Comment integrer les applications de votre Systeme Information entre elles ?Stéphane Traumat
Cette présentation détaille les solutions et les méthodes existantes pour améliorer votre système d'information en intégrant l'ensemble des applications que vous utilisez.
Les trois grands type d'intégration seront abordés :
• Intégration par les données: données stockées et données mobiles: XML et applications aux services.
• Intégration par la présentation: portails et agrégation de contenus.
• Intégration par les processus: modèles de processus, architectures de services (SOA).
Comment integrer les applications de votre Systeme Information entre elles ?Stéphane Traumat
Cette présentation détaille les solutions et les méthodes existantes pour améliorer votre système d'information en intégrant l'ensemble des applications que vous utilisez.
Les trois grands type d'intégration seront abordés :
• Intégration par les données: données stockées et données mobiles: XML et applications aux services.
• Intégration par la présentation: portails et agrégation de contenus.
• Intégration par les processus: modèles de processus, architectures de services (SOA).
Comment accompagner vos équipes pour passer du Data Mining traditionnel à la Data Science ?
Stockage, analyse, activation et mesure constituent les éléments clés de la valorisation de la donnée. Parallèlement, la promesse des technologies est de permettre d'opérer ce processus de façon plus agile, tout en réduisant le "time to market". Tout ceci devant être accompagné par des évolutions des organisations et des compétences :
• Technologies : mise en place de Data Lake consolidant l'ensemble des données de l'entreprise, avec des capacités de stockage et de traitements adaptés. Évolution des outils de BI et analytics,...
• Compétences : montée en compétence sur les architectures NoSQL, les nouveaux outils, les nouvelles sources de données, les nouvelles méthodes de modélisations, le deep machine learning, la datavisualisation,...
• Organisations : mise en place d'une nouvelle gouvernance : re-répartition des rôles entre l'IT, le marketing et la Data Science. Création de nouvelles fonctions : Chief Data Officer, Data Analyst, Data Manager,...
Dans ce contexte de mutation, quels sont les impacts pour le Data Mining et comment accompagner ce changement ?
Nous vous invitons à un séminaire gratuit qui abordera les questions suivantes :
• Quelles sont les possibilités et les nouvelles perspectives d'analyse offerte par le Big Data ?
• Quels sont les impacts sur le quotidien du Data Miner : quels sont les outils/techniques à maîtriser ?
• Comment accompagner vos équipes dans le passage du Data Mining à la Data Science ?
• Quels sont les principes d'organisation et de gouvernance ?
L’avènement du Digital s’accompagne d’une démultiplication de données à analyser : structurées et non structurées.
Parallèlement, les entreprises sont à la recherche de sources d’avantages concurrentiels et d’identification de nouveaux débouchés marketing associés à un enjeu de défendre leur part de marché. Celles-ci sont conscientes, que la valorisation de leurs données constituera la réponse.
Afin de pouvoir analyser ces mines de données, les technologies ont fortement évolué :
• Mise en place de Big Data pour stocker d’importantes volumétries de données ;
• Parallélisation/montée en mémoire des traitements pour permettre de réduire les délais de réalisation ;
• Développement de nouveaux algorithmes qui offrent de nouvelles perspectives d’analyses ;
• Evolution des outils statistiques.
Dans ce contexte de mutations technologiques et à l’heure du temps réel, quels sont les impacts pour le Data Mining?
Nous vous invitons à un séminaire gratuit qui abordera les questions suivantes :
• Quels impacts sur le quotidien du Data Miner : quelles sont les techniques/outils à maîtriser ?
• Quelles sont les possibilités et les nouvelles perspectives d’analyse offertes par le Big Data ?
• Quels sont les pièges à éviter ?
La vérité sur le Big Data, Hadoop, l'internet des objets et les tendances tec...PMI-Montréal
Démasquez les promesses surdimensionnées grâce au cycle de vie des technologies émergentes.
Cette session vous expliquera comment gérer les risques et les attentes liés aux projets technologiques. Deux panelistes expérimentés du monde de la Business Intelligence et du Big Data viendront vous parler de technologies émergentes et des attentes surdimensionnées qu’elles créent dans l’organisation.
Imaginez de retrouver vos projets sur la courbe du cycle de vie des attentes technologiques et de pouvoir les gérer en conséquence. Venez nous voir le 10 mars pour en apprendre d'avantage sur les nouvelles tendances technologiques et leurs impacts sur votre gestion de projet.
Conférenciers:
Jean-Michel Laroche M.MIAGE, PMP, Scrummaster est un chargé de programme et de projet indépendant. Il apporte son soutien et ses compétences de gestion aux décideurs et aux entreprises depuis plus de 18 ans, dans différents secteurs tels que la Finance, l’Energie, les Services et les loisirs et ce, dans plusieurs pays en Europe et en Amérique du Nord.
Démontrant une expérience majeure en Programmes et Projets d’Intelligence d’affaires et décisionnels, il apporte également son expertise sur tous types de projets organisationnels et stratégiques ou encore technologiques, qu’il s’agisse de développement, d’intégration, d’infrastructure ou de transformation.
Denis Archambault M.Sc., CPA, CMA. est Fondateur & chef de la visualisation chez Data Viz Pro Inc. Il a pris part au développement de 34 applications analytiques depuis 1991. Il a aidé des clients de premiers rangS tels que le Cirque du Soleil, l’American Automobile Association (AAA) et la Caisse de dépôt et de placement du Québec.
Il est régulièrement conférencier lors d’événements publiques qui ont trait au Business Intelligence et au Business Analytics, de même qu’à l’Université lors d’invitations spéciales.
Il détient une maîtrise en sciences (M.Sc.) et un baccalauréat en administration des affaires (B.A.A.) de l'École des Hautes Études Commerciales (HEC). Il est aussi membre de l'Ordre des comptables professionnels agréés (CPA, CMA) du Québec.
Une révolution technologique à nos portes ; nos organisations sont-elles prêtes?IRSST
Présentation au Colloque IRSST 2017 de Geneviève Lefebvre, directrice de projet, Innovation et Transfert au CEFRIO.
http://www.irsst.qc.ca/colloque-2017
La PMI du futur dès maintenant avec le Club AlliancesLoic Simon
Devenir la PME du futur dès maintenant, avec l'aide du Club Alliances et de ses solutions "as a service" [SaaS, infogérance, BPO, outsourcing, externalisation]
Avant de commencer la formation SAP il paraît nécessaire de définir SAP, puisqu’on ne peut pas se lancer dans une formation sans connaître l’objet principal de cette formation.
