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Version PDF - Veille stratégique

1. Zone interne Figure 60 Mod le de fonctionnement de vigilance Vigilance est utilis pour saisir des opportunit s en veille technologique projets de R amp D suivre des projets en cours ou le d veloppement des brevets identifier des organismes qui d veloppent des produits similaires etc Les avantages et les inconv nients de Vigilance Vigilance pr sente plusieurs avantages 1 il dispose d une base de donn es pour stocker des informations sous forme de fiches signal tiques et les regrouper sous forme de th mes de recherche r seaux 2 il permet d extraire des informations via diff rents modes automatique semi automatique manuel 3 il dispose d un diteur de graphe pour afficher le r seau Les utilisateurs peuvent ainsi naviguer dans ce r seau En outre un zoom leur permet de localiser la vue locale sans perdre la vue globale Vigilance pourrait tre utilis par exemple pour identifier les acteurs concern s par une certaine technologie technologie du t l phone cellulaire A nsi que les liens entre ces acteurs relation de partenariat de concurrence etc et comprendre la strat gie de chacun Conclusion Vigilance ne peut pas servir de support pour construire les repr sentations puzzle telles qu elles sont sp cifi es dans notre cahier des charges En outre le logiciel est l tape de conception Mais il peut tre utilis une fois achev pour saisir des op
2. essseeereeerreerrerrrrrrrererrrrrrrrrrrerrrerrrererereee 220 Z LES LOGICIELS DE RECHERCHE D INFORMATIONS e ssesssssecssocecssecesssccsscoecssocecsecesssecssooeesseceee 221 2 1 MAENEO AA KO IEEE EEA A EAE EAE A EAE A AAT 221 2 2 ELOGICIEL DATES ER EEEE meet tiens AU ame ss lan nine MR een 223 2 3 SYNTHESE SUR LES LOGICIELS DE RECHERCHE D INFORMATIONS eseserrerrrerercrcrrrerrrererererererererererereee 224 3 LES LOGICIELS D ANALYSE ET DE SYNTHESE D INFORMATIONS emeenerenesneeee 226 3 1 L ETLOGICIEL LEXIMAPEE trs de he rl aies de co E PE de de net n 226 3 2 ETLOGICIEL VIGILANCE EE ii Mme A een enr en ent en entend 230 3 3 LELOGICIEL TETRALOGI riiin teeren eere Ee errea S EE EE EE E E EE ne E Eer aE Sap sels 232 3 4 LE LOGICIEL LOTUS NOT S A ne N A 232 3 5 SYNTHESE SUR LES OUTILS D ANALYSE ET DE SYNTHESE D INFORMATIONS seseeeerrrerererrrrrrrrrrrrrrreeeee 235 4 LES LOGICIELS DE RECOUPEMENT D INFORMATIONS eeesseseescceessecesssecssooeessocecssecescseessooesssecee 236 4 1 LES LOGICIELS GINGO ET UMAP ss sssssssssssssecssscssssscscsscsssscssesssscscssccsssesscseseseseseeesse 236 4 2 LE LOGICIEL INSPIRATION ses essessssssscssscscscscecescsscecesscscsccsscssesecesesesssssecccccssesesescsceeseseessse 237 4 3 LE LOGICIEL MAX THINK E dd dE de Rd ut de de rates de te sde 238 4 4 LES LOGICIELS DECISION EXPLORER ET COPE ee ssssssssssssssscsssssssssscsssessesssssssesssssesesessee 239 4 5 SYNTHESE SUR LES LOGIC
3. Ibm Philips dans le multim dia n gociations secr tes Ibm Computer Associates O D veloppement de logiciels base de reconnaissance vocale Ibm Toshiba Siemens d veloppement d une nouvelle puce t Kevaloriser les inventions d 1 gt lt 7 E 5y IBM envisage j Ne VI des alliances Tbm Toshiba au Japan T Souci qualit produit r Ko E 7 production de pe ia cristaux liquides Ibm Matshushita d veloppement Power P C Toshiba IBM Siemens et ome oldstar Motorola production Accord d veloppement puces de l an 2000 commun En Allemagne Ibm Philips d veloppement des semi conducteurs Lien de confirmation Lien de contradiction Lien de causalit Figure 46 Repr sentation puzzle construite autour Orientation d IBM vers les alliances Cette repr sentation puzzle englobe quatre id es principales 11 12 I3 et 14 e 11 form e des informations n nz n4 ne n7 et ng nous informe que le microprocesseur d IBM est la strat gie principale pour contrecarrer l h g monie d Intel et renforcer sa position sur les march s des microprocesseurs e 12 form e des informations nz ns et nu nous informe qu IBM veut contrecarrer l h g monie de Microsoft notamment dans les logiciels reconnaissances vocales e I3 form e de l information n4 nous infor
4. Ils privil gient les informations issues de sources internes au d triment de sources externes WANG et TURBAN 1991 Ils ont tendance privil gier l crit l oral MARTINET et MARTI 1995 Ils ont des pr f rences pour les informations quantitatives au d triment des informations qualitatives ambigu s et divergentes WANG et TURBAN 1991 Ils ont tendance favoriser l information d j acquise et minimiser si ce n est ignorer les signes de bouleversement imminent dans un environnement turbulent KIESLER et SPROUL 1982 De l tude de EL SAWY et PAUCHANT 1988 il ressort le r sultat suivant les participants au processus d interpr tation des IFI n ont pas cru que seulement 3 des personnes interview es savent ce qu est un t l phone cellulaire Les participants au traitement des IFI pensaient perception que beaucoup de personnes connaissaient le t l phone cellulaire A nsi il nous arrive d interpr ter des informations d une mani re contraire la r alit 3 3 2 2 Le biais d interpr tation comportement vis vis des menaces opportunit s Ce biais affecte l interpr tation des IFI Il est mis en avant par des auteurs tels EL SAWY et PAUCHANT 1988 JACKSON et DUTTON 1988 WANG et TURBAN 1991 EL SAWY et PAUCHANT 1988 observent au cours d une exp rience d interpr tation des IFI que les repr sentations cognitives des personnes engag es dans une activit d interpr tation changent
5. Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes A l exception de ceux de DIFFENBACH 1983 et MOCKLER et al 1988 peu de travaux existent sur l utilisation des informations trait es et ceux qui existent ne sont pas la port e des dirigeants d entreprise D o le probl me suivant Probl me 8 Comment faciliter et aider les dirigeants d entreprise int grer les informations trait es dans un processus d cisionnel 1 3 6 L valuation du dispositif de veille strat gique Supposons que le processus de veille strat gique soit effectif Il est imp ratif de pouvoir offrir aux entreprises un outil de mesure de son efficacit 1 3 6 1 Pourquoi valuer le dispositif de veille strat gique de l entreprise Cette valuation est n cessaire pour deux raisons 1 d une part elle permet de faire ressortir les points forts et les points faibles en vue d une ventuelle am lioration 2 et d autre part elle permet de mesurer la pertinence du processus de veille strat gique afin de justifier l existence d une activit de veille et lui viter une coupure du budget en cas de crise Des deux raisons ci dessus nous soulevons le probl me suivant Probl me 9 Comment aider les dirigeants d entreprise faire un diagnostic de veille strat gique et comment les aider progresser 1 3 6 2 Un exemple d une m thode d valuation de la veille m thode Fennec Fennec LESCA 1989 est une m tho
6. Chapitre 4 Nous appelons s lecteur de n uds l outil permettant les diff rentes visualisations de n uds De m me pour distinguer les trois types de liens par des couleurs des traits et des paisseurs diff rentes nous d finissons le s lecteur de lien 2 2 3 Etape 3 affecter des liens aux informations Une fois le s lecteur de n uds et de liens d fini la construction de la repr sentation puzzle travers l affectation de liens peut commencer L affectation de liens est facilit e par les deux fonctions suivantes 1 l utilisation d un zoom qui permet de r duire ou d agrandir la taille de la repr sentation puzzle 2 la visualisation de la m me repr sentation puzzle sous quatre vues diff rentes en utilisant diverses tailles du zoom Il existe trois fa ons d affecter les liens Sans utilisation du s lecteur Cette proc dure revient 1 d placer les n uds informations sur l cran d un ordinateur comme les pi ces d un puzzle 2 consulter les arguments des deux n uds mettre en relation 3 choisir et s lectionner un type de lien partir du s lecteur de liens Avec utilisation du s lecteur Cette proc dure revient 1 regrouper les informations Inf G1 Inf G2 etc en utilisant le s lecteur de n uds 2 se focaliser sur un regroupement et affecter les liens aux informations de ce regroupement de la m me mani re que sans l utilisation du s lecteur 3 affecte
7. Le tableau ci dessous illustre quelques d finitions extraites de citations d auteurs Facettes du traitement Analyse et validation pour prendre des d cisions Production de signification pour clairer des d cisions Amplification des IFI Construction de signification Production du sens par apprentissage Recoupement d informations en vue de cr er de la signification Auteurs et signification L exploitation syst matique des informations analyse validation et mise sous formats appropri s en vue de prendre de d cisions importantes JAKOBIAK 1991 Le traitement des IFI consiste produire de la signification utile pour soutenir la d marche visionnaire des dirigeants THIETART 1990 Amplification des IFI en vue de produire des forces motrices qui clairent les d cisions LESCA 1994a Parmi les informations collect es quelques unes seulement aident identifier des v nements significatifs et dont la signification doit tre construite WESTLAND et WALLS 1991 SCHUCKTIS4 parle de cr ation de signification partir des informations parses Le traitement de l information marketing et l apprentissage organisationnel n impliquent pas forc ment la prise de d cision Le traitement de l information pour apprendre est certainement plus orient sur la production de sens que sur la prise de d cision SINKULA 1994 L amplification des signaux faible peut tre faite en recoupant les in
8. Nous avons d j not cf chapitre 1 p 25 29 que l entreprise doit conna tre son environnement ext rieur et fonde sa strat gie sur cette connaissance Or dans un environnement turbulent selon MINTZBERG et WATERS 1985 la formation de strat gies est moins pr tablie et plus mergente Elle est accompagn e par la d couverte de nombreux v nements difficiles pr voir EL SAWY 1985 EL SHERIF et EL SAWY 1988 ajoutent que dans un environnement turbulent les d cisions strat giques doivent tre assist es par un syst me permanent d coute et de traque des IFI annonciatrices de changement Ces informations renseignent sur des discontinuit s des surprises des menaces et des opportunit s Ainsi peut on montrer l existence d une relation troite entre les d cisions strat giques de l entreprise et le traitement des IFI 94 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines Une d cision strat gique poss de les caract ristiques suivantes fait intervenir le temps peu r p titive et complexe 2 11 Une d cision strat gique fait intervenir le temps Les d cisions strat giques concernent le devenir de l entreprise Elles peuvent tre prises durant des semaines des mois et n cessitent des r ponses rapides en cas de situations de crises Les d cisions strat giques sont amen es tre modifi es en fonction des incertitudes per ues de l environnement c est d
9. la fois des facilit de stockage de consultation des informations et de visualisation des informations sous forme d arbres virtuels dont la structure est facilement modifiable Cet outil permet d identifier les IFI mais n cessite beaucoup d informations et des personnes ayant des qualifications diff rentes Umap est un logiciel d velopp par Trivium dont les caract ristiques sont les suivantes 1 Il permet d effectuer diff rentes recherches d informations sur Internet en utilisant divers moteurs de recherche les plus connus sur Internet 2 Il limine les doublons d informations issus de la recherche d informations 3 Il permet de visualiser les informations restantes sous forme d un arbre virtuel Les avantages et les inconv nients de Gingo et Umap Ces deux logiciels poss dent les avantages suivants Ils permettent d aider 1 le recoupement des informations collect es 2 de faire merger les IFI auxquels nous n avions pas pens 3 le stockage la synth se et la visualisation des informations tr s puissant dans la visualisation quelque soit la taille de l arbre 6 Trivium 10 Bd S bastopol F 75004 Paris Tel 1 44 78 64 20 trivium trivium fr 236 Chapitre 3 4 de suivre les acteurs de l environnement et d laborer des strat gies avant les concurrents en assurant un suivi des informations journali res 5 de naviguer dans le r seau d information cr 6 de rep rer les liens contrad
10. supprimer les NES faisant r f rence des l ments qui viennent d tre supprim s dans ce cas nous supprimons du NSG 11 les NES faisant r f rence aux n uds ns et n7 supprimer les liens pendants nous supprimons donc le lien rattach au n ud no et le lien rattach au n ud ng qui sont tous deux des liens externes sont supprim s galement les liens lei rattach s au n ud 3 gt lien de causalit lien de confirmation 7 lien de contradiction lien externe Figure 87 Vue group e sur une repr sentation puzzle apr s la suppression du NSG 12 4 2 L ajout d un ensemble de n uds et de liens Nous traitons dans ce paragraphe le cas o un ensemble d informations et de liens sont simultan ment ajout s la structure courante du graphe Il peut arriver que l ensemble ajout constitu de n uds et de liens puisse lui seul former un n ud complexe Quelque soit l ensemble ajout il entra nera certaines modifications appliquer la structure courante Il suffit de combiner les modifications li es au n uds aux liens et la cr ation d un n ud sous graphe s il cette derni re op ration a lieu 280 Chapitre 4 Il n est donc pas n cessaire d expliciter le d tail de ces diff rentes op rations nous donnerons uniquement un exemple construit partir de la structure courante de la Figure 70 o nous rajouterons trois n uds informations et six liens Les n uds
11. 6 p GUILLAUME P et NEGRE C 1994 Guide de l utilisateur Puzzle Travail DESS MSIO ESA Grenoble nov 34 p GUPTA A K et WILEMON D 1988 Why R amp D resists using marketing information Research Technology Management novembre d cembre p 36 41 GUTMAN J 1982 mean end chain model based on consumer categorisation process Journal of Marketing n 46 Spring 1982 HALL K 1981 The economic nature of information p 162 HAMEL G et PRAHALAD C K 1995 La conqu te du futur strat gie audacieuses pour prendre en main le devenir de votre secteur et cr er les march s de demain InterEdition 326 p HAMMOND J 1973 In successful implementation Paper presented to the XX International Meeting of the Institute of Management Science Tel Aviv Israel HEDBERG et JONSSON 1978 Designing semi confusing information systems for organizations in changing environment Accounting Organization and Society n 1 p 47 64 HOFBAUER T H C C WOO and C MARTENS 1994 Decision Support Through Facilitating the Exchange of Experiences in a Distributed Environment Intenational Journal of Intelligent and Cooperative Information System vol 3 n 3 p 255 278 HOGGARTH R 1980 Judgement and Choice 250 p 1980 Edition HOLLARD M 1994 G nie industriel les enjeux conomiques Presse Universitaire de Grenoble 399 p HOLLARD M et STRAPPAZZON J P 1994 Organisation de l entreprise
12. Activit s du groupe Activit s individuelles dossier initial Les individus per oivent T les stimuli de l environnement M esure initiale Changement des repr sentations Discussion cognitives collective Remplir une fiche Changement potentiel de traque des repr sentations cognitives Les inf rences des individus deviennent de nouveaux stimuli pour le groupe in de p riode de traque non oui Mesure finale Analyse r trospective Figure 28 Le processus d interpr tation des IFI selon la m thode 3 T D apr s EL SAWY et al 1988 Phase 1 La constitution d un dossier initial Les participants se voient confier un projet de traque par exemple la technologie mergente du t l phone cellulaire et une fiche de traque contenant les attributs suivants e les sources d informations e le contenu de l information sous forme de phrases brutes ou de questions e l inf rence du participant que peut il d duire de cette information e une description r sum e comment l information a t elle chang sa vision vis vis du t l phone cellulaire Phase 2 L laboration des premi res repr sentations cognitives Au bout d une semaine de traque les participants g n rent une liste de descripteurs relative aux march s et applications de la technologie mergente du t l phone cellulaire Les descripteurs sont adopt s par consensus Lorsque la liste est tablie le
13. M ots Cl s D tails de Titre l information Niveau 2 Niveau 1 Titre Information 1 Titre Information 3 Titre Information 2 Repr sentation puzzle Figure 63 Saisie des informations avec acc s aux documents d origine b L utilisation des aphes conceptuels our la saisie des IFI sous forme d un langage normalis L id e d utiliser les graphes conceptuels est inspir e d une application du logiciel Gingo Cette application permet de saisir les informations sous forme de phrases normalis es D apr s FOUCILLON cette saisie peut tre facilit e en utilisant les graphes conceptuels A partir de ce constat nous pensons qu un langage normalis permettrait de rassembler les IFI et faciliterait la composition de r sum s d informations A titre d exemple les IFI d une repr sentation puzzle peuvent renseigner sur 1 une activit de R amp D un investissement un processus des intervenants des brevets des projets de recherche similaires etc 2 une phase de production un proc d de fabrication une nouvelle technologie etc 3 une opportunit de nouveaux march s une orientation vers les alliances etc 4 une mise sur le march de nouveaux produits nouvelles caract ristiques des produits un produit de substitution une orientation vers les services etc Ainsi les IFI seront saisies selon diff rents point de vues figure su
14. Une autre tude men e aupr s de 130 entreprises fran aises et europ ennes par BALLAZ et 11 professionnels de l achat industriel BALLAZ 1992 montre que la veille strat gique est souvent limit e la veille technologique Une tude men e par JULIEN et al 1995 dans les PME manufacturi res qu b coises a montr que la veille technologique est la plus d velopp e 55 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes 3 6 2 Principales causes de cet cart Nous avons cherch conna tre les raisons de cet cart et nous avons trouv plusieurs raisons Figure 13 Style de directions attitude des dirigeants r sistance l information Motivation des membres de l entreprise vouloir tre l coute Degr de formalisation des informations Efficacit de la communication Ar Degr de d centralisation Veille strat gique 5 Ce et de la circulation des 4 de la structure d organisation efficace informations dans l entreprise de l entreprise Comp tences formation exp rience savoir faire des Degr de parcellisation des t ches membres de l entreprise dans l entreprise qui sait quoi pouvoir tre l coute Figure 13 Facteurs susceptibles d avoir une influence significative sur la veille strat gique D apr s LESCA 1989 Le facteur le plus important selon nous parmi les facteurs cit s ci dessus est que les dirigeant
15. travers une architecture client serveur Nous avons port notre choix sur l outil Lotus Notes LESCA et ROUIBAH 1997 que nous verrons plus loin 1 3 4 Traitement des IFI Une fois les informations traqu es et collect es l tape suivante consiste valuer stocker transformer ces IFI collect es en informations signifiantes utiles l action des dirigeants et diffuser les informations trait es Le but du traitement est de fournir des informations signifiantes sur les volutions de l environnement afin qu elles nourrissent et clairent les d cisions des dirigeants 1 3 4 1 L valuation des informations Lorsque les informations sont collect es une question se pose comment valider ces informations pour ne garder que les IFI annonciatrices de changement Quels crit res d valuation utiliser Dans la majorit des cas la fiabilit et l importance sont les deux crit res utilis s pour valider les informations collect es Cette t che est assur e par le traqueur initial de l information ou par un service situ en aval 1 3 4 2 Le stockage des informations Pour viter la perte des informations collect es il est n cessaire de les stocker Le lieu du stockage des informations peut tre des armoires ou des moyens informatiques Pour faciliter l acc s et la recherche d information nous pr conisons l utilisation de moyens informatiques Auquel cas se pose la question Quel mode d organisation des informations
16. 11 NSG gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction lien externe Figure 69 Une vue d velopp e sur une repr sentation puzzle apr s le groupement des n uds 1 2 et 3 L op ration de groupement des n uds n1 n2 et n3 a comme effet e la cr ation d un NSG 11 e l inclusion des n uds internes n n2 et nz dans le n ud 11 261 Chapitre 4 e la cr ation des NES correspondant aux n uds externes int ressants ns n7 et n10 suivie par leur connexion respectivement avec les n uds n n2 et ns e la cr ation de 3 LE montrant que dans la repr sentation puzzle GSI les n uds ns n7 et 10 sont connect s avec au moins un n ud se trouvant d sormais dans le NSG 11 Exemple 2 La Figure 70 montre le groupement des n uds ns ne et n7 au sein d un nouveau NSG 12 Ce groupement est fait partir de la Figure 69 gt liende causalit lien de confirmation lien de contradiction lien externe Figure 70 Une vue d velopp e sur une repr sentation puzzle apr s le groupement des n uds ns ne et n7 Exemple 3 Le groupement des n uds ns et n4 dans un nouveau NSG 13 est illustr par la Figure 71 Ce groupement est fait partir de la Figure 70 262 Chapitre 4 lien externe gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradictio
17. 2 des fonctions pour g n rer des th mes de recherche 3 et des fonctions pour s lectionner le chemin de strat gie optimale de recherche Figure 62 Utilisateurs BD Thesaurus Classement des Besoins r sultats BD Besoins r sultats Attaibuts sous forme de mots cl s de sources Besoins R sultats Liaisons ion entre Besoins R sultats Graphe de R amp D Figure 62 RDSS une base de donn es structur es d apr s TODA et al 1991 La base de donn es Puisqu un besoin respectivement un r sultat peut tre rapport par diverses sources d informations alors les besoins et les r sultats sont reli s dans le RDSS par les sources d informations Une relation entre un besoin n et un r sultat s rapport s par une certaine source 1 indique que le besoin n r sultat s constitue le sujet principal de la source i Le r sultat s r pond plus tard une demande n Pour stocker l ensemble des informations besoins r sultats attributs de sources d information et de relations la base de donn es est partag e en trois modules 1 Un module pour stocker des besoins les r sultats interm diaires et les relations entre besoins et r sultats interm diaires Ces informations sont stock es sous forme de mots cl s tir s d un sch ma de classification L valuation du degr de liaison entre besoins et r sultats est faite selon 5 niveaux totalement reli m
18. Ce changement affecte les informations qu ils vont traquer L attitude des dirigeants face aux menaces et opportunit s n est pas la m me JACKSON et DUTTON 1988 se basant sur plusieurs travaux empiriques font la synth se des attitudes des dirigeants face aux menaces et aux opportunit s Ils en d duisent deux attitudes 1 la perception d une menace limite la recherche d informations et le nombre de solutions consid rer La menace est expliqu e d une seule mani re 2 la perception d une opportunit entra ne une recherche d informations continue travers un processus qui value ces informations La perception d une opportunit n est pas vidente Pour tre confirm e elle a besoin d un processus it ratif qui permet d interpr ter et de traquer de nouvelles informations Ceci explique peut tre pourquoi les entreprises adoptent souvent une attitude d fensive plut t qu une attitude offensive A Les individus ont tendance utiliser les m thodes et techniques extrapolatives WANG et TURBAN 1991 118 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines 3 3 2 3 Les biais du paradigme de l entreprise Ce biais affecte l interpr tation des informations car les dirigeants face un v nement nouveau restent tr s confiants dans les convictions pass es D apr s JOHNSON 1987 dans KOENIG 1994 le paradigme de l entreprise ou coalition dominante est l ensemble des c
