initiation a la conception des SI
La conception des systèmes d'information (SI) est un processus crucial dans le développement et la mise en œuvre de solutions informatiques pour répondre aux besoins d'une organisation. La conception des SI englobe plusieurs étapes clés, chacune jouant un rôle essentiel dans la création d'un système efficace et adapté. Voici un aperçu général du processus de conception des systèmes d'information :
Identification des Besoins :
Comprendre les besoins spécifiques de l'organisation et des utilisateurs.
Effectuer des analyses des processus métier pour identifier les exigences fonctionnelles.
Planification du Système :
Élaborer un plan global pour la conception du système.
Définir les objectifs, les délais et les ressources nécessaires.
Conception Conceptuelle :
Créer un modèle conceptuel du système qui identifie les grandes composantes et leurs relations.
Utiliser des techniques comme la modélisation entité-relation pour représenter les entités et les relations clés.
Conception Logique :
Développer un modèle logique basé sur le modèle conceptuel.
Utiliser des diagrammes de classe, des diagrammes de séquence, etc., pour définir la structure et le comportement du système.
Conception Physique :
Transformer le modèle logique en un modèle physique qui tient compte des détails de mise en œuvre.
Définir les tables de bases de données, les structures de fichiers, les interfaces, etc.
Développement de l'Architecture :
Concevoir l'architecture matérielle et logicielle du système.
Choisir les technologies et les plateformes appropriées.
Prototypage :
Créer des prototypes du système pour recueillir des commentaires et valider les concepts.
Itérer sur le prototype en fonction des retours.
Développement et Programmation :
Écrire le code source en utilisant les langages de programmation appropriés.
Suivre les meilleures pratiques de développement logiciel.
Tests :
Effectuer des tests unitaires, des tests d'intégration et des tests système pour garantir la qualité du système.
Identifier et corriger les bogues éventuels.
Mise en Œuvre :
Déployer le système dans l'environnement de production.
Fournir la formation nécessaire aux utilisateurs finaux.
Maintenance et Évolution :
Assurer la maintenance continue du système.
Mettre en œuvre des mises à jour et des améliorations en fonction des évolutions des besoins.
La conception des systèmes d'information est un processus itératif, et il est important de rester flexible pour ajuster le système en fonction des retours des utilisateurs et des changements dans l'environnement organisationnel. Un suivi continu et une gestion efficace du cycle de vie des systèmes d'information sont également essentiels pour assurer leur pertinence à long terme.
initiation a la conception des SI
La conception des systèmes d'information (SI) est un processus crucial dans le développement et la mise en œuvre de solutions informatiques pour répondre aux besoins d'une organisation. La conception des SI englobe plusieurs étapes clés, chacune jouant un rôle essentiel dans la création d'un système efficace et adapté. Voici un aperçu général du processus de conception des systèmes d'information :
Identification des Besoins :
Comprendre les besoins spécifiques de l'organisation et des utilisateurs.
Effectuer des analyses des processus métier pour identifier les exigences fonctionnelles.
Planification du Système :
Élaborer un plan global pour la conception du système.
Définir les objectifs, les délais et les ressources nécessaires.
Conception Conceptuelle :
Créer un modèle conceptuel du système qui identifie les grandes composantes et leurs relations.
Utiliser des techniques comme la modélisation entité-relation pour représenter les entités et les relations clés.
Conception Logique :
Développer un modèle logique basé sur le modèle conceptuel.
Utiliser des diagrammes de classe, des diagrammes de séquence, etc., pour définir la structure et le comportement du système.
Conception Physique :
Transformer le modèle logique en un modèle physique qui tient compte des détails de mise en œuvre.
Définir les tables de bases de données, les structures de fichiers, les interfaces, etc.
Développement de l'Architecture :
Concevoir l'architecture matérielle et logicielle du système.
Choisir les technologies et les plateformes appropriées.
Prototypage :
Créer des prototypes du système pour recueillir des commentaires et valider les concepts.
Itérer sur le prototype en fonction des retours.
Développement et Programmation :
Écrire le code source en utilisant les langages de programmation appropriés.
Suivre les meilleures pratiques de développement logiciel.
Tests :
Effectuer des tests unitaires, des tests d'intégration et des tests système pour garantir la qualité du système.
Identifier et corriger les bogues éventuels.
Mise en Œuvre :
Déployer le système dans l'environnement de production.
Fournir la formation nécessaire aux utilisateurs finaux.
Maintenance et Évolution :
Assurer la maintenance continue du système.
Mettre en œuvre des mises à jour et des améliorations en fonction des évolutions des besoins.
La conception des systèmes d'information est un processus itératif, et il est important de rester flexible pour ajuster le système en fonction des retours des utilisateurs et des changements dans l'environnement organisationnel. Un suivi continu et une gestion efficace du cycle de vie des systèmes d'information sont également essentiels pour assurer leur pertinence à long terme.