Il y a une question qui se répète souvent : c’est quoi SAP ? quelle est la définition de SAP ?
D’après le titre de cet article on dit que SAP est un ERP, et c’est quoi ERP ??
Dans cet article on essaie de définir ERP et comparer cette définition ERP avec SAP
plan de travail :
Introduction
Définition de l’ERP
Avantages et inconvénients de L’ERP
Les types d’ERP
SAP Introduction
SAP Modules
Historique des versions
SAP Architecture
SAP NetWeaver
SAP GUI (LOGON)
The document discusses the limitations of human senses and cognition. It describes how humans can only see a small portion of the electromagnetic spectrum as visible light. It also outlines limitations in human hearing, being able to detect sounds only within a narrow frequency range. The document then discusses various mental limitations humans experience, such as limited rationality, levels of abstraction, memory limits, and more.
Comment accompagner vos équipes pour passer du Data Mining traditionnel à la Data Science ?
Stockage, analyse, activation et mesure constituent les éléments clés de la valorisation de la donnée. Parallèlement, la promesse des technologies est de permettre d'opérer ce processus de façon plus agile, tout en réduisant le "time to market". Tout ceci devant être accompagné par des évolutions des organisations et des compétences :
• Technologies : mise en place de Data Lake consolidant l'ensemble des données de l'entreprise, avec des capacités de stockage et de traitements adaptés. Évolution des outils de BI et analytics,...
• Compétences : montée en compétence sur les architectures NoSQL, les nouveaux outils, les nouvelles sources de données, les nouvelles méthodes de modélisations, le deep machine learning, la datavisualisation,...
• Organisations : mise en place d'une nouvelle gouvernance : re-répartition des rôles entre l'IT, le marketing et la Data Science. Création de nouvelles fonctions : Chief Data Officer, Data Analyst, Data Manager,...
Dans ce contexte de mutation, quels sont les impacts pour le Data Mining et comment accompagner ce changement ?
Nous vous invitons à un séminaire gratuit qui abordera les questions suivantes :
• Quelles sont les possibilités et les nouvelles perspectives d'analyse offerte par le Big Data ?
• Quels sont les impacts sur le quotidien du Data Miner : quels sont les outils/techniques à maîtriser ?
• Comment accompagner vos équipes dans le passage du Data Mining à la Data Science ?
• Quels sont les principes d'organisation et de gouvernance ?
L’avènement du Digital s’accompagne d’une démultiplication de données à analyser : structurées et non structurées.
Parallèlement, les entreprises sont à la recherche de sources d’avantages concurrentiels et d’identification de nouveaux débouchés marketing associés à un enjeu de défendre leur part de marché. Celles-ci sont conscientes, que la valorisation de leurs données constituera la réponse.
Afin de pouvoir analyser ces mines de données, les technologies ont fortement évolué :
• Mise en place de Big Data pour stocker d’importantes volumétries de données ;
• Parallélisation/montée en mémoire des traitements pour permettre de réduire les délais de réalisation ;
• Développement de nouveaux algorithmes qui offrent de nouvelles perspectives d’analyses ;
• Evolution des outils statistiques.
Dans ce contexte de mutations technologiques et à l’heure du temps réel, quels sont les impacts pour le Data Mining?
Nous vous invitons à un séminaire gratuit qui abordera les questions suivantes :
• Quels impacts sur le quotidien du Data Miner : quelles sont les techniques/outils à maîtriser ?
• Quelles sont les possibilités et les nouvelles perspectives d’analyse offertes par le Big Data ?
• Quels sont les pièges à éviter ?
La vérité sur le Big Data, Hadoop, l'internet des objets et les tendances tec...PMI-Montréal
Démasquez les promesses surdimensionnées grâce au cycle de vie des technologies émergentes.
Cette session vous expliquera comment gérer les risques et les attentes liés aux projets technologiques. Deux panelistes expérimentés du monde de la Business Intelligence et du Big Data viendront vous parler de technologies émergentes et des attentes surdimensionnées qu’elles créent dans l’organisation.
Imaginez de retrouver vos projets sur la courbe du cycle de vie des attentes technologiques et de pouvoir les gérer en conséquence. Venez nous voir le 10 mars pour en apprendre d'avantage sur les nouvelles tendances technologiques et leurs impacts sur votre gestion de projet.
Conférenciers:
Jean-Michel Laroche M.MIAGE, PMP, Scrummaster est un chargé de programme et de projet indépendant. Il apporte son soutien et ses compétences de gestion aux décideurs et aux entreprises depuis plus de 18 ans, dans différents secteurs tels que la Finance, l’Energie, les Services et les loisirs et ce, dans plusieurs pays en Europe et en Amérique du Nord.
Démontrant une expérience majeure en Programmes et Projets d’Intelligence d’affaires et décisionnels, il apporte également son expertise sur tous types de projets organisationnels et stratégiques ou encore technologiques, qu’il s’agisse de développement, d’intégration, d’infrastructure ou de transformation.
Denis Archambault M.Sc., CPA, CMA. est Fondateur & chef de la visualisation chez Data Viz Pro Inc. Il a pris part au développement de 34 applications analytiques depuis 1991. Il a aidé des clients de premiers rangS tels que le Cirque du Soleil, l’American Automobile Association (AAA) et la Caisse de dépôt et de placement du Québec.
Il est régulièrement conférencier lors d’événements publiques qui ont trait au Business Intelligence et au Business Analytics, de même qu’à l’Université lors d’invitations spéciales.
Il détient une maîtrise en sciences (M.Sc.) et un baccalauréat en administration des affaires (B.A.A.) de l'École des Hautes Études Commerciales (HEC). Il est aussi membre de l'Ordre des comptables professionnels agréés (CPA, CMA) du Québec.
Une révolution technologique à nos portes ; nos organisations sont-elles prêtes?IRSST
Présentation au Colloque IRSST 2017 de Geneviève Lefebvre, directrice de projet, Innovation et Transfert au CEFRIO.
http://www.irsst.qc.ca/colloque-2017
La PMI du futur dès maintenant avec le Club AlliancesLoic Simon
Devenir la PME du futur dès maintenant, avec l'aide du Club Alliances et de ses solutions "as a service" [SaaS, infogérance, BPO, outsourcing, externalisation]
Avant de commencer la formation SAP il paraît nécessaire de définir SAP, puisqu’on ne peut pas se lancer dans une formation sans connaître l’objet principal de cette formation.