19. Editeurs de graphes Choix des cadres pour repr senter les n uds par exemple le cercle pour Cabri Gaphs l information centrale le rectangle pour l information brute GraphLet Les informations cadre et les liens sont dynamiques Si le cadre bouge les liens qui lui sont associ s bougent aussi si le cadre et supprim les liens sont aussi supprim s Graphe avec structure modifiable Typologie de formes de liens Visualiseur de Graphes R duction du nombre de croisement de liens dans une repr sentation VCG puzzle Repr sentation matricielle des informations Vue locale et globale sur un graphe Pr sence d une fonction zoom et unzoom Diff rentes formes de lien en courbe en polygone etc Visualiseur de graphes Une typologie de liens pour relier les informations d un graphe RDSS Evaluation des liens entre les informations Regroupement des informations par th mes R duction du nombre de croisement de liens dans une repr sentation puzzle Passage d une information r sum e du graphe l information exhaustive Pr sence d un zoom Repr sentation de Pr sence d un zoom permettant une vue locale et globale connaissances Syst me Utilisation d arguments sous forme de liens gIBIS Manipulation de questions r ponses et gestion de nouvelles informations Module d aide l valuation des informations Utilisation de crit res et sous crit res de regroupement Recoupement Recoupement de
20. Figure 91 Enrichissement collectif des informations 13 Le module de regroupement des informations Lorsqu une information est accept e suite un enrichissement elle appara t visualis e dans ce module initialement sous la rubrique information non cat goris e Elle peut plus tard faire l objet d un regroupement sous diff rents th mes Nous sugg rons que le choix des th mes s effectue au cours d une discussion collective 1 3 1 Les crit res de regroupement Le regroupement consiste classer les informations par th me sous forme de mots cl s ou de crit res libres 1 Regroupement par mots cl s par proximit Il est possible de regrouper les informations non cat goris es par des mots cl s jug s significatifs par les utilisateurs Ces mots cl s peuvent tre contenus dans les informations saisies Par exemple Service IBM Alliances IBM etc 2 Regroupement selon des crit res libres par id es Ce regroupement consiste classer les informations non cat goris es par th mes exprimant des id es et ne figurant pas n cessairement dans les informations saisies Ce sont des crit res propres chaque utilisateur 289 Chapitre 4 Quel que soit le th me utilis le regroupement n est pas d finitif Il est toujours possible 1 de modifier le th me de regroupement utilis 2 de regrouper une information d j cat goris e sous un autre th me existant 3 de regrouper une m me informatio
21. Il permet la mobilit la fois des informations et des liens La repr sentation graphique construite est dynamique 4 Il offre un affichage instantan de la repr sentation graphique pr sent e dans un format hi rarchique ainsi que diff rentes possibilit s d analyses successives 6 D velopp par Banxia Software 141 St James Road Glasgow G4 OLT Scotland Tel 44 141 552 3082 Fax 44 141 552 5765 et commercialis e par Scolaris Sage Publication Software Tel 44 0171 330 1222 Prix 295 Livres Sterling 67 Issue d une collaboration entre l universit de Bath et l universit de Strathclyde 239 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges 5 Il permet de donner un style particulier la construction des repr sentations graphiques choix des caract res et des couleurs 6 Il offre des fonctions pour diter afficher et enregistrer les repr sentations graphiques Par exemple fusionner et supprimer des n uds et des liens modifier le contenu des n uds etc Outre les fonctions ci dessus Decision Explorer permet d crire des commentaires de s lectionner la forme du cadre et des couleurs pour les n uds offre un zoom pour r duire et agrandir la taille des graphes et permet de s lectionner le type de liens pour diff rencier la nature des relations entre les n uds du graphe Conclusion Decision Explorer permet la construction des repr sentations puzzle telles qu elles s
22. Lorsque des informations sur l environnement sont per ues elles subissent une valuation Elles sont rejet es si elles ne sont pas pertinentes ou rang es dans des groupements qui existent a priori ou cr er pour l occasion b Les crit res de regroupement Pour mettre c te c te des informations divers crit res sont propos s Le crit re de proximit Deux informations peuvent tre mises ensemble si on estime qu elles sont proches l une de l autre MOLES 1990 ou compte tenu des pr occupations majeures du dirigeant BARR et al 1992 MILLER 1956 sugg re de regrouper les informations par id e et d affecter un label aux informations group es Plut t que de se rappeler ces informations il suffit de se rappeler le label du groupe Le crit re de proximit est souvent utilis en cartographie cognitive pour regrouper les concepts et tracer les cartes cognitives Par exemple CALORI et al 1994 ont utilis ce crit re pour regrouper les concepts cl s relatifs aux changements de l environnement des dirigeants lorsqu ils l explicitent clairement sous forme d expressions telles que il y a une alliance entre x et y Crit re de similitude L esprit humain arrive regrouper des informations parce qu elles pr sentent des ressemblances CONCKLIN 1987 BEHLING et al 1980 MILLER 1987 109 Chapitre 2 Selon MOLLES 1990 la similitude est l existence de ressemblances ou des voisinages dans une ou des chelles
23. SAT La veill technologigU nri onea a oe Ea a ET o E EAEE ATS 51 3 42 Eav lleconcurrenti ll ssssstsntssitiunetniti minimiser aE E E aE a AR 5I 3 43 E veillecommercialeris nanan enn n e e tin e ea ea aaa 52 34A Eaveille fournisseurs sise ee ER E E A E EE E E dten 52 3 4 5 La veille concernant les normes et r glements ss 52 3 4 6 Autres facettes moins explor es iii 52 3 5 CLARIFICATION DU CONCEPT DE VEILLE STRATEGIQUE nec erenseeseceeeerenens secs eserenens ses esenenenseesse 52 3 5 1 La veille strat gique et l intelligence conomique ss 52 3 5 2 La veille strat gique et l espionnage sis 53 3 5 3 La veille strat gique t la prospective snesen senenn eE E EEE EAEE EAE a 54 3 5 4 La veille strat gique et les pr visions sis 54 3 5 5 La veille strat gique et le benchmarking n osooooeneeeeeeeeneeeneseeeerreresesreesrsresrssrrrresesernsesresrsseerrsseseres 54 3 5 6 La veille strat gique et le reverse engineering ss 54 3 6 LE PARADOXE DE LA VEILLE STRATEGIQUE uen essnrens secs eesneenseese essences eserennseeseeseneeneessee 55 3 6 1 Ecart entre la th orie et la pratique sise 55 3 6 2 Principales causes d Cet carts ssl rn a e Na eie a E den eur 56 d CONCLUSION DE LA SECTION 1 ssennnnnnnnnnnnennnnnnnnennnnnnnennennennese 57 24 1 CHAPITRE 1 SECTION2 LE PROCESSUS DE VEILLE STRATEGIQUE ET SES PROBLEMES 61 1 1 PERTINENCE DE LA VEILLE STRATEGIQUE POUR L ENTREPRISE eee 61 1 1 1 La veille stra
24. Surveillance global de l environnement Rechercher interpr ter transformer des 1997 informations sous forme d informations intelligentes utiles l action des d cideurs Tableau 7 D finitions et processus de la veille selon diff rents auteurs 17 Dewent une soci t sp cialis e dans la surveillance des brevet l chelle plan taire Egideria une soci t sp cialis e dans le conseil en intelligence conomique IPSIG Soci t ayant d velopp le logiciel de recherche d information Noemic et Taiga RESOUDRE TRIVIUM etc 45 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes Parmi les d finitions du Tableau 7 nous focalisons notre attention sur celle de LESCA 1994a selon laquelle la veille strat gique est le processus informationnel par lequel l entreprise se met l coute anticipative de son environnement ext rieur dans le but cr atif d ouvrir des fen tres d opportunit s et de r duire son incertitude et ses risques Nous retiendrons de cette d finition les l ments suivants e la veille strat gique est un processus de vigilance et de surveillance attentive et soutenue qui englobe plusieurs activit s que nous verrons plus loin e la veille strat gique concerne les entreprises qui ressentent une grande incertitude concurrence accrue d veloppement rapide des technologies etc e l environnement de l entreprise est form de forces susceptibles d influer sur son deveni
25. Ta m thode propos e estun peu complexe Ooto la m thode propos e est une grille d analyse personnelle 1 E EA 1 3 Tableau 37 Synth se des difficult s observ es durant les 3 exp riences 204 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI Figure 49 Histogramme des difficult s observ es Nous regroupons ces difficult s sous les cat gories suivantes a La signification des phrases Les informations exprim es sous forme de phrases courtes non r dig es par les participants apparaissent comme un obstacle au traitement des IFI En effet les participants estiment 1 que les informations sont floues incertaines et incompr hensibles 16 8 2 qu il est difficile de comprendre la signification d une information courte 7 8 Ces observations sont confirm es par LESCA 1986 et EL SAWY 1985 qui stipulent que les informations de veille strat gique sont ambigu s lorsqu elles se pr sentent sous forme d informations fragmentaires b Le raisonnement Certains participants estiment qu ils sont d sorient s 23 8 parce que e il est difficile de trouver le point d amorce d un raisonnement 13 e il est difficile d ordonner les informations 3 e l absence de dates sur les informations du dossier complique le raisonnement 2 6 e l absence de fiabilit sur les informations complique le raisonnement 2 6 e il est difficile de faire un raisonnement g n ra
26. c dente th se au sein de notre quipe Par rapport au processus de traitement des informations existant nous avons pr sent le traitement des IFI comme un processus de comparaison entre le mod le mental et le mod le structurel par rapport auquel nous avons situ l objet de notre recherche Suite l tude du processus de traitement des informations nous avons obtenu une meilleure compr hension des m thodes d j tudi es PUZZLE m thode K J m thode 3T Les enseignements tir s sont r sum s dans les points suivants e Ces m thodes sont consid r es comme des processus d apprentissage bas s sur des comparaisons entre des mod les mentaux et des mod les structurels e Ces m thodes sont bas es sur la th orie des syst mes qui consid re que la compr hension de la structure facilite la compr hension du probl me e Ces m thodes proposent la construction d une structure compos e d l ments et de relations entre les l ments e Ces m thodes reposent sur la th orie des graphes qui offre diff rents formats de repr sentations et facilite les transformations de repr sentation matricielle graphique Compte tenu de ces enseignements notre objectif consiste maintenant construire une m thode pour op rationaliser le mod le qui se rapproche du mod le mental Les individus sont capables de synth tiser des IFI sous forme de repr sentations visuelles Le mod le propos est bas sur la cr ation
27. chec Mais BAUDELET 1995 est rassurant l chec provisoire doit tre reconnu comme une possibilit la mesure des difficult s li es l acte d innovation Pour percevoir un d clic nous devons effectuer des raisonnements Un raisonnement est une suite logique d id es argument es Un raisonnement tabli partir des IFI est diff rent du raisonnement math matique Il est fond sur N 1 Des d ductions ce mode de raisonnement permet de d duire partir d informations disponibles une nouvelle information inaccessible de mani re directe Par exemple dans la Figure 42 partir des informations 5 6 7 et 8 nous pouvons d duire partir des liens de confirmation et de contradiction qu IBM a des probl mes avec les services et qu elle souhaite am liorer les services propos s sa client le 2 Des inductions dans ce mode de raisonnement les informations disponibles permettent de cr er un prolongement par exemple les informations de la Figure 42 peuvent laisser penser qu IBM pourrait proposer des services sur Internet Les caract ristiques du raisonnement pr c dent se traduisent par l identification d un objectif sous forme d hypoth ses et l utilisation d arguments a Identification d un objectif Nous pouvons identifier un objectif menace opportunit en s inspirant de l aide fournie dans le tableau suivant 188 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traiteme
28. conna tre la structure d organisation d un concurrent dans un pays donn La veille concurrentielle est diff rente de la veille technologique par la nature des informations dont il est question et par les probl mes soulev s lors du traitement de ces informations 3 4 3 La veille commerciale C est l activit par laquelle l entreprise identifie sa client le actuelle et potentielle en l individualisant Dans cette d marche l objectif de l entreprise est de conna tre la strat gie de chacun de fa on anticiper les d cisions susceptibles d influencer le devenir de l entreprise Le client est au centre de l int r t des entreprises En effet il ressort de l enqu te d INX 1994 que pour 37 des personnes interrog es 320 interviews dans 60 entreprises le client est la base de tous leurs raisonnements et m rite toutes les attentions 3 4 4 La veille fournisseur C est l activit par laquelle l entreprise identifie ses fournisseurs actuels et potentiels en les individualisant Dans cette d marche l objectif de l entreprise est de conna tre la strat gie de chacun de fa on anticiper les d cisions susceptibles d influencer le devenir de l entreprise 3 4 5 La veille concernant les normes et r glements C est l activit par laquelle l entreprise influence les normes avant leur sortie afin de pr server les clients et les march s de l entreprise L objectif de l entreprise est de surveiller s
29. construction des repr sentations puzzle sous Decision Explorer Le tableau suivant illustre les comparaisons entre les fonctions offertes par notre application et le prototype PUZZLE ACCESS V2 O signifie une fonction pr sente et le N signifie une fonction absente Base de donn es saisie et consultation Version V3 sous Lotus Version V2 Saisie et visualisation des informations 308 Chapitre 4 Statut de l information attend d tre examin e N accept e rejet e grouper Recherche d informations mots cl s bool enne Plus riche Moins riche hypertexte etc Convivialit de saisie facilit de saisie des informations correction d orthographe utilisation de couleurs modifiables en fonction des utilisateurs rapidit d ex cution des op rations Utilisation en client serveur Enrichissement asynchrone et collectif S lection des informations selon des crit res Visualisation des informations stock es par date de saisie Requ tes pr enregistr es Plus riche moins riche Classification et regroupement des informations par des crit res pr d finis ou libres Navigation dans les informations stock es Aide l valuation de l importance et de la fiabilit d une information Autres caract ristiques S curit et confidentialit verrouillage de la base et utilisation d un mot de passe Ma trise de la base gestionnaire concepteur diteur auteur d posant lecteur Possibilit
30. de travaux ayant trait ce probl me Face ces lacunes les chercheurs comme les responsables d entreprises souhaitent que se d veloppent de nouvelles m thodes et outils pour aider au traitement des informations fragmentaires et incertaines LESCA 1992 VALETTE 1993 CARON 1997 La commission europ enne LIVRE VERT 1996 va dans la m me direction en proposant plusieurs recommandations visant faire un meilleur usage des informations conomiques Notre tude est orient e vers la conceptualisation d un outil d aide au traitement des informations fragmentaires et incertaines dont l objectif est de traduire le discours sur la veille strat gique par un outil op rationnel capable d aider les dirigeants d entreprises passer l action Ainsi cette recherche pr sente un double int r t Un int r t th orique car elle propose une op rationalisation du concept PUZZLE et propose une nouvelle m thode pour la construction des repr sentations puzzle Un int r t pratique car l outil informatique constitue une aide l utilisateur dirigeant d entreprise pour traiter les informations fragmentaires et incertaines Pour r pondre au besoin d aider au traitement des informations fragmentaires et incertaines nous allons au del d une recherche en Sciences de Gestion Nous conceptualisons une m thode nous d finissons son cahier des charges et nous allons jusqu son informatisation La m thodologie de recherche employ
31. es expiration 175 Chapitre 3 TM STM TM STM TM STM Figure 38 Proc dure de regroupement des IFI Etape 2 la r organisation et la mise jour des informations et des th mes sous th mes La r organisation et la mise jour des informations regroup es n cessitent les op rations suivantes 1 V rification de la pertinence de l intitul du th me sous th me le nom est il clair et large nom simple et parlant pour tous les utilisateurs 2 Renvoi d une information un double de l information est il n cessaire dans plusieurs th mes sous th mes la fois 3 Etablissement d une date d obsolescence tablir une date de p remption pour les th mes sous th mes par exemple les catalogues produits sont jet s tous les trois ans et supprimer les informations obsol tes 4 Mise jour des index surveiller et mettre jour la liste des index relatifs chaque th mes sous th me Mais attention Etant donn que la m thode pr c dente est fond e sur la notion de mots cl s il est conseill qu une seule personne soit charg e d ex cuter cette t che L utilisateur doit choisir des index qui permettent la fois de repr senter une information et de la rattacher d autres informations Cette indexation n cessite d tablir un dictionnaire du langage employ qui pr cise la signification des index utilis s Exemples d index autour des th mes IBM s oriente ve
32. es Alerter Saisir Ressortir le degr de surprise Cr er des confirmations Cr er des contradictions Cr er un prolongement Combler des lacunes Soulever des questions D Proposer des r ponses Consulter des commentaires Proposer des r ponses Synth tiser les commentaires Figure 37 La phase d enrichissement des IFI L objectif atteindre travers cet enrichissement est de ressortir le caract re anticipatif des IFI Cet enrichissement peut faciliter la cr ation des repr sentations puzzle que nous pr senterons plus loin Si nous avons des raisons de croire que les IFI annoncent des v nements non totalement r alis s alors nous soulevons les questions 1 Degr de surprise est ce que l v nement cr et annonc par l IFI est susceptible d avoir lieu Par exemple s agit il d un nouveau produit 2 Statut de l IFI quel stade de maturit est l v nement annonc d couverte mergence maturit et disparition Par exemple s il s agit d un produit est il en d veloppement en maturit ou en d clin 3 Cr ation d un prolongement l v nement est il urgent temps d occurrence Par exemple s il s agit d un nouveau produit quels sont ses avancements technologiques Quelle est notre marge de man uvre pour amorcer une action Nous sugg rons que le processus d enrichissement soit collectif et r alisable avec les destinataires d informations les plus concern s par un
33. galement obtenir la suite de l limination des n uds et liens concern s un n ud complexe ne contenant plus aucun n ud de la structure initiale Ce n ud complexe n ayant plus aucune raison d appartenir la vue group e doit tre limin Ci dessous sont pr sent s les diff rentes r gles respecter dans ce sens 1 supprimer le n ud n des deux structures GSI et GSC 2 supprimer de la structure d velopp e les diff rents n uds d entr e sortie faisant r f rence au n ud ni qui vient d tre supprim 3 supprimer de la structure initiale et courante tous les liens pendants 4 supprimer de la vue group e GSC tous les n uds entr e sortie isol s 5 supprimer de la structure courante les liens externes qui ne repr sentent plus aucun lien de la structure initiale 6 supprimer les n uds complexes qui ne contiennent plus aucun n ud de la structure initiale 2 3 L ajout d un lien Nous avons vu lors de l tude des transformations li es aux n uds que l ajout d un n ud dans la repr sentation puzzle GSI n avait aucune incidence sur la vue group e GSC et r ciproquement Cependant la transformation qui consiste ajouter un lien d pend de la nature du lien ajout Si l utilisateur d cide d ajouter dans la structure initiale un lien visible le syst me rajoute le lien dans la structure courante et 267 Chapitre 4 r ciproquement Alors que si le lien ajout est cach soit par un li
34. interpr tation propos s dans la Figure 35 conduisent des processus d assimilation et d accommodation PIAGET 1979 NORMAN 1982 Rappelons que l apprentissage cf section 1 chapitre2 p 113 est synonyme de 1 assimilation ou accroissement lorsque les nouvelles informations sont ajout es et assimil es dans les anciennes repr sentations cognitives 2 ajustement lorsque les anciennes repr sentations cognitives sont ajust es et modifi es par ajout de nouvelles informations 3 structuration lorsqu il y a formation de nouvelles repr sentations cognitives Nous consid rons ces transformations comme des r gles de modification dans des repr sentations puzzle Figure 43 La compr hension de ces r gles est pr alable au d veloppement d un outil informatique Repr sentation Puzzle existante Supprimer inf dans Gg S parer inf en deux inf et inf Gp form de 6 informations n n Fusionner les informations n et n Supprimer le lien entre n etn dans G pour former n dans G KS Figure 43 Les diff rentes transformations dans une repr sentation puzzle La Figure 43 illustre les principales transformations qui peuvent avoir lieu Soit Go un graphe qui repr sente une repr sentation puzzle initiale Figure 43 a Suite un processus d apprentissage l individu a t conduit 186 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI 1 supprimer une information ns
35. le nouveau n ud n est li aucun autre n ud 2 1 2 L ajout d un n ud cach Comme dans le premier cas l utilisateur d cide de l ajout d une nouvelle information la seule diff rence qu elle est dans ce cas cach e Le n ud qui repr sente cette information sera contenu dans un n ud complexe de la vue group e GSC 2 2 La suppression d un n ud La suppression d un n ud entra ne plusieurs modifications sur la structure initiale ainsi que sur la structure courante Tout d pend de la nature du n ud qui a t supprim Nous distinguons ainsi comme dans le cas de l ajout de n ud deux cas selon que le n ud soit cach ou visible 2 2 1 La suppression d un n ud visible Puisque le n ud est visible alors il n appartient aucun n ud complexe Cependant il peut tre li un n ud complexe par un lien externe Si l utilisateur d cide de supprimer un n ud que nous noterons par exemple ni ce n ud sera supprim la fois de la vue en expansion et de la vue group e Tous les n uds entr e sortie faisant r f rence au n ud supprim n seront galement limin s de la vue group e L limination de l ensemble de ces n uds cr e dans les deux structures des liens ayant qu une seule extr mit des liens pendants Tous les liens pendants 266 Chapitre 4 seront supprim s m me s il s agit de liens externes ou de liens appartenant des n uds complexes En effet lorsque les liens pendants sont suppr
36. li liens internes Ce sont des liens connectant deux n uds internes nei n uds externes int ressants C est l ensemble de n uds externes un n ud NSG connect au moins un n ud interne de ce n ud NSG lei liens externes int ressants C est l ensemble de liens connectant un n ud interne avec un n ud externe int ressant LE lien externe Lien entre un nei et le NSG qui englobe au moins un lei contrairement aux liens du graphe G le lien externe n appartient a aucun type de lien utilis dans les repr sentations puzzle lien de confirmation lien de causalit lien de contradiction NES n ud d entr e sortie image d un nei Afin de reconstituer lors de l clatement d un n ud complexe les liens entre ses composants et les n uds externes chaque NES garde une r f rence envers un nei Lien pendant c est un lien n ayant qu une seule extr mit Il peut tre un lei ou un li N ud isol c est un n ud qui n est rattach aucun n ud du graphe N ud resp Lien cach c est un n ud resp lien de la vue en expansion qui n appartient pas la vue group e Il est cach par un n ud NSG resp un NSG ou un lien LE N ud resp Lien visible c est un n ud resp lien de la vue en expansion qui appartient la vue group e Lien l mentaire c est un lien appartenant l ensemble des liens de la structure initiale repr sentation puzzle Pour rendre le traitement et la compr hensi
