Les mesures du développement des cabinets d'audit internationaux : vers un élargissement du champ des mesures par le concept de légitimité

International audienceNotre article s'intéresse aux mesures du développement des cabinets d'audit internationaux. Ce phénomène est appréhendé à travers deux concepts distincts, à savoir le concept de « notoriété » et de « légitimité ». Dans la littérature, ces concepts sont approximés par des mesures économiques, sociales et culturelles. Notre principal apport consiste à montrer que, au-delà des mesures économiques communément utilisées par les chercheurs et les praticiens, la mobilisation du concept de légitimité organisationnelle, issu de la typologie de Suchman (1995), permet de compléter le tableau des mesures du développement des cabinets d'audit internationaux

USAGE DES PRATIQUES SOCIOCULTURELLES ET POLITICO-INSTITUTIONNELLES PAR LES ASSOCIES DES CABINETS D'AUDIT ET D'EXPERTISE COMPTABLE : ANTECEDENTS ET CONSEQUENCES

Cet article s'intéresse à l'usage des pratiques socioculturelles et politico-institutionnelles par les associés des cabinets d'audit et d'expertise comptable. Les objectifs sont doubles. Il s'agit, d'une part, de proposer un cadre théorique à l'usage desdites pratiques, et de l'autre, de dégager ses antécédents et ses conséquences. Pour y répondre, la théorie des comportements interpersonnels de Triandis (1979) est mobilisée. A son issue, un modèle est proposé ; celui-ci a pour vocation d'identifier les antécédents et les conséquences de l'usage des pratiques socioculturelles et politico-institutionnelles.USAGE, PRATIQUES SOCIOCULTURELLES PRATIQUES POLITICO-INSTITUTIONNELLES, THEORIE DES COMPORTEMENTS INTERPERSONNELS

Les mesures du développement des cabinets d'audit internationaux : vers un élargissement du champ des mesures par le concept de légitimité

Notre article s'intéresse aux mesures du développement des cabinets d'audit internationaux. Ce phénomène est appréhendé à travers deux concepts distincts, à savoir le concept de « notoriété » et de « légitimité ». Dans la littérature, ces concepts sont approximés par des mesures économiques, sociales et culturelles. Notre principal apport consiste à montrer que, au-delà des mesures économiques communément utilisées par les chercheurs et les praticiens, la mobilisation du concept de légitimité organisationnelle, issu de la typologie de Suchman (1995), permet de compléter le tableau des mesures du développement des cabinets d'audit internationaux.DEVELOPPEMENT; NOTORIETE; LEGITIMITE; MESURES ECONOMIQUES; MESURES SOCIALES ET CULTURELLES

IoT Data Imputation with Incremental Multiple Linear Regression

In this paper, we address the problem related to missing data imputation in the IoT domain. More specifically, we propose an Incremental Space-Time-based model (ISTM) for repairing missing values in IoT real-time data streams. ISTM is based on Incremental Multiple Linear Regression, which processes data as follows: Upon data arrival, ISTM updates the model after reading again the intermediary data matrix instead of accessing all historical information. If a missing value is detected, ISTM will provide an estimation for the missing value based on nearly historical data and the observations of neighboring sensors of the default one. Experiments conducted with real traffic data show the performance of ISTM in comparison with known techniques

Communications publicitaires des cabinets d'audit et d'expertise comptable en France : Une étude exploratoire

Cette étude confirme l'existence des communications publicitaires menées par les cabinets d'audit et d'expertise comptable en France. Les résultats de l'étude exploratoire révèlent que les cabinets français mènent ces communications dans les milieux politico-institutionnels (instances professionnelles, instances syndicales et instances de normalisation) et les milieux socioculturels (universités, écoles de commerce, associations, fondations, institutions culturelles, etc.).communications publicitaires ; milieu politico-institutionnel ; milieu socioculturel