Il y a une question qui se répète souvent : c’est quoi SAP ? quelle est la définition de SAP ?
D’après le titre de cet article on dit que SAP est un ERP, et c’est quoi ERP ??
Dans cet article on essaie de définir ERP et comparer cette définition ERP avec SAP
plan de travail :
Introduction
Définition de l’ERP
Avantages et inconvénients de L’ERP
Les types d’ERP
SAP Introduction
SAP Modules
Historique des versions
SAP Architecture
SAP NetWeaver
SAP GUI (LOGON)
The document discusses the limitations of human senses and cognition. It describes how humans can only see a small portion of the electromagnetic spectrum as visible light. It also outlines limitations in human hearing, being able to detect sounds only within a narrow frequency range. The document then discusses various mental limitations humans experience, such as limited rationality, levels of abstraction, memory limits, and more.
The document discusses the S-curve model of technological adoption. It explains that the S-curve model describes how a technology's performance or adoption rate increases over time. There are typically three phases: 1) an embryonic growth period with slow initial growth, 2) rapid growth as the technology gains acceptance, and 3) a maturity period where adoption slows as the technology reaches its limits. The document provides several examples of how this pattern has occurred with technologies like personal computers, color TVs, and the internet. It also notes that competing technologies may follow overlapping S-curves as they compete in the marketplace.
1. The document discusses the history and development of blockchain technology and cryptocurrencies such as Bitcoin. It explains that while the core technologies enabling blockchain like hashing algorithms and encryption existed earlier, it was not until 2008 that blockchain and Bitcoin were introduced by Satoshi Nakamoto.
2. Blockchain is a decentralized digital ledger that records transactions in a verifiable and permanent way by distributing the record across a network of computers. It allows digital information to be recorded and distributed, but not edited.
3. Cryptography plays a key role in blockchain by using techniques like asymmetric encryption to securely validate transactions and ensure integrity of the ledger without centralized control.
1. Blockchains are decentralized ledgers or lists of transactions shared among a distributed network of computers. They allow digital recording and sharing of transaction information across the network without a central authority.
2. Cryptography, including asymmetric encryption, is used to secure blockchain transactions and ensure validity. Each participant on the blockchain has a unique key pair that allows them to sign transactions and messages, proving their identity.
3. The technologies that enabled blockchains, such as hashing algorithms and digital signatures, existed over a decade before Satoshi Nakamoto combined them into the first blockchain protocol underlying Bitcoin in 2008. This established the foundation for modern blockchain applications.
1. The document discusses the history and development of blockchain technology and cryptocurrencies like Bitcoin. It explains that while the core technologies enabling blockchain like hashing algorithms and encryption existed earlier, it was not until 2008 that blockchain and Bitcoin were introduced by Satoshi Nakamoto.
2. Blockchain is a decentralized digital ledger that records transactions in a verifiable and permanent way by distributing the record across a network of computers. It allows digital information to be recorded and distributed, but not edited.
3. Cryptography plays a key role in blockchain by using techniques like asymmetric encryption to securely validate transactions and ensure integrity of the ledger without centralized control. Larger key sizes exponentially increase the possible key combinations, strengthening security.
The document discusses the history of ancient legal codes and their relationship to modern concepts like blockchain and artificial intelligence. It notes that some of the earliest legal codes, like the Code of Hammurabi from 2000 BC, established a format of "if crime, then penalty" that was used in later codes. It also discusses how blockchain functions as a distributed digital ledger, and how technologies like artificial intelligence, blockchain, the internet of things, and big data may drive the fourth industrial revolution.
This document summarizes Tunisia's economic problems, which include high unemployment and persistent trade deficits. It discusses how tourism, exports, foreign direct investment, remittances from Tunisians living abroad have helped offset trade deficits. However, unemployment remains high and remittances, while significant, have declined from their peak in 2008 due to the global financial crisis. The document argues that political will is needed to address Tunisia's economic issues through policies that promote sectors like tourism and exports.
A farmer owed a debt to an ugly old man who wanted to marry his daughter to cancel the debt. The old man proposed putting two pebbles in a bag - if she picked the black one, she would have to marry him, but if she picked the white one, the debt would be canceled. However, the daughter noticed he had put two black pebbles in the bag. Instead of picking, she dropped the pebble on the ground, pretending to be clumsy. Since the second pebble was black, the first must have been white, canceling the debt and avoiding marriage to the old man. The story illustrates using lateral thinking to solve problems that have no logical solution.
The document discusses business and IT alignment. It provides examples of management strategies and technologies that can help align business and IT, including balanced scorecards, learning organizations, and cloud computing. It also discusses the importance of alignment and ways IT adoption can happen deductively from business or inductively from IT. The document uses the case of banks in Tunisia adopting Web 2.0 technologies like Facebook to engage customers as an example of inductive IT adoption.
Cycle de Formation Théâtrale 2024 / 2025Billy DEYLORD
Pour la Saison 2024 / 2025, l'association « Le Bateau Ivre » propose un Cycle de formation théâtrale pour particuliers amateurs et professionnels des arts de la scène enfants, adolescents et adultes à l'Espace Saint-Jean de Melun (77). 108 heures de formation, d’octobre 2024 à juin 2025, à travers trois cours hebdomadaires (« Pierrot ou la science de la Scène », « Montage de spectacles », « Le Mime et son Répertoire ») et un stage annuel « Tournez dans un film de cinéma muet ».
Newsletter SPW Agriculture en province du Luxembourg du 12-06-24BenotGeorges3
Les informations et évènements agricoles en province du Luxembourg et en Wallonie susceptibles de vous intéresser et diffusés par le SPW Agriculture, Direction de la Recherche et du Développement, Service extérieur de Libramont.
Le fichier :
Les newsletters : https://agriculture.wallonie.be/home/recherche-developpement/acteurs-du-developpement-et-de-la-vulgarisation/les-services-exterieurs-de-la-direction-de-la-recherche-et-du-developpement/newsletters-des-services-exterieurs-de-la-vulgarisation/newsletters-du-se-de-libramont.html
Bonne lecture et bienvenue aux activités proposées.