37. manipule quinze liens lien d implication logique lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction lien hypoth tique pr supposition lien de remplacement lien est une partie de lien de r ponse lien r sultat de NI OO O1 amp NN lien est une bonne alternative pour 10 lien de suggestion 11 lien est bon pour 12 lien est un sous but pour 150 Chapitre 2 13 lien atteindre le but de 14 lien de simplification 15 lien de justification QOC Questions Options et Criteria est une autre repr sentation propos e par MACLEAN 1991 QOC permet de repr senter les arguments sous forme de liens de raisonnement et permet une construction similaire celle de LEE et LAI Le logiciel gIBIS CONKLIN 1996 Generalized Issue Based Information System est une impl mentation d hypertexte bas e sur le langage IBIS gIB IS est un outil permettant des individus d expliciter leurs connaissances informelles via des argumentations Les utilisateurs peuvent relier des objectifs et des arguments travers une liste pr d finie de composants et des liens s mantiques 1 8 2 Les apports et les limites de ces outils au traitement des IFI Les outils d aide la conception tudi s Sybil Qoc gIBIS ne sont pas d di s au traitement des IFI N anmoins nous pouvons retenir plusieurs id es pour enrichir la construction de signification partir du concep
38. ments d aide au raisonnement que le praticien peut utiliser sa convenance Elle rel ve d une d marche p dagogique et ne pr tend pas apporter des innovations radicales mais donner un fil conducteur au traitement des IFI 2 1 Le mod le conceptuel de la m thode propos e La m thode propos e d aide au traitement des IFI Figure 35 passe par une mod lisation au sens de LEMOIGNE 1990 une construction intentionnelle pour rendre intelligible un ph nom ne per u qui amplifie le raisonnement de l acteur projetant une intervention d lib r e au sein du ph nom ne Nous souhaitons fournir aux responsables d entreprises une repr sentation intelligible l aide de repr sentations puzzle d un processus difficile structurer DAS pour leur permettre de mieux conna tre l environnement de leur entreprise Nouvelles informations Phase 1 Enrichissement des informations Phase 2 Regroupement des informations par th me Compl ter par de nouvelles informations Phase 3 Construction des repr sentations puzzle Utilisation des liens R h Faire aaie Phase 4 varier les y A i ificati repr sentations informations Perception de modifications p Phase 5 Affinement des repr sentations puzzle Phase 6 Proposition d actions Figure 35 Mod le conceptuel de la m thode propos e pour le traitement des IFI Le mod le de traitement ci dessus est une d marche it rative qui englob
39. n 6 1987 p 96 105 Vergnaud Schaeffer M P 1989 Ecoute prospective de l environnement une arme strat gique pour la comp titivit des PME PMI Th se de doctorat Ecole Superieur des Affaires Grenobl e M thodologie de traitement Calori R 1989 Designing a business scanning system Long Range Planning vol 22 n 1 p 69 82 1989 trait inf 332 Bibliographie Fran oise V 1993 Le concepte de Puzzle coeur du processus d coute prospective de l environnement de l entreprise Th se Ecole Superieur des Affaires Grenoble Hunt C Zartarian V 1990 Le renseignement strat gique au service de votre entreprise First 245 p Chanal Val rie et Humbert Lesca 1995 M thodologie de recherhce Vers une ing nierie de la recherche en science de gestion S rie de Recherche CERAG p 1 24 Jain S C 1984 Environmental scanning in US corporations Long Range Planning vol 17 n 2 Margaret A Stroup 1988 Environmental scanning at Monsanto Plannig Review juillet ao t p 24 27 Pollet Yan 1994 Une approche pour la repr sentation de situation op rationnelle dans les syst mes de fusion 1994 4 ieme journ e nationnale sur les applications des sous ensembles floue p 97 107 Lille le 1 2 12 1994 SUBHASH C J 1984 Environmental Scanning in U S Corporations Long Range Planning vol 17 n 2 P 117 128 Veille et performance Vergnaud Schaeffer M P 1992 Veille
40. raisons de la collecte et l interpr tation d duite e les dates de saisies date de collecte et d expiration fix e par les utilisateurs e les sources d informations qui rapportent l information saisie e les destinataires utilisateurs dans l entreprise ayant besoin d informations e le r cepteur ou collecteur de l information e le type de l information primaire texte image et son e le degr de fiabilit plut t fiable plut t non fiable et le degr de l importance tr s importante moyennement importante et peu importante le croisement des qualificatifs de l importance et de la fiabilit permet de g n rer six cas possibles nous souhaitons que ces divers cas soient visualis s par des couleurs diff rentes e un th me qui contient l information e une information concoure pour construire une repr sentation puzzle e un lien n existe qu entre deux information d une repr sentation puzzle 209 Chapitre 3 ee ID Mots cl s e Nom puzzle e Liste de mots cl s e Date cr ation e Nom cr ateur Ln Ca pour D Ln O n ID Lien Destinataire i 0 Enrichissement ID Destinataire 0 Em Gr rem Ps ID Information Ca pour D Degr de surprise e Coordonn es DEEE e Pertinence e Titre l e Importance e Question r ponse Hate Prolongement Date de saisie ID Source Confirmation Date de p remption Type Contradiction Date d mission Nom source Combler lacunes e Actio
41. sentation puzzle contribue cr er diff rentes visions Comme l agencement est bas sur des IFI la repr sentation puzzle cr e l tape pr c dente n est jamais d finitive et l utilisateur qui l a cr e ne pr tend pas repr senter la v rit absolue La repr sentation cr e est assujettie des changements des corrections ou de nouvelles combinaisons changer des liens entre certaines informations modifier l emplacement des informations cf observations en laboratoire Dans ce cas nous parlons de changement de structure d une repr sentation puzzle Ainsi un utilisateur doit toujours s interroger sur l opportunit de cr er de nouvelles repr sentations puzzle via le r arrangement des informations et de liens de raisonnement Les caract ristiques pr c dentes n cessitent que les repr sentations puzzle cr es pr sentent la facult d tre facilement modifiables 185 Chapitre 3 Arriv s ce stade nous retenons qu une repr sentation puzzle n est jamais d finitive Il faut constamment s interroger sur la n cessit d en cr er de nouvelles ou de modifier la structure d j construite 2 5 Etape 4 les modification dans une repr sentation puzzle L examination d une repr sentation puzzle construite peut entra ner des transformations suite des processus d apprentissage 2 5 1 L interpr tation de repr sentation puzzle et les processus d apprentissage Les processus d interpr tation et de r
42. strategic action and organizational renewal Starategic Management Journal vol 13 Special issue summer p 15 36 BAUDELET B 1995 L homme innovant et la complexit 6 p Les Echos BAUMARD P 1991 Strat gie et surveillance des environnements concurrentiels Edition Masson 181 p BEHLING O GIFFORD W et TOLLIVER J M 1980 Effects of grouping information on decision making under risk Decision Science 11 p 272 283 BELOHLAV J et SUSSMAN L 1983 Environmental scanning and dialectical inquiry Managerial Planning vol 32 n 2 1983 p 46 49 BENIS W 1984 The 4 competencies of learship Training and development Journal Ao t p 14 19 314 Bibliographie BERTIN J 1977 Le graphique et le traitement graphique de l information Paris Flammarion BILLINGS R S T W MILBURN et M L SCHAALMAN 1980 A model of crisis perception A theoritical and empirical analysis Administrative Science Quaterly June vol 25 p 300 316 BISSERET A 1985 L assitance la r solution de probl mes dans la supervision de processus Intellectica 1 p 1 20 BONAITI J P 1994 Environnement de l adaptation l anticiaption strat gique p 295 329 in in G nie industriel les enjeux conomiques Sous la direction HOLLARD Michel Presse Universitaire de Grenoble 399 p BONANNO N LAHLOU Y et MOUADDIB N 1994 Une approche dynamique pour l identification de liens inter objets Ing nierie
43. sugg rons de d velopper un nouvel outil de traitement des IFI sous Delphi ou Visuel Basic selon notre cahier des charges Cet outil associerait la fois les fonctions d une 320 Conclusion G n rale base de donn es saisie et consultation des informations et d un diteur des repr sentations puzzle permettant l impl mentation des r gles de construction du m canisme zoom et unzoom Delphi et Visuel Basic sont deux environnements de programmation permettant de construire des interfaces graphiques tr s conviviaux La connexion Lotus Notes au prototype de JAMAA L instrumentation du concept PUZZLE a fait l objet d une collaboration entre l quipe du professeur LESCA et le professeur FALQUET de l Universit de Gen ve travers la r alisation d un outil informatique par un tudiant de DEA du programme international MATIS Archamps Ce dernier avec qui nous avons eu des contacts a b n fici de notre cahier des charges pour amorcer un prototype de construction des repr sentations puzzle en utilisant le langage Java JAMAA 1997 Cet outil permet de construire des repr sentations puzzle conviviales travers les fonctions suivantes d placer les informations d une repr sentation puzzle tablir un lien entre deux informations d placer la fois les informations et les liens qui leur sont associ s modifier la couleur et le style d criture des informations modifier le contenu des informations s lectionner le type et la
44. supprimer de tous les NSG les NES appartenant au GSI faisant r f rence au n ud qui a t supprimer de tous les NSG les NES supprim faisant r f rence au n ud qui a t supprimer des NSG les liens en supprim suspens supprimer des NSG les liens en suspens Tableau 48 Les r gles de Zoom et d Unzoom dans le cas de l ajout ou de la suppression d un n ud 283 Chapitre 4 RE A Ajout de liens Suppression de liens ajouter le lien dans le GSI et le GSC supprimer le lien du GSI et du GSC ajouter le lien dans le GSI Si le lien ajout lie deux n uds qui n appartiennent pas au m me NSG ajouter dans le GSC le lien externe repr sentant le lien ajout dans le cas o le lien externe n existe pas ajouter chacun des deux NSG dans le cas o chaque extr mit du lien ajout appartient NSG diff rent le NES faisant r f rence l extr mit du lien ajout qui n appartient pas au NSG consid r puis ajouter dans chaque NSG le lien ayant pour extr mit le NES ajout ajouter dans le NSG dans le cas o l une des deux extr mit s appartient au NSG et l autre est un n ud visible un NES repr sentant le n ud visible puis ajouter le lien ayant pour extr mit le NES ajout Si le lien ajout lie deux n uds qui appartiennent au m me NSG ajouter dans le cas o les deux extr mit s du lien ajout appartiennent un NSG un lien entre les d
45. t s lectionn es cette tape revient r aliser une premi re association d informations en utilisant des liens Rappelons que 179 Chapitre 3 la mise en relation des informations est inspir e du m canisme cr ation de connexion connu en cr ativit Ce dernier revient faire merger de nouvelles connaissances partir des informations disponibles Le but de la mise en relation des informations est de transformer les IFI sous forme d informations semi structur es et moins ambigu s Pour produire des associations les auteurs utilisent plusieurs liens de raisonnement cf chapitre 2 p 150 151 Nous nous servons de ces liens pour amorcer un d but de raisonnement dans une repr sentation puzzle cr e et tablir des conclusions sous forme de propositions d actions La mise en relation des informations dans une repr sentation puzzle consiste effectuer diff rents modes de raisonnements qui consistent r arranger les informations avant de leur affecter des liens Nous pr sentons au Tableau 32 la d finition des diff rents types de liens que nous avons choisis d utiliser Ces liens permettront de lier les IFI d une repr sentation puzzle Ce tableau fournit en outre une aide m thodique l identification de liens entre ces IFI et assiste les utilisateurs lors du processus de construction des repr sentations puzzle Type de liens Signification du lien Lien de confirmation Les deux informations se confir
46. 11 Ibm envisage des allianss IBM se partagerait Centralisation d IBM en plusieurs soci t s 4 9 Figure 45 Repr sentation puzzle de la figure 42 avec adjonction des information 11 et 12 i ne veut plus se battre L interpr tation de cette repr sentation peut se faire comme suit Cr ation d un prolongement IBM ne veut plus se battre sur les prix Ceci nous laisse penser qu elle envisage des actions Vers quel champ de bataille s oriente IBM Identification de lacunes Pourquoi IBM s oriente t elle vers des alliances Avec qui envisage t elle ces alliances Recherche de nouvelles informations Les services et les alliances sont ils les seuls champs de bataille d IBM Sont ils les seuls axes prioritaires d IBM L objectif de ces questions est d orienter l coute dans une direction cibl e pour une meilleure compr hension de la repr sentation puzzle construite L arriv e d une nouvelle information telle IBM envisage de racheter Lotus Notes et sa client le cr e un prolongement auquel nous n avions pas pens IBM est en train de s orienter vers le service autour du travail collaboratif 2 64 Comparaison des repr sentations puzzle Afin d appr cier l effet d apprentissage il y a lieu de faire des comparaisons entre les diff rentes repr sentations puzzle tablies Si l on consid re le crit re temps et le nombre d individus il y a lieu de distinguer trois cas 1 m me mo
47. 40 Chapitre 1 Scrutation prospective Diagnostic interne de de l entreprise veille strat gique l entreprise e Identification des principaux e Capacit force et faiblesse acteurs externes e Strat gie des acteurs internes e Analyse de leurs strat gies collecte d informations tourn e e Opportunit s risques contraintes vers l int rieur de l entreprise collecte d informations tourn e vers l ext rieur de l entreprise Niveau 1 Analyse du positionnement strat giquede l entreprise Valeurs fondamentales Finalit s missions Postionnement strat gique d sir de l entreprise etFixation des objectifs g n raux Conception des strat gies possibles pour atteindre ces objectifs Niveau 2 Recherche d informations sur l environnement conditionn e et orient e Figure 10 Relation entre le management strat gique et la veille strat gique D apr s LESCA 1986 Ces deux niveaux correspondent deux types de recherches une recherche tout azimut non orient e et une recherche orient e Tableau 6 a Niveau 1 Recherche d information tout azimut mode proactif de recherche Ce niveau correspond l coute continue de l environnement c est dire une collecte tout azimut Dans ce cas la vision est large les informations sont peu cibl es la t che est complexe informations incertaines mal structur es parcellaires et ambigu s et enfin le balayage d information laisse pla
48. COMPLETER des lacunes identifi es RECHERCHER de nouvelles informations CONFIRMER les contradictions et les hypoth ses 1 9 Les EIS le Data Warehouse et le Data Mining D autres recherches dans le domaine du traitement des informations qualitatives ont t men es Nous les citons pour ne pas les ignorer Parmi celles ci nous citons les recherches sur les EIS le Data Warehouse et le KDD Notre tude porte d une part sur les EIS car WANG et TURBAN 1991 ont sugg r de les utiliser pour interpr ter les 38 http www ehm kun nl EHM MIES MI PROJECT WIBIS IbisMethod 151 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique IFI et d autre part sur le Data Warehouse et le KDD car ils nous ont t sugg r s par le Professeur EL SAWY qui nous avons pr sent notre travail de th se D autres chercheurs tels MARTINET et MARTI 1995 et WANG et TURBAN 1991 sugg rent galement l utilisation Des EIS pour le traitement des IFI 1 9 1 Les EIS De nos jours la capacit des ordinateurs consulter d important volumes de donn es et les synth tiser dans des d lais extr mement courts constitue la base de la nouvelle informatique baptis e d cisionnelle l informatique d cisionnelle permet de transformer ces donn es en informations pertinentes pour le dirigeant Dans un second temps elle transformera ces donn es en connaissances FINAZ4 LE MONDE INFORMATIQUE 1993 Les outils qui permettent d
49. Ce sont les cat gories dans lesquelles raisonne l individu ou les l ments fondamentaux de la r alit telle qu il se la repr sente Elles peuvent tre soit des variables pouvant prendre diff rentes valeurs comme augmente diminue soit des construits qui d crivent des faits des ph nom nes et qui traduisent la perception qu un individu a d un domaine particulier Les liens Le lien le plus utilis est le lien de causalit N anmoins on peut en rencontrer d autres le lien de d pendance le lien de proximit le lien de contradiction le lien de confirmation le lien d quivalence etc 1 2 2 L analyse des cartes cognitives L analyse de la carte cognitive consiste rep rer les attributs de structure de la carte nombre d id es nombre de liens les t tes les terminaisons puis les l ments les plus significatifs Cette analyse peut s effectuer selon trois niveaux 1 L analyse de la structure CALORI et al 1994 Cette analyse souligne le caract re simple ou complexe de la carte Des indicateurs sont pr vus pour effectuer ces mesures 2 L analyse du contenu Elle peut suivre deux voies la comparaison des id es tude du sens et de la signification partir d une tude s mantique ou la comparaison des liens Cette derni re d apr s CHAMEEVA et RAKOTARIVELO 1993 1995 est la plus utilis e Par exemple le cha nage cognitif cf annexe 3 p 345 fait la distinction 132 Chapitre 2 entre
50. Doc Science de Gestion 324 p Grenoble 2 ESA SCIENCE et TECHNOLOGIE 1990 Les gisements de l information Juillet ao t 1990 n 27 28 SERRE FLOERSHEIM D 1993 Quand les images vous prennent au mot Paris d Organisation 256 p SIMON H 1960 The new science of management decision Prentice Hall Englewood Cliffs SIMON H 1980 La nouveau management La d cision par les ordinateurs Paris Economica SIMON H A 1973 The structure of ill structured problem Artificial Intelligence 4 p 181 201 SIMON H A 1983 Administration et processus de d cision Paris Economica SINKULA J 1994 Market information processing and organizational learning Journal of Marketing vol 58 p 35 45 SMELTZER L R V HOOK R L HUTT R W 1991 Analysis of the use of advisors as information sources in venture startups Journal of Small Business Management vol 29 p 10 20 SMIRCICH L and C I STUBBART 1985 Strategic Management in an enacted World Academy of Management Review 10 p 724 736 SMITH G F 1989 Defining managerial problems a framework for prescreptive theorizing Management Science vol 35 n 8 p 27 36 SMITH G E 1988 Towards a heuristic theory of problem structuring Management Science vol 34 n 12 p 1489 1506 SMITH G F 1992 Towards a theory of managerial problem solving Decision Support System n 8 p 29 40 327 Conclusion G n rale SPOOR D
51. Elle a t appliqu e dans divers domaines notamment l ducation et l industrie Elle consiste produire de la signification gr ce un arrangement aveugle des informations 143 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique disponibles pour induire au hasard une cr ation de signification Le processus de traitement des informations comporte les tapes principales suivantes e cr ation d attributs ou d items au cours d une g n ration d id es e groupement d attributs ou d items selon des sujets th mes importants e cr ation d une association d items pr c dents e laboration d une carte e explication verbale ou crite Chaque fait v nement ou id e pertinent relatif au contexte du probl me trait est collect et crit sous la forme d un attribut ou d item label A travers un processus r p titif les items obtenus sont organis s sous forme de sous groupes Seuls les items importants sont conserv s A la suite de cette op ration les sous groupes sont organis s sous forme de groupes Les attributs des groupes et des sous groupes sont ensuite arrang s sur du papier grand format et les relations entre ces l ments sont identifi es et trac es en utilisant divers liens et signes Ainsi la m thode K J Et la m thode PUZZLE pr sentent des points communs construction d une repr sentation visuelle regroupement par th me affectation de liens 1 6 3 Les apports et limites
52. InterEdition 615 p Usinier J Claude M Earterby Smith R Thorpe 1993 Introduction la recherche en gestion Edition Economica 235 p 338 Bibliographie Index des figures Figure 1 Impact des informations anticipatives sur les performances de l entreprise 22 Figure 2 Le traitement des informations fragmentaires et incertaines un probl me au c ur des Sciences de Gestion et du G nie Industriel 23 Figure 3 D marche de mise en uvre d une recherche ing nierique 34 Figure 4 Impact des menaces opportunit s 26 Figure 5 Le processus de management strat gique d apr s WANG et al 1991 29 Figure 6 Courbe d volution d une information anticipative 30 Figure 7 Exemple d une information anticipative 32 Figure 8 Concepts rattach s aux informations anticipatives 34 Figure 9 Flux d information g r s par une entreprise 39 Figure 10 Relation entre le management strat gique et la veille strat gique 41 Figure 11 Information strat gique de l entreprise 42 Figure 12 Les diff rentes facettes de la veille strat gique 51 Figure 13 Facteurs susceptibles d avoir une influence significative sur la veille strat gique 56 Figure 14 Pourquoi une veille strat gique et pour quelle facette 62 Figure 15 Processus de veille strat gique 65 Figure 16 Processus de ciblage des informations par Cible 67 Figure 17 Sources d informations pour la veille strat gique 70 Figure 18 Amplification d une information fragme
53. Le Tableau 40 pr sente les avantages et les inconv nient de certains logiciels de recherche d informations voir Annexe 8 p 365 Nom du logiciel Avantages Limites Recherche et s lection des Pas de stockage des informations informations dans les bases de Pas de recoupement des informations donn es accessibles en ligne Renseignement civil via les agents Topic Diffusion s lective des informations TAIGA extraction Recherche d informations dans les Pas de stockage des informations du sens bases de donn es bas e sur une Pas de recoupement des informations analyse s mantique de l information ind pendamment de la langue S lection bas e sur les id es contenues sens et non sur les mots cl s Mecia LAU Identification des informations de Pas de stockage des informations profil Pas de recoupement des informations DR Link Identification des IFI Pas de stockage des informations Recherche d informations Pas de recoupement des informations Autonomy Web Recherche d informations de profil Pas de stockage des informations Searcher et sur les E mails et les newsgroup Pas de recoupement des informations Autonomy Press Agent Name Tag Recherche d informations de profil Pas de stockage des informations sur Internet Pas de recoupement des informations Tableau 40 Avantages et inconv nients des outils de recherche d informations Pour enrichir notre cahier des charges d
54. Le logiciel Topic Topic est un logiciel de recherche documentaire d velopp pour le compte de la CIA USA Il permet d acc der la fois aux documents et aux connaissances qu ils contiennent Nous avons choisi d tudier le logiciel Topic suite la suggestion faite par VALETTE 1993 qui pensait que son utilisation permettrait de rapprocher les IFI conform ment la figure suivante Information 1 Information 1 ee EN Titre Information 3 C Tiie Information 2 Th 2 Pa Mots Information 3 Information 2 Figure 56 Construction d une repr sentation puzzle en utilisant Topic D apr s VALETTE 1993 Les avantage et les limites de Topic Topic pr sente plusieurs avantages Il constitue un excellent outil de recherche d informations via la technologie objets recherche par concept Il permet diff rentes structures d organiser la recherche des informations et de distribuer les documents retrouv s Les utilisateurs peuvent acc der aux documents les plus r cents aux publications en ligne aux archives des journaux aux informations commerciales etc 51 Verity France 6 Bd de la Lib ration Immeuble P rinord 93284 Saint Denis Cedex Tel 1 49 33 74 31 52 Central Intelligence Agency 221 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges Les liens manipul s dans un concepts sont diff rentes des liens de raisonnement utilis s dans les repr sentatio
