Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 1
Introduction aux
systèmes d’information
(Chapitre 1)
Par
Mohamed Louadi
ISG...
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Mise en contexte
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 3
Incertitude
environnementale
Mise en contexte
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Incertitude
environnementale
Besoins en
informations
Mise en contexte
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Incertitude
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Disponibilité des
informations
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info...
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informations
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Incertitude
environnementale
Disponibilité des
informations
Besoins en
info...
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Structure
organisationnelle
Formalisation Complexité Centralisation
Mise en...
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• Standardisation
• Réglementation
• Différentiation verticale
• Différenti...
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• Standardisation
(codification des tâches
administratives)
• Réglementatio...
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Source: Drucker, P. (1988). The Coming of the New Organization, Harvard Bus...
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Mise en contexte
L’empire britannique?
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Source: Fleet Air Arm Archive, 1939-1945 (2000-2005). British Empire, Domin...
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Mise en contexte
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Incertitude
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Mise en contexte
Technologies de
l’information et de la
communication
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• Introduction générale
• La théorie des systèmes
• Le modèle d’Anthony
• L...
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Plan général
CHAPITRE 4
Le Knowledge
Management
CHAPITRE 5
Les réseaux soci...
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Introduction générale
Management Information Systems
Electronic
Data
Proces...
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Ordinateur Télévision Smartphone
Traitement des
données
Communication
Diver...
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Nov. 21, 1993
Special Report
Introduction générale
Business Week (1993). Th...
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Micro-onde
Traitement des
données
Communication
Divertissement
Internet
Ord...
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The iPhone-exclusive wireless door lock
1 http://appleinsider.com/articles/...
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Management Information SystemsManagement Information Systems
Systems Manage...
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Management Information Systems
Systems to Manage Information
Management Inf...
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Information Systems Managementfor
Management Information Systems
Systems to...
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Introduction générale
Management Information SystemsInformation
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L’œil de Horus*
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* Un dieu ég...
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Le code de Hammourabi (2000 av. J.C.)
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Le code de Hammourabi (2000 av. J.C.)
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Le code de Hammourabi (2000 av. J.C.)
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Le code de Hammourabi (2000 av. J.C.)
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La première gestion systématique de
l’information économique et commerciale...
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Introduction générale
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Introduction générale
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Fumée, tam-
tam, et pigeons
voyageurs
Introduction générale
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Tiré du film La conquête de l’ouest.
Introduction générale
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Illustrated Map of Pony Express Route in 1860
by William Henry Jackson
~ Co...
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La route du Pony Express s’étendait sur 1.600
miles (2575km) avec 190 arrêt...
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Introduction générale
• PDP11
• 24Ko de
mémoire
• Unix (16Ko)
• Disque dur ...
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• PDP11
• 24Ko de
mémoire
• Unix (16Ko)
• Disque dur de
512Ko
Introduction ...
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Introduction générale
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Introduction générale
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Ceci fut annoncé le 17 juin 2013 lors de la séance d’ouverture de
la Intern...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com55
Source: China’s Tianhe-2 Supercomputer Takes No. 1 Ranking on 41st TOP500 L...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com56
Le Tianhe-2 - Le supercalculateur
no. 1 du monde
Dans la liste complète des...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com57
Au plan technique, le Tianhe-2 comporte
16000 nœuds, chacun avec 2 processe...
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L’âge de pierre L’imprimerie L’ère
numérique
La machine
à écrire
Introducti...
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Introduction générale
Sommes-nous en train d’aller trop vite?
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Source: FABERNOVEL, GAFAnomics, October 2014, http://image.slidesharecdn.co...
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Introduction générale
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com62
Introduction générale
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com63
Introduction générale
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com64
Introduction générale
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com65
‫بوك؟‬ ‫فايس‬ ‫في‬ ‫صحاب‬ ‫أحنا‬‫نعرف‬ ‫ما‬ ‫وهللا‬
Introduction générale
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vipe.tn
Introduction générale
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Introduction générale
www.faceommek.com
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Introduction générale
Paris Match no. 3449 du 25 juin au 1er juillet 2015.
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Name Company
1 Dmitri Alperovitch CrowdStrike
2 Leah Busque TaskRabbit
3 An...
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En 2012, quand Cuba eut sa
première épidémie de choléra en
130 ans, le gouv...
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En 2012, quand Cuba eut sa
première épidémie de choléra en
130 ans, le gouv...
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En étudiant toutes ces informations, Kira constata que si des
inondations o...
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En étudiant toutes ces informations, Kira constata que si des
inondations o...
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Raymond, A. (18 mars 2015). No One Can Predict the News, But Kira Radinsky ...
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Elle avait développé un logiciel avec Eric Horvitz, co-directeur
chez Micro...
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Ainsi ils avaient utilisé un algorithme de datamining de type
prédictif pou...
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En confrontant le passé au présent, notre algorithme a
modélisé 300 million...
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Kira Radinsky et Eric Horvitz avaient utilisé la même approche
pour modélis...
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Nous avions pu prévoir les émeutes au Soudan en 2011, et
par la suite, l’au...
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Un autre exemple est fourni par le génocide au
Rwanda.
Des années avant que...
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Introduction générale
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Introduction générale
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• Introduction générale
• La théorie des systèmes
• Le modèle d’Anthony
• L...
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Input Output
Un système ouvert accepte des inputs et fournit des outputs …
...
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Input Output
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La théorie des systèmes
Un système ouvert accepte des inputs et fournit des...
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Un voyage qui commence et finit dans des dimensions difficiles
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La théorie des systèmes
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La théorie des systèmes
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La théorie des systèmes
On a demandé à six aveugles
de reconnaitre quelque ...
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Le modèle d’Anthony
L’entreprise considérée comme un système dans son nivea...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com92
Le premier niveau de décomposition d’Anthony: Les 3 niveaux
de gestion. Cha...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com93
Contrôle de gestion
Gestion transactionnelle
et opérationnelle
L’informatio...
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La deuxième décomposition consiste en ce qu’on appelle les
divisions foncti...
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Le niveau
opérationnel
(transactionnel)
de la fonction
financière
Le niveau...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com96
Un système de sous-systèmes chacun disposant de sa PROPRE
informatique.
Le ...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com97
Avec tous les problèmes que cela sous-entend:
Le modèle d’Anthony
• Double ...
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Débouchant parfois sur une constellation de matériels et donc
de différents...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com99
Et sur une constellation d’applications et de technologies en
spaghettis
So...
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Un système de sous-systèmes chacun disposant de sa PROPRE
informatique.
Ch...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com101
• Chaque unité s’acquiert un système qui est
propre à ses activités
• Les ...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com102
• Ces informations sont par conséquent difficiles à
concilier quand elles ...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com103
Source: Lyman, P. et Varian, H.R. (2000). Reprint: How Much Information? T...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com104
1981 -
1987 -
1990 -
1994 -
1997 -
2000 -
2004 -
2010 -
Prix d’un Go
$300,...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com105
Quantité?
Estimant à 40 Go d’espace disque disponible à
chaque utilisateur...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com106
Guillet, M.J. (2015). Data : la priorité en 2015 sera d'améliorer sa quali...
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• 83 % des organisations interrogées pensent que
leur chiffre d’affaires e...
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Guillet, M.J. (2015). Data : la priorité en 2015 sera d'améliorer sa quali...