#Agriculture #Wallonie #Newsletter #Recherche #Développement #Vulgarisation #Evènement #Information #Formation #Innovation #Législation #PAC #SPW #ServicepublicdeWallonie
Formation M2i - Onboarding réussi - les clés pour intégrer efficacement vos n...M2i Formation
Améliorez l'intégration de vos nouveaux collaborateurs grâce à notre formation flash sur l'onboarding. Découvrez des stratégies éprouvées et des outils pratiques pour transformer l'intégration en une expérience fluide et efficace, et faire de chaque nouvelle recrue un atout pour vos équipes.
Les points abordés lors de la formation :
- Les fondamentaux d'un onboarding réussi
- Les outils et stratégies pour un onboarding efficace
- L'engagement et la culture d'entreprise
- L'onboarding continu et l'amélioration continue
Formation offerte animée à distance avec notre expert Eric Collin
Formation M2i - Onboarding réussi - les clés pour intégrer efficacement vos n...
04 si mrh 2019
1. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com 1
Par
Mohamed Louadi
ISG-Tunis
Veuillez
éteindre vos
portables
SVP
Un cours pour le mastère de recherche
Management des Ressources Humaines
et Organisation
2018-2019Management des systèmes d’information
2. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com 2
SECTION 1
THÉORIES ET MODÈLES
SECTION 2
SI ET ÉVOLUTIONS
SECTION 3
L’ENTREPRISE INTÉGRÉE
SECTION 4
L’ENTREPRISE ETENDUE
Plan général
• Les systèmes ERP II
• Les systèmes SCM
• Les systèmes CRM
• Le commerce électronique
• Conclusion
3. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com 3
1
MRP (1970)
(Material Requirements
Planning)
Besoin de planifier la
production: Le calcul des
besoins nets à partir de
• Le plan directeur de
production
• Les nomenclatures
• Le niveau des stocks
Pour prévoir le
réapprovisionnement en
composants
2
MRP II (1980)
(Manufacturing
Resource Planning)
Besoin de planifier
l’ensemble des ressources
nécessaires à la
production
Les systèmes ERP II
4. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com 4
1
MRP (1970)
(Material Requirements
Planning)
Besoin de planifier la
production: Le calcul des
besoins nets à partir de
• Le plan directeur de
production
• Les nomenclatures
• Le niveau des stocks
Pour prévoir le
réapprovisionnement en
composants
2
MRP II (1980)
(Manufacturing
Resource Planning)
Besoin de planifier
l’ensemble des ressources
nécessaires à la
production
3
ERP (1990)
(Enterprise Resource
Planning)
Commence par intégrer la
gestion financière et la
gestion des ressources
humaines nécessaires à la
production
Les systèmes ERP II
5. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com 5
Inspiré de Aumaistre, N., Vaskelaine, T. et Lobanov, A. (2003). Enterprise Software Products.
Les systèmes ERP II
Effets à recevoir
Effets à payer
Grand Livre
Gestion de
la paye
MRP MRP II
ERP
ERP II
Gestion
financière
Gestion des
res. humaines
Planification
Ordonnancement
Distribution
SCM
EDI eCommerce
CRM
SFA
1970 1980 1990 2000+
Effets à recevoir
Effets à payer
Grand Livre
Gestion de
la paye
MRP MRP II
ERP
ERP II
Gestion
financière
Gestion des
res. humaines
Planification
Ordonnancement
Distribution
SCM
EDI eCommerce
CRM
SFA
1970 1980 1990 2000+
Effets à recevoir
Effets à payer
Grand Livre
Gestion de
la paye
MRP MRP II
ERP
ERP II
Gestion
financière
Gestion des
res. humaines
Planification
Ordonnancement
Distribution
SCM
EDI B2B
CRM
SFA
1970 1980 1990 2000+
Effets à recevoir
Effets à payer
Grand Livre
Gestion de
la paye
MRP MRP II
ERP
ERP II
Gestion
financière
Gestion des
res. humaines
Planification
Ordonnancement
Distribution
SCM
EDI eCommerce
CRM
SFA
1970 1980 1990 2000+
6. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com 6
Ventes Distribution
AchatsFinancesMRP
Suivi et
contrôle de
la production
Ressources
humaines
ERP
E-Procurement
Gestion de la
relation
partenaires
Supply
Chain
Execution
Customer
Relationship
Mgmt.Place de
marché
privée
Commerce
collaboratif
Supply
Chain
Planning
Système
integré
d’usines
ERP II
Les systèmes ERP II
Source: Andreu, R., Sieber, S. et Valor, J. (2003). Introduction to ERP, IESE, Universidad de Navarra,
http://blog.iese.edu/valor/files/2010/07/Introduction-to-ERP.pdf
7. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com 7
Ventes Distribution
AchatsFinancesMRP
Suivi et
contrôle de
la production
Ressources
humaines
ERP
E-Procurement
Gestion de la
relation
partenaires
Supply
Chain
Execution
Customer
Relationship
Mgmt.Place de
marché
privée
Commerce
collaboratif
Supply
Chain
Planning
Système
integré
d’usines
ERP IISource: Andreu, R., Sieber, S. et Valor, J. (2003). Introduction to ERP, IESE, Universidad de Navarra,
http://blog.iese.edu/valor/files/2010/07/Introduction-to-ERP.pdf
Les systèmes ERP II
8. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com 8
Achats
E-Procurement
Planification
PROCUREMENT
AdministrationAcquisition
Achat Payement
Source: Strategic Procurement – An Overview, Attachment A – UMG 16 August 2007,
http://www.umg.uwa.edu.au/__data/page/25455/Aug_07_UMG_Agenda_Attach_A.pdf, consulté le 21août 2012.
Les systèmes ERP II
9. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com 9
Les ERP II prennent désormais en charge:
• Des fonctions concernant la logistique globale
(SCM)
• Des fonctions liées à la Business Intelligence
(BI)
• Des fonctions liées à la gestion du capital
humain (Human Capital Management)
• Des fonctions liées au marketing (CRM)
• Des fonctions liées au commerce électronique
(e-commerce et Web Services)
Les systèmes ERP II
10. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com10
SECTION 1
THÉORIES ET MODÈLES
SECTION 2
SI ET ÉVOLUTIONS
SECTION 3
L’ENTREPRISE INTÉGRÉE
SECTION 4
L’ENTREPRISE ETENDUE
Plan général
• Les systèmes ERP II
• Les systèmes SCM
• Les systèmes CRM
• Le commerce électronique
• Conclusion
11. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com11
En français: Gestion de la logistique globale
La production
L’approvisionnement
Le stock
La distribution
Le transport
L’information
Les systèmes SCM
Source: D8 - Roadmap for Digital Business BRIDGE Consortium, 2002.