55. Les ditions d organisation Paris traduit par Marcel Theboul de Russo et Schoemaker Decision Traps Ten Barriers to Brillinat decision making and 337 Conclusion G n rale How to Overcome Them a fireside book ed Simon and Schuster New York 1990 ISBN Am ricain 0 671 72609 9T J 231 p ISBN fran ais 2 7081 1633 9 Wang P Turban L 1991 Filtering strategic environmental information processing using EIS System Science Acte de 2 me conf rence de l IEEE vol 3 dit par NUNAMAKER William F W 1980 Cognitive information processing biases implication for producers Economie de l information Raimbourg Philipe Asym trie d information th orie de l agence et gestion de l entreprise pour r f rence voir slimanne CAHUC Pierre 1993 La nouvelle micro conomie Edition La D couverte 123 p Autres Kimball Nill 1988 Case stydy Transforming Monsato into a Biotechnology Based Innovator Plannig Review juillet ao t p 28 36 Koenig G 1994 L apprentissage organisationnelle rep rage des lieux Revue fran aise de gestion janvier fevrier p 76 83 Mintzberg Henry et Westley Frances 1992 Les cycles du changement organisationnel Strategic Management journal vol 13 p 39 59 Smith G E 1988 Towards a heuristic theory of problem structuring Management Science vol 34 n 12 p 1489 1506 Strat gor 1993 Strat gie structure d cision identit 2 Ed Paris
56. NES faisant r f rence nj et le lien entre le n ud nj et le NES faisant r f rence ni Si ces NES se transforment en n uds isol s alors il sont limin s des NSG qui les renferment Ci dessous figurent les diff rentes tapes suivre de mani re actualiser le graphe zoomable 1 supprimer du GSI le lien entre les deux n uds ni et nj 2 v rifier dans la vue group e que le lien externe qui relie le NSG contenant ni au NSG contenant nj repr sente au moins un lien du GSI dans le cas contraire supprimer ce lien externe 270 Chapitre 4 3 supprimer les liens qui se trouvent entre le NES faisant r f rence n i et le n ud nj et le NES faisant r f rence nj et le n ud n 4 supprimer de la vue group e les NES isol s La r gle de pr c dence logique des modifications du graphe sur le groupement permet de d finir la r gle suivante Pour toute op ration de modification sur le graphe la vue group e doit tre modifi e comme si toutes les op rations de groupement et d clatement avaient eu lieu apr s modification du graphe D un point de vue pratique la r gle de pr c dence permet de d terminer si des n uds complexes ou des liens externes doivent tre ajout s ou supprim s dans la vue group e Lorsqu un lien reliant deux n uds group s dans le m me n ud complexe est ajout au graphe ou retir du graphe il n y a aucune r percussion sur la vue group e Lorsqu un lien cach e pa
57. Nou 2 comparer cette nouvelle information aux autres deux deux 3 choisir et affecter le lien en utilisant le s lecteur de liens La fusion de deux informations La modification dans une repr sentation puzzle peut se traduire par la fusion de n uds Signalons que Decision Explorer permet la fusion de deux n uds informations uniquement La fusion revient s lectionner les deux informations fusionner et cliquer sur l option Merge du menu Edit de Decision Explorer 2 2 5 Etape 5 laborer un compte rendu d une repr sentation puzzle Il est int ressant de r aliser un compte rendu pour chaque repr sentation puzzle afin de 1 permettre la communication et la discussion autour de la repr sentation puzzle cr e 2 contenir les propositions d actions effectuer v rification recherche de nouvelles informations etc 3 permettre de rappeler le sujet trait et de r actualiser la repr sentation puzzle lorsque de nouvelles informations sont collect es Nous proposons de cr er un compte rendu associ une repr sentation puzzle de la mani re suivante 1 cr er un n ud suppl mentaire sans contenu 2 associer ce n ud un argument 3 crire le compte rendu de la repr sentation puzzle au fur et mesure de la discussion entre les membres du groupe objectif identifi argumentations actions 2 2 6 Etape 6 afficher l objectif identifi en utilisant un jeu de couleurs U
58. Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes Probl me 1 Notre entreprise a t elle r ellement besoin d une veille strat gique Si oui sur quoi devrait elle orienter son radar de veille 1 1 2 Exemple d une m thode est d un outil de mesure de pertinence Pertin Pertin LESCA 1994c est une m thode permettant de r pondre la question pr c dente durant une s ance d apprentissage avec des cadres d une entreprise La m thode utilise des crit res sous forme de questions au nombre de 30 et propose des r ponses qui permettent de mesurer le degr de pertinence des pratiques de la veille strat gique dans une entreprise donn e Cette m thode bas e sur le calcul de scores partiels sugg re aux dirigeants s il faut ou pas mettre en place une veille strat gique 1 La r ponse la question principale notre entreprise a t elle r ellement besoin d une veille strat gique est affin e par deux autres questions 2 Dites moi comment est votre environnement et je vous dirai si vous devez avoir une veille strat gique 3 Dites moi quelle est votre volont strat gique et je vous dirai si vous devez avoir une veille strat gique Chacune de ces deux questions est affin e par d autres questions La r ponse la question principale est visualis e dans la Figure 14 Input Output Incertitude per ue par le dirigeant Environnement Caract ristiques du secteur d activit Besoin pour une vei
59. Strategic thinking with computers Long Range Planning Vol 23 n 6 p 35 45 EDITORIAL 1994 Revue Ing nierie des Syst me d information vol 3 n 4 1994 Afecet Num ro sp cial consacr aux EIS EL SAWY O 1985 Personal information systems for strategic scanning in turbulent environments can the CEO go on line MIS Quaterly mars 53 60 EL SAWY O A et PAUCHANT T 1988 Triggers templates and twitches in the tracking of emerging strategic issues Strategic Management Journal vol 9 p 455 473 EL SHERIF H et EL SAWY O 1988 Issue based decision support systems for the egyptian cabinet MIS Quarterly december p 551 550 ELAM J J et M MEAD 1990 Can software influence creativity Information System Research vol 1 n 1 1990 p 1 22 ELOFSON G S et KONSYNSKI B R 1990 Supporting knowledge sharing in environmental scanning IEEE p 281 288 ETZION A 1967 Mixed scanning a third approach to decision making Public Administration Reviw 27 p 385 392 FAHEY L KING R W et NARAYANAN V K 1981 Environmental scanning and forcasting in strategic planning The state of the art Longe Range Planning fevrier vol 14 p 32 39 FAUSTI R 1993 Recherche sur l conomie de l information aper u de la litt rature americaine ENSSIB CERCI 61 p GAN ARSKI S Versions et bases de donn es mod les formel supports de langage et d interface utilisateur Th se Universit de Pa
60. TRAITEMENT DES IF APPELLE L UTILISATION D UNE PENSEE COMPLEXE 96 2 3 LE TRAITEMENT DES IFI EST LA RESOLUTION DE PROBLEMES sise 96 2 3 1 La d finition et l identification d un probl me sis 97 2 3 2 La structuration d un probl me sense 98 2 4 SYNTHESE ET ANALYSE CRITIQUE SUR LA RESOLUTION DE PROBLEMES ET LE TRAITEMENT DES IFI 100 LA COMPREHENSION DU MODELE DE TRAITEMENT DES IL 104 3 1 LE PROCESSUS DE TRAITEMENT DES IF iii 105 3 1 1 La rationalit limit e de SIMON ire eeeeeeeeeeeeeeeeesneeeesee 105 3 1 2 D finition des mod les mentaux n n a a a a ae i E E a aes 106 3 1 3 La compr hension du processus de traitement des IFT ss 106 3 2 LE FORMAT DE PRESENTATION DES INFORMATIONS TRAITEES ss 112 3 2 1 Une repr sentation visuelle pour faciliter les transformations et les comparaisons 112 3 2 2 Une repr sentation pour faciliter l apprentissage ss 113 25 3 2 3 Une repr sentation visuelle unique ou multiple 7 sise 113 3 2 4 Les activit s n cessaires au traitement des IFT sise 114 3 3 LES CONDITIONS QUI INFLUENCENT LE PROCESSUS D INTERPRETATION DES IFI 115 BRL Lesst les cognitif Sa rte en E ne Panne in tintin de er ne tannins 115 3 3 2 Abes biais CONS rte nement nt teen nt sr nest name tentes 117 3 3 3 Autres facteurs susceptibles d influencer le traitement des IFT 119 3 4 LE RECOUR
61. TRAITER les informations de fa on appropri e Tableau 19 Incertitude et ambigu t Adapt de DAFT et LENGEL 1986 1 24 Le probl me de langage Dans le traitement des IFI le probl me de langage se pose lorsque les informations manipul es n cessitent d tre qualifi es par des expressions subjectives Par exemple qualifier l importance d une information anticipative peut varier d une personne une autre Une information importante par les uns peut tre peu importante par d autres Ce probl me est rarement mis en avant par les auteurs en Sciences de Gestion mais beaucoup par ceux des Sciences de l Ing nieur CHOLVY 1994 Nous le mentionnons sans chercher le r soudre 1 2 5 Le probl me d incoh rence Enfin le traitement des IFI soul ve le probl me de l incoh rence des informations Ce probl me peut intervenir lorsque par exemple deux informations cit es par deux sources diff rentes rapportent des v nements contradictoires Nous pouvons suspecter une tentative de d sinformation une erreur dans la transmission des informations Que faire pour tablir la coh rence Ce probl me est aussi mis en avant par quelques auteurs comme LESCA 1992 et CHOLVY 1994 12 6 Le probl me des m thodes de traitement D apr s la finalit de la veille strat gique cf chapitre 1 p 52 53 le traitement des IFI doit contribuer soit r duire l incertitude soit cr er des fen tres d opportunit s
62. acc der la base de donn es il est libre d y faire ce qui lui pla t 3 Multiutilisateur au niveau des tables Chaque utilisateur peut acc der des tables diff rentes dans diff rents modes Ainsi un administrateur pourra diter ou modifier des enregistrements tandis qu un utilisateur sans privil ges ne pourra que consulter la table Multiutilisateur au niveau des champs Ce syst me est le plus souple l acc s peut tre d fini utilisateur par utilisateur table par table et champ par champ On peut par exemple ne voir que certains champs d une table et parmi ces champs avoir quelques droits de modification mais pas de suppression Par exemple offrir l indexation une personne X la mise jour Y et la saisie tous les utilisateurs Cette limitation permettrait de prot ger les informations de veille strat gique jug es confidentielles et r duirait le nombre de mots cl s utilis s 12 Les logiciels de gestion documentaire Les logiciels de gestion documentaire sont un cas particulier des syst mes de gestion des bases de donn es Ils sont sp cialis s dans la gestion des documents Leur principe de fonctionnement sont similaire celui des SGBD la seule diff rence est que les logiciels de gestion documentaire ne se contentent pas de saisir des informations Ils stockent notamment num risent la fois le document et sa fiche signal tique plus ou moins d taill e Ces logiciels g rent des documents non str
63. anticipatives 3 5 4 La veille strat gique et les pr visions La veille strat gique ne doit pas tre confondue avec les techniques de pr vision En effet ces derni res sont souvent bas es sur l extrapolation du pass Les techniques utilis es sont justifi es lorsque l environnement de l entreprise est stable Elles ne sont donc pas toutes appropri es un environnement turbulent En outre les pr visions ne tiennent pas compte des informations qualitatives telles les informations anticipatives fragmentaires et incertaines BRIGHT 1970 Cependant certains utilisent des opinions d experts 3 5 5 La veille strat gique et le benchmarking L talonnage conomique ou le benchmarking est une technique utilis e en veille concurrentielle qui pour une entreprise consiste consid rer un acteur fournisseur concurrent comme mod le de prendre ses id es et de les am liorer Cette entreprise doit galement comparer de mani re continue ses produits proc d s ou services ceux des soci t s ayant des activit s similaires et r put es tres les meilleures Cette comparaison s effectue en vue d valuer leurs pratiques et partir des carts constat s fixer des objectifs pour devenir et rester parmi les meilleures dans un court laps de temps Ainsi le benchmarking peut tre une technique compl mentaire de la veille strat gique 3 5 6 La veille strat gique et le reverse engineering Les pratiques de la technique
64. c dente peut tre mieux comprise en introduisant celle propos e par MCKENNY et KEEN 1974 bas e sur l acquisition traitement des informations Le Tableau 22 illustre des exemples de probl mes bien structur s type I de probl mes peu structur s type II et IIT et enfin des probl mes mal structur s Type IV ar Acquisition des informations processus de perception Connu Inconnu M thode de Connu Recherche intelligente traitement TYPET TYPE II TYPE III TYPE IV Tableau 22 Classification des probl mes D apr s MCKENNY et KEEN 1974 1 Le type I illustre le cas de probl mes bien structur s Le dirigeant conna t aussi bien les informations pertinentes les op rations mentales et l analyse n cessaire effectuer Nous pouvons citer comme exemple le probl me de la planification L effort du dirigeant consiste simplement transformer les donn es disponibles moyennant des m thodes en vue d tre int gr es dans un processus d valuation 2 Le type II illustre le cas de probl mes peu structur s On rencontre ce probl me lorsqu il existe des m thodes pour traiter les informations mais les donn es n cessaires ne sont pas disponibles La pr vision des prix sur des march s complexes est un exemple de tels probl mes Avant d tablir des pr visions il faut rechercher une masse d informations relatives aux march s aux prix et l conomie 102 Section 1 Caract ristiques du traitement des inform
65. ces informations d crivent un terrain g ographique site relief obstacle l ordre de bataille de l ennemi constitution et type des unit s adverses et la doctrine ennemie man uvre et red ploiement Il existe trois tapes essentielles dans le processus de fusion de donn es 1 Une premi re tape est un traitement num rique des donn es issues de diff rents capteurs Elle permet de produire une premi re repr sentation de l univers d int r t en termes d objets Par exemple la vision de thanks 2 La deuxi me tape est une op ration de corr lation et d agr gation des donn es en vue d une meilleure compr hension s mantique des objets Elle peut comporter plusieurs raffinements s mantiques successifs Par exemple la vision de cinq thanks 3 La troisi me tape prend la forme d une op ration de r action par rapport aux r sultats de la pr c dente phase C est dire qu elle propose ou met en action des 147 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique r ponses appropri es la situation identifi e Par exemple une r action face aux thanks identifi s Pour cr er une image signifiante la fusion de donn es utilise de nombreuses techniques de l intelligence artificielle les syst mes base de connaissances classification association et agr gation les syst mes multiagents le traitement de l incertain raisonnement approximatif le traitement en langage naturel mod
66. charg e de la r solution d un probl me et de ses connaissances est au centre de la structure du probl me Cette approche d finit la structure de l espace du probl me par l ensemble des connaissances acquises par une personne Un probl me est mal structur s il poss de une ou plusieurs des caract ristiques suivantes le probl me est bien d fini mais les personnes charg es de sa r solution ne sont pas d accord sur une strat gie de r solution elles ne s entendent pas sur une m thodologie pour d velopper une telle strat gie elles ne sont pas d accord sur une formulation du probl me RITUEL 1971 dans MITROFF et EMSHOFF 1979 ou encore personne ne peut sp cifier toutes les connaissances n cessaires sa r solution SMITH 1988 Dans cette approche r soudre un probl me mal structur revient formuler le probl me et le r soudre par une strat gie qui fait consensus entre les personnes charg es de sa r solution d La structuration d un probl me par les processus La derni re approche d finit la structure d un probl me comme un processus de r solution de probl mes plusieurs phases Un probl me est mal structur lorsque la personne charg e de sa r solution manque de proc dures de r solution efficaces car il est difficile de construire une telle proc dure SMITH 1988 il y a un manque d algorithmes et de programmes informatiques pour la solution d sir e GORRY et SCOTT MORTON 1971 il n existe pas de p
67. citation justifie nos investigations Un des l ments pouvant influencer la formulation des probl mes est le style cognitif Ainsi dans l identification des menaces et des opportunit s de l environnement les styles cognitifs interviennent Mais l tude des styles cognitifs n est pas elle seule capable d expliquer le traitement des IFI car d autres facteurs influent ce traitement tels la r ponse l incertitude la complexit cognitive l intelligence la formation ou l exp rience vis vis d une t che sont li es au processus de traitement des informations La recherche sur les styles cognitifs ne peut elle seule mener la construction d un SIAD e D apr s CALORI et al 1994 des facteurs individuels peuvent expliquer le contenu et la configuration des perceptions des informations de l environnement Nous pouvons citer les facteurs physiologiques l exp rience individuelle et la formation le style cognitif de l individu le syst me de valeurs personnel 2 Voir une d finition cf chapitre 2 p 103 104 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines e Pour confirmer que la compr hension des probl mes mal structur s est la base des orientations cognitives des individus POUND 1969 affirme parce que le monde des dirigeants est complexe le probl me de compr hension rencontr lors d un probl me tudi peut tre ventuellement r dui
68. connaissances que nous avons d j accumul es e L v nement annonc peut il avoir un impact sur l entreprise e A quel stade de maturit est l v nement identifi d couverte mergence maturit disparition e L information fait elle na tre une signification e S il s agit d un nouveau produit est il en phase de d veloppement de r alisation ou de commercialisation e S il s agit d un nouveau produit quelles sont les avanc es technologiques e Quelle est notre marge de man uvre face l v nement annonc Actions propos es e Pr dire l intention des acteurs qui ont mis cette information e _ Estimer leur capacit r aliser l v nement annonc e Estimer le niveau de danger sur notre entreprise Le module de visualisation et d enrichissement pr traitement des informations permet d atteindre un triple objectif 1 enrichir l information saisie par des arguments 2 visualiser l enrichissement des information effectu par un groupe d utilisateurs 3 permettre la synth se des enrichissements d informations effectu e par les membres d un groupe 287 Chapitre 4 1 2 2 L valuation de l importance et de la fiabilit L importance et la fiabilit sont valu es au moyen de deux crit res A Evaluation de l importance Pour valuer l importance d une IFI nous utilisons deux crit res changement et anticipation disponibles dans l application informatique sous forme d u
69. cr ation de connexion ou d association making connection Ce processus est au centre des pr occupations de cette recherche La cr ation de connexions ou d associations signifie pour nous cr er de nouvelles id es travers l association des id es existantes ou de transformer celles existantes pour en cr er de nouvelles Une telle connexion association peut avoir lieu par l affectation de liens aux informations disponibles en vue d en d duire de nouvelles MACCRIMMON et WAGNER 1994 ont fait de ce processus une m thode d aide la g n ration d id es cr atives et l ont instrument sous forme d un prototype informatique GENI GENerating Ideas En plus du processus pr c dent PLSEK 1996 fait la synth se des processus cr atifs propos s il y a environ 80 ann es e Le processus cr atif est un va et vient entre l imagination et l analyse e Les anciens mod les de processus cr atifs consid rent que les id es cr atives mergent en dehors du contr le de l individu Les mod les r cents consid rent que les id es cr atives mergent partir du contr le de l individu e Le processus de cr ativit est un processus orient vers les actions et l impl mentation transformer l imagination en r alit Dans ce qui suit nous pr sentons la m thode K J qui est bas e sur le processus de cr ation de connexions 1 6 2 La m thode K J Cette m thode d velopp e par KAWAKITA 1975 est tr s connue au Japon
70. d tre connect un scanner Utilisation comme messagerie Utilisation du multifen trage Architecture ouverte e au d veloppement du Multim dia e connexion l Internet via la version DEMO e utilisation de la messagerie Notes Mail Comparaison diteur de graphes Version V3 Version V2 Les n uds informations S lection des n uds tous une partie 0 Mobilit des n uds tous une parte 0 Affichage des n uds et de leur num ro 0 Supprimer un n ud annuler la suppression O S lection de la forme et de la couleur des cadres pour les n uds Personnaliser les styles fontes et taille des polices et des couleurs pour le contenu des n uds D finir et sauvegarder les styles comme mod le N 309 Chapitre 4 Modifier ou remplacer le contenu d un n ud Le contenu des n uds est toujours visible N pe SE Afficher le style des n uds Les arguments associ s aux n uds Visualiser un n ud avec un indicateur d arguments Masquer un argument O O Pas d arguments Rechercher du texte des mots dans les Pas d arguments arguments O Imprimer les arguments Pas d arguments Supprimer un argument annuler la suppression O Pas d arguments _ Les liens de raisonnement S lectionner le lien confirmation contradiction causalit N S lectionner le type de lien pointill etc la N couleur la direction l paisseur etc Supprimer un lien annuler la sup
71. d roulement des observations ss 198 3 2 LES OBSERVATIONS ANALYSE ET INTERPRETATION see ereeeesseseessrerenseeseesenennseesse 199 3 2 1 Les observations prises la vol e ss 199 3 2 2 Typologie des repr sentations puzzle observ s sise 200 3 2 3 Analyse des repr sentations puzzle construites nine 203 3 2 4 Analyse des difficult s observ es lors de la construction des puzzle 204 3 2 5 Analyse des propositions faites par les participants 205 3 3 PERSPECTIVES PROPOSITIONS D AMELIORATION DE LA METHODE ET DU PROTOTYPE PUZZLE 207 4 CAHIER DES CHARGES DE LA METHODE D AIDE AU TRAITEMENT DES IFI 208 4 1 MODULE DE STOCKAGE ET MEMORISATION DES INFORMATIONS sise 209 4 1 1 Quelques caract ristiques de saisie des informations ss 210 4 1 2 Enrichissement des IFI collect es see 210 4 1 3 S curit confidentialit de la base de donn es siennes 210 27 4 1 4 Fonction de modification et de mise jour de la base de donn es 211 4 2 LE MODULE D EXTRACTION DES INFORMATIONS ss sessssssssesseeeeeesssesesesesesessssesseseessesesesesesesssesesessee 211 4 2 1 VERWE A ALAMAISIAAN POENE sen dise nr er iranien ire mi E ii E E nes 211 4 2 2 Les op rateurs de recherche ss 211 4 2 3 La r vision A AAA AENEASE EEEE EAEE ETA 211 4 2 4 La visualisation des informations sise 212 4 3 LE MODULE DE CONSTRUCTION DES REPRESENTATIONS PUZZLE eeeseseesssssesssssesseesesesesesesesesssee 212 4 3 1 Uneiliste deliense ses Re AR RE mn
72. dans la fen tre classement par cat gorie cette op ration bascule l information regroup e dans informations non cat goris es Pour supprimer un th me existant appliquer la proc dure suivante 1 S lectionner les informations du th me l aide de la souris et en faisant appara tre le symbole v 2 Supprimer partir du menu Edition l ensemble des informations du th me Ce dernier et ses informations seront supprim s de la base Le module de regroupement des informations ainsi pr sent pr sente trois avantages 1 Il permet de regrouper les informations par th me 2 Pour construire une repr sentation puzzle il n est pas n cessaire de faire des extractions d informations En effet puisque les informations sont visibles dans ce module il suffit de s lectionner celles relatives une pr occupation et de les regrouper sous un th me 290 Chapitre 4 3 Il permet la visualisation et la consultation des enrichissements effectu s par l ensemble des utilisateurs Cette consultation est facile via des raccourcis l cran La figure suivante illustre des informations regroup es sous diff rents th mes dans la base de donn es d velopp e sous Lotus Notes Alliances IBM envisage des alliances Une alliance est sur le point d tre conclue entre IBM HP et Apple dans la technologie Orient e objet Une alliance est envisag e entre IBM TOSHIBA et SIEMENS en vue de produire la puce de l an 200
73. de meilleurs d cisions strat giques 2 13 G rer l information anticipative comme une ressource vitale A l heure actuelle les risques courants Les Echos 1989 qui peuvent entraver la survie d une entreprise sont soit la subite substitution d une technologie par une autre cas tr s fr quent dans le domaine des mat riaux par exemple la bataille des verriers contre la bouteille en plastique la substitution de mat riaux composites aux bois dans la fabrication des raquettes de tennis soit la substitution de l ensemble d une technologie par une autre la montre mouvement m canique supplant e par le Quartz et par l lectronique soit encore le changement de g n ration technologique le passage des tubes aux circuits int gr s en une dizaine d ann es dans le secteur des composantes lectroniques Les exemples pr c dents montrent que les menaces pour une entreprise peuvent provenir d un secteur autre que le sien Des opportunit s saisir peuvent ainsi s offrir d autres entreprises Dans pareilles conditions une entreprise ne peut plus se contenter de surveiller exclusivement les informations scientifiques et techniques de son secteur Toutes les informations qu elles soient de nature scientifique conomique sociale ou autre sont n cessaires pour d cider de ses orientations strat giques A cette fin l entreprise doit 24 Chapitre 1 pratiquer une veille globale En France cet largissement de la vei