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• Au sein des entreprises ayant des problèmes de
fiabilité, les erreurs so...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com110
Guillet, M.J. (2015). Data : la priorité en 2015 sera d'améliorer sa quali...
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Cher client, merci de passer à
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Source http://archive.mosaiquefm.net/index/a/ActuDetail/Element/2889-Qu%E2...
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Voir http://www.ouest-france.fr/insolite-le-contribuable-est-mort-le-fisc-...
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Selon certains ouvrages, pour être de qualité,
l’information doit être:
• ...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com115
• Exacte: Une information exacte est dénuée d’erreurs.
• Complète: Une inf...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com116
1ère étape 2ème étape 3ème étape 4ème étape 5ème étape 6ème étape
Le modèl...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com117
Peu importe le flacon pourvu
qu’on ait l’ivresse
Alfred de Musset
Le modèl...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com118
1ère étape 2ème étape 3ème étape 4ème étape 5ème étape 6ème étape
Initiati...
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Le modèle de Nolan
Automatisation vs. informatisation
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Le modèle de Nolan
Automatisation vs. informatisation
3. Saisie
Base de
do...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com121
1. Ecriture
Base de
données
Aujourd’hui:
Le modèle de Nolan
Automatisation...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com122
Aujourd’hui:
Le modèle de Nolan
Automatisation vs. informatisation
01:1
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Le modèle de Nolan
ou l’informatisation des entreprises
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com124
Le modèle de Nolan
ou l’informatisation des entreprises
Processus
Anciens
...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com125
Le modèle de Nolan
ou l’informatisation des entreprises
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Source: Marty Rubin (1987), The Boiled Frog Syndrome.
Le modèle de Nolan
L...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com127
La loi de Moore:
2300 transistors
820 millions de transistors
La loi de Mo...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com128
La loi de Moore
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La loi de Moore
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La loi de Moore
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La loi de Moore
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1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
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1980 1985 1990 1995 20...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com134
Ce tableau résume quelques statistiques concernant la situation de
l’infor...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com135
38%
41% 21%
Logiciel
Services
Matériel
La structure des dépenses TIC globa...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com136
54%
23% 23%
Tunisie
Logiciel
Services
Matériel
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Maroc
Logiciel
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Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com137
Alors que les sources de revenus sont:
Source: Wikibon (2012) et http://wi...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com138
• Introduction générale
• La théorie des systèmes
• Le modèle d’Anthony
• ...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com139
• Les décisions structurées
Les décisions et les structures de
décision
• ...
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• Les décisions structurées
• Répétitives
• Routinières
• Basées sur une p...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com141
Source:
http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/dmndhelp/v6r1mx/index.jsp...
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Quelle est la quantité optimale à commander?
Les décisions et les structur...
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Quelle est la quantité optimale à commander?
Les décisions et les structur...
Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com144
Les décisions et les structures de
décision
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• Nouvelles
• Rares
• Répétitives
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• Décisions structurées
• Répétitives
• Routinières
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• Décisions non structurées
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01 introduction aux si 2015

  1. 1. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 1 Introduction aux systèmes d’information (Chapitre 1) Par Mohamed Louadi ISG-Tunis Veuillez éteindre vos portables SVP Premier semestre 2015-2016
  2. 2. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 2 Mise en contexte
  3. 3. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 3 Incertitude environnementale Mise en contexte
  4. 4. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 4 Incertitude environnementale Besoins en informations Mise en contexte
  5. 5. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 5 Incertitude environnementale Disponibilité des informations Besoins en informations Mise en contexte
  6. 6. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 6 Incertitude environnementale Disponibilité des informations Besoins en informations Capacité de traitement de l’information Mise en contexte
  7. 7. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 7 Incertitude environnementale Disponibilité des informations Besoins en informations Capacité de traitement de l’information Structure organisationnelle Mise en contexte
  8. 8. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 8 Structure organisationnelle Formalisation Complexité Centralisation Mise en contexte
  9. 9. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 9 • Standardisation • Réglementation • Différentiation verticale • Différentiation horizontale • Différentiation spatiale • Participation dans la prise de décision • Hiérarchie de l’autorité Structure organisationnelle Formalisation Complexité Centralisation Mise en contexte
  10. 10. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com10 • Standardisation (codification des tâches administratives) • Réglementation (règles écrites, rituels, etc.) • Différentiation verticale (nombre de départements, de fonctions, etc.) • Différentiation horizontale (nombre de niveaux hiérarchiques, degré de spécialisation) • Différentiation spatiale (nombre de sites géographiques) • Participation dans la prise de décision • Hiérarchie de l’autorité (division du travail, degré d’autonomie, etc.) Structure organisationnelle Formalisation Complexité Centralisation Mise en contexte
  11. 11. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com11 Source: Drucker, P. (1988). The Coming of the New Organization, Harvard Business Review, Vol. 66, No.1, pp. 45-53, http://home.base.be/vt6195217/neworganization.pdf, consulté le 12 octobre 2012. Mise en contexte
  12. 12. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com12 Mise en contexte L’empire britannique?
  13. 13. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com13 Source: Fleet Air Arm Archive, 1939-1945 (2000-2005). British Empire, Dominion, Commonwealth Countries and the FAA 1939- 1945, http://www.fleetairarmarchive.net/CommonwealthCountries/Index.htm, consulté le 12 octobre 2012. Mise en contexte
  14. 14. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com14 Mise en contexte
  15. 15. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com15 Mise en contexte Incertitude environnementale Disponibilité des informations Besoins en informations Capacité de traitement de l’information Structure organisationnelle Structure organisationnelle Technologies de l’information et de la communication (TIC) =
  16. 16. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com16 Mise en contexte Technologies de l’information et de la communication