Les six éléments clés de la logistique sont:
12. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com12
Production
Commerciale
Objectif:
Ventes
maximum
Les systèmes SCM
Objectif: Zéro
stocks
13. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com13
En français: Gestion de la logistique globale
La production
L’approvisionnement
Le stock
La distribution
Le transport
L’information
Les systèmes SCM
Source: D8 - Roadmap for Digital Business BRIDGE Consortium, 2002.
Les six éléments clés de la logistique sont:
La production
L’approvisionnement
Le stock
15. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com15
Diminuer les coûts de stockage en optimisant le
rapport capacité de production / demande
Réduire le coût total de la production en
améliorant la circulation des matières et de
l’information dans les chaînes de production
Améliorer la satisfaction des clients en réduisant le
TTM
Les trois premiers objectifs d’un SCM sont:
Les systèmes SCM
16. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com16
Des réponses difficiles
Les systèmes SCM
Des questions « simples » :
Quoi (quel produit)
réapprovisionner?
Quand le réapprovisionner?
De combien le
réapprovisionner?
17. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com17
SCM encompasses many traditionally separate
functional areas such as sales, forecasting,
purchasing, operations, information management,
transportation and logistics.
“[SCM] encompassing every effort involved in
producing and delivering a final product, from the
supplier’s supplier to the customer’s customer …”
Sources: D8 - Roadmap for Digital Business BRIDGE Consortium, 2002 et Pitera T. Supply Chain Management: Strategies for
Adding Value Throughout the Supply Chain, Pioneer-Standard Electronics, White Paper, 2000.
Les systèmes SCM
18. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com18
Sources: D8 - Roadmap for Digital Business BRIDGE Consortium, 2002 et Pitera T. Supply Chain Management: Strategies for
Adding Value Throughout the Supply Chain, Pioneer-Standard Electronics, White Paper, 2000.
Les systèmes SCM
SCM encompasses many traditionally separate
functional areas such as sales, forecasting,
purchasing, operations, information management,
transportation and logistics.
“[SCM] encompassing every effort involved in
producing and delivering a final product, from the
supplier’s supplier to the customer’s customer …”
19. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com19
ActivitésprimairesActivitésdesoutienActivitésprimaires
Logistique
interne
Logistique
interne
ProductionLogistique
interne
Production Logistique
externe
Logistique
interne
Production Logistique
externe
Commercia
lisation et
vente
Logistique
interne
Production Logistique
externe
Commercia
lisation et
vente
Service
après-vente
Infrastructure administrative et financière de
l’entreprise
Infrastructure administrative et financière de
l’entreprise
Gestion des ressources humaines
Infrastructure administrative et financière de
l’entreprise
Gestion des ressources humaines
Recherche & Développement (R&D)
Infrastructure administrative et financière de
l’entreprise
Gestion des ressources humaines
Recherche & Développement (R&D)
Approvisionnements
Marge
de
profit
Les systèmes SCM – La chaine de valeur de Porter
20. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com20
Flux de matières
Flux monétairesFlux monétaires et d’informations
Inspiré de Beaulieu, M. et Roy, J. (2014). Le comportement logistique des entreprises québécoises, Centre sur la productivité et
la prospérité, HEC Montréal, http://cpp.hec.ca/cms/assets/documents/recherches_publiees/CE_2010_07.pdf, consulté le 24
décembre 2013.
Les systèmes SCM
21. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com21
Extraite de YouTube (24 mai 2016). ماهيالرأسمالية؟ , https://www.youtube.com/watch?v=7iBk-cfUTOc, consulté le 5 juin 2017.
01:10
Les systèmes SCM
24. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com24
Columbus, L. (May 18, 2015). Gartner Supply Chain Management Market Share Update: SAP Dominates With 25.8% Share,
http://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2015/05/18/gartner-supply-chain-management-market-share-update-sap-dominates-with-
25-8-share/#7e55c49377a8, consulté le 12 février 2017.
Les parts de marché des
SCM en 2014
Les systèmes SCM et leurs parts de
marché
25. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com25
Pang, A.(June 30, 2016). Top 10 SCM Software Vendors and Market Forecast 2015-2020, https://www.appsruntheworld.com/top-10-
scm-software-vendors-and-market-forecast-2015-2020/, consulté le 12 février 2017.
.
Other 50%
SAP 21%
JDA
Software
Group 7%
Oracle 7%
Infor 3%
Les parts de marché des
SCM en 2015
Les systèmes SCM et leurs parts de
marché
26. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com26
Stevkovska, M. (1er décembre 2017). Top 10 SCM Software Vendors and Market Forecast 2016-2021 - Worldwide SCM Applications
Market to reach $8.4 billion by 2021, compared with $7.6 billion in 2016 at a compound annual growth rate of 2.1%,
https://www.appsruntheworld.com/top-10-scm-software-vendors-and-market-forecast/, consulté le 19 août 2018.
Les parts de marché des
SCM en 2016
Les systèmes SCM et leurs parts de
marché
Other
SAP
JDA
Software
Oracle
Infor 3%
Manhattan
Associates
27. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com27
Source: http://softwarestrategiesblog.com/category/saas/
Le marché cloud mondial pour divers types de systèmes (prévisions
2007-2015 par Gartner (Juin 2011))
L’option cloud pour les SCM
28. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com28
3313,6
3840,5
4387,8
582 688
799
998
1272
1572
1932
2311
2737
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
0
1000
2000
3000
4000
5000
Le marché cloud mondial pour les systèmes de SCM (prévisions
2007-2015 par Gartner (Juin 2011))
L’option cloud pour les SCM
29. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com29
SECTION 1
THÉORIES ET MODÈLES
SECTION 2
SI ET ÉVOLUTIONS
SECTION 3
L’ENTREPRISE INTÉGRÉE
SECTION 4
L’ENTREPRISE ETENDUE
Plan général
• Les systèmes ERP II
• Les systèmes SCM
• Les systèmes CRM
• Le commerce électronique
• Conclusion
30. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com30
CRM is a new approach, a new technique, and a new
management concept for managing customers.