74. de crit res Les informations peuvent tre group es ensembles si elles pr sentent des mots ou des synonymes communs COURTIAL 1990 CHAUMIER et DEJEAN 1990 HOFBAUER et al 1994 ont identifi deux cas de similitude la similitude structurelle et la similitude s mantique 1 Dans la similitude structurelle la ressemblance repose sur l existence de caract ristiques communes entre les objets informations les atomes sont similaires au syst me solaire 2 Dans la similitude s mantique la ressemblance est bas e sur l existence d une signification s mantique synonyme antonyme entre les objets Les auteurs ont instrument ce crit re de similitude dans un prototype informatique bas sur le raisonnement par cas D autres tudes se sont focalis es sur le regroupement des informations dans les sch mas conceptuels entit association et objet COMYN WATTIAU et AKOKA 1994 Ils ont recens quatre crit res et quatre techniques de regroupement d informations le regroupement par association le regroupement par dominance le regroupement par abstraction et le regroupement par contraintes Les techniques permettant de r aliser les regroupements sont le regroupement par horizon logique le regroupement par coh sion le regroupement par sujet et le regroupement naturel COMYN WATTIAU et AKOKA ont op rationalis certains crit res et m thodes dans un prototype d velopp sous dBase IV N anmoins ces crit res et ces m tho
75. de d veloppement est tr s lev Il semble que peu de recherches ont t faites selon une vision des syst mes d information comme le constate GRAY 1996 Le Data Warehouse pourrait tre utile des fins de veille strat gique notamment pour d velopper une base de veille En effet le Data Warehouse pr sente la possibilit de filtrer les IFI disponibles dans les diverses bases de donn es des services en contact avec l environnement ext rieur de l entreprise marketing R amp D ventes etc Cette filtration est possible au moment de la migration des informations des diff rentes bases vers le Data Warehouse Ainsi les informations seront filtr es distill es et m moris es dans une base de veille Nous retenons galement de cette approche l id e de liaison des informations pour faciliter la vision des d cideurs et le regroupement par th me pour faciliter la consultation des informations Le KDD qui repose sur l id e du Data Warehouse est utile pour la traque d informations qui ne sont pas directement exprim es par les utilisateurs Ce travail est en amont de la phase du traitement des IFI 2 Bilan des m thodes tudi es et proposition d une m thode et d un cahier des charges pour le traitement des IFI Nous avons soulign cf chapitre 2 p 121 122 que bon nombre d auteurs insistent sur la n cessit d utiliser des m thodes d aide au traitement des IFI Or de l tude Prism Solutions propose des logiciel
76. de recherches interdisciplinaire sur la conception int gr e papier interne 11 p TODA M SHINTANI T et KATAYAMA Y 1991 Information structuring and its implementation on a rechearch decision support system Decision Support Systems 7 1991 p 169 184 TRANFERT amp INNOVATIONS TECHNOLOGIQUES f vrier mars 1996 TVERSKY A and D KAHNEMAN 1974 Judgement under uncertainty heuristics and biaises Science 185 p 1224 1131 TYSON K W M 1986 Business intelligence putting it all together Leadingf Edge Publication 275 p USINIER J C M Earterby Smith R Thorpe 1993 Introduction la recherche en gestion Edition Economica 235 p VALETTE F 1993 Le concepte de Puzzle coeur du processus d coute prospective de l environnement de l entreprise Conceptualisation op rationalisation enseignement nouveaux 4 janvier 378 p Th Doct Sci de Gest Universit Piere Mend s de France Ecole Superieur des Affaires Grenoble 2 328 Bibliographie VALETTE FLORENCE et B RAPPACCHI 1990 Application et extension de la th orie des graphes l analyse des cha nages cognitifs une illustration pour l achat de parfums et eaux de toilette Actes du 6 me Colloque de l Association Fran aise de Marketing 485 511 ou S rie de recherche CERAG n 90 11 VERGNAUD SCHAEFFER M P 1989 Ecoute prospective de l environnement une arme strat gique pour la comp titivit des PME PMI Th se de doctorat
77. des actions orienter la recherche de nouvelles informations chercher confirmer ou infirmer certaines hypoth ses visiter un client ou bien un concurrent etc Avant d aller plus loin dans la construction du mod le structurel il convient d expliciter les conditions qui influencent le traitement des IFI 3 3 Les conditions qui influencent le processus d interpr tation des IFI Le processus de traitement d crit pr c demment cf chapitre 2 p 108 est influenc par plusieurs conditions ou facteurs Nous focalisons notre attention sur les styles cognitifs et les biais cognitifs Nous faisons tat de ces concepts car ils sont n cessaires la compr hension de notre mod le Pour plus de d tails sur le sujet le lecteur pourra se reporter la th se de CARON 1997 3 3 1 Les styles cognitifs En psychologie cognitive plusieurs tudes ont montr qu un m me comportement vis vis d une activit cognitive peut varier entre des individus de mani re significative Pour rendre compte de ce ph nom ne comportemental les psychologues parlent de diff rences individuelles Parmi celles ci on distingue les diff rences dans les aptitudes cognitives appel es galement facteurs d intelligence et les diff rences dans les performances appel es les styles cognitifs Il existe plusieurs d finitions du style cognitif Parmi celles ci celle utilis e en psychologie GETZ 1994 le style cognitif est un trait person
78. des deux structures un lien qui lie deux n uds d un m me NSG la mise jour est r alis e en ajoutant aux deux structures d velopp e et initiale un lien entre les deux n uds concern s b Le lien ajout est cach par un lien externe une extr mit est un n ud cach l autre est un n ud visible Si l utilisateur d cide d ajouter un lien entre un n ud cach not n et un n ud visible not n il faut en premier ajouter la structure initiale le lien entre les deux n uds cit s pr c demment Ensuite et s il n existe pas de lien externe entre n et le NSG contenant ni il faut ajouter un lien externe entre ces deux n uds Dans le cas contraire il suffit de pr ciser qu en plus des liens que repr sente le lien externe il est galement le repr sentant du lien qui vient d tre ajout la structure initiale Puis il faut ajouter dans le NSG contenant n le n ud entr e sortie faisant r f rence au n ud nj si ce dernier n existe pas d j dans le n ud complexe Puis il faut ajouter un lien entre le NES faisant r f rence nj et le n ud ni Nous r sumons ci dessous les diff rentes op rations respecter suivi par un exemple illustratif 1 ajouter au GSI le lien entre les deux n uds niet nj 2 ajouter dans la vue group e un lien externe entre nj et le NSG contenant n si ce dernier n existe pas d j 3 ajouter dans le NSG contenant le n ud n un NES faisant r f rence nj si ce dernier n ex
79. des logiciels cit s pr c demment est la recherche documentaire en texte int gral qui pouvait priori chapper au veilleur et finalement lui ouvrir de nouveaux champs d investigation Ces outils utilisent diverses techniques tableau ci dessous 224 Chapitre 3 Recherche par mots cl s Recherche bool enne Recherche statistique Recherche hypertexte Recherche par concepts Description Les documentalistes assignent des mots cl s Les utilisateurs s lectionnent des mots cl s Le syst me indexe automatiquement les documents Les utilisateurs recherchent par termes et op rateurs bool ens Id e de base les mots sont porteurs de sens dans les documents L utilisateur indique une liste de mots rechercher Le syst me identifie les relations statistiques entre ces mots et retrouve les documents contenants ces mots Cr ation de liens entre les documents Les utilisateurs s lectionnent les liens pour parcourir les documents recherch s Les experts du domaine construisent les objets de requ tes concepts Les utilisateurs s lectionnent les concepts qui les int ressent Le syst me retrouve tous les documents qui traitent du sujet class s par ordre de pertinence Avantages Simple d utilisation Indexation automatique Recherche bas e sur le contenu du document Indexation automatique Langage d interrogation simple Les utilisateurs peuvent cr er des l
80. des m thodes cr atives pour le traitement des IFI Des m thodes de cr ativit tudi es nous retenons les id es emprunter et int grer ult rieurement dans un mod le d aide au traitement des IFI 1 Le groupement d items pars et parcellaires Plusieurs citations justifient cette t che e Pour MCKENNEY et KEEN 1974 le regroupement des informations par th me permet d avoir une vue globale e Plusieurs techniques de cr ativit rapport es par COUGER et al 1993 la technique d association image Force Field Analysis utilisent le regroupement des informations par th me e La m thode K J de KAWAKITA 1975 regroupe les informations dans des sous groupes et des groupes selon un sens pr cis 2 La production d associations ou d arrangements La plupart des m thodes cr atives invoquent la cr ation d associations Voici des citations justificatives e Pour MEDNICK 1962 cit par COUGER et al 1993 la cr ativit individuelle est la capacit invoquer et explorer des associations mentales vagues et lointaines pour r soudre un probl me e Selon HOGGARTH 1980 une pens e convergente est n cessaire pour d finir un probl me la pens e divergente est n cessaire pour faire varier la structure du probl me rechercher de nouvelles et possibles associations qui ne sont pas d utilisation usuelle e La m thode K J utilise le hasard pour produire des associations d id es e Selon KONKLI
81. des minist res tel que l Education nationale Il peut tre utilis distance via les r seaux informatiques Cela devient une plate forme utilisable de mani re interactive par les diff rents acteurs de la veille le documentaliste l analyste le sp cialiste du domaine et le d cideur Les avantages et les inconv nients de T tralogie T tralogie n est pas d di la construction des repr sentations puzzle En veille strat gique son utilisation est limit e d analyse des informations scientifiques et techniques Cependant nous retenons l id e de cr ation d une repr sentation graphique compos e de n ud mots cl s et de liens entre ces n uds Conclusion T tralogie ne peut pas servir de support pour instrumenter notre cahier des charges 3 4 Le logiciel Lotus Notes Gr ce son architecture ouverte client serveur Lotus Notes peut tre vu comme 1 Une plate forme de d veloppement d applications ensemble de bases de donn es partag es Cet outil n est pas destin une application sp cifique au contraire plusieurs applications peuvent tre cr es pour g rer divers documents Lotus Notes permet de cr er des masques de saisies de manipuler des vues des formulaires etc 2 Une messagerie lectronique Lotus Notes peut tre utilis comme un moyen de communication entre diff rents utilisateurs en poste client qui se trouvent sur des sites distants La communication se fait en mode asynchro
82. des personnes des v nements etc Cette appellation ne n cessite pas de sp cifier comment la structure de la connaissance est form e et organis e Le Tableau 23 illustre les diverses appellations du mod le mental EL SAWY et PAUCHANT 1988 CALORI et al 1994 Expressions Expressions anglophones francophones logique dominante mindset mental map frame of reference cognitive base belief schemata carte cognitive sch ma cognitive structure cause map dominant logic schema mental mode cognitif croyance interpretive scheme recipe belief pattern cognitive map influence diagram internal image paradigms model of reality etc Tableau 23 D signation du mod le mental 3 1 3 La compr hension du processus de traitement des IFI D apr s EL SAWY et PAUCHANT 1988 JACKSON et DUTTON 1988 le processus de traitement des IFI est guid par les mod les mentaux Les menaces et les opportunit s repr sentent deux cas de figure de ces mod les mentaux Pour comprendre ce qui entra ne une personne traiter des IFI en vue d identifier une menace ou une opportunit il est n cessaire de conna tre les caract ristiques associ es ces deux concepts partir d une litt rature tr s vari e sur le management des crises JACKSON et DUTTON 1988 tablissent trois caract ristiques La menace a une connotation n gative claire li e une certitude de perte et non contr l e car sa ma trise est limit e p
83. difficult s rencontr es en vue de les surmonter et proposer des am liorations pour un nouveau cahier des charges n 2 3 1 2 Les r sultats attendus Une h t rog n it dans les r ponses Nous nous attendons des interpr tations diff rentes du fait de la subjectivit li e au traitement Les liens utilis s ne seront pas les m mes En effet d apr s WILLIAM 1980 197 Chapitre 3 les individus tendent voir ce qu ils veulent voir compte tenu des pr occupations du moment des besoins imm diats et des connaissances qui leur sont propres Signification des informations nous nous attendons des demandes de pr cisions sur la signification des informations utilis es Car c est nous qui les aurions exprim es sous forme de phrases courtes un biais li la r alisation de l exp rience Validation de la m thode nous nous attendons une acceptation de la m thode Proposition des participants nous nous attendons la fois la proposition d autres liens de raisonnement Confusion dans l utilisation des liens nous nous attendons des demandes de pr cision concernant les liens utilis s 3 13 Le cahier des charges des observations Il s agit de proposer un groupe d tudiants une mani re de traiter les IFI partir de quelques IFI issues d une collecte pr alable Les exp riences r alis es consistent cr er une repr sentation visuelle riche en signification en suivant les tapes de l
84. dresser l tat de l existant Mais nous ne pr tendons pas que cette tude soit exhaustive et qu elle couvre la totalit des outils disponibles Elle vise seulement 1 v rifier s il existe un outil pouvant r pondre aux sp cificit s de notre cahier des charges de l outil de traitement des IFI 2 synth tiser les id es pouvant enrichir et am liorer notre cahier des charges Notre but est de d velopper une m thode rendue op ratoire par un outil logiciel d aide au traitement des informations fragmentaires et incertaines Le mot logiciel est prendre avec pr caution car il ne s agit pas de construire un support d aide qui soit dur et normatif mais plut t une heuristique plus ou moins affin e durcie utilisable par les acteurs d entreprises et par les enseignants chercheurs Ainsi notre but serait mieux ressenti comme un prototype d aide la formation et l orientation des dirigeants et des tudiants vers une meilleure compr hension de la veille strat gique La m thode de traitement des informations fragmentaires et incertaines que nous proposons sera illustr e par des exemples relatifs IBM France Ces informations sont des exemples caract re p dagogique qui ont pour but d illustrer ce que l on veut dire sachant qu aujourd hui elles sont probablement d pass es Cette m thode de traitement peut tre utilis e individuellement ou collectivement Mais cette tape des travaux de notre quipe nous
85. du monde donnent lieu des interpr tations non seulement diverses mais galement contradictoires 3 Selon la th orie de la contingence LAWRENCE et LORSCH 1973 deux entreprises du m me secteur peuvent adopter des d cisions diff rentes bien que situ es dans un m me environnement et face un m me v nement 3 2 3 Analyse des repr sentations puzzle construites En combinant l ensemble des participants aux trois exercices l ensemble des 77 participants nous avons obtenu les r sultats suivants Type de repr sentation d Tableau 36 Fr quences des repr sentations observ es durant les 3 exercices Figure 48 Histogramme de synth se des repr sentations puzzle Les repr sentations puzzle les plus utilis es sont 1 la repr sentation en sous groupements 2 la repr sentation en arborescence 3 la repr sentation enti rement connect e Conclusion Il ressort des analyses pr c dentes que 1 La typologie retenue des repr sentations puzzle contient 5 cas possibles 2 Les trois exp riences nous ont r v l que les repr sentations les plus utilis es par ordre d importance sont les repr sentations en sous groupement les repr sentations en arborescence et les repr sentations enti rement connect es Ce r sultat n est pas chang lorsque les participants aux trois exp riences sont regroup s Cette typologie de repr sentations puzzle obtenue apporte plusieurs r sultats R1 Selon le
86. elle nous ne renseigne pas et fait double emploi candidate la suppression 11 Si elle est redondante existe t il une petite diff rence Si oui elle confirme un v nement 12 Si elle est redondante provient elle de sources diff rentes Si oui elle confirme un v nement 13 La nouvelle information comble t elle des lacunes d j identifi es lors de la construction de la derni re repr sentation puzzle Si oui quelle est cette lacune 14 La nouvelle information apporte t elle une contradiction des informations existantes et des connaissances d j acquises Si oui quelles sont ces informations 15 La nouvelle information confirme t elle des informations d j disponibles Si oui elle am liore la fiabilit de nos connaissances au sujet de l objectif identifi 16 La nouvelle information cr e t elle un prolongement Infl chira t elle la signification dans une nouvelle orientation suite une discussion D clenche t elle une alerte ou un d clic dans l esprit des personnes qui l examinent 190 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI 2 6 2 L affectation d une nouvelle information une repr sentation puzzle construite Toute nouvelle information saisie est trait e de la mani re suivante 1 rattacher la nouvelle information l une des repr sentations puzzle d j construites via la liste des index si elle pr sente des caract ristiques communes pr se
87. ensuite d tendre l utilisation d autres personnes moins enthousiastes effet de contamination 4 Utiliser le prototype PUZZLE par un groupe de dirigeants cinq six personnes afin de pallier les biais cognitifs g n r s par chaque utilisateur Mais il est recommand d utiliser l outil l chelle individuelle dans une premi re phase ma trise de l outil par apprentissage et au niveau collectif de pr f rence dans une seconde phase En effet au cours de la validation du prototype PUZZLE version 1 il s est av r qu il n est pas int ressant d avoir une seule personne manipulant PUZZLE Une seule personne peut ne pas saisir toutes les opportunit s pouvant se pr senter travers un enrichissement des informations L utilisation collective permet au contraire de confronter les diff rents angles de vision des membres du groupe et de r duire l intensit des biais cognitifs g n r s par chacun 3 La validation de la m thode et du prototype d velopp es Il y a deux types de validations une validation interne et une validation externe 3 1 La validation interne de la m thode Le probl me de traitement des IFI est nouveau peu structur complexe et pour lequel il existe peu de connaissances th oriques Pour construire notre m thode de traitement des IFI nous nous sommes inspir s de divers travaux Nous rappelons ci dessous les concepts sous jacents cette recherche et les auteurs qui les ont introduits sach
88. es par les n uds complexes Le principe de unzoom est l inverse du m canisme pr c dent l clatement d un n ud complexe est l op ration inverse du groupement Le n ud complexe est remplac par le sous graphe dont les n uds ont t group s pour former le n ud complexe et les liens externes sont remplac s par les liens qu ils repr sentent ou par d autres liens externes si le n ud complexe contenait d autres n uds complexes Afin de pouvoir tout moment clater n importe quel n ud d une vue il est n cessaire de stocker pour chaque n ud complexe le sous graphe qu il repr sente Le graphe G sur lequel est effectu e une vue par groupements successifs est appel expansion de la vue vue en expansion d sign e aussi par structure initiale L ensemble form par la superposition du graphe G d une vue sur G et de tous les n uds complexes successivement group s pour obtenir la vue est appel d veloppement de la vue Rappelons que les repr sentations puzzle renferment trois types de liens des liens de causalit des liens de confirmation et des liens de contradiction Il est donc indispensable de pr ciser et d expliquer la proc dure suivre de mani re conserver l information li e au type de lien lors du passage aux vues group es et r ciproquement Nous commencerons par donner quelques d finitions puis nous d taillerons les proc dures de Zoom Eclatement et d Unzoom Groupement 1 1 D finitions de q
89. est possible de consulter les informations saisies et enregistr es ce jour partir du module visualisation des informations Les informations sont affich es sur l cran et rang es par date de saisie de la plus ancienne la plus r cente Les personnes autoris es peuvent effectuer les t ches suivantes acc der et consulter les informations saisies suivre r guli rement les informations stock es sans faire une extraction d informations Les informations les plus r centes ou les plus urgentes peuvent tre imprim es et envoy es aux d cideurs Dans ce module les informations apparaissent selon deux rubriques 1 Les informations en attente d tre examin es sont celles qui vont faire l objet d un enrichissement 3 2 Les informations rejeter sont celles rejet es suite un enrichissement pr traitement Lorsqu une information est nouvellement saisie elle appara t sous la rubrique Information en attente d tre examin e Son contenu ses arguments son importance et sa fiabilit ne sont pas encore valu s Un simple clic sur cette information partir du module visualisation des informations permet de faire un zoom et de remonter au masque de saisie de l information au niveau du module saisie des informations A ce niveau l utilisateur peut enrichir l information saisie afin de 1 faire ressortir ses arguments 2 valuer son importance et sa fiabilit En outre il est possible d effect
90. et dynamique au fur et mesure que des informations sont capt es Ces connaissances servent mesurer l apprentissage des moments diff rents Par exemple dans la m thode SODA selon la profondeur de l entrevue la dur e et le niveau o l individu ou le groupe veulent s arr ter la carte est amen e voluer L utilisation d un facilitateur La cartographie cognitive et la m thode PUZZLE n cessitent un facilitateur accompagnateur pour cr er de la signification B Les diff rences entre une carte cognitive et une repr sentation puzzle A notre connaissance le principal point de diff rence entre la m thode PUZZLE et la cartographie cognitive r side dans l utilisation La cartographie cognitive n est pas orient e vers le traitement des IFI car ce probl me est toujours d actualit La m thode PUZZLE est d di e sp cifiquement pour aider au traitement des IFI En guise de conclusion de cette comparaison nous pouvons dire finalement que la m thode PUZZLE est proche de la cartographie cognitive et peut s inspirer de certaines de leurs caract ristiques Nature des informations informations collect es IFI expressions phrases construits l ments disjoints ind pendants variable etc de nous Nature des repr sentations Faits et ou croyances Croyances Format Format de repr sentation Format de repr sentation Graphique matriciel Cadre de repr sentation du Graphe non orient Graphe orient ave
