Dauphine 2015 section 1

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Section 1: Introduction (Théories et modèles)

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Dauphine 2015 section 1

  1. 1. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 1 Décembre 2015 INTRODUCTION (THÉORIES ET MODÈLES) Systèmes et intégration des systèmes Systèmes d’information
  2. 2. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 2 Introduction générale Management Information Systems Electronic Data Processing (EDP) Management Information Systems (MIS) Information Systems (IS) Information Technology (IT) Information & Communication Technology (ICT)
  3. 3. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 3 Management Information SystemsManagement Information Systems Systems Managementto Manage Information Introduction générale
  4. 4. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 4 Management Information Systems Systems to Manage Information Management Information Systems forInformation Systems Managementfor Introduction générale
  5. 5. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 5 Information Systems Managementfor Management Information Systems Systems to Manage Information Management Information Systems Management Information Systemsof etc. Introduction générale
  6. 6. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 6 Introduction générale Management Information SystemsInformation
  7. 7. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 7 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
  8. 8. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 8 Le code de Hammourabi (2000 av. J.C.)
  9. 9. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com 9 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.)
  10. 10. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com10 Fumée, tam- tam, et pigeons voyageurs Introduction générale
  11. 11. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com11 Tiré du film La conquête de l’ouest. Introduction générale 01:0
  12. 12. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com12 • PDP11 • 24Ko de mémoire • Unix (16Ko) • Disque dur de 512Ko Introduction générale
  13. 13. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com13 • PDP11 • 24Ko de mémoire • Unix (16Ko) • Disque dur de 512Ko Introduction générale
  14. 14. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com14 Introduction générale
  15. 15. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com15 Introduction générale
  16. 16. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com16 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
  17. 17. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com17 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
  18. 18. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com18 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/
  19. 19. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com19 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
  20. 20. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com20 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
  21. 21. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com21 Introduction générale Sommes-nous en train d’aller trop vite?
  22. 22. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com22 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?
  23. 23. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com23 Introduction générale Sommes-nous en train d’aller trop vite?
  24. 24. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com24 Introduction générale Sommes-nous en train d’aller trop vite?
  25. 25. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com25 Introduction générale
  26. 26. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com26 Introduction générale
  27. 27. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com27 Introduction générale
  28. 28. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com28 ‫بوك؟‬ ‫فايس‬ ‫في‬ ‫صحاب‬ ‫أحنا‬‫نعرف‬ ‫ما‬ ‫وهللا‬ Introduction générale
  29. 29. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com29 vipe.tn Introduction générale
  30. 30. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com30 www.faceommek.com Introduction générale
  31. 31. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com31 Introduction générale Paris Match no. 3449 du 25 juin au 1er juillet 2015.
  32. 32. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com32 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.
  33. 33. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com33 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
  34. 34. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com34 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
  35. 35. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com35 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
  36. 36. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com36 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
  37. 37. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com37 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
  38. 38. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com38 Introduction générale 03:0 5
  39. 39. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com39 Plan général • La théorie des systèmes • Le modèle d’Anthony • Le modèle de Nolan • La métaphore de Hotel California SECTION 1 THÉORIES ET MODÈLES SECTION 2 SI ET ÉVOLUTIONS • Les systèmes d’information fonctionnels • Exemples • La modélisation des entreprises • Le cycle transactionnel • Les évolutions récentes SECTION 3 L’ENTREPRISE INTÉGRÉE • Les systèmes ERP • Les avantages et les inconvénients d’un ERP • Les ERP «libres» • Les ERP hébergés SECTION 4 L’ENTREPRISE ETENDUE • Les systèmes ERP II • Les systèmes SCM • Les systèmes CRM • Conclusion
  40. 40. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com40 • La théorie des systèmes • Le modèle d’Anthony • Le modèle de Nolan • La métaphore de Hotel California SECTION 1 THÉORIES ET MODÈLES SECTION 2 SI ET ÉVOLUTIONS SECTION 3 L’ENTREPRISE INTÉGRÉE SECTION 4 L’ENTREPRISE ETENDUE Plan général
  41. 41. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com41 La théorie des systèmes Input Output Un système ouvert accepte des inputs et fournit des outputs …
  42. 42. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com42 La théorie des systèmes Input Output Un système ouvert accepte des inputs et fournit des outputs …
  43. 43. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com43 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