Source: D8 - Roadmap for Digital Business BRIDGE Consortium, 2002.
Les systèmes CRM
Sebag, Paul (1998). Tunis Histoire d'une ville, Editions L'Harmattan, p. 383.
31. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com31
It focuses a business on creating a technological environment that
integrates marketing, sales, service, back-office and supply-chain
functions in order to allow an enterprise to take a complete view of
its customers, and to provide customization, personalized
attention, and focused after sales support to its customers.
Les systèmes CRM
Source: D8 - Roadmap for Digital Business BRIDGE Consortium, 2002.
32. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com32
Les systèmes CRM
Emprunté de http://gkkv.com/game/8794.html on Apr. 16, 2012
34. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com34
Une autre vidéo montre un appareil, Kinect for Windows, qui rend
la vie facile à ceux/celles qui veulent essayer des vêtements sans
trop d’efforts:
Les systèmes CRM: Le miroir magique
35. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com35
02:08Disponible en entier sur https://www.youtube.com/watch?v=Mr71jrkzWq8
Les systèmes CRM: Le miroir magique
38. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com38
Kosur, J. (November 27, 2014). When Does Toys R Us Open For Black Friday and Thanksgiving? Plus More Details,
http://www.business2community.com/us-news/toys-r-us-open-black-friday-thanksgiving-plus-details-01080834, consulté le 28 janvier
2015.
Lacroix, L. (18 nov. 2014). Target & Toys R Us Offer Mobile In-Store Maps for Easy Wayfinding,
https://www.linkedin.com/pulse/20141118153011-32383930-target-toys-r-us-offer-digital-store-maps-for-smartphone-shoppers,
consulté le 28 janvier 2015.
Les systèmes CRM: Toys R Us
39. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com39
Perez, S. (Nov 17, 2014 ). Target’s Mobile App Gets Indoor Mapping, Interactive Black Friday Maps,
http://techcrunch.com/2014/11/17/targets-mobile-app-gets-indoor-mapping-interactive-black-friday-maps/, consulté le 28 janvier
2015.
Les systèmes CRM: Target
41. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com41
Le CRM analytique fait appel au CRM opérationnel et au CRM
collaboratif afin de constituer des bases ou des entrepôts de
données qui rassemblent toutes les informations collectées sur
les clients.
1. Le CRM opérationnel
2. Le CRM collaboratif
3. Le CRM analytique
Le CRM collaboratif est utilisé pour faciliter les interactions
entre l’organisation et ses partenaires, pour améliorer la
communication et la coordination.
Le CRM opérationnel est une combinaison de technologies
permettant de collecter toutes les informations issues des
interactions des clients avec l’entreprise.
Les 3 types de CRM
42. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com42
Voir http://www.marieclaire.fr/,en-suede-les-donneurs-de-sang-recoivent-un-sms-lorsqu-ils-sauvent-une-vie,738999.asp
Le CRM et les TIC
43. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com43
Un exemple d’un SMS envoyé à un
particulier.
Notez le «Chère marque»!
Le CRM et les TIC
44. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com44
…au Smart Days!
GRATUITMENT
Le CRM et les TIC
45. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com45
Type de CRM Principales TIC de support
Opérationnel Bases de données client
Téléphone
Fax
Centre d’appel
Gestion électronique des documents
Customer Support Services (CSS)
Sales Force Automation
Web
Gestion automatisée des commandes
Type de CRM Principales TIC de support
Opérationnel Bases de données client
Téléphone
Fax
Centre d’appel
Gestion électronique des documents
Customer Support Services (CSS)
Sales Force Automation
Web
Gestion automatisée des commandes
Collaboratif Workflow
Courrier électronique
Intranets
Type de CRM Principales TIC de support
Opérationnel Bases de données client
Téléphone
Fax
Centre d’appel
Gestion électronique des documents
Customer Support Services (CSS)
Sales Force Automation
Web
Gestion automatisée des commandes
Collaboratif Workflow
Courrier électronique
Intranets
Analytique Datawarehouse
Datamining
Le CRM et les TIC
46. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com46
L’objectif principal du data mining est de fournir une aide
à la décision aux preneurs de décision grâce à la
découverte de connaissances
grâce à l’analyse de vastes quantités de données
historisées.
en essayant de découvrir des modèles, des tendances,
et des corrélations cachées dans les données pouvant
aider une entreprise à améliorer sa performance.
et en utilisant des modèles de régression, des arbres de
décision, des réseaux de neurones, etc.
Le data mining
47. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com47
L’objectif principal du data mining est de fournir une aide
à la décision aux preneurs de décision grâce à la
découverte de connaissances grâce à l’analyse de
vastes quantités de données historisées en essayant de
découvrir des modèles, des tendances, et des
corrélations cachées dans les données pouvant aider
une entreprise à améliorer sa performance et en utilisant
des modèles de régression, des arbres de décision, des
réseaux de neurones, etc.
Le data mining
48. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com48
L’objectif principal du data mining est de fournir une aide
à la décision aux preneurs de décision grâce à la
découverte de connaissances grâce à l’analyse de
vastes quantités de données historisées en essayant de
découvrir des modèles, des tendances, et des
corrélations cachées dans les données pouvant aider
une entreprise à améliorer sa performance et en utilisant
des modèles de régression, des arbres de décision, des
réseaux de neurones, etc.
Le data mining
49. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com49
Mauriac, L. (10 décembre 1998). Les couches près de la bière, Libération, http://www.liberation.fr/economie/1998/12/10/les-couches-
pres-de-la-biere_255694, consulté le 10 juin 2014.
Le data mining: La légende de la
bière et des couches de bébé
50. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com50
Guideinformatique (18/09/2013). Big Data : Quelle corrélation entre bière et couches pour bébé?,
http://www.guideinformatique.com/actualites-informatiques/big-data-quelle-correlation-entre-biere-et-couches-pour-bebe--164.html,
consulté le 10 juin 2014.
Le data mining: La légende de la
bière et des couches de bébé
51. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com51
Le data mining: La légende de la
bière et des couches de bébé
Masseglia, F. (20 février 2014). Biere et couches… un exemple mythique du data mining, http://www.florent-masseglia.info/biere-et-
couches-un-exemple-mythique-du-data-mining/, consulté le 10 juin 2014.
52. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com52
Le data mining: La légende de la
bière et des couches de bébé
Hays, C.L. (21 nov. 2004). Beer and Pop Tarts - Wal-Mart Uses Massive Data Bank to Predict What America Wants to Buy,
http://www.theledger.com/article/20041121/NEWS/411210344, consulté le 10 juin 2014.
53. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com53
La réalité:
En 1992, Thomas Blischok, manager d’une boite de consultants
spécialisée dans le commerce de détail nommée Teradata, et son
équipe avaient effectué une analyse de 1,2 million de paniers à
partir de 25 magasins Osco Drug.
DSS News (10 nov. 2002). D. J. Power, Editor, Vol. 3, No. 23, http://www.dssresources.com/newsletters/66.php, consulté le 6 janvier
2015.
Le data mining: La légende de la
bière et des couches de bébé
54. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com54
La réalité:
En 1992, Thomas Blischok, manager d’une boite de consultants
spécialisée dans le commerce de détail nommée Teradata, et son
équipe avaient effectué une analyse de 1,2 million de paniers à
partir de 25 magasins Osco Drug.
Margolis, M. (2013). Microsoft Dynamics CRM and Data Mining, https://markmargolis.wordpress.com/2013/09/23/microsoft-
dynamics-crm-and-data-mining/, consulté le 26 juin 2015.
Le data mining: La légende de la
bière et des couches de bébé
55. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com55
Erfan, F. (10 nov. 2014). The Marketing in All Things Human–From Beers and Diapers to Life Insurance and Games,
https://www.linkedin.com/pulse/20141110014145-7763144-the-marketing-in-all-things-human-from-beers-and-diapers-to-life-
insurance-and-games, consulté le 25 juin 2015.
Image Design by Nick Wheat | www.linkedin.com/pub/nick-wheat/55/a11/a72
En 1992, Thomas Blischok, manager d’une boite de consultants
spécialisée dans le commerce de détail nommée Teradata, et son
équipe avaient effectué une analyse de 1,2 million de paniers à
partir de 25 magasins Osco Drug.
Des requêtes de bases de données avaient été programmées
pour identifier des affinités.
La réalité:
Le data mining: La légende de la
bière et des couches de bébé
56. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com56
En 1992, Thomas Blischok, manager d’une boite de consultants
spécialisée dans le commerce de détail nommée Teradata, et son
équipe avaient effectué une analyse de 1,2 million de paniers à
partir de 25 magasins Osco Drug.
Des requêtes de bases de données avaient été programmées
pour identifier des affinités.
L’analyse avait bien décelé qu’entre 17h00 et 19h00 des
consommateurs achetaient de la bière et des couches de bébé.
La réalité:
Le data mining: La légende de la
bière et des couches de bébé
57. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com57
En 1992, Thomas Blischok, manager d’une boite de consultants
spécialisée dans le commerce de détail nommée Teradata, et son
équipe avaient effectué une analyse de 1,2 million de paniers à
partir de 25 magasins Osco Drug.
Des requêtes de bases de données avaient été programmées
pour identifier des affinités.
L’analyse avait bien décelé qu’entre 17h00 et 19h00 des
consommateurs achetaient de la bière et des couches de bébé.
Les responsables de Osco n’avaient PAS exploité cette
association pour placer ces produits à proximité l’un de l’autre. Il
semble donc que l’histoire authentique est plus terne que la
légende telle que colportée par les médias.
La réalité:
Le data mining: La légende de la
bière et des couches de bébé
58. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com58
Forte Consultancy (non daté). Product Network Analysis – The Next Big Thing in Retail Data Mining,
https://forteconsultancy.wordpress.com/2013/02/19/product-network-analysis-the-next-big-thing-in-retail-data-mining/, consulté le 25
juin 2015 (voir aussi
http://www.fortewares.com/wp/Product%20Network%20Analysis%20%E2%80%93%20The%20Next%20Big%20Thing%20in%20Ret
ail%20Data%20Mining.pdf).
Product Network Analysis - The Next Big Thing in Retail Data
Mining
Le data mining: La légende de la
bière et des couches de bébé
59. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com59
Forte Consultancy (non daté). Product Network Analysis – The Next Big Thing in Retail Data Mining,
https://forteconsultancy.wordpress.com/2013/02/19/product-network-analysis-the-next-big-thing-in-retail-data-mining/, consulté le 25
juin 2015 (voir aussi
http://www.fortewares.com/wp/Product%20Network%20Analysis%20%E2%80%93%20The%20Next%20Big%20Thing%20in%20Ret
ail%20Data%20Mining.pdf).
Product Network Analysis - The Next Big Thing in Retail Data
Mining
Le data mining: La légende de la
bière et des couches de bébé
60. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com60
L’objectif principal du data mining est de fournir une aide
à la décision aux preneurs de décision grâce à la
découverte de connaissances grâce à l’analyse de
vastes quantités de données historisées en essayant de
découvrir des modèles, des tendances, et des
corrélations cachées dans les données pouvant aider
une entreprise à améliorer sa performance et en utilisant
des modèles de régression, des arbres de décision, des
réseaux de neurones, etc.
Le data mining
Le data mining est souvent associé à la notion de
datawarehouse
61. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com61
Base de
données
produits
Base de
données
clients
Base de
données
ventes
Base de
données
fournis-
seurs
Le data mining
69. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com69
Ou: envoyez code client No. GSM No. fixe au 85717
Le CRM et les TIC
70. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com70
Bienvenue au service SMS
Facture votre inscription a ete
effectuee avec succes vous
recevrez un sms des l'edition
de la facture et la suspension
de votre ligne.
TELECOM 18 novembre 2013
Le CRM et les TIC
71. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com71
Bienvenue au service SMS
Facture votre inscription a ete
effectuee avec succes vous
recevrez un sms des l'edition
de la facture et la suspension
de votre ligne.
TELECOM 18 novembre 2013
Le CRM et les TIC
73. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com73
Source: van Rijn, J. (2014). The ultimate mobile email statistics overview, avril 2014, http://www.emailmonday.com/mobile-email-
usage-statistics, consulté le 3 janvier 2015.
Le CRM et les TIC
74. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com74
Mars 2012
Source: van Rijn, J. (2014). The ultimate mobile email statistics overview, avril 2014, http://www.emailmonday.com/mobile-email-
usage-statistics, consulté le 3 janvier 2015.