91. et qualitatives Ainsi les dirigeants d entreprises fran aises ne sont pas les seuls tre confront s au probl me du traitement Selon CONKLIN 997 les connaissances informelles IFI sont ignor es parce que leur signification chappe aux dirigeants d entreprise 3 Vise pr sident de Market Research at Demaler Benz Aerospace 83 Chapitre 1 2 12 R sultat d enqu te par questionnaire confirmation du probl me Nous savons d j que le probl me du traitement des IFI de veille strat gique est une r elle pr occupation des responsables d entreprise Nous l avons v rifi l occasion d une enqu te dont les r sultats ont d j t publi s LESCA 1994a Ci dessous les r sultats actualis s de cette enqu te Encadr 1 Importance du probl me Etes vous d accord avec l affirmation suivante Il est tr s difficile d exploiter efficacement l information disponible On ne sait pas sait vraiment comment faire Les m thodes et les outils manquent pour faire parler l information pour passer d informations fragmentaires une vision synth tique R ponse d accord 72 88 sur 122 R ponse pas d accord 27 34 sur 122 Enqu te LESCA le 11 9 97 Les taux ci dessus montrent que le traitement des IFI est une pr occupation majeure des dirigeants d entreprise qui en outre sont caract ris s par une forte motivation pour la veille strat gique 2 2 Les diff rentes facettes du concept de traitement des
92. et technique de traitement de l information p 161184 in G nie industriel les enjeux conomiques Sous la direction HOLLARD Michel Presse Universitaire de Grenoble 399 p HOLLARD M J P LALLEMAND F ROUBELLAT P PETIT et G TERSSAG 1994 Comment les disciplines r agissent elles p 121 127 Bilan et perspectives interdisciplinaires des recherches en g nie industriel Colloque interdisciplinaire du comit national de la recherche scientifique Grenoble le 10 et le 11 mai 1994 HOUDESHEL G 1990 Selecting information for an EIS Experience at Lockheed Georgia System Science Acte de 2 me conf rence de l IEEE vol 3 dit par NUNAMAKER p 135 144 HUBER G 1983 Cognitve style as a basis for MIS and DSS designs much about nothing Management Science 29 5 p 567 579 HUNT C et ZARTARIAN V 1990 Le renseignement strat gique au service de votre entreprise First 245 p INX 1994 Le guide de l innovation en marketing et management 27 p 319 Conclusion G n rale ISENBERG D J 1985 Comment r fl chissent les dirigeants Harvard L expansion t p 18 26 JACKSON S E et J E DUTTON 1988 Discerning threats and opportunities Administrative Science Quarterly Sptember vol 33 p 370 387 JAIN S C 1984 Environmental scanning in US corporations Long Range Planning vol 17 n 2 p 117 128 JAKOBIAK 1991 Exemple comment s de veille technologique Ed D Organis
93. et techniques La connaissance utile la d cision n est pas un accroissement des informations disponibles mais plut t une construction de ces informations A nsi la construction des clusters est similaire celle des repr sentations puzzles Le Tableau 41 illustre une comparaison entre Leximappe et notre cahier des charges Caract ristiques Formalisent une m thode de traitement et de classement des informations communes La connaissance utile l action s obtient partir d une construction des informations Le traitement g n re une connaissance discutable construite de n uds et de relations entre ces n uds Cette connaissance est modifiable selon les utilisateurs Leximappe est un outil d aide la veille strat gique g n ration des opportunit s d tection et ciblage des IFI Caract ristiques Type d information scientifique et technique pour Leximappe divers pour PUZZLE diff rentes Nombre d informations nombreux pour Leximappe et faible pour PUZZLE Structure des informations manipul es mots cl s pour Leximappe et phrases cl s pour PUZZLE Nature des informations fiable en nombre fini sources connues pour Leximappe et IFI pour PUZZLE Destination de la connaissance construite sp cialistes et experts pour Leximappe dirigeants non sp cialistes pour PUZZLE M thode de traitement comptage de mots association de mots pour Leximappe rapprochement et recoupement pour PUZZLE Nature de
94. faut d finir clairement qui l information doit parvenir Ceci d pend des besoins et de la strat gie de chaque entreprise D apr s AAKER 1983 il est important que le traqueur sache a priori et sans ambigu t qui faire parvenir les informations collect es 1 3 3 2 Organiser la circulation des informations Souvent dans l entreprise il existe plusieurs traqueur et utilisateurs potentiels de l information collect e Organiser une circulation entre toutes ces personnes et une condition de bonne efficacit du processus de veille strat gique Ceci n cessite de d finir les crit res d un bon dispositif de communication type IFI Il existe peu de connaissances publi es en la mati re d o le probl me suivant Probl me 6 quelles sont les caract ristiques d un bon dispositif de communication des IFI Malgr ce manque de connaissance nous pouvons d ores et d j avancer trois conditions de r ussite de ce syst me 1 Rapidit de communication pour viter leur perte L information doit remonter en temps r el elle doit tre fra che avant que le signal ne devienne fort et servir une utilisation ult rieure LESCA 1986 signale chacun de nous voyage beaucoup voit beaucoup de monde coute beaucoup visite des expositions participe des colloques lit beaucoup et emmagasine beaucoup d informations pr cieuses Les gens tant pris par le temps apr s les informations se perdent dans les souvenirs Les a
95. forme r elle Nous pouvons citer la presse crite pour rester au contact avec l actualit 01 Informatique peut fournir des IFI sur le d veloppement de projet en cours de certaines entreprises les salons et congr s pour rester en contact avec les nouveaut s les monographies pour surveiller les sorties d ouvrages sur des sujets pr cis tre en contact avec des diteurs afin de recevoir le catalogue de leurs publications Eyrolles Herm s collection syst me d information Les pouvoirs publics soutiennent les actions des entreprises par d autres sources d informations disponibles dans les Arist les Crit et les Anvar Signalons que les sources informelles ou formelles sont compl mentaires les premi res sont souvent v rifi es gr ce aux secondes c De quoi d pend l importance d un type de sources formelles ou informelles L importance respective donn e aux sources formelles et informelles d pend de deux facteurs le secteur d int r t de l entreprise et la culture de l entreprise Le secteur d int r t de l entreprise Le secteur qui int resse l entreprise est d terminant les banques de donn es sont indispensables pour couvrir la recherche scientifique et technique explique JAKOBIAK 1991 En revanche le savoir faire know how passe souvent par les sources informelles Il en est de m me pour la veille commerciale le r seau de contacts est n cessaire avec les clients et les fournisseurs pour suivre les mar
96. gies est plus mergente et qu elle est bas e sur l coute continue des informations fragmentaires et incertaines porteuses de changement Pour d signer cette connaissance de l environnement de l entreprise n cessaire la prise de d cision strat gique les auteurs de strat gies utilisent diff rentes appellations MINTZBERG et WESTLEY 1989 parlent de visions KOENIG 1996 parle de production de repr sentations ad quates de l environnement d une entreprise Selon KOENIG 1996 c est le r le de la veille strat gique d aider la cr ation de repr sentations signifiantes partir des informations fragmentaires et incertaines L intelligence strat gique suppose de reconstituer une configuration globale un v nement ou un ph nom ne partir de traces ou d indices fragmentaires Mais les repr sentations construire ne sont pas certaines Ainsi la collecte de nouvelles informations est une mani re d enrichir la vision construite Cependant on ignore si certains compl ments d informations ne sont pas susceptibles de bouleverser la mani re de voir les choses KOENIG 1996 DOU 1997a insiste sur la n cessit d apprendre rechercher traiter et hi rarchiser l information avant qu elle ne se transforme en d cision Selon DOU 1995 l information floue n cessite une organisation qui n est plus du domaine de l information documentaire et qui souvent ne rel ve plus d une approche cart sienne du probl me Pour tr
97. gique Comment s l ctionner les informations pertinentes Concepts m thodologie exp rimentation r sultats Conf rence Internationale de Management Strat gique Lille 13 15 mai p 1 12 LESCA H 1997 Veille strat gique concepts et d marche de mise en place dans l entreprise Guides pour la pratique de l information scientifique et technique 27 p LESCA H CARON M L 1995a Veille strat gique cr er une intelligence collective au sein de l entrepise Revue Fran aise de Gestion septembre octobre 1995 p 58 68 LESCA H CARON M L 1995b Un instrument pour valuer les progres de la veille strat gique dans l entreprise fondements et validation dans le cas des PME PMI 39 th Annual Word Conference ICSB 27 28 juin strasbourg p 185 193 LESCA H et LESCA FE 1995 Gestion de l information qualit de l information et performances de l entrerpise LITEC Les essentiels de la gestion 209 p LESCA H KJELLSTROM U Et OLEMYR S 1995 La veille strat gique dans les entreprises suedoises une tude exploratoire Serie de recherche CERAG 95 11 21 p LESCA H RAYMOND L 1993 Exp rimentation d un syst me expert pour l valuation de la veille strat gique dans les PME Revue Internationale PME vol 6 n 1 Presses Universitaire du Qu bec p 49 65 LESCA H SCHULER M 1995 Veille Strat gique Comment ne pas tre noy sous les informations Actes de Colloque VSST 95 Veille Strat
98. gique Scientifique et technologique Toulouse France 24 28 octobre p 45 59 LESCA H CAVALADE C DARVES F DECK V 1995d Fennec A Dashboard to Evaluate Environmental Scanning Within Bussinesses Serie de recherche CERAG 19 p LESCA H DELAMARRE F 1994 Puzzle un concept et un outil au coeur de la veille strat gique des enterprises 2 me Journ e IUT de la recherche en Science Humaines et Sociales Toulouse 17 18 mars p 1 10 LESOURNE J 1996 La prospective strategique d entreprise Concepts et tudes de cas Paris InterEdition 276 p LINVILLE R L 1996 Competitive Intelligence 60 p SCIP publication MACCRIMMON et WAGNER C 1991 The architecture of an information system for the support of alternative generation Journal of Management Information System vol 8 n 3 p 49 67 MACCRIMMON K and WAGNER C 1994 Stimulating ideas through creativity software 26 p Paper submited and reviewed by EL SAWY MACLEAN A YOUNG R M BELLOTTI V M E Et MORAN T P 1991 Questions options and criteria Elements of design space analysis Human Computer Interaction n 6 p 201 250 MALONE D W 1975 An introduction to the application of Interpretive Structural Modeling Proc IEEE 63 3 p 397 404 MARCH J 1991 D cision et organisations Paris Edition d organisation 275 p Tra De D ecision and organizations Basil Blackwell 1988 323 Conclusion G n rale MARMUSE C 19
99. graphique la situation actuelle de l entreprise en mati re de veille commerciale concurrentielle et technologique selon trois degr s situation satisfaisante situation doit progresser ou bien effort prioritaire faire Pour chacun de ces trois diagnostics Fennec propose six autres indicateurs permettant d valuer les facteurs cl s de succ s cet gard Ces six indicateurs permettent de visualiser les points forts et les points faibles actuels de la veille strat gique dans l entreprise et de ce fait indiquent des pistes de progr s dans le cas o l entreprise souhaiterait am liorer sa veille strat gique Les neuf indicateurs sont visualis s en utilisant les trois couleurs vert jaune et rouge car pour provoquer des d clics elle s adresse beaucoup plus l il qu l oreille du dirigeant Actuellement la m thode Fennec est prolong e par un outil informatique disponible en quatre langues europ ennes 1 3 7 R capitulatif d une mise en uvre d un processus de veille strat gique La mise en place d un dispositif de veille strat gique dans une entreprise est r sum e dans le Tableau 16 80 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes Organisation d un processus de veille strat gique Probl mes soulev s Pertinence du processus de veille strat gique A t on besoin de la veille strat gique Ciblage des informations Quel acteur surveiller Quel th me cibler en priorit Traque de
100. gt Int grer transmission et partage Connecter des bases de donn es et messagerie Figure 61 L architecture de Lotus Notes Lotus Notes est d fini tout d abord comme un Groupware dont l objectif est de faciliter le travail collectif de groupe d individus poursuivant des buts communs C est donc un support de coordination et de communication un support la connaissance des individus et un instrument de liaison avec l environnement Un support de coordination des processus Lotus Notes assure la coordination entre les diff rents membres de l organisation par des changes d informations Dans une organisation utilisant Lotus Notes le document structur est l interface essentiel entre les individus et la m moire de leurs activit s Les messages les formulaires les fichiers rattach s un processus ou une activit constituent les l ments de coordination entre les individus Diverses applications peuvent alors tre construites partir de ces documents lectroniques Un support de communication dans l organisation La fonction de communication est d termin e par le choix de la structure partage ou transmission Elle est rendue possible gr ce 1 aux bases de donn es qui fournissent des repr sentations communes aux diff rents membres 2 aux services de messagerie 233 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges Le partage d informations est facilit par l application Client Ser
101. incertaines IFI faute de m thodes et d outils informatiques VALETTE 1993 LESCA et DELAMARRE 1994 LESCA 1995a 2 La nature des informations fragmentaires et incertaines IFI traiter rend difficile leur exploitation LESCA 1992 LESCA 1995b Selon LESCA 1992 en France certaines entreprises n ont aucune conscience de l importance strat gique du traitement de l information fragmentaire et incertaine et terme par manque de r ponses rapides aux changements de l environnement elles ont de grandes chances de dispara tre L tude de CHANAL 1995 a r v l que les entreprises prouvent des difficult s faire de la veille strat gique m morisation et synth se des informations anticipatives Les 30 Introduction informations fragmentaires et incertaines IFI issues de la remont e commerciale sont mal synth tis es A l tranger il ressort d une tude exploratoire r alis e aupr s de 39 grandes entreprises su doises un taux de retour de 82 que le manque d int r t envers le processus de veille strat gique provient de la difficult traiter les informations fragmentaires et incertaines collect es LESCA et al 1995 Selon KOENIG 1996 pour cr er du sens partir des informations fragmentaires et incertaines il convient de rapprocher les informations les uns aux autres Mais selon lui le probl me d interpr tation se pose car il y a absence de m thodes pour rapprocher Pour LESCA
102. information en particulier Internet et l utilisation du multim dia pour l enregistrement vocal 60 8 Rue Jonas Salk 69007 Lyon Tel 04 72 80 40 00 6 Cliff White Information Technology Division Defense Science and Technology Organisation Department of Defence PO Box 1500 Salisbury 5108 South Australia 6 Notes L Listserv okstate edu 234 Chapitre 3 Conclusion Lotus Notes permet d impl menter partiellement notre cahier des charges car il peut faire du stockage de documents de l extraction moteur Topic de la consultation de la visualisation et du traitement collectif en mode asynchrone ainsi que la diffusion d informations Pour ces raisons nous l avons choisi pour d velopper notre application stocker enrichir visualiser et consulter les IFI 3 5 Synth se sur les outils d analyse et de synth se d informations Ci dessous la synth se des logiciels tudi s pr c demment Stockage extraction en texte int gral Pas d diteur de graphes consultation visualisation traitement collectif Leximappe Une m thode de construction des N cessite de nombreuses informations graphes Association de mots sur la base de Une m thode pour identifier les IFI fr quences statistiques Un outil pour la scientom trie Pas de stockage d informations Vigilance Un outil pour la veille technologique Nature des informations scientifiques et R alise les phases de collecte techniques stockage organisation et synth se Rest
103. informatique d velopp e 285 Figure 91 Enrichissement collectif des informations 289 Figure 92 Exemple d informations regroup es autour de diff rents th mes dans notre base de donn es 291 Figure 93 Architecture client serveur de diffusion des informations sur profil 294 Figure 94 Une liste d information associ e une repr sentation puzzle dans Decision Explorer 300 Figure 95 Exemple d une repr sentation puzzle construite dans Decision Explorer 301 Figure 96 Exemple d un compte rendu associ une repr sentation puzzle 301 Figure 97 Repr sentation puzzle autour de l acteur IBM France et du th me Service 307 Figure 98 Repr sentation puzzle autour de l acteur IBM France et du th me Service 308 Figure 99 Gestion des informations d duites 319 Figure 100 Exemple d une repr sentation puzzle construite par le prototype de JAMAA 321 Fiche de lecture 340 Bibliographie Titre R f rences Th mes de rattachement Id es principales cause de la lecture 341
104. l preuve des faits nouveaux De m me MARTINET 1993 appelle utiliser les heuristiques lorsque le probl me rencontr est difficile structurer 5 LEBRATY s est inspir des travaux de PAQUET et GELINIER 1991 et CORIAT 1991 pour proposer cette pens e l envers 26 Introduction La surveillance de l environnement et le traitement des informations fragmentaires et incertaines collect es est au centre des pr occupations de certains chercheurs en marketing ANTOINE 1992 r sume ces pr occupations la strat gie efficace exige toujours une bonne ad quation entre d une part les ambitions et le potentiel de l entreprise d autre part les opportunit s des march s et de l environnement Certains changements de l environnement peuvent remettre en cause les strat gies A nsi se pose la n cessit de la surveillance permanente et prospective des march s et de l environnement C est pourquoi lors du 43 i me Congr s ESOMAR tenu Monte Carlo en 1990 est apparu un sentiment de malaise parmi les hommes de marketing Ce malaise provient d une tendance cantonner les hommes de marketing dans le r le de collecte d informations et ne pas les associer l exploitation des informations fragmentaires et incertaines Ainsi nous ressentons que le personnel du marketing souhaite tre d avantage impliqu dans l exploitation des informations de changement La turbulence de l environnement et le traitement des informations fragm
105. la repr sentation puzzle via des algorithmes par exemple l heuristique du barycentre d velopp e par SUGIYAMA et al 1981 Il est possible pour un utilisateur d afficher uniquement les liens relatifs une information n ud d une repr sentation puzzle Figure 41 cas 2 Par exemple cliquer sur le n ud 7 permet de visualiser tous les liens L utilisateur n intervient pas dans la construction graphique des puzzle Les repr sentations sont construites automatiquement SUGIYAMA et al 1979 181 Chapitre 3 Mais la proc dure de construction automatique des repr sentations puzzle pr sente des difficult s 1 Il est difficile d affecter des informations l cran d un ordinateur L espace peut s av rer insuffisant 2 L utilisateur ne peut pas modifier la structure de la repr sentation construite d placer la fois les informations et les liens 3 Si l utilisateur remet en cause son raisonnement et d cide de modifier les liens trac s entre des n uds il est alors n cessaire de refaire une nouvelle proc dure d affectation pr c demment cit e car la modification n est pas permise Ainsi la proc dure pr c dente de par le risque qu elle pr sente possibilit de lier des informations ensuite supprimer le lien tablit exige de l utilisateur un travail mental suppl mentaire pour confirmer ou supprimer les liens tablis par le m canisme pr c dent Nous pouvons conclure que bien qu env
106. le lien externe qui reliait le n ud n7 au n ud complexe n et le lien entre NES 7 et ns Exemple 4 la suppression d un n ud cach Nous consid rons nouveau l exemple type Figure 69 et nous d cidons d liminer le n ud nz Les diff rentes modifications appliqu es aux deux structures sont repr sent es dans la Figure 78 Le retrait du n ud cach n3 provoque les modifications suivantes 1 la suppression du n ud ns de la vue en expansion 2 la suppression du n ud nz du n ud complexe n11 de la vue group e 3 la suppression de tous les lien en suspends de la vue en expansion et de la vue group e 4 l limination partir du NSG nu des NES faisant r f rence respectivement aux n uds ns et n7 tant donn que ces n uds sont isol s 5 l limination partir de la vue group e des liens externes qui relient le n ud visible ns au NSG nu et le n ud visible n7 au NSG nu ces liens externes ne repr sentent plus aucun lien de la structure initiale mise jour 273 Chapitre 4 Dans ce cas la suppression du n ud cach ns ne provoque pas l limination du NSG nu puisque ce dernier contient encore d autres n uds appartenant la vue en expansion Vue d velopp e gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction lien externe eaa l ments limin s Figure 78 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s suppression d un n ud cach Exemple 5 l
107. le traitement des IFI Ceci est l objet du paragraphe suivant 34 Le recours l utilisation des m thodes et d outils de traitement Pour traiter les IFI et faire na tre de la signification plusieurs auteurs argumentent le recours l utilisation de certaines m thodes et outils de traitement 3 4 1 Le recours des m thodes de traitement des IFI Certains auteurs voquent la possibilit d utiliser des m thodes pour aider au traitement des informations recueillies sur l environnement Parmi ces auteurs citons les suivant BRIGHT 1970 signale qu il est difficile d identifier la d sinformation et l intoxication dans les informations collect es par manque de m thodes et appelle d velopper des m thodes pour traiter les IFI VALETTE 1993 montre que le processus de veille 121 Chapitre 2 strat gique d pend de l utilisation de m thodes de traitement SAARELAINENS insiste sur l am lioration du processus de l intelligence conomique par des proc dures et des m thodes de traitement Pour GOORY et SCOTT MORTON 1971 la plupart des responsables n prouvent pas le besoin d utiliser beaucoup d informations mais plut t d utiliser de nouvelles m thodes afin de comprendre et de traiter les informations dont ils disposent EL SHERIF et EL SAWY 1988 ont impl ment des syst mes pour assister et accro tre le processus de prise de d cisions strat giques dans un minist re gyptien De leur exp rience ils ont tir plus
108. les th mes branches scientifiques caract ristiques d un domaine technologique ou d une branche scientifique 2 Quels sont les termes importants qui d crivent un th me donn 3 Quels sont les th mes mergents ou qui pr sentent des potentiels de d veloppement futurs IFI La r ponse ces questions est labor e par des experts Dans un ensemble de documents issus de banques de donn es et de brevets bases de donn es Pascal Francis Medline couvrant un domaine scientifique plusieurs descripteurs mots cl s ou titres normalis s vont tre r p t s Cette redondance est exploit e pour laborer un r seau repr sentatif du domaine tudi Leximappe effectue sur ces descripteurs une analyse statistique via la m thode des mots associ s Annexe 6 p 358 et donne en r sultat un r seau form de clusters groupe de descripteurs En outre Leximappe fait ressortir les mots descripteurs d un cluster les plus fortement li s entre eux Le nombre d informations du r seau peut tre augment ou diminu via un seuil Ceci permet de provoquer des d clics au yeux d un utilisateur Leximappe permet de dresser la carte d un domaine scientifique ou technique particulier de mettre en vidence les principaux th mes abord s les relations qui existent entre ces th mes et les positions de chacun d eux au sein du domaine scientifique Cette carte permet de rep rer les th mes en mergence IFI qui sont consid
109. lisation et traitement de l information brute la repr sentation de connaissances les r seaux s mantiques pour tenir des liens entre les connaissances script pour mod liser les v nements frames les r seaux neuronaux d tection d objets et classification ainsi que d autres techniques raisonnement par cas apprentissage algorithmes g n tiques La description du proc d fusion de donn es dans le cas militaire Dans le cas militaire il y a quatre niveaux de fusion de donn es Figure 30 Pr traitement de donn es Am lioration Raffinement Sources de la Raffinement OEN i de la Distribu es perception de la menace des objets situation Support IR Visible P A Interface Sonar homme Radar machine Base de donn es Syst me de gestion de donn es Raffinement du processus BD Fusion BD Support Niveau 4 Figure 30 Description du proc d fusion de donn es dans le cadre militaire D apr s GATEPAILLE et BRUNESAUX 1996 Niveau 1 l am lioration de la perception des objets L information saisie est pr trait e avant son entr e dans un syst me informatique L op ration de pr traitement consiste d duire gr ce l association de donn es issues des capteurs l existence probable d un certain nombre d objets ainsi que leur localisation attributs cin matiques position des objets directions des objets A partir de ces nouvelles donn es des pr visions peuvent tre effect