  44. 44. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com44 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
  45. 45. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com45 La théorie des systèmes
  46. 46. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com46 La théorie des systèmes
  47. 47. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com47 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, consulté le 26 mars 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. La théorie des systèmes
  48. 48. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com48 Le modèle d’Anthony L’entreprise considérée comme un système dans son niveau le plus abstrait.
  49. 49. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com49 Le modèle d’Anthony 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.
  50. 50. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com50 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
  51. 51. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com51 Le modèle d’Anthony La deuxième décomposition consiste en ce qu’on appelle les divisions fonctionnelles. La fonction financièreLa fonction Marketing
  52. 52. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com52 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
  53. 53. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com53 Le modèle d’Anthony Un système de sous-systèmes chacun disposant de sa PROPRE informatique.
  54. 54. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com54 Avec tous les problèmes que cela sous-entend: • Double saisie • Redondance • Double contrôle • etc. Le modèle d’Anthony
  55. 55. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com55 Avec tous les problèmes que cela sous-entend: • Double saisie • Redondance • Double contrôle • etc. Le modèle d’Anthony
  56. 56. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com56 Le modèle d’Anthony Débouchant parfois sur une constellation de matériels et donc de différents fournisseurs à gérer.
  57. 57. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com57 Le modèle d’Anthony 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.
  58. 58. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com58 Le modèle d’Anthony Un système de sous-systèmes chacun disposant de sa PROPRE informatique. Chacun jouant sa propre musique…Alors que nous savons que l’entreprise est UNE.
  59. 59. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com59 • 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
  60. 60. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com60 • 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
  61. 61. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com61 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 Source: Lyman, P. and 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).
  62. 62. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com62 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
  63. 63. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com63 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). 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. Les caractéristiques de l’information
  64. 64. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com64 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
  65. 65. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com65 • 83 % des organisations interrogées pensent que leur chiffre d’affaires est affecté par des données clients ou prospects inexactes ou incomplètes • 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. Les caractéristiques de l’information
  66. 66. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com66 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
  67. 67. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com67 • 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. 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
  68. 68. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com68 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
  69. 69. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com69 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
  70. 70. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com70 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
  71. 71. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com71 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
  72. 72. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com72 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… Le modèle d’Anthony
  73. 73. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com73 • 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… Le modèle d’Anthony
  74. 74. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com74 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
  75. 75. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com75 Peu importe le flacon pourvu qu’on ait l’ivresse Alfred de Musset Le modèle de Nolan – ou l’informatisation des entreprises
  76. 76. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com76 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
  77. 77. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com77 Le modèle de Nolan – ou l’informatisation des entreprises
  78. 78. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com78 Le modèle de Nolan – ou l’informatisation des entreprises 3. Saisie Base de données2. Formulaire 1. Ecriture Avant: 4. Storage
  79. 79. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com79 1. Ecriture Base de données Aujourd’hui: 1. Ecriture=Saisie sur le formulaire en ligne 2. Enregistrement Le modèle de Nolan – ou l’informatisation des entreprises
  80. 80. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com80 Aujourd’hui: Le modèle de Nolan – ou l’informatisation des entreprises
  81. 81. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com81 Source: Marty Rubin (1987), The Boiled Frog Syndrome. Le modèle de Nolan – ou l’informatisation des entreprises
  82. 82. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com82 Le modèle de Nolan – ou l’informatisation des entreprises
  83. 83. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com83 Processus Anciens Nouveaux Ancienne Nouvelle Technologie Automatisation Le modèle de Nolan – ou l’informatisation des entreprises
  84. 84. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com84 Le modèle de Nolan – ou l’informatisation des entreprises
  85. 85. Mohamed Louadi, PhD Tunis mlouadi@louadi.com85 Merci

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