  17. 17. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com17 Besoins informationnels Disponibilité informationnelle Faible Elevée Elevée Faible Incertitude environnementale Capacité de traitement de l’information • Technologies de l’information et de la communication • Structure organisationnelle Mise en contexte
  18. 18. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com18 Besoins informationnels Disponibilité informationnelle Faible Elevée Elevée Faible Incertitude environnementale Capacité de traitement de l’information • Technologies de l’information et de la communication • Structure organisationnelle Mise en contexte Adéquation
  19. 19. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com19 Besoins informationnels Disponibilité informationnelle Faible Elevée Elevée Faible Incertitude environnementale Capacité de traitement de l’information • Technologies de l’information et de la communication • Structure organisationnelle Mise en contexte Adéquation Adéquation
  20. 20. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com20 Besoins informationnels Disponibilité informationnelle Faible Elevée Elevée Faible Incertitude environnementale Capacité de traitement de l’information • Technologies de l’information et de la communication • Structure organisationnelle Mise en contexte Adéquation Adéquation Inadéquation
  21. 21. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com21 Besoins informationnels Disponibilité informationnelle Faible Elevée Elevée Faible Incertitude environnementale Capacité de traitement de l’information • Technologies de l’information et de la communication • Structure organisationnelle Mise en contexte Adéquation Adéquation Inadéquation Inadéquation
  22. 22. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com22 Besoins informationnels Disponibilité informationnelle Faible Elevée Elevée Faible Incertitude environnementale Capacité de traitement de l’information • Technologies de l’information et de la communication • Structure organisationnelle Mise en contexte Adéquation Adéquation Inadéquation Inadéquation
  23. 23. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com23 Besoins informationnels Disponibilité informationnelle Faible Elevée Elevée Faible Incertitude environnementale Capacité de traitement de l’information • Technologies de l’information et de la communication • Structure organisationnelle Mise en contexte Adéquation Adéquation Inadéquation Inadéquation Restructuration
  24. 24. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com24 Besoins informationnels Disponibilité informationnelle Faible Elevée Elevée Faible Incertitude environnementale Capacité de traitement de l’information • Technologies de l’information et de la communication • Structure organisationnelle Mise en contexte Adéquation Adéquation Inadéquation Inadéquation
  25. 25. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com25 Besoins informationnels Disponibilité informationnelle Faible Elevée Elevée Faible Incertitude environnementale Capacité de traitement de l’information • Technologies de l’information et de la communication • Structure organisationnelle Mise en contexte Adéquation Adéquation Inadéquation Inadéquation Diversification
  26. 26. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com26 Mise en contexte
  27. 27. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com27 • Introduction générale • La théorie des systèmes • Le modèle d’Anthony • Le modèle de Nolan • Les décisions et les structures de décision Plan général • Définitions • Les différents types de systèmes • Les systèmes d’information fonctionnels CHAPITRE 1 Théories et modèles CHAPITRE 1 Théories et modèles CHAPITRE 3 L’entreprise intégrée et l’entreprise étendue CHAPITRE 3 L’entreprise intégrée et l’entreprise étendue CHAPITRE 2 Les SI informatisés CHAPITRE 2 Les SI informatisés • Le cycle transactionnel • Les évolutions récentes • Les systèmes ERP • Les avantages et les inconvénients • Les systèmes ERP «libres» • Les systèmes ERP en mode hébergé • Les systèmes ERP II • Les systèmes SCM • Les systèmes CRM • Conclusion
  28. 28. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com28 Plan général CHAPITRE 4 Le Knowledge Management CHAPITRE 5 Les réseaux sociaux • Définitions • Les composantes du savoir • Le savoir et les entreprises • Les types de savoir • Les TIC et la gestion des connaissances • Le data mining • Conclusion • Définitions • L’entreprise: un réseau de relations • Les types de réseaux • Un outil de diagnostic • Un outil d’analyse • Les réseaux et le savoir • Les logiciels de RS: Pajek • Les logiciels de RS: Netminer • Exemples • Les mesures des réseaux sociaux • Les logiciels de RS: UCINET • Les communautés de pratique • Le monde des concepts
  29. 29. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com29 Introduction générale Management Information Systems Electronic Data Processing (EDP) Management Information Systems (MIS) Information Systems (IS) Information Technology (IT) Information & Communication Technology (ICT)
  30. 30. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com30 Ordinateur Télévision Smartphone Traitement des données Communication Divertissement Internet Introduction générale
  31. 31. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com31 Nov. 21, 1993 Special Report Introduction générale Business Week (1993). The Information Appliance, Business Week, Special Report, November 21, http://www.businessweek.com/stories/1993-11-21/the-information-appliance, consulté le 10 février 2014.
  32. 32. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com32 Micro-onde Traitement des données Communication Divertissement Internet Ordinateur Télévision Smartphone Introduction générale
  33. 33. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com33 The iPhone-exclusive wireless door lock 1 http://appleinsider.com/articles/13/05/08/unikey-kevo-aims-to-turn-apples-iphone-into-the-ultimate-secure-wireless-house-key, ainsi que : http://www.iclarified.com/30002/kwikset-kevo-lock-uses-your-iphone-as-a-key Un utilisateur est notifié que la serrure est ouverte par le biais d’une lumière verte. Par ailleurs, le système accepte des clefs traditionnelles. 1 En utilisant un produit d'UniKey, un utilisateur d'iPhone n’a qu’à tapoter sur la serrure pour avoir accès. Le système, opérant avec quatre piles de type AA durant plus d’une année, balaye pour s'assurer qu’un iPhone autorisé est dans les parages. Introduction générale
  34. 34. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com34 Management Information SystemsManagement Information Systems Systems Managementto Manage Information Introduction générale
  35. 35. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com35 Management Information Systems Systems to Manage Information Management Information Systems forInformation Systems Managementfor Introduction générale
  36. 36. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com36 Information Systems Managementfor Management Information Systems Systems to Manage Information Management Information Systems Management Information Systemsof etc. Introduction générale
  37. 37. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com37 Introduction générale Management Information SystemsInformation
  38. 38. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com38 L’œil de Horus* =5/8 1/8 1/2 1/8 1/2 1/4 1/16 1/32 1/64 =63/64 * Un dieu égyptien, fils d’Isis et d’Osiris
  39. 39. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com39 Le code de Hammourabi (2000 av. J.C.)
  40. 40. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com40 Le code de Hammourabi (2000 av. J.C.)
  41. 41. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com41 Le code de Hammourabi (2000 av. J.C.)
  42. 42. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com42 Le code de Hammourabi (2000 av. J.C.)
  43. 43. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com43 La première gestion systématique de l’information économique et commerciale que nous connaissons date de l’époque de Hammourabi (1793-1750 av. J.C.): Le code contient 282 art. de loi tenant sur 3600 lignes gravées sur des stèles. Ex: §104 - Si un négociant a confié à un commis blé, laine, huile, ou toute autre denrée pour le trafic, le commis inscrira l'argent et le rendra au négociant. Le commis prendra un signé (ou reconnaissance) de l'argent qu'il a donné au négociant. Le code de Hammourabi (2000 av. J.C.)