110. logiciels gros syst mes Computer Associates veut se rapprocher d IBM Computer Associates ach te NEWORX septembre 1993 Computer Associates ach te Microsystem septembre 1993 Computer Associates ach te Teamore novembre 1993 Computer Associates ach te Digital Analysis ao t 1994 Les deux repr sentations puzzle relatives aux alliances d IBM pour la production d un microprocesseur et pour la reconnaissance vocale sont repr sent es cf Annexe 7 p 363 364 3 R alisation d observations en laboratoire Afin de tester la m thode d aide au traitement des IFI d crite pr c demment nous avons r alis des observations en laboratoire afin de proposer des am liorations suite aux difficult s identifi es 3 1 Les objectifs et le cahier des charges des observations 3 1 1 Les objectifs des observations A partir du constat des difficult s relatives au traitement des IFI cf partie 1 nous sommes arriv s la conclusion suivante une m thode de traitement est utile et accept e par les utilisateurs Ceci nous a conduits proposer le cahier des charges n 1 d une m thode de traitement des IFI Avant d instrumenter ce cahier des charges sous forme d un outil informatique nous envisageons d atteindre deux objectifs 1 Tester la validit de cette m thode et faire ressortir la mani re dont les participants r agissent face elle compr hension et clart des crit res utilis s 2 Exhiber les
111. m moriser traiter et restituer la carte d un individu sous des formats divers matrice graphe carte etc Ainsi nous posons la question suivante La cartographie permet elle la cr ation de la signification partir des IFI Avant d y r pondre nous faisons tat de la construction des cartes cognitives La cartographie cognitive consiste repr senter les processus de pens e des d cideurs comme orient e par des agencements d items li s entre eux par des liens Dans cette perspective elle fournit des proc dures explicites pour g n rer des cartes cognitives travers l analyse du contenu Cette analyse est r alisable par diverses m thodes telle la m thode S O D A Toute construction d une carte cognitive n cessite le passage par trois tapes la construction l analyse et la validation de la carte cognitive Les m thodes varient selon l utilisation des cartes cognitives labor es repr sentation comparaison Les m thodes diff rent aussi selon que l on con oit une m thode individuelle ou collective ou par le mode de l analyse effectu e 1 2 1 La phase de construction Elle consiste collecter les items et identifier les liens entre ces items Cette collecte peut tre r alis e par des m thodes structur es ou non en utilisant des entrevues en profondeur partir de documents crits ou de concepts d termin s a priori et standardis s par le chercheur Les items expressions ou phrases
112. ments suivants a La signification est synonyme de construction de repr sentations signifiantes La construction de repr sentations signifiantes partir des informations collect es sur l environnement cibl est confort e par MARTINET et PETIT 1982 et WALLS et al 1992 qui estiment que la signification partir des informations fragmentaires doit tre construite b Les repr sentations construire ne sont pas n cessairement compl tes Pour de nombreux auteurs l information est la base du processus de d cision Cette information n est pas n cessairement certaine Par exemple MARCH 1991 montre que la relation information d cision est beaucoup plus ambigu la plupart des informations collect es et enregistr es dans les organisations ne le sont pas prioritairement pour fournir une aide directe la prise de d cision mais plut t une base d interpr tation des faits pour le montage d histoires coh rentes Au fur et mesure qu une structure de sens merge des informations et des processus de d cision on y fait entrer chaque d cision particuli re c Les repr sentations construire reposent sur des croyances Constituer des repr sentations signifiantes est une t che complexe que l homme doit s efforcer de simplifier D apr s DEMAILLY et VITOUX dans DEMAILLY et LEMOIGNE 1986 chaque personne se compla t simplifier la r alit ou le monde ext rieur dans le sens qui lui convient en s lectionna
113. nj 2 ajouter dans la vue group e un lien externe qui relie le NSG contenant n au NSG contenant nj si ce dernier n existe pas d j 3 mettre jour la liste des liens repr sent s par le lien externe liant les deux NSG du point de vue informatique 4 ajouter dans le NSG contenant le n ud ni un NES faisant r f rence nj et dans le NSG contenant le n ud nj un NES faisant r f rence n si ces derniers n existent pas 5 ajouter un lien de m me type lien de causalit de confirmation ou de contradiction que le lien ajout dans la vue initiale entre le NES faisant r f rence n et le n ud nj et le NES faisant r f rence nj et le n ud ni 2 4 La suppression d un lien Nous devons galement dans le cas de la suppression de liens distinguer deux cas selon que le lien soit cach ou visible La suppression d un lien visible ne provoque pas de grands changements dans les deux structures alors que la suppression d un lien cach n cessite plusieurs op rations de fa on r aliser la mise jour 2 4 1 La suppression d un lien visible Dans ce cas l utilisateur d cide la suppression d un lien qui peut tre un lien de causalit de confirmation ou de contradiction Le lien limin est visible dans la vue group e Il suffit de retirer le lien supprimer des deux structures initiale et d velopp e 2 4 2 La suppression d un lien cach Comme pour le rajout d un lien nous distinguerons les trois c
114. nous avons propos une m thode et son cahier des charges en vue de construire un outil informatique 6 1 Les r sultats de cette recherche Cette recherche apporte trois contributions au probl me de traitement des IFI 1 une m thode conceptuelle pour l aide au traitement des IFI Il s agit de connaissances proc durales 2 une conception de l outil design 3 une application 314 Conclusion G n rale impl mentation informatique Il s agit d une premi re forme de validation de la m thode validation interne 6 11 La Contribution conceptuelle au traitement des IFI Pour traiter les IFI nous avons adopt une d marche trois phases proposition d une m thode d aide au traitement des IFI laboration de son cahier des charges et impl mentation informatique de ce cahier des charges Nous avons pr sent un mod le de traitement des IFI bas sur quatre l ments principaux 1 un individu cr atif 2 un environnement favorable la cr ativit un outil informatique 3 un produit cr atif une repr sentation puzzle 4 un processus cr atif processus de traitement des IFI Dans cette tude nous avons focalis notre attention seulement sur l environnement cr atif qui permet la construction des repr sentations puzzle le produit cr atif et la mani re de l obtenir et le processus cr atif qui constitue un l ment important dans le traitement des IFI Ce processus est inspir du m canisme de c
115. objectifs 1 voir s il existe des logiciels permettant de r pondre tout ou une partie de notre cahier des charges 2 identifier et recenser les fonctions pertinentes susceptibles d enrichir notre cahier des charges cahier des charges n 2 3 voir comment le logiciel tudi peut tre utile dans les phases du processus de veille strat gique LR L tude des outils consiste pr senter leur domaine d application identifier leurs avantages et limites au regard du cahier des charges d velopp 1 Chapitre 3 Section 2 Les logiciels de stockage d informations en vue de leur recoupement Il existe deux cat gories d outils permettant le stockage des informations les syst mes de gestion de bases de donn es relationnelles SGBDR et orient objet 5GBDOO et les logiciels de gestion documentaire sachant que l volution technologique tend faire dispara tre la fronti re entre les deux 1 1 Les bases de donn es Dans les bases de donn es il ne s agit pas de stocker le document mais sa fiche signal tique qui contient des informations tels le titre le r sum et la source Le principe de ces outils consiste r aliser une mod lisation de l organisation de l information gr ce la d finition d entit s et de liens personnalis s en fonction de l utilisation de l entreprise Cette organisation permet de construire des requ tes complexes Il existe diverses bases de donn es telles Oracle Oracle Villene
116. of the strategic Probe The Construction of the PUZZLE Serie Recherche C E R A G 92 05 P 1 10 LESCA H 1994c Devriez vous mettre en place une veille strat gique dans votre entreprise Comment d cider In M langes en l honneur du Professeur Andr PAGE sous la direction de M Albouy P U G Grenoble p 295 312 LESCA H 1986 Syst me d information pour le management strat gique de l entreprise Ed Mac Graw Hill 146 p LESCA H 1989 Information et adaptation de l entreprise mieux g rer l information pour une entreprise plus performante Paris Masson 220 p LESCA H 1991 Fennec logiciel expert pour l valuation de la veille strat gique dans les PME PMI Direction et Gestion p 9 15 n 132 133 p 9 15 LESCA H 1992 Le probl me crucial de la veille strat gique la construction du puzzle Comprendre et g rer Anale des Mines avril p 67 71 LESCA H 1993 Exprimentation d un syst me expert pour l valuation de la veille strat gique dans la PME Revue internationale PME Trois Rivi re Quebec p 49 65 LESCA H 1994b Veille strat gique l intelligence de l entreprise Paris Mc Graw Hill p LESCA H 1995a Une m thodologie et un outil pour traiter les informations de veille strat gique Actes de Colloque VSST 95 Veille Strat gique Scientifique et technologique Toulouse France 24 28 octobre p 127 142 322 Bibliographie LESCA H 1996 Veille Strat
117. op rationaliser les crit res propos s C est une m thode complexe mettre en uvre utilisation la fois d informations qualitatives et qualitatives utilisation de technique de l I A Les informations reli es ne sont pas seulement des IFI Le Data Warehouse est encore au stade de d veloppement EIS et KDD Ce sont des outils pour acc der et Ils sont limit s l acc s et la synth tiser les informations synth se d informations M thode 3 T C est une m thode pour interpr ter Elle est difficile op rationaliser et traquer des IFI mod le non repris dans la litt rature Tableau 27 Comparaison de certaines m thodes de traitement d informations qualitatives A l exception de la m thode 3T PUZZLE et la m thode K J souvent les auteurs n apportent que des conseils de bon sens mais pas de r els guides ou de m thodes pour cr er de l information signifiante Ce r sultat conforte celui d HUNT et ZARTARIAN 1990 qui faisaient d j tat de l absence de m thodes de traitement des IFI N anmoins des trois m thodes permettant le recoupement d information 3T PUZZLE et K J seulement la m thode PUZZLE est prolong e par des prototypes informatiques d di s la construction des repr sentations puzzle Cette m thode et les prototypes informatiques pr sentent des insuffisances Ainsi cr er de la signification partir de quelques informations est un probl me non encore r solu probl
118. ots cl s index Figure 39 S lection et regroupement des informations Cas 1 classement des informations dans un th me IBM accentue la s paration entre les logiciels et les services IBM nomme un DG Services IBM s oriente vers les services IBM se partagerait en plusieurs soci t s IBM met l coute du client en priorit IBM met les pr occupations des clients en priorit Les engagements avec ses clients seront formalis s IBM d oit ses clients SO Eo N OS EDT pS A N S Centralisation d IBM contr le de toutes ses filiales 10 IBM infl chit sa strat gie 177 Chapitre 3 Ces informations sont mises ensemble car elles satisfont la liste des index suivante Index Sous th me IBM s oriente vers les services Services Qualit Service Prestation Service Service Client Ecoute client Pr occupation Client Cas 2 Regroupement des informations en sous th mes Nous pouvons identifier les trois sous th mes suivants Regroupement autour du mot service 1 IBM accentue la s paration entre les logiciels et les services 2 IBM nomme un DG Services 3 IBM s oriente vers les services Regroupement autour du mot client 5 IBM met l coute du client en priorit 6 IBM met les pr occupations des clients en priorit 7 Les engagements avec ses clients seront formalis s 8 IBM d oit ses clients Regroupement autour de centralisation d centralisation l id e de contra
119. par deux informations simultan ment aura une plus grande fiabilit respectivement une importance Est ce uniquement l importance respectivement la fiabilit qui augmente Ou les deux la fois Qu en est il dans le cas o plusieurs informations confirment une information Figure 99 2 Si un raisonnement de d duction et d induction peut tre facilement conduit par un utilisateur humain qu en est il de son automatisation est il r alisable ou pas Si oui comment peut on le repr senter Maintenant augmentons le degr de complexit du probl me et supposons que nous d duisions une information f 3 partir de deux informations fl et f2 qui sont respectivement importantes fiables relativement importantes tr s fiables Figure 99 3 Comment valuer le poids de cette information Qu en est il si nous d duisons une nouvelle information partir de plusieurs informations Figure 99 4 En nous appuyant sur ce constat nous pensons la proposition d une grille pour estimer le poids d une information d duite serait mieux ressentie et constituerait une m thode 319 Conclusion G n rale d apprentissage pour les utilisateurs Nous sugg rons alors de d finir une grille pour estimer le poids d une information d duite partir d une repr sentation puzzle Des r gles de d cision pour l affectation des liens aux informations d une repr sentation puzzle L affectation des liens dans une repr sentation puzzle est un ac
120. par l entreprise menac e Phase 5 les cons quences de la r ponse sont pr visibles Les r ponses consistent par exemple calculer les avantages de la mise en uvre des strat gies de la phase 4 des pertes normes de parts de march s pour l entreprise menac e Ainsi nous sugg rons d agir alors que l information anticipative n a pas encore atteint la phase de maturit phase 3 Mais attention e Tout signal fort v nement r alis est un moment donn de sa progression son volution une information anticipative La r ciproque est fausse e Nous ne pouvons pas dire que toute information fragmentaire et incertaine se transforme automatiquement en une information certaine ou en un signal fort Ceci d pend des moyens de traitement de l intoxication ou de la d sinformation pratiqu e par les tiers Il y a cependant une probabilit que l information anticipative se transforme en information certaine lorsque l entreprise se donne les moyens que nous verrons plus loin pour organiser cette transformation 2 3 4 Les caract ristiques des informations anticipatives Les informations anticipatives sur lesquels nous focalisons nos recherches sont des informations ayant des caract ristiques sp cifiques LESCA 1986 EL SAWY 1985 Nous expliquons certaines caract ristiques en utilisant si n cessaire l exemple IBM France s oriente vers les services Extraverties Ces informations renseignent les responsables
121. pour faciliter les op rations d ajout et de suppression la fois de n uds et de liens 2 d crire l application du cahier des charges de la m thode propos e d velopp e sous Lotus Notes et Decision Explorer 254 Chapitre 4 CHAPITRE 4 PROPOSITION D UN OUTIL POUR LA CONSTRUCTION DES REPRESENTATIONS PUZZLE ET POUR SUSCITER DES REACTIONS DE LA PART DES UTILISATEURS POTENTIELS 256 Chapitre 4 SECTION 1 PROPOSITION D UN MECANISME POUR LA CONSTRUCTION DES REPRESENTATIONS PUZZLE Dans le chapitre 3 nous avons tudi une famille de logiciels susceptibles de r pondre notre cahier des charges De cette tude nous avons retenu l id e de r duction de la taille d une repr sentation puzzle lorsque celle ci devient grande Dans cette section nous allons d crire un m canisme permettant de construire progressivement des repr sentations puzzle facilitant la navigation au sein de ces repr sentations et permettant la r duction de ces repr sentations si besoin Un graphe est un outil de mod lisation des donn es lorsque ces donn es repr sentent naturellement des entit s et des relations entre ces entit s Une repr sentation puzzle est un graphe dont les n uds sont des informations relatives un th me une pr occupation ou une question que l on se pose au sujet d un acteur et des liens de raisonnement liens de confirmation liens de contradiction liens de causalit peuvent tre repr sent s L ut
122. pr c dente nous pouvons distinguer les classes de probl mes d crites dans la Figure 23 Probl me mal structur Probl me peu structur Probl me bien structur Figure 23 Phases de l volution de la structuration des probl mes Le tableau suivant r sume les trois classes de probl mes retenus 101 Chapitre 2 Probl me mal structur Probl me peu structur Probl me bien structur e Les tats d sir s ne sont pas e Il y a un doute une e Etat actuel et d sir sont connus connus incertitude sur les tats Toutes les informations e Les informations pour r soudre d sir s n cessaires la suppression de le probl me ne sont pas toutes e Les informations et les l cart sont disponibles disponibles g n rer m thodes manquent e Probl me r p titif de routine e Probl me nouveau e Utilisation d heuristiques Formulation claire du probl me e Il ne peut tre r solu par des e Utilisation de m thodes de m thodes connues r solution disponibles du type e Il n est jamais formul algorithmique d finitivement car on ne conna t pas toutes les informations n cessaires sa sp cification et sa formulation Il n existe pas de strat gie de r solution Il est n cessaire de cr er des m thodes e Il contient plusieurs contraintes li es aux strat gies de r solution Tableau 21 Une classification des probl mes selon leur degr de structuration La classification pr
123. priori e la cr ation de repr sentations partielles qui amorcent une vision plut t que la constitution d images compl tes L exhaustivit ne saurait tre envisag e Ainsi avec les m mes informations plusieurs repr sentations peuvent tre construites jusqu trouver celle qui est la plus signifiante parlante pour l utilisateur 3 24 Les activit s n cessaires au traitement des IFI Nous nous inspirons de COOMBS et ALTY 1984 pour proposer des activit s de nature cognitive pour aider au traitement des IFI 1 La simplification Cette activit est une r ponse la question peut on transformer le probl me difficile structurer sous une forme simple d crivant la vision personnelle d un utilisateur Ceci revient d crire le probl me sous forme d informations et de liens de raisonnement plus compr hensibles aux yeux d un utilisateur 2 L analyse Cette activit permet un utilisateur de faire une analyse critique de son raisonnement Par exemple il peut s auto interroger quelle est l influence d une information sur une autre Ceci revient tablir des liens entre les informations s agit il d un lien de confirmation par exemple 3 Le renseignement Cette activit permet un utilisateur de se renseigner sur la mani re dont les autres utilisateurs cr ent de la signification comment les autres proc dent ils Cette activit n cessite de laisser une trace de son raisonnement une
124. r s comme les plus importants Leximappe pr sente trois modules n cessaires la construction des clusters Module de formatage de donn es Les donn es t l d charg es partir de bases et banques de donn es externes en code ASCII sont converties sous forme d un fichier d entr e Leximappe Le module de traitement de donn es Les donn es du module pr c dent subissent un traitement cf Annexe 6 p 358 dont l objectif est de construire le diagramme strat gique figure suivante 5 Leximappe tait commercialis par Transvalor 60 Bd Saint Michel 75272 Paris Cedex 06 Te 01 43 29 99 85 Actuellement cet outil n est plus commercialis 56 Ici le mot th me qui signifie une branche scientifique est diff rent du th me d un puzzle 57 Un cluster est un graphe dont les n uds sont des mots cl s ou des titres normalis s et des liens plus ou moins fort entre ces mots 227 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges Diagramme Strat gique Cluster avec des liens externes Densit acid 229 Cluster avec deaiiens internes Quadrant 2 hf Quadrant 1 RYE il MIXTURE 1 WHEAT l FAT dispense conveyor PREPARATION Centralit food two 284 Quadrant 4 Quadrant 3 yet rotating 02 WATER machine SUGGAR fill plate cake valeur du lien Figure 58 Exemple d un cluster avec ses liens internes et externes d apr s COURTIAL 199
125. r versibles L utilisateur peut donc revenir en arri re en annulant physiquement une op ration sur la structure de donn es un d placement d un n ud une fusion de n uds etc Les objets doivent tre en mesure de revenir dans leur configuration ou position pr c dente Dans les interfaces homme machine il existe deux modes d annulation l annulation un niveau et l annulation plusieurs niveaux Dans le premier cas seule la derni re commande effectu e par l utilisateur est annul e Power Point tandis que dans le second l utilisateur peut annuler et refaire plus d une commande Word En g n ral ce nombre d annulation est limit par les ressources informatiques disponibles La mise en uvre de la fonction annulation repose sur une sauvegarde permanente de l tat du syst me qui peut tre co teux en temps et en place Du point de vue de l interface homme machine plus l utilisateur peut revenir en arri re meilleure est l interface N anmoins au del de quelques niveaux d annulation l annulation rel ve plus du confort et de la s curit Pour viter une sauvegarde inutile des ressources informatiques une mise en uvre d une annulation un niveau serait la plus appropri e dans le cas de la construction des repr sentations puzzle 73 Jl peut tre t l d charg partir du site de d veloppement central http www lotus com developpers 322 Conclusion G n rale BIBIOGRAPHIE AAKER D A 1983 Org
126. recherchons des signaux annonciateurs plus nous remontons en amont de la r alisation de l v nement et plus nous devons nous int resser des signaux de faible grosseur c est dire des informations fragmentaires et incertaines La recherche d une information anticipative est le prix payer pour se donner une marge de man uvre LESCA et SCHULER 1995 Face cette situation l entreprise conna t une situation paradoxale ANSOFF 1975 1980 1989 e Si elle attend jusqu ce que l information disponible soit suffisante certaine et sans ambigu t pour permettre une r ponse d cisive elle sera de plus en plus surprise par des crises car la marge de man uvre est nulle Par exemple le concurrent est d j pass l action une norme est d j sortie une loi est d j vot e Ceci correspond une gestion par r action D apr s la Figure 6 nous nous situons apr s le temps T1 e Si elle sait traiter une information d apparence vague floue et ambigu pour cr er de la signification on se tourne alors vers la gestion par anticipation Dans ce cas nous nous situons au temps T2 compris dans l intervalle de temps 0 T1 Pour ANSOFF la r ponse ce paradoxe est de modifier la mani re d utiliser l information strat gique Il propose aux entreprises d agir m me si la signification des informations fragmentaires et incertaines n est pas totalement claire et d exercer un contr le syst matique de ces informations En outr
127. relie le NES repr sentant ni et le n ud nj Si la suite de cette op ration le NES faisant r f rence ni est isol alors il faut le supprimer Nous r sumons ci dessous sous forme de r gles les diff rentes op rations li es la mise jour des deux structure apr s limination d un n ud cach 1 supprimer du GSI le lien entre les deux n uds n et nj 2 actualiser la liste de liens repr sent s par le lien liant n nj Si la liste est vide alors supprimer le lien externe qui lie n au NSG contenant nj 3 supprimer le lien qui relie le NES repr sentant ni et le n ud n 4 supprimer du NSG contenant nj le NES repr sentant n si ce dernier est isol c La suppression d un lien cach par un lien externe les deux extr mit s du lien sont des n uds cach s Ce dernier point traite Le cas o l utilisateur d cide d liminer un lien entre deux n uds cach s ni et nj qui sont dans la vue group e Ces deux n uds n appartiennent pas au m me n ud complexe Comme dans les cas pr c dents la premi re tape de la mise jour concerne le retrait du lien entre n et nj partir de la vue en expansion Toutes les op rations de mise jour restantes concernent la vue group e uniquement Le lien externe reliant les deux NSG repr sentant les n uds ni et nj est limin de la structure courante si ce dernier ne repr sente plus aucun lien de la structure initiale Puis est limin le lien entre le n ud ni et le