OntoCASE à la 5e conférence GeCSO: Gestion des Connaissances dans la Société ...Michel Héon PhD
OntoCASE est un atelier de génie logiciel pour la conception d'ontologies OWL fondée sur une représentation semi-formelle graphique de la connaissance d'entreprise. Cette présentation présente OntoCase dans la perspective de la gestion des connaissances organisationnelles.
Voir:
http://www.cotechnoe.com
http://www.ontocase.com
http://web-semantique-et-modelisation-ontologique-avec-g-owl.com/
Introduction au Prompt engineering : Découvrez cette pratique !BigBrain Evolution
Voici un petit guide abordant de manière synthétique une des nombreuses facettes de ce domaine de l'intelligence artificielle : Le prompt Engineering.
Il s'agit uniquement d'une introduction de cette discipline en constante évolution (il est important de le mentionner car cela va très vite et l'amélioration exponentielle des IA génératives rend obsolète au fur et à mesure certaines techniques quand d'autres voient le jour, donc ce qui est présenté est surtout à vocation éducative et présente en quelque sorte l'évolution des techniques de cette discipline qui ont été développées au fur et à mesure par des spécialistes).
Ce guide est surtout à destination des personnes débutantes (mais c'est également ouvert à tout le monde bien-sûr) souhaitant s'informer sur les pratiques de cette discipline.
Vous souhaitez rester informé sur les nouveautés et en particulier sur l'intelligence artificielle et ChatGPT, vous êtes au bon endroit !
Abonnez-vous à www.bigbrainevolution.com !
OntoCASE à la 5e conférence GeCSO: Gestion des Connaissances dans la Société ...Michel Héon PhD
OntoCASE est un atelier de génie logiciel pour la conception d'ontologies OWL fondée sur une représentation semi-formelle graphique de la connaissance d'entreprise. Cette présentation présente OntoCase dans la perspective de la gestion des connaissances organisationnelles.
Voir:
http://www.cotechnoe.com
http://www.ontocase.com
http://web-semantique-et-modelisation-ontologique-avec-g-owl.com/
Introduction au Prompt engineering : Découvrez cette pratique !BigBrain Evolution
Voici un petit guide abordant de manière synthétique une des nombreuses facettes de ce domaine de l'intelligence artificielle : Le prompt Engineering.
Il s'agit uniquement d'une introduction de cette discipline en constante évolution (il est important de le mentionner car cela va très vite et l'amélioration exponentielle des IA génératives rend obsolète au fur et à mesure certaines techniques quand d'autres voient le jour, donc ce qui est présenté est surtout à vocation éducative et présente en quelque sorte l'évolution des techniques de cette discipline qui ont été développées au fur et à mesure par des spécialistes).
Ce guide est surtout à destination des personnes débutantes (mais c'est également ouvert à tout le monde bien-sûr) souhaitant s'informer sur les pratiques de cette discipline.
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5. •Approches de modélisation symboliques
5
MOOC EIAH
Model Tracing
Théorie de la cognition ACT-R,
Anderson et al. 1998
Représentation des connaissances
procédurales
=> Sous forme de règles de production
raisonnement déductif
Constraint Based Modeling
Théorie « learning from performance
errors », Ohlsson 1996
Représentation des connaissances
déclaratives
=> Sous forme de contraintes
Raisonnement de Satisfiabilité
AComparativeAnalysisofCognitiveTutoringand
Constraint-BasedModeling,Mitrovic,Koedingerand
Martin,UserModeling2003,pp313-322
6. •Approches de modélisation symboliques
6
MOOC EIAH
Model Tracing
Expliciter toutes les règles
permettant de décrire les
connaissances procédurales dont
on a besoin pour résoudre de façon
correcte (ou incorrecte) le problème.
Constraint Based Modeling
Ensemble de contraintes sous forme
de Couple = <Cr,Cs>
Où
Cr (relevant condition) = condition
pertinente
Cs (satisfaction condition) = condition à
satisfaire.
=> “If <relevance condition> is true,
then <satisfaction condition> had
better also be true, otherwise
something has gone wrong.”
7. •Modélisation symbolique, Exemple concret
7
MOOC EIAH
Model Tracing
AComparativeAnalysisofCognitiveTutoringand
Constraint-BasedModeling,Mitrovic,Koedingerand
Martin,UserModeling2003,pp313-322
8. •Modélisation symbolique, Exemple concret
8
MOOC EIAH
Constraint Base Model (CBM)
AComparativeAnalysisofCognitiveTutoringand
Constraint-BasedModeling,Mitrovic,Koedingerand
Martin,UserModeling2003,pp313-322
9. •Modélisation symbolique, un choix
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MOOC EIAH
Model Tracing
Est un bon choix quand les stratégies de
résolution de problèmes
sont bien définies et lorsqu'une
rétroaction compréhensive et immédiate
est souhaitable.
Constraint Based Modeling
Offre une alternative réalisable lorsque
de telles stratégies ne sont pas
disponibles
ou appropriées, ou il y a trop peu de
temps ou de ressources pour
construire une base de connaissances
de type model tracing