  44. 44. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com44 Introduction générale
  45. 45. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com45 Introduction générale
  46. 46. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com46 Fumée, tam- tam, et pigeons voyageurs Introduction générale
  47. 47. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com47 Tiré du film La conquête de l’ouest. Introduction générale
  48. 48. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com48 Illustrated Map of Pony Express Route in 1860 by William Henry Jackson ~ Courtesy the Library of Congress ~ The Pony Express mail route, April 3, 1860 – October 24, 1861; Reproduction of Jackson illustration issued to commemorate the 100th anniversary of Pony Express founding on April 3, 1960. Reproduction of Jackson's map issued by the Union Pacific Railroad Company. Introduction générale
  49. 49. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com49 La route du Pony Express s’étendait sur 1.600 miles (2575km) avec 190 arrêts tous les 20 miles (32km) traversant la Californie, le Nevada, le Utah, le Wyoming, le Colorado, le Nebraska, le Kansas et le Missouri. Le courrier pouvait être acheminé entre St. Joseph, Missouri, à travers les Grandes Plaines, les Rocheuses, la Sierra Nevada et jusqu’à Sacramento, Californie, en juste 10 jours. David Rumsey Map Collection (2010). Pony Express route April 3, 1860 - October 24. 1861, http://www.davidrumsey.com/luna/servlet/detail/RUMSEY~8~1~271981~90045847:Pony-Express-route-April-3,-1860---, consulté le 4 Introduction générale
  50. 50. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com50 Introduction générale • PDP11 • 24Ko de mémoire • Unix (16Ko) • Disque dur de 512Ko
  51. 51. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com51 • PDP11 • 24Ko de mémoire • Unix (16Ko) • Disque dur de 512Ko Introduction générale
  52. 52. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com52 Introduction générale
  53. 53. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com53 Introduction générale
  54. 54. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com54 Ceci fut annoncé le 17 juin 2013 lors de la séance d’ouverture de la International Supercomputing Conference tenue à Leipzig, en Allemagne. C’est le no.1 mondial actuel avec une puissance de calcul de 33,86 petaflop/seconde. Le Titan de Cray était le supercalculateur le plus puissant de tous les temps avec pas moins de 17,59 pétaflops (milliards de milliards d’opérations par seconde). Le Titan de Cray était le supercalculateur le plus puissant de tous les temps avec pas moins de 17,59 pétaflops (milliards de milliards d’opérations par seconde). Rapidement, ce fut le tour de Tianhe-2, le supercalculateur chinois développé par la National University of Defense Technology (NUDT). Introduction générale
  55. 55. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com55 Source: China’s Tianhe-2 Supercomputer Takes No. 1 Ranking on 41st TOP500 List, http://www.top500.org/blog/lists/2013/06/press- release/, consulté le 3 décembre 2013. 384.000 cœurs de processeurs Le Tianhe-2 - Le supercalculateur no. 1 du monde
  56. 56. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com56 Le Tianhe-2 - Le supercalculateur no. 1 du monde Dans la liste complète des nouveaux supercalculateurs (2013)1, la Chine détient 66 superordinateurs, le Japon en a 30, le Royaume Uni 29, l’Allemagne 19 et les Etats-Unis 252. 1 http://www.top500.org/list/2013/06/
  57. 57. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com57 Au plan technique, le Tianhe-2 comporte 16000 nœuds, chacun avec 2 processeurs Intel Xeon IvyBridge et 3 processeurs Xeon Phi pour une puissance de calcul totale de 3 120 000 cœurs de calcul. Le système d’exploitation est un Kylin Linux gérant 1 024 000 GB. Source: http://alliancegeostrategique.org/2013/07/01/sun-tzu-a-dit-tianhe-2-vaincra-titan/#sthash.lcsxVCSL.dpuf Introduction générale
  58. 58. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com58 L’âge de pierre L’imprimerie L’ère numérique La machine à écrire Introduction générale Sommes-nous en train d’aller trop vite? Janvier 1983Juin 1994Juin 1997Août 1998Mai 2000Mars 2004Mai 2005Déc 2005Déc 2007Mars 2008Mai 2008Sept 2009
  59. 59. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com59 Introduction générale Sommes-nous en train d’aller trop vite?
  60. 60. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com60 Source: FABERNOVEL, GAFAnomics, October 2014, http://image.slidesharecdn.com/gafanomicsnewstudybyfabernovel- 141125095757-conversion-gate02/95/gafanomics-new-economy-new-rules-2-638.jpg?cb=1417106463, consulté le 12 janvier 2015. Introduction générale Sommes-nous en train d’aller trop vite?
  61. 61. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com61 Introduction générale
  62. 62. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com62 Introduction générale
  63. 63. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com63 Introduction générale
  64. 64. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com64 Introduction générale
  65. 65. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com65 ‫بوك؟‬ ‫فايس‬ ‫في‬ ‫صحاب‬ ‫أحنا‬‫نعرف‬ ‫ما‬ ‫وهللا‬ Introduction générale
  66. 66. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com66 vipe.tn Introduction générale
  67. 67. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com67 Introduction générale www.faceommek.com
  68. 68. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com68 Introduction générale Paris Match no. 3449 du 25 juin au 1er juillet 2015.
  69. 69. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com69 Name Company 1 Dmitri Alperovitch CrowdStrike 2 Leah Busque TaskRabbit 3 Anthony Goldbloom Kaggle 4 Dmitry Grishin Mail.ru Group 5 Ben Milne Dwolla 6 Bright Simons mPedigree Network 7 Balaji Srinivasan Counsyl 8 Caroline Buckee Harvard University 9 Rebeca Hwang YouNoodle 10 Enrique Lomnitz Isla Urbana 11 Evans Wadongo Sustainable Development For All-Kenya 12 Amos Winter MIT 13 Vijay Balasubramaniyan Pindrop Security 14 David Fattal HP Labs 15 Christine Fleming Columbia University 16 Hao Li University of Southern California 17 Markus Persson Mojang 18 Morgan Quigley Open Source Robotics Foundation 19 Kira Radinsky SalesPredict 20 Matt Rogers Nest 21 Bowen Zhao BGI-Shenzhen 22 John Dabiri Caltech 23 Leslie Dewan Transatomic Power 24 Roozbeh Ghaffari MC10 25 Kuniharu Takei Osaka Prefecture University 26 Feng Zhang Broad Institute 27 Liangfang Zhang University of California, San Diego 28 Xiaolin Zheng Stanford University 29 Julie Kientz University of Washington 30 Per Ola Kristensson University of St Andrews 31 Eric Migicovsky Pebble 32 Lina Nilsson Tekla Labs 33 Steve Ramirez MIT Annonce la liste annuelle des innovateurs âgés de moins de 35 ans.
  70. 70. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com70 En 2012, quand Cuba eut sa première épidémie de choléra en 130 ans, le gouvernement et les experts médicaux étaient choqués. Pourtant, le logiciel créé par Kira Radinsky l’avait prévu des mois plus tôt. Kalman, M. (2014). How good can computers get at predicting events? http://www.technologyreview.com/lists/innovators-under- 35/2013/inventor/kira-radinsky/, consulté le 2 juillet 2015. Introduction générale
  71. 71. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com71 En 2012, quand Cuba eut sa première épidémie de choléra en 130 ans, le gouvernement et les experts médicaux étaient choqués. Pourtant, le logiciel créé par Kira Radinsky l’avait prévu des mois plus tôt. Le logiciel de Kira avait analysé 150 ans d’archives d’actualités et d’énormes quantités de données de sources comme Wikipédia, Puis déterminé une tendance valable pour les pays pauvres: les inondations qui se produisent environ une année après une sécheresse mène souvent à la manifestation du choléra. Kalman, M. (2014). How good can computers get at predicting events? http://www.technologyreview.com/lists/innovators-under- 35/2013/inventor/kira-radinsky/, consulté le 2 juillet 2015. Introduction générale