Méthodologie de matching à Large échelle pour des schémas XML

De l\u27intégration des schémas de bases de données jusqu\u27à l\u27alignement d\u27ontologies, la problématique qui a suscité le plus de points ardus à résoudre cette dernière décennie est la recherche des correspondances. Nous nous intéressons plus particulièrement au matching. Le matching est un processus qui vise à identifier et découvrir les correspondances sémantiques entre différents formats de données tels que les schémas, les ontologies, Cependant, dès que l\u27on passe à un contexte à large échelle, plusieurs problèmes se posent tels que . les problèmes d\u27efficacité en termes de temps d\u27exécution et de qualité des résultats. L\u27objectif de notre travail est de relever le challenge du matching à grande échelle. En particulier, nous proposons une méthodologie de matching à large échelle, basée sur une approche hybride et structurée en trois phases (pré-matching, matching et post-matching), qui vise à optimiser le matching en s\u27appuyant notamment sur une phase préalable de prétraitement. Ce prétraitement se base sur des techniques d\u27analyse, de traitement linguistique des éléments des schémas et une approche de décomposition des schémas. La décomposition est une approche holistique qui consiste à diviser les schémas en sous schémas tout en identifiant ceux qui sont linguistiquement similaires. L\u27utilisation d\u27une telle approche nécessite des techniques qui passent à l\u27échelle et qui permettent un traitement d\u27un grand nombre de données en une seule fois. La méthodologie proposée est supportée par une plateforme nommée PLASMA (Platform for LArge Schema MAtching) que nous avons développée pour des besoins d\u27évaluation et d\u27expérimentations. Nous avons pu ainsi démontrer grâce aux expérimentations réalisées que notre système offre des résultats fiables pour des schémas très volumineux et que grâce à la méthodologie mise au point, nous avons réussi à améliorer les performances du matching en temps d\u27exécution

Méthodologie de matching à large échelle pour des schémas XML

Nowadays, the Information Technology domains (semantic web, deep web, e-business, digital libraries, life science, biology, etc) abound with a large variety of DB schemas, XML schemas or ontologies stored in many heterogeneous databases and information sources. Thereby, a hard problem has been brought up: solving the semantic heterogeneity in the large and perform the integration of such heterogeneous collections of schemas and ontologies. Matching techniques are solutions to automatically find correspondences between these schemas/ontologies in order to allow their integration in information systems. More precisely, matching is an operation that takes as input (e.g XML schemas, ontologies, relational database schemas) and returns the semantic similarity values of their elements. In this context, a major challenge that is still largely to be tackled is to scale up semantic matching according to two facets: a large number of schemas to be aligned or matched and very large schemas. While the former is primarily addressed in the database area, the latter has been addressed by researchers in schema and ontology matching. Based on this observation, we propose a new scalable methodology for schema matching. Our methodology supports ii) a hybrid approach trying to address the two facets based on the combination of pair-wise and holistic strategies and is deployed in three phases (pre-matching, matching and post-matching; ii) a decomposition strategy to divide large XML schemas into small ones using tree mining technique. Our methodology has been evaluated and implemented in PLASMA (Platform for LArge Schema MAtching) prototype specifically developed to this aim. Our experiments on real world schemas show that PLASMA offers a good quality of matching and the proposed decomposition approach improves the performance of schema matching.De l’intégration des schémas de bases de données jusqu’à l’alignement d’ontologies, la problématique qui a suscité le plus de points ardus à résoudre cette dernière décennie est la recherche des correspondances. Nous nous intéressons plus particulièrement au matching. Le matching est un processus qui vise à identifier et découvrir les correspondances sémantiques entre différents formats de données tels que les schémas, les ontologies,… Cependant, dès que l’on passe à un contexte à large échelle, plusieurs problèmes se posent tels que . les problèmes d'efficacité en termes de temps d'exécution et de qualité des résultats. L’objectif de notre travail est de relever le challenge du matching à grande échelle. En particulier, nous proposons une méthodologie de matching à large échelle, basée sur une approche hybride et structurée en trois phases (pré-matching, matching et post-matching), qui vise à optimiser le matching en s’appuyant notamment sur une phase préalable de prétraitement. Ce prétraitement se base sur des techniques d’analyse, de traitement linguistique des éléments des schémas et une approche de décomposition des schémas. La décomposition est une approche holistique qui consiste à diviser les schémas en sous schémas tout en identifiant ceux qui sont linguistiquement similaires. L’utilisation d’une telle approche nécessite des techniques qui passent à l’échelle et qui permettent un traitement d’un grand nombre de données en une seule fois. La méthodologie proposée est supportée par une plateforme nommée PLASMA (Platform for LArge Schema MAtching) que nous avons développée pour des besoins d’évaluation et d’expérimentations. Nous avons pu ainsi démontrer grâce aux expérimentations réalisées que notre système offre des résultats fiables pour des schémas très volumineux et que grâce à la méthodologie mise au point, nous avons réussi à améliorer les performances du matching en temps d’exécution

Evaluating Scalable Matching Tools: a qualityoriented approach

Actually, the evaluation of matching tools is an entire, complex and complicated research subject which we are interested in. Complex because matching systems can regroup several matching techniques and complicated considering their multiple users. Considering quality as an important element to define, use and evolve particular systems (as information and manufacturing systems), we extend traditional approaches and we propose an evaluation approach based on software product quality principles. In this paper, we offer an evaluation method based on a quality model (characteristics, sub-characteristics, measures…) adapted to the specificities of scalable matching tools. To illustrate our approach, we provide some evaluation results over two scalable matching tools COMA++ and PLASMA