Le CRM et les TIC
75. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com75
Source: van Rijn, J. (2014). The ultimate mobile email statistics overview, avril 2014, http://www.emailmonday.com/mobile-email-
usage-statistics, consulté le 3 janvier 2015.
Le CRM et les TIC
76. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com76
10%
20%
30%
40%
50%
60%
6am 12pm 6pm 12am
Source: van Rijn, J. (2014). The ultimate mobile email statistics overview, avril 2014, http://www.emailmonday.com/mobile-email-
usage-statistics, consulté le 3 janvier 2015.
Le CRM et les TIC
78. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com78
Murphy Kelly, S. (11 juillet 2013). 1 in 10 Americans Use Smartphones During Sex, http://mashable.com/2013/07/11/smartphones-
during-sex/, consulté le 25 juin 2015.
Le CRM et les TIC
79. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com79
Murphy Kelly, S. (11 juillet 2013). 1 in 10 Americans Use Smartphones During Sex, http://mashable.com/2013/07/11/smartphones-
during-sex/, consulté le 25 juin 2015.
Le CRM et les TIC
83. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com83
http://espacezoe.gdfsuez-dolcevita.fr/index.php
Le CRM et les TIC – Les chatterbots
84. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com84
http://espacezoe.gdfsuez-dolcevita.fr/visite_guide/visiteZoe.php
Le CRM et les TIC – Les chatterbots
85. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com85
http://espacezoe.gdfsuez-dolcevita.fr/visite_guide/visiteZoe.php
Le CRM et les TIC – Les chatterbots
86. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com86
http://espacezoe.gdfsuez-dolcevita.fr/visite_guide/visiteZoe.php
Le CRM et les TIC – Les chatterbots
87. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com87
Aussi appelés:
Chatbots
Agents virtuels
Agents conversationnels
Automated Online Assistants
Ils sont utilisés, entre autres, par:
Lloyds Banking Group
Royal Bank of Scotland
IKEA
Aetna
Le CRM et les TIC – Les chatterbots
88. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com88
http://www.aetna.com/showcase/Ann/
Le CRM et les TIC – Les chatterbots
89. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com89
Le CRM et les TIC – Les chatterbots
90. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com90
Le CRM et les TIC – Les chatterbots
91. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com91
Le CRM et les TIC – Les chatterbots
92. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com92
Le CRM et les TIC – Les chatterbots
94. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com94
Columbus, L. (May 28, 2016). 2015 Gartner CRM Market Share Analysis Shows Salesforce In The Lead, Growing Faster Than
Market, http://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2016/05/28/2015-gartner-crm-market-share-analysis-shows-salesforce-in-the-
lead-growing-faster-than-market/#58ed058825ae, consulté le 12 février 2017.
Les parts de marché des
CRM en 2014 (26,2
milliards de $)
Le CRM et ses parts de marché
95. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com95
Voir http://www.idealclientfocus.com/4-data-points-europes-manufacturing-sector, consulté le 19 août 2018.
Les parts de marché des
CRM en 2015
Le CRM et ses parts de marché
96. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com96
Markovski, M. (1er décembre 2017). Top 10 CRM Software Vendors and Market Forecast 2016-2021 - Worldwide CRM Applications
Market to reach $26.6 billion by 2021, compared with $24.2 billion in 2016 at a compound annual growth rate of 1.9%,
https://www.appsruntheworld.com/top-10-crm-software-vendors-and-market-forecast/, consulté le 19 août 2018.
Les parts de marché des
CRM en 2016
Salesforce
Oracle
SAP
Adobe
Systems
Genesis
Telecommunications
Laboratories
Microsoft
Nice
Systems
Others
Le CRM et ses parts de marché
97. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com97Source: http://softwarestrategiesblog.com/category/saas/
Le marché cloud mondial pour divers types de systèmes (prévisions
2007-2015 par Gartner (Juin 2011))
L’option cloud pour les CRM
98. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com98
Le marché cloud mondial pour divers types de systèmes (prévisions
2007-2015 par Gartner (Juin 2011))
L’option cloud pour les CRM
1231
1872
2273
3174
3760
4341
4801
5249
5719
10000
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
0
2000
4000
6000
8000
10000
Source: http://softwarestrategiesblog.com/category/saas/
99. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com99
Les ERP II prennent désormais en charge:
• Des fonctions concernant la logistique globale
(SCM)
• Des fonctions liées à la Business Intelligence
(BI)
• Des fonctions liées à la gestion du capital
humain (Human Capital Management)
• Des fonctions liées au marketing (CRM)
• Des fonctions liées au commerce électronique
(e-commerce et Web Services)
Les systèmes ERP II
100. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com100
Les systèmes ERP
Les modules les plus vendus (n=1000)
Source: Kimberling, E. (2011). Preview of Panorama’s 2011 ERP Report: ERP Implementation Costs Continue to Decline, January
10, http://panorama-consulting.com/preview-of-panoramas-2011-erp-report-erp-implementation-costs-continue-to-decline/
Adoption de modules ERP
Détail
Conception de produit
Gestion du cycle de vie produit
Transport/Logistique
Entrepôts
Business Intelligence
Planification/Logistique globale
Fabrication
CRM
Gestion des entrepôts
Ressources Humaines/Paye
Gestion des matières premières
Ventes-Distribution/Commandes
Finances
0 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00%
102. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com102
SECTION 1
THÉORIES ET MODÈLES
SECTION 2
SI ET ÉVOLUTIONS
SECTION 3
L’ENTREPRISE INTÉGRÉE
SECTION 4
L’ENTREPRISE ETENDUE
Plan général
• Les systèmes ERP II
• Les systèmes SCM
• Les systèmes CRM
• Le commerce électronique
• Conclusion
103. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com103
Columbus, L. (2013). Gartner Predicts CRM Will Be A $36B Market By 2017, June 18,
http://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2013/06/18/gartner-predicts-crm-will-be-a-36b-market-by-2017/, consulté le 7 mars 2015.
Le revenu mondial du marché du logiciel par segment, 2010-2017 (Millions
de dollars US).
ERP
CRM
SCM
Conclusion
105. Mohamed Louadi, PhD mlouadi@louadi.com105
Source: Andreu, R., Sieber, S. et Valor, J. (2003). Introduction to ERP, IESE, Universidad de Navarra,
http://blog.iese.edu/valor/files/2010/07/Introduction-to-ERP.pdf
Conclusion