  72. 72. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com72 En étudiant toutes ces informations, Kira constata que si des inondations ont lieu une année et demie après une sécheresse, la probabilité du choléra augmente. En étudiant toutes ces informations, Kira constata que si des inondations ont lieu une année et demie après une sécheresse, la probabilité du choléra augmente. Mais cela se produit seulement dans les pays dont le PNB est faible et dont la concentration d’eau est limitée. En étudiant toutes ces informations, Kira constata que si des inondations ont lieu une année et demie après une sécheresse, la probabilité du choléra augmente. Mais cela se produit seulement dans les pays dont le PNB est faible et dont la concentration d’eau est limitée. Tout le monde sait que le choléra est une maladie facilitée par les eaux, ainsi n’était-il pas surprenant qu’il apparaisse suite à des inondations. En étudiant toutes ces informations, Kira constata que si des inondations ont lieu une année et demie après une sécheresse, la probabilité du choléra augmente. Mais cela se produit seulement dans les pays dont le PNB est faible et dont la concentration d’eau est limitée. Tout le monde sait que le choléra est une maladie facilitée par les eaux, ainsi n’était-il pas surprenant qu’il apparaisse suite à des inondations. Cependant ce qui était étonnant c’est qu’il apparaisse aussi suite à une sécheresse. Raymond, A. (18 mars 2015). No One Can Predict the News, But Kira Radinsky Gets Close, http://nymag.com/next/2015/03/best- way-to-predict-the-news.html?utm_content=13360370&utm_medium=social&utm_source=twitter, consulté le 2 juillet 2015. Introduction générale
  73. 73. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com73 En étudiant toutes ces informations, Kira constata que si des inondations ont lieu une année et demie après une sécheresse, la probabilité du choléra augmente. Mais cela se produit seulement dans les pays dont le PNB est faible et dont la concentration d’eau est limitée. Tout le monde sait que le choléra est une maladie facilitée par les eaux, ainsi n’était-il pas surprenant qu’il apparaisse suite à des inondations. Cependant ce qui était étonnant c’est qu’il apparaisse aussi suite à une sécheresse. Raymond, A. (18 mars 2015). No One Can Predict the News, But Kira Radinsky Gets Close, http://nymag.com/next/2015/03/best- way-to-predict-the-news.html?utm_content=13360370&utm_medium=social&utm_source=twitter, consulté le 2 juillet 2015. Introduction générale
  74. 74. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com74 Raymond, A. (18 mars 2015). No One Can Predict the News, But Kira Radinsky Gets Close, http://nymag.com/next/2015/03/best- way-to-predict-the-news.html?utm_content=13360370&utm_medium=social&utm_source=twitter, consulté le 2 juillet 2015. A l’époque, il y avait des milliers d’oiseaux morts tombant du ciel dans l’Arkansas. Et il y avait aussi des milliers de poissons morts s’échouant sur les plages. La première chose que Kira pensa faire fut de découvrir la raison qui faisait mourir les oiseaux et les poissons. A l’époque, il y avait des milliers d’oiseaux morts tombant du ciel dans l’Arkansas. Et il y avait aussi des milliers de poissons morts s’échouant sur les plages. La première chose que Kira pensa faire fut de découvrir la raison qui faisait mourir les oiseaux et les poissons. Ce qu’elle trouva fut que 6 mois avant que les gens ne se mettent à chercher les termes «mort de poissons» et «mort d’oiseau», ils avaient recherché l’expression «déversement de pétrole». Il s’avère qu’à la suite d’un déversement de pétrole dans une mer, l’oxygène dans l’eau s’épuise; un processus qui prend 6 mois environ. Introduction générale
  75. 75. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com75 Elle avait développé un logiciel avec Eric Horvitz, co-directeur chez Microsoft, où elle avait passé trois mois en tant que stagiaire travaillant sur sa thèse de PhD. Elle avait développé un logiciel avec Eric Horvitz, co-directeur chez Microsoft, où elle avait passé trois mois en tant que stagiaire travaillant sur sa thèse de PhD. Kira avait ensuite fondé SalesPredict, une entreprise conseillant les entreprises sur la façon d’exploiter leurs données. Elle avait développé un logiciel avec Eric Horvitz, co-directeur chez Microsoft, où elle avait passé trois mois en tant que stagiaire travaillant sur sa thèse de PhD. Kira avait ensuite fondé SalesPredict, une entreprise conseillant les entreprises sur la façon d’exploiter leurs données. Ma vraie passion, avait-elle dit, est de doter l’humanité d’outils scientifiques afin d’anticiper automatiquement les événements futurs, basés sur des leçons du passé. Mark Twain avait un jour dit: «le passé ne se répète pas, mais il rime». Introduction générale
  76. 76. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com76 Ainsi ils avaient utilisé un algorithme de datamining de type prédictif pour analyser des événements passés pour faire des prévisions futures. Le même algorithme peut être utilisé pour prédire des troubles sociaux, des catastrophes écologiques, etc. Selon Gareth Herschel, directeur de recherche chez Gartner, l’analyise prédictive aide à lier données et action efficace en tirant des conclusions fiables sur les conditions actuelles et les événements futurs1. 1 IBM (2012). Comprendre la pierre angulaire de l'analytique prédictive, Performance IBM 2012, https://www- 950.ibm.com/events/wwe/grp/grp004.nsf/vLookupPDFs/Predictive analytics - Understanding the cornerstone of predictive analytics FRENCH/$file/Predictive analytics - Understanding the cornerstone of predictive analytics FRENCH.pdf, p. 3, consulté le 3 juillet 2015 Raymond, A. (18 mars 2015). No One Can Predict the News, But Kira Radinsky Gets Close, http://nymag.com/next/2015/03/best- way-to-predict-the-news.html?utm_content=13360370&utm_medium=social&utm_source=twitter, consulté le 2 juillet 2015. Introduction générale
  77. 77. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com77 En confrontant le passé au présent, notre algorithme a modélisé 300 millions d’interférences, reliées par 1 milliard de vecteurs. Cela a généré des milliers d’hypothèses pour le futur, avec différents niveaux de probabilité. Kira Radinsky, L’Oracle du net, Paris Match no. 3449 du 25 juin au 1er juillet 2015, et aussi sur http://www.parismatch.com/Actu/Sciences/L-oracle-du-Net-791046, consulté le 4 juillet 2015. Nous avons pu déterminer que notre système identifie 30%-60% des événements futurs avec une précision de 70%-90%. Ce n’est bien sûr pas une boule de cristal. Mais elle est bien meilleure que ce que nous avons toujours eu jusqu’à ce jour. Radinsky, K. (5 nov. 2014). Using Algorithms to Predict the Next Outbreak, https://hbr.org/2014/11/using-algorithms-to-predict-the- next-outbreak/, consulté le 2 juillet 2015. Introduction générale
  78. 78. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com78 Kira Radinsky et Eric Horvitz avaient utilisé la même approche pour modéliser la probabilité des déclenchements de manifestations de violence. Radinsky, K. (5 nov. 2014). Using Algorithms to Predict the Next Outbreak, https://hbr.org/2014/11/using-algorithms-to-predict-the- next-outbreak/, consulté le 2 juillet 2015. Kira Radinsky et Eric Horvitz avaient utilisé la même approche pour modéliser la probabilité des déclenchements de manifestations de violence. Leur système avait prévu les émeutes en Syrie, en notant que les émeutes sont plus probables dans des régions non- démocratiques avec des PNB en croissance mais de faibles revenus per capita, et quand le prix des produits subventionnés augmente, causant des émeutes d’étudiants et des affrontements avec les forces de l’ordre. Introduction générale
