contexte réel, ainsi qu’à des études plus approfondies sur les impacts humains, économiques et réglementaires

A conversational case-based reasoning approach to assisting experts in solving professional problems

International audienceNowadays, organizations attempt to retrieve, collect, preserve and manage knowledge and experience of experts in order to reuse them later and to promote innovation. In this sense, Experience Management is one of the important organizational issues. This article is discussed the main ideas of a future Conversational Case-Based Reasoning (CCBR) intended to assist the experts of after-sales service in a French industrial company. The aim of this research is to formalize the experience of experts in after-sales service in order to better reuse them for similar problems in future. The research opts for an action research method which consists of two main parts: description of failure and proposition of decision protocol. The data were complemented by questionnaires, documentary analysis (including technical reports and other technical documents), observation and many interviews with experts. The findings include several aspects: the formalization of Problem-solving Cards, proposing the structure of case base, as well as the framework of proposed system. These formalizations permit after-sales service experts to provide effective diagnosis and problem-solving

Contribution à un système de retour d'expérience basé sur le raisonnement à partir de cas conversationnel (application à la gestion des pannes de machines industrielles)

Face à l évolution technologique rapide des produits, l innovation incrémentale des nouveaux produits, et la mobilité du personnel le plus expérimenté, les entreprises cherchent à formaliser et à capitaliser leurs expériences et les savoir-faire des acteurs d entreprise en vue d une réutilisation ultérieure. Afin de répondre à cette problématique, l approche du raisonnement à partir de cas conversationnel (RàPCC) est une réponse potentielle à la question de la capitalisation et de la réutilisation des connaissances. Notre recherche s intéresse aux méthodes permettant de piloter le retour d expérience (RETEX) appliqué à la résolution de problèmes techniques. Notre méthodologie pour créer un système d aide au diagnostic des pannes est divisée en quatre phases : la description d événements, l élaboration de l ensemble des solutions apportées aux pannes, la mise en place d une aide au diagnostic grâce aux arbres de défaillances et la mise en place d un système informatique. Afin d extraire les connaissances tacites et les formaliser, nous avons créé des protocoles de décision dans le but d aider l expert à résoudre un problème industriel. Nous avons donc proposé une formulation et l élaboration de cas conversationnels dans le domaine du diagnostic. Ces cas doivent être stockés dans une base de cas. Afin de valider notre proposition méthodologique, nous avons réalisé la phase expérimentale dans une entreprise industrielle de l Est de la France. Nous proposons finalement une maquette informatique conçue pour l entreprise. Cette maquette permet de réaliser un diagnostic des pannes en créant des cas dans une base de cas pour une réutilisation ultérieureFaced with the fast technological development of products, incremental innovation of new products, and the mobility of their most experienced staff, companies are seeking to formalize and capitalize on the experiences and know-how of their personnel in order to reuse them later. To deal with these problems, the conversational case based reasoning (CCBR) approach is a potential answer to the question of capitalization and reuse of knowledge. Our research focuses on methods to manage experience feedback (EF). We are placed in the field of experience feedback applied to technical problem solving. Our methodology for creating aided failure diagnosis systems is divided into four phases: the events description, the development of all solutions to failures, the arrangement of a diagnostic aid through fault trees and setting up a computer system. We based our work on the fault tree approach in order to extract tacit knowledge and its formalization. Our objective was to create decision protocols in order to assist the expert in solving an industrial problem. Therefore, we have proposed a formulation and development of conversational cases in diagnosis. These cases must be memorised in a database of cases. To validate our proposal methodology, we have carried out the experimental phase in an industrial company in eastern France. This experiment allowed us to validate our work and highlight its advantages and limitations. Finally, we propose a computer model designed for the company. This model enables failure diagnosis by creating the case in a case base for later utilizationNANCY-INPL-Bib. électronique (545479901) / SudocSudocFranceF