  79. 79. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com79 Nous avions pu prévoir les émeutes au Soudan en 2011, et par la suite, l’augmentation du prix du pétrole. L’idée générale est que si vous avez un produit subventionné et que vous cessez de le subventionner, vous allez automatiquement avoir des émeutes d’étudiants. Et si, si durant les émeutes, les forces de l’ordre abattant un étudiant, vous allez avoir des émeutes encore plus importantes. Le modèle s’inspira largement des événements ayant eu lieu en Egypte. Raymond, A. (18 mars 2015). No One Can Predict the News, But Kira Radinsky Gets Close, http://nymag.com/next/2015/03/best- way-to-predict-the-news.html?utm_content=13360370&utm_medium=social&utm_source=twitter, consulté le 2 juillet 2015. Introduction générale
  80. 80. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com80 Un autre exemple est fourni par le génocide au Rwanda. Des années avant que 4.000 Tutsis aient été assassinés à Kivumu, les leaders Hutus traitaient la minorité Tutsi comme des inyenzi (cafards). Un autre exemple est fourni par le génocide au Rwanda. Des années avant que 4.000 Tutsis aient été assassinés à Kivumu, les leaders Hutus traitaient la minorité Tutsi comme des inyenzi (cafards). Analysant des données historiques, l’algorithme détermina que la probabilité d’un génocide est presque multipliée par 4 si: a. une personne ou un groupe décrit une minorité comme des animaux, des rongeurs, et b. cette personne le fait d’une manière routinière, est citée dans les médias et fait que même Wikipédia en parle! Radinsky, K. (5 nov. 2014). Using Algorithms to Predict the Next Outbreak, https://hbr.org/2014/11/using-algorithms-to-predict-the- next-outbreak/, consulté le 2 juillet 2015. Introduction générale
  81. 81. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com81 Introduction générale
  82. 82. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com82 Introduction générale
  83. 83. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com83 • Introduction générale • La théorie des systèmes • Le modèle d’Anthony • Le modèle de Nolan • Les décisions et les structures de décision Plan général CHAPITRE 1 Théories et modèles CHAPITRE 2 Les SI informatisés CHAPITRE 3 L’entreprise intégrée et l’entreprise étendue CHAPITRE 4 Le Knowledge Management
  84. 84. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com84 Input Output Un système ouvert accepte des inputs et fournit des outputs … La théorie des systèmes
  85. 85. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com85 Input Output Un système ouvert accepte des inputs et fournit des outputs … La théorie des systèmes
  86. 86. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com86 La théorie des systèmes Un système ouvert accepte des inputs et fournit des outputs … OutputInput Il est composé de sous-systèmes en interaction les uns avec les autres … INPUT OUTPUT/INPUT INPUT OUTPUT OUTPUT INPUT OUTPUT INPUT OUTPUT Chaque sous-système est, à son tour, composé de sous-sous- systèmes… INPUT OUTPUT/INPUTINPUT OUTPUTINPUT INPUT OUTPUT OUTPUT INPUT OUTPUT INPUT OUTPUT INPUT OUTPUT/INPUTINPUT OUTPUTINPUT INPUT OUTPUT OUTPUT INPUT OUTPUT INPUT OUTPUT INPUT OUTPUT/INPUTINPUT OUTPUTINPUT INPUT OUTPUT OUTPUT INPUT OUTPUT INPUT OUTPUT INPUT INPUT OUTPUT INPUT OUTPUT
  87. 87. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com87 Un voyage qui commence et finit dans des dimensions difficiles à imaginer par l’esprit humain. Il commence à 10 millions d’années-lumière dans l’espace, et finit à 100 atomes/m sur Terre: National NASA La théorie des systèmes 01:2 8
  88. 88. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com88 La théorie des systèmes
  89. 89. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com89 La théorie des systèmes
  90. 90. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com90 La théorie des systèmes On a demandé à six aveugles de reconnaitre quelque chose au toucher. Le premier, touchant le ventre, reconnut un mur. C’est un mur! On a demandé à six aveugles de reconnaitre quelque chose au toucher. Le premier, touchant le ventre, reconnut un mur; celui palpant la queue jura que c’était une corde. C’est une corde! C’est un mur! C’est un serpent C’est un mur! C’est une corde! On a demandé à six aveugles de reconnaitre quelque chose au toucher. Le premier, touchant le ventre, reconnut un mur; celui palpant la queue jura que c’était une corde; celui touchant la trompe crut que c’était un serpent. C’est un serpent C’est un éventail! C’est un mur! C’est une corde! On a demandé à six aveugles de reconnaitre quelque chose au toucher. Le premier, touchant le ventre, reconnut un mur; celui palpant la queue jura que c’était une corde; celui touchant la trompe crut que c’était un serpent; celui qui s’occupa de l’oreille reconnut un éventail. C’est un serpent C’est un éventail! C’est un mur! C’est une corde! C’est un arbre On a demandé à six aveugles de reconnaitre quelque chose au toucher. Le premier, touchant le ventre, reconnut un mur; celui palpant la queue jura que c’était une corde; celui touchant la trompe crut que c’était un serpent; celui qui s’occupa de l’oreille reconnut un éventail; celui qui était à proximité de la patte y reconnut un arbre. C’est une lance C’est un serpent C’est un éventail! C’est un mur! C’est une corde! C’est un arbre On a demandé à six aveugles de reconnaitre quelque chose au toucher. Le premier, touchant le ventre, reconnut un mur; celui palpant la queue jura que c’était une corde; celui touchant la trompe crut que c’était un serpent; celui qui s’occupa de l’oreille reconnut un éventail; celui qui était à proximité de la patte y reconnut un arbre; quant à celui qui toucha la défense, il y reconnut une lance. Traduit de: Six Blind Men & The Elephant, http://www.himandus.net/elefunteria/library/culture+religion/six_blind_men.html, last accessed Mar 26, 2013. On a demandé à six aveugles de reconnaitre quelque chose au toucher. Le premier, touchant le ventre, reconnut un mur; celui palpant la queue jura que c’était une corde; celui touchant la trompe crut que c’était un serpent; celui qui s’occupa de l’oreille reconnut un éventail; celui qui était à proximité de la patte y reconnut un arbre; quant à celui qui toucha la défense, il y reconnut une lance.
  91. 91. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com91 Le modèle d’Anthony L’entreprise considérée comme un système dans son niveau le plus abstrait.
  92. 92. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com92 Le premier niveau de décomposition d’Anthony: Les 3 niveaux de gestion. Chaque niveau est considéré comme un sous- système. Le premier niveau de décomposition: Les 3 niveaux de gestion. Chaque niveau est considéré comme un sous-système. Le modèle d’Anthony
  93. 93. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com93 Contrôle de gestion Gestion transactionnelle et opérationnelle L’information est • Exceptionnelle • Irrégulière • Hypothétique • Externe • Qualitative • De portée générale L’information est • Préétablie • Périodique • Détaillée • Fréquente • Historique • Factuelle • Interne • Quantitative Planification stratégique Le premier niveau de décomposition: Les 3 niveaux de gestion. Chaque niveau est considéré comme un sous-système. Le modèle d’Anthony
  94. 94. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com94 La deuxième décomposition consiste en ce qu’on appelle les divisions fonctionnelles. Le modèle d’Anthony La fonction financièreLa fonction Marketing
  95. 95. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com95 Le niveau opérationnel (transactionnel) de la fonction financière Le niveau stratégique de la fonction financière Le niveau opérationnel (transactionnel) de la fonction marketing La combinaison des deux décompositions génère une multitude de sous-systèmes. Un système de sous-systèmes Le modèle d’Anthony
  96. 96. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com96 Un système de sous-systèmes chacun disposant de sa PROPRE informatique. Le modèle d’Anthony
  97. 97. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com97 Avec tous les problèmes que cela sous-entend: Le modèle d’Anthony • Double saisie • Redondance • Double contrôle • etc.
  98. 98. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com98 Débouchant parfois sur une constellation de matériels et donc de différents fournisseurs à gérer. Le modèle d’Anthony
  99. 99. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com99 Et sur une constellation d’applications et de technologies en spaghettis Source: Storr, D.W. (2007). Basics of Enterprise Application Integration (EAI), Service-Oriented Architecture (SOA), Enterprise Service Bus (ESB), Model-Driven Architecture (MDA), http://www.storrconsulting.com/sc219.html, consulté le 17 janvier 2012. Le modèle d’Anthony
  100. 100. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com100 Un système de sous-systèmes chacun disposant de sa PROPRE informatique. Chacun jouant sa propre musique… Le modèle d’Anthony Alors que nous savons que l’entreprise est UNE.
  101. 101. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com101 • Chaque unité s’acquiert un système qui est propre à ses activités • Les unités ont tendance à gérer leurs propres données et à traiter leurs «propres» informations devenant ainsi des silos quasi cloisonnés • Ces informations sont nommées, générées, traitées et affichées différemment selon les besoins de l’unité Le modèle d’Anthony
  102. 102. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com102 • Ces informations sont par conséquent difficiles à concilier quand elles sont redondantes (le cas où une information est gérée par plusieurs unités) • Ces informations ne peuvent être traitées que sur les systèmes des unités Le modèle d’Anthony
  103. 103. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com103 Source: Lyman, P. et Varian, H.R. (2000). Reprint: How Much Information? The Journal of Electronic Publishing, Vol. 6, Issue 2, Dec.,http://quod.lib.umich.edu/cgi/t/text/text-idx?c=jep;view=text;rgn=main;idno=3336451.0006.204 Les caractéristiques de l’information Quantité? Estimant à 40 Go d’espace disque disponible à chaque utilisateur, une organisation de 100 employés peut générer plus de 4To de données (1To=1024 Go). Unité Symbole Taille kilooctet mégaoctet gigaoctet téraoctet petaoctet exaoctet zetaoctet yottaoctet brontooctet Ko Mo Go To Po Eo Zo Yo Bo 210 octets 220 octets 230 octets 240 octets 250 octets 260 octets 270 octets 280 octets 290 octets
  104. 104. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com104 1981 - 1987 - 1990 - 1994 - 1997 - 2000 - 2004 - 2010 - Prix d’un Go $300,000.00 $50,000.00 $10,000.00 $1,000.00 $100.00 $10.00 $1.00 $0.10 Source: Smith, J. (2011). Hard Drive Prices Over Time: Price per GB from 1981 to 2010, http://notebooks.com/2011/03/09/hard- drive-prices-over-time-price-per-gb-from-1981-to-2010/, last accessed April 26, 2011. Quantité? Estimant à 40 Go d’espace disque disponible à chaque utilisateur, une organisation de 100 employés peut générer plus de 4To de données (1To=1024 Go). Les caractéristiques de l’information
  105. 105. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com105 Quantité? Estimant à 40 Go d’espace disque disponible à chaque utilisateur, une organisation de 100 employés peut générer plus de 4To de données (1To=1024 Go). Les caractéristiques de l’information Quantité? Estimant à 40 Go d’espace disque disponible à chaque utilisateur, une organisation de 100 employés peut générer plus de 4To de données (1To=1024 Go). Qualité? 9 responsables sur 10 admettent qu’ils ont pris des décisions basées sur des informations inadéquates ou erronées.
  106. 106. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com106 Guillet, M.J. (2015). Data : la priorité en 2015 sera d'améliorer sa qualité, e-marketing.fr, 12 mars, http://www.e-marketing.fr/Thematique/digital-data-1004/Breves/etude-Data-priorite-2015-sera-ameliorer-qualite-251931.htm, consulté le 18 juin 2015. Une étude en ligne réalisée dans 7 pays en décembre 2014 par Dynamics Market auprès de 1200 professionnels révèle les résultats suivants: Les caractéristiques de l’information
  107. 107. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com107 • 83 % des organisations interrogées pensent que leur chiffre d’affaires est affecté par des données clients ou prospects inexactes ou incomplètes Les caractéristiques de l’information • 83 % des organisations interrogées pensent que leur chiffre d’affaires est affecté par des données clients ou prospects inexactes ou incomplètes (ressources gaspillées, productivité amoindrie, dépenses marketing et communication inutiles). • 83 % des organisations interrogées pensent que leur chiffre d’affaires est affecté par des données clients ou prospects inexactes ou incomplètes (ressources gaspillées, productivité amoindrie, dépenses marketing et communication inutiles). • En France, 23 % des entreprises estiment que leurs informations sont inexactes. Experian Marketing Services (2015). Qualité des données en 2015 - Vos données sont-elles suffisament fiables pour être transformées en insights? http://www.experian.fr/assets/p/livre-blanc-data-quality-survey-2015.pdf, last accessed June 18, 2015.
  108. 108. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com108 Guillet, M.J. (2015). Data : la priorité en 2015 sera d'améliorer sa qualité, e-marketing.fr, 12 mars, http://www.e-marketing.fr/Thematique/digital-data-1004/Breves/etude-Data-priorite-2015-sera-ameliorer-qualite-251931.htm, consulté le 18 juin 2015. Les caractéristiques de l’information
  109. 109. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com109 • Au sein des entreprises ayant des problèmes de fiabilité, les erreurs sont majoritairement (61%) dues à des facteurs humains. • loin derrière, vient le manque de communication entre les services (35%) • ensuite apparait l’aspect inadéquat de la stratégie relative aux données (28%). Toutes les entreprises peuvent être touchées en l’absence d’une stratégie de gestion des données. Les caractéristiques de l’information Experian Marketing Services (2015). Qualité des données en 2015 - Vos données sont-elles suffisament fiables pour être transformées en insights? http://www.experian.fr/assets/p/livre-blanc-data-quality-survey-2015.pdf, last accessed June 18, 2015.
  110. 110. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com110 Guillet, M.J. (2015). Data : la priorité en 2015 sera d'améliorer sa qualité, e-marketing.fr, 12 mars, http://www.e-marketing.fr/Thematique/digital-data-1004/Breves/etude-Data-priorite-2015-sera-ameliorer-qualite-251931.htm, consulté le 18 juin 2015. Les caractéristiques de l’information
  111. 111. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com111 Cher client, merci de passer à l’agence Telecom la + proche muni de votre CIN pour identifier la ligne et gagner 1 recharge. Dépassé 15j votre ligne sera suspendue. TELECOM 12 août 2013 Les caractéristiques de l’information
  112. 112. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com112 Source http://archive.mosaiquefm.net/index/a/ActuDetail/Element/2889-Qu%E2%80%99est-ce-qui-se-passe-avec-Tunisiana.html Les caractéristiques de l’information
  113. 113. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com113 Voir http://www.ouest-france.fr/insolite-le-contribuable-est-mort-le-fisc-lui-ecrit-au-cimetiere-279482, consulté le 19 mars 2014. Les caractéristiques de l’information
  114. 114. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com114 Selon certains ouvrages, pour être de qualité, l’information doit être: • Exacte• Exacte • Complète • Exacte • Complète • Économique • Exacte • Complète • Économique • Flexible • Exacte • Complète • Économique • Flexible • Fiable • Exacte • Complète • Économique • Flexible • Fiable • Significative • Exacte • Complète • Économique • Flexible • Fiable • Significative • Simple • Exacte • Complète • Économique • Flexible • Fiable • Significative • Simple • Pertinente • Vérifiable • Comparable Le meilleur SI ne peut donner que ce qu’il a… Les caractéristiques de l’information
  115. 115. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com115 • Exacte: Une information exacte est dénuée d’erreurs. • Complète: Une information complète renferme tous les éléments importants. • Économique: Une information doit être relativement peu coûteuse à produire. • Flexible: Une information flexible peut être utilisée pour un ensemble d’objectifs. • Fiable: Une information est fiable lorsqu’on peut s’y fier pour prendre des décisions. • Significative: Une information doit être significative aux yeux d’un décideur. • Simple: Une information doit être simple, c’est-à-dire, dénuée de toute complexité superflue. • Pertinente: Une information pertinente est produite lorsqu’on en a besoin. • Vérifiable: C’est-à-dire qu’il y a moyen de vérifier si elle est correcte. • Comparable: Une information doit être susceptible d’être comparée avec une autre information ou une autre source. PASSONS… Les définitions (en cas de besoin)
  116. 116. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com116 1ère étape 2ème étape 3ème étape 4ème étape 5ème étape 6ème étape Le modèle de Nolan ou l’informatisation des entreprises Initiation Contagion Initiation Contrôle Contagion Initiation Contrôle Contagion Initiation Intégration Contrôle Contagion Initiation Intégration Administration Contrôle Contagion Initiation Intégration Administration Maturité
  117. 117. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com117 Peu importe le flacon pourvu qu’on ait l’ivresse Alfred de Musset Le modèle de Nolan ou l’informatisation des entreprises
  118. 118. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com118 1ère étape 2ème étape 3ème étape 4ème étape 5ème étape 6ème étape Initiation Contagion Initiation Contrôle Contagion Initiation Contrôle Contagion Initiation Intégration Contrôle Contagion Initiation Intégration Administration Contrôle Contagion Initiation Intégration Administration MaturitéMatériel Information (informatisation) (automatisation) Le modèle de Nolan ou l’informatisation des entreprises
  119. 119. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com119 Le modèle de Nolan Automatisation vs. informatisation
  120. 120. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com120 Le modèle de Nolan Automatisation vs. informatisation 3. Saisie Base de données2. Formulaire 1. Ecriture Avant: 4. Storage
  121. 121. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com121 1. Ecriture Base de données Aujourd’hui: Le modèle de Nolan Automatisation vs. informatisation 1. Ecriture=Saisie sur le formulaire en ligne 2. Enregistrement
  122. 122. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com122 Aujourd’hui: Le modèle de Nolan Automatisation vs. informatisation 01:1
  123. 123. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com123 Le modèle de Nolan ou l’informatisation des entreprises
  124. 124. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com124 Le modèle de Nolan ou l’informatisation des entreprises Processus Anciens Nouveaux Ancienne Nouvelle Technologie Automatisation
  125. 125. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com125 Le modèle de Nolan ou l’informatisation des entreprises
  126. 126. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com126 Source: Marty Rubin (1987), The Boiled Frog Syndrome. Le modèle de Nolan La métaphore de la grenouille bouillie
  127. 127. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com127 La loi de Moore: 2300 transistors 820 millions de transistors La loi de Moore:
  128. 128. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com128 La loi de Moore
  129. 129. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com129 0 1 0 0 0 1 0 La loi de Moore
  130. 130. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com130 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 00 1 0 0 0 1 0 La loi de Moore
  131. 131. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com131 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 00 1 0 0 0 1 0 La loi de Moore
  132. 132. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com132 La loi de Moore
  133. 133. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com133 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 0 10 20 30 40 50 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 0 10 20 30 40 50 Matériel 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 0 10 20 30 40 50 Personnel Télécom et divers 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 0 10 20 30 40 50 Personnel Matériel Logiciel et services Télécom et divers L’évolution des structures des dépenses informatiques
  134. 134. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com134 Ce tableau résume quelques statistiques concernant la situation de l’informatique dans 52 pays Source; IDC (2009). Aid to Recovery: The Economic Impact of IT, Software, and the Microsoft Ecosystem on the Global Economy, October 2009, White paper, Sponsored by Microsoft, http://www.intertic.org/Policy%20Papers/IDC.pdf, last accessed September 14, 2012. L’évolution des structures des dépenses informatiques
  135. 135. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com135 38% 41% 21% Logiciel Services Matériel La structure des dépenses TIC globales dans ces 52 pays (2009): Source; IDC (2009). Aid to Recovery: The Economic Impact of IT, Software, and the Microsoft Ecosystem on the Global Economy, October 2009, White paper, Sponsored by Microsoft, http://www.intertic.org/Policy%20Papers/IDC.pdf, consulté le 14 septembre 2012. L’évolution des structures des dépenses informatiques
  136. 136. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com136 54% 23% 23% Tunisie Logiciel Services Matériel 50% 25% 25% Maroc Logiciel Services Matériel Source: Centre du Commerce International La structure des dépenses TIC globales en Tunisie 46% 35% 19% France Logiciel Services Matériel La structure des dépenses TIC globales en Tunisie et au Maroc tend vers celle de la France L’évolution des structures des dépenses informatiques
  137. 137. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com137 Alors que les sources de revenus sont: Source: Wikibon (2012) et http://wikibon.org/wiki/v/Big_Data_Market_Size_and_Vendor_Revenues L’évolution des structures des dépenses informatiques
  138. 138. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com138 • Introduction générale • La théorie des systèmes • Le modèle d’Anthony • Le modèle de Nolan • Les décisions et les structures de décision Plan général CHAPITRE 1 Théories et modèles CHAPITRE 2 Les SI informatisés CHAPITRE 3 L’entreprise intégrée et l’entreprise étendue CHAPITRE 4 Le Knowledge Management
  139. 139. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com139 • Les décisions structurées Les décisions et les structures de décision • Les décisions non structurées• Répétitives • Routinières • Basées sur une procédure
  140. 140. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com140 • Les décisions structurées • Répétitives • Routinières • Basées sur une procédure • Les décisions non structurées Fin Début Temp < 32? Fin Début Oui NonTemp < 32? Recouvrir les légumes Découvrir les légumes Fin Début Les décisions et les structures de décision
  141. 141. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com141 Source: http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/dmndhelp/v6r1mx/index.jsp?topic=/com.ibm.btools.help.modeler.doc/doc/concepts/widmodeli ng/bpelswitch.html Les décisions et les structures de décision
  142. 142. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com142 Quelle est la quantité optimale à commander? Les décisions et les structures de décision
  143. 143. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com143 Quelle est la quantité optimale à commander? Les décisions et les structures de décision La procédure est claire et facile à suivre
  144. 144. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com144 Les décisions et les structures de décision
  145. 145. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com145 • Nouvelles • Rares • Répétitives • Routinières • Basées sur une procédure • Les décisions structurées • Les décisions non structurées Les décisions et les structures de décision
  146. 146. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com146 • Décisions structurées • Répétitives • Routinières • Basées sur une procédure • Décisions non structurées • Nouvelles • Rares Les décisions et les structures de décision
  147. 147. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com147 • Décisions structurées • Décisions non structurées Des situations où les procédures à suivre quand une décision est à prendre peuvent être spécifiées à l’avance Des situations où il n’est pas possible de spécifier à l’avance la procédure à suivre Les décisions et les structures de décision
  148. 148. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com148 • Décisions structurées • Décisions non structuréesDécisions semi-structurées Les décisions et les structures de décision
  149. 149. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com149 MERCI

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