128. rentes repr sentations de l environnement fournir des informations manquantes cr er des prolongements Le prototype est un outil d aide la construction des repr sentations puzzle Recoupement et rapprochement progressifs des informations en vue de cr er des perceptions de menaces ou d opportunit s L interaction permet de surmonter l ambigu t Le changement dans une repr sentation Template est mesur par la modification des l ments informations qui composent cette repr sentation ajout suppression fusion s paration La cr ation de signification est al atoire La perception d une volution peut tre ressentie partir d une comparaison de deux repr sentations tablies des moments diff rents Le traitement des IFI est un processus it ratif entre l interpr tation et la recherche de nouvelles informations Regroupement des informations pour faciliter leur examen Cr ation d associations d informations Variation des associations d informations Visualisation des associations d informations Cr ation de repr sentations partielles de l environnement par le rapprochement d informations fragmentaires et incertaines Proposition d hypoth ses repr sentations per ues pour v rifier l ad quation avec la r alit des Raffinement et am lioration des repr sentations per ues par la collecte et le rapprochement de nouvelles informations Evaluation du danger avec utilisation des couleurs et proposit
129. repr sentation puzzle initiale En revanche l ajout ou le retrait de n uds ou de liens dans une vue group e sont r percut s dans la repr sentation puzzle initiale not e G Lorsqu un n ud complexe n est retir d une vue group e sur G le sous graphe g n r par les n uds de G repr sent par n est retir de G De m me la suppression d un lien externe LE d une vue group e sur G entra ne la suppression de tous les liens simples repr sent es par le lien LE Les modifications ajout ou retrait de n uds ou de liens effectu es directement sur une repr sentation puzzle G doivent tre r percut es dans une vue group e sur G Ces r percussions sont plus ou moins simples selon que le n ud concern ou le lien concern est visible dans la vue group e ou non A chaque fois que l utilisateur d cide de modifier la structure initiale en ajoutant ou en supprimant un n ud ou un lien la structure courante doit tre actualis e De m me si les modifications sont appliqu es la vue group e structure courante alors c est la vue en expansion structure initiale qu il faudra actualiser Cette mise jour doit tre faite de mani re automatique par le syst me 265 Chapitre 4 Nous remarquons que le graphe zoomable obtenu la suite d une transformation appliqu e l une des deux structures est ind pendant de la structure modifi e Autrement dit si un premier utilisateur d cide d appliquer une transformation a
130. repr sentation visuelle Ainsi on apprend la m thode de r flexion des autres pour am liorer la sienne 114 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines 4 La comparaison Cette activit permet un utilisateur de r pondre la question la vision de signification que je donne est elle diff rente de celle des autres utilisateurs Tel utilisateur a t il tabli les m mes liens que moi Comment argumente t il ces liens Avec de telles questions un utilisateur peut provoquer un changement dans ses repr sentations cognitives et des opportunit s peuvent s offrir pour v rifier la faisabilit et la validit de son raisonnement Cette activit revient comparer les liens tablis entre les informations ainsi que les changements effectu s dans une repr sentation visuelle 5 L valuation Cette activit permet un utilisateur de r pondre aux questions que se passe t il si je modifie ou d truis des liens ou des informations Quel est l impact de ces changements sur mon raisonnement Au travers de telles questions un utilisateur peut tester et valuer son raisonnement 6 La synth se Cette activit permet l issue des activit s pr c dentes de d gager une synth se et de combiner les visions des autres utilisateurs Ceci permet d obtenir une meilleure compr hension et de cr er plus de signification 7 La projection Cette activit permet de d clencher
131. reverse engineering consistent acqu rir des produits concurrents pour les d sosser en vue d extraire des enseignements et de les am liorer Par exemple prendre un brevet et le modifier pour en d poser un nouveau Cette technique est tr s utilis e par les industriels de l automobile et de l lectronique par exemple Ainsi comme le benchmarking le reverse engineering est une technique au service de la veille strat gique Le Tableau 10 illustre une comparaison entre le benchmarking la bibliom trie voir Annexe 2 p 342 et la veille strat gique 54 Chapitre 1 Benchmarking Veille strat gique Objectif global Analyser ce que font les Suivre l volution de la Saisir des opportunit s meilleurs pourquoi et R amp D et orienter les et viter des menaces avec quel r sultat choix budg taires Principal objet d tude Les m thodes qui Activit de R amp D Tous les acteurs r pondent aux besoins externes l entreprise des clients clients concurrents etc Champ d application Les m thodes aussi bien Brevets et March s produits que les produits d veloppements en services etc cours Sources d information Les meilleurs dans la Bases et banques de Formelles bases de fonction et les donn es scientifiques et donn es Internet etc concurrents techniques Informelles bouche oreille etc Tableau 10 Les diff rence entre le benchmarking la bibliom trie et la veille strat gique 3 6
132. s facile l information interne et externe pertinente par rapport aux facteurs cl s de succ s qu ils ont d finis e Enfin l EIS en tant qu un outil d aide l coute de l environnement D apr s CARLSSON et WIDMEYER 1990 un EIS est un outil qui doit assister l identification des probl mes travers l coute prospective de l environnement ext rieur de l entreprise Selon WALLS et al 1992 un EIS pr sente les caract ristiques suivantes e Il sert le dirigeant en priorit qui peut avoir une information plus d taill e sur un point particulier s il le souhaite Ainsi un EIS est un outil propre un individu sa fonction sa personnalit et ses objectifs e Il permet l acc s des sources d information externes 3 EL SAWY O est Professeur Assistant au Department of Decision Systems School of Business Administration University of Southern California Los Angeles California 40 Directeur marketing de Valoris soci t de services sp cialis e dans les SIAD Paris 152 Chapitre 2 e Il peut tre int gr avec le syst me d information de l entreprise Par exemple un utilisateur peut explorer de mani re s lective l ensemble des donn es de l entreprise e Il est convivial utilisation de couleurs syst me de clignotants etc Un EIS permet d afficher un nombre d informations un peu lev gr ce au syst me de signalement par des couleurs diff rentes ou par des clignotants e Il dispose de
133. se d veloppent et s am liorent au cours du temps Ces informations proviennent d une fa on irr guli re Chaque information prise individuellement est insignifiante mais rapproch e d autres elle prend de la signification A nsi seules les tudes visant les rassembler les agencer et les organiser les unes par rapport aux autres peuvent donner de la signification aux informations anticipatives MARTINET et PETIT 1982 estiment que l information doit tre construite Formes diverses multitude de supports Elles peuvent tre textuelles graphiques sonores ou audiovisuelles Ce qui impose l entreprise l art d exploiter l ou e le toucher etc Comme l a affirm VILAIN 1990 l entreprise de demain doit tre sensorielle De dur e de vie limit e Plus le temps passe et plus l information anticipative devient une information certaine En effet selon WALLS et al 1992 les informations anticipatives ont un cycle de vie court qui passe de la naissance la mort selon 4 phases d couverte mergence maturit et disparition Par exemple lorsqu une opportunit sp cifique s est mat rialis e l information anticipative qui l annonce est pass e de la phase mergence la phase maturit Les informations anticipatives sont impr cises et incertaines car l entreprise ne ma trise pas leur occurrence et leur signification En effet elles peuvent r sulter d une volont de d sinformation d intoxication des ac
134. strat gique Dans les livres de strat gie on compare souvent une entreprise un navire un navire doit viter les cueils ou les icebergs que cache la brume ne pas se laisser entra ner par les courants qui l entra neraient loin de son objectif disposer d instruments suffisamment pr cis et fiables pour faire le point ou mesurer les carts de marche Pour cela il existe une panoplie de radars destin s l air l eau et au sol La veille strat gique comme le navire est une expression g n rique qui englobe plusieurs radars facettes de la veille plus petits Figure 12 Le plus connu est la veille technologique 50 Chapitre 1 Veille concurrentielle Veille Entrants normative potentiels Veille commerciale Fournisseurs Concurrents du Clients secteur Produits ou Produits technologies Brevets nouveaux de substitution Veille produit innovant Veille client Veille propri t industrielle Veille technologique Figure 12 Les diff rentes facettes de la veille strat gique 3 4 1 La veille technologique La veille technologique est l activit par laquelle l entreprise identifie la ou les techniques ou technologies qu elle met en uvre ou qu elle est susceptible de mettre en uvre dans le cadre de son m tier pour suivre les volutions pouvant influencer son devenir et prendre ainsi les mesures qui s imposent Elle s appuie sur les informations existantes dite
135. styles cognitifs sont probablement ad quats au traitement des IFI du moins tel que nous le proposons Nous avons vu que plusieurs auteurs insistent sur l utilisation des m thodes et des proc dures pour aider les dirigeants d entreprises mieux traiter les IFI Il y a donc un besoin pour tudier les m thodes de traitement disponibles L objet de la prochaine section consiste 1 pr senter ces m thodes notamment celles qui permettent la cr ation de repr sentations visuelles construction du mod le structurel 2 d limiter notre contribution 3 situer notre question de recherche les hypoth ses de travail et les objectifs escompt s 124 Chapitre 2 SECTION 2 METHODES DE TRAITEMENT DISPONIBLES ANALYSE CRITIQUE Nous avons d j voqu que plusieurs auteurs insistent sur l utilisation de m thodes pour traiter les informations fragmentaires et incertaines Dans cette section nous affinons nos connaissances sur le traitement des IFI travers l tude des points suivants e faire une analyse critique des m thodes de traitement disponibles e situer dans quelle perspective continuit de m thodes se situe notre pr sente recherche e faire un cadrage sur la contribution pr senter au traitement des IFI 1 Chapitre 2 Section 2 Revue des m thodes de traitement des informations disponibles dans les publications A la recherche de telles m thodes susceptibles de fournir une aide au traitem
136. t que rev t la veille strat gique Par exemple l tude exploratoire men e par LESCA et al 1995 r alis e aupr s de grandes entreprises su doises taux de retour de 82 a montr que la veille strat gique est un sujet d actualit croissant A l image de leurs homologues am ricaines ou japonaises les entreprises fran aises cr ent depuis une poque assez r cente des syst mes de veille 3 2 2 La veille strat gique est une des pr occupations des Etats Alors que les Etats dans le monde prennent progressivement conscience de la veille strat gique puisque le dispositif militaire est devenu troitement li au dispositif conomique les japonais et les am ricains en ont d ores et d j fait un levier de progr s conomique Les japonais ont cr et d velopp cette organisation depuis plus de quarante ans Au Japon l Etat donne l exemple en mettant la disposition des industriels plusieurs sources d informations Par exemple la banque de donn es PATOLIS contient quelque vingt millions de brevets Un organisme d Etat le JICST Japan Information Center of Science and Technology analyse onze mille revues par an et disposait en 1987 d un budget de 901 millions de Yens L Etat Japonais r serve 1 5 de son budget la collecte 4 Les Echos suppl ment management du 15 10 1996 rapporte que L Or al a mis sur pied un dispositif tr s labor pour d tecter les signaux faibles annonciateurs d volutions futurs dans
137. techniques de repr sentations sophistiqu es et adapt es la d cision Un EIS permet un changement rapide et facile du type de pr sentation par exemple sous forme de tableaux ou graphiques 1 9 2 Un cas particulier des EIS les observatoires de la concurrence D apr s LA TRIBUNE 1995 les observatoires de la concurrence sont des cas particuliers d EIS Outils d aide la d cision ils exploitent les donn es de l entreprise mais aussi celles fournies par des services d information publics comme l INSEE par exemple ou par des services priv s tels NIELSEN ou REUTERS Ils se r v lent tr s utiles dans les domaines o la concurrence est vive produits de grande consommation secteur faible rotation produit l unit qui se vend cher lancement de satellites livraison d usines cl en main Dans un observatoire de la concurrence des indicateurs permettent de surveiller et d valuer les activit s de la concurrence en g n ral ou de quelques entreprises en particulier Peu chiffr s ils privil gient les tendances et affichent plus souvent des fl ches montantes ou descendantes ou des feux tricolores ainsi que des tableaux de chiffres Pour illustrer l int r t de ces outils l observatoire de British Gas a permis cette soci t de faire ses choix d implantation et de partenariat locaux en fonction des forces et des faiblesses de ses concurrents L observatoire de la concurrence est un outil dynamique r actualis tou
138. technologique Economica 135 p CYERT R et J MARCH 1963 A behavioral theory of the firm Prentice Hall NJ 1963 316 Bibliographie DAFT R et LENGEL R 1986 Organizational information requirements media richness and structural design Management Science vol 32 n 5 p 554 571 DAFT Richard et K E WEICK 1984 Toward a model of organization as interpretation systems Academy of Management Review 9 p 284 296 DAVID A et SUTTER E 1985 La gestion de l information dans l entreprise AFNOR 188 P DEMAILLLY A et J L LEMOIGNE 1986 Sciences de l intelligence sciences de l artificiel Avec Herbert A Simon Presses Universitaires de Lyon DESVALS H et H DOU et 1992 La veille technologique l information scientifique technique et industrielle Paris Dunod 436 p DEWY Y 1933 How we thik D C Health New york DIFFENBACH J 1983 Corporate environmental analysis in large US corporations Long Range Planning vol 16 n 3 DJERABA C 1994 Objets composites dans un mod le objets In Base de donn es p 305 324 DJERABA C G T NGUYEN et D RIEU 1993 Objets composites et liens de d pendance dans un syst me base de connaissance In INFORSID p 353 372 DOU H 1993 intelligence sociale et veille technologique Humanisme amp Entreprises n 370 p 53 64 DOU H 1994 In which business are we Scientometrics vol 30 n 2 p 401 406 DOU H 1995 Veille tech
139. th mes sur lesquels sont focalis s les efforts de collecte des informations La cible r sulte de l op ration de ciblage de la vielle strat gique Traqueurs capteurs Ce sont les personnes qui sont charg es d aller au devant des sources d informations et de recueillir les informations Les traqueurs peuvent tre itin rants ou bien s dentaires Sources Les sources d informations de veille strat gique peuvent tre formelles documents bases de donn es Internet etc ou bien informelles observations visuelles rumeurs etc Importance Il s agit de l importance de l v nement anticip au moyen d une information recueillie Cette information peut tre appr ci e au regard de l entreprise tout enti re ou bien d une division de celle ci ou bien d une activit de celle ci ou m me d un individu Fiabilit La fiabilit d une information se ram ne souvent la fiabilit de la source laquelle l information a t obtenue Information fragmentaire et incertaine IFI C est une bribe d information qui renseigne sur des v nements d veloppements non n cessairement amorc s et qui pourront avoir des cons quences importantes sur l entreprise Une information fragmentaire peut probablement tre identifi e comme l annonce d une menace ou l annonce d une opportunit Elle peut prendre des formes diverses dont la rumeur par exemple et elle est g n ralement ambigue Information de potentiel Elle nous renseign
140. traque des informations fragmentaires et incertaines formation et motivation partir des exp riences de traque nous avons identifi deux probl mes rencontr s au cours du captage des IFI e La difficult dans l identification des IFI e La valorisation de la t che de traque CHANAL 1995 observe que les traqueurs ne sont pas motiv s pour accomplir leurs t ches et que les informations ne remontent pas du commercial pour plusieurs raisons les informations ne valent rien le personnel n est pas r mun r pour le faire ou bien parce que les informations collect es d rangent certains dirigeants Le personnel d une entreprise a des rapports ambigus avec les informations anticipatives Une information anticipative n est rien en elle m me c est une personne qui lui donne un sens en fonction du contexte de ses exp riences et de sa m moire etc D o le troisi me probl me Probl me 3 Comment aider les utilisateurs reconna tre et identifier les signaux d alerte Pour tre attentif et motiv le traqueur doit r unir certaines conditions Or la litt rature sur ce sujet est peu abondante d o le probl me suivant Probl me 4 Quel est le portrait d un bon traqueur des IFI Comment familiariser et motiver les capteurs la traque des IFI Malgr le peu de connaissances qui existent nous pouvons d ores et d j dire qu un traqueur doit satisfaire certaines conditions requises la rigueur la curiosit l
141. trop de bruits ou trop d informations probl me que nous avons d j voqu y p p P q J q Ainsi une surcharge en information peut tre une cause de l ambigu t Ceci rejoint la remarque pr c dente selon laquelle la surinformation est une maladie combattre N anmoins l ambigu t est diff rente de l incertitude En effet d apr s DAFT et MACINTOSH 1981 dans WASTLAND et WALLS 1991 l incertitude est r solue par la collecte d autres informations par exemple l ambigu t est r solue par l organisation des informations qui peut am liorer la richesse des informations fournies aux dirigeants Surmonter l ambigu t n cessite alors la cr ation de nouvelles m thodes de traitement 92 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines Incertitude Ambigu t Mesure l incertitude de l entreprise de la valeur Mesure l ignorance de l entreprise de l existence d une certaine variable d une variable Conduit rechercher des informations pour Conduit l change de point de vue entre les r pondre des questions sp cifiques dirigeants pour d finir le probl me travers une repr sentation partag e qui va guider les actions futures A L INCERTITUDE on r pond par la QUANTITE A L AMBIGUITE on r pond par la RICHESSE et d information ou bien par la CAPACITE A la QUALITE de l information ou bien par la TRAITER les informations de fa on appropri e CAPACITE A
142. un individu soit submerg par un nombre important d informations traiter certains chercheurs ont d velopp des mod les et des cadres pour repr senter les informations Ils consistent transformer l ensemble des informations primaires sous des formats plus faciles manipuler par le cerveau humain La plupart de ces transformations consistent r duire l ensemble des informations disponibles en un petit nombre de groupements Ces groupements constituent la premi re tape dans le processus d laboration du mod le structurel repr sentation signifiante Plusieurs citations d auteurs justifient cette tape ZADEH 1973 confirme l id e de regroupement en consid rant le regroupement des informations comme une r action vis vis de la surcharge d informations la plupart des t ches d velopp es par le cerveau humain ne n cessitent pas un degr lev de pr cision lors de leur ex cution Le cerveau humain manipule les informations sous forme de cat gories vagues pour pallier la surcharge reli es par des relations approximatives C est ainsi que le flux d informations parvenu au cerveau est r duit au minimum de pr cision requis pour d velopper une t che Le mod le du style cognitif des d cideurs que nous verrons plus loin pr sent par MCKENNEY et KEEN 1974 repose sur la classification des informations suivant deux dimensions d une part le regroupement des informations et d autre part leur valuation
143. une analogie m taphorique avec le jeu de puzzle Cependant l analogie est prendre avec le kal idoscope L appellation anglaise PUZZLE sous entend l id e d embarras de cr ation des repr sentations signifiantes En effet les IFI sont regard es comme tant les l ments possibles d une image d un puzzle qui a subi les modifications suivantes l image de d part est d coup e en n fois de mani res diff rentes De chaque d coupe sont extraites quelques pi ces en nombre suffisant qui une fois m lang es servent la reconstitution de l image D sormais nous d signerons cette image par repr sentation puzzle La m thode PUZZLE de traitement des IFI propos e par VALETTE 1993 est un processus trois tapes e La premi re tape consiste d terminer quelques centres d int r t d sign s par parcelles d images dans VALETTE 1993 et d sign s ensuite comme segments de cible SCHULER 1994 Ces centres d int r t servent de points d entr e la m thode et permettent d enclencher le traitement des IFI e La deuxi me tape consiste trier et ranger les informations collect es dans des segments de cible ou parcelles d image e La troisi me tape consiste se focaliser sur une parcelle d image et rapprocher les informations Ce rapprochement consiste d une part cr er de nouvelles parcelles et 32 Une repr sentation visuelle utilisant un nombre limit d informations n est pas une caract ri
144. une bonne synth se Selon CONKLIN 1996 les connaissances informelles IFI peuvent tre d crites sous forme de repr sentations visuelles afin de faire appara tre leur signification et les stocker pour des utilisations ult rieures Compte tenu de ces travaux nous avons opt pour une cr ation du mod le structurel sous forme d une repr sentation visuelle susceptible de provoquer des d clics dans l esprit des utilisateurs Certes en choisissant une repr sentation visuelle nous avons consenti une perte d information N anmoins cette simplification est n cessaire car les repr sentations visuelles pr sentent des avantages dont certains sont donn s par LESCA et DELAMARRE 1994 1 Les repr sentations visuelles sont plus vocatrices pour des dirigeants d entreprises que des listes d informations des comptes rendus etc 2 L ordre spatial dans lequel les informations se pr sentent sous le regard a une influence sur la puissance d vocation Avec les m mes informations plusieurs repr sentations peuvent tre construites jusqu trouver la plus signifiante parlante pour l utilisateur 112 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines 3 La comparaison de deux repr sentations visuelles relatives deux moments diff rents ou au m me moment favorise la perception d une volution 4 Les repr sentations graphiques facilitent la communication des informations tr
145. veille strat gique exige de la part des responsables d entreprise une volont et un investissement en moyens humains et mat riels pour d signer les traqueurs et assigner les t ches de traque et de s lection des informations 1 3 2 1 Identification des traqueurs ou capteurs d informations Les auteurs ne sont pas tous d accord sur la mani re d organiser la traque d information Le Tableau 13 illustre ces diff rences 68 Chapitre 1 Auteurs Organisation de la traque JAIN 1984 et BRIGHT 1970 c est la mission d une unit sp cialis e ANSOFF 1975 GILAD et GILAD 1986 se fait l chelle d un groupe AAKER 1983 LENZ et ENGLEDOW 1986 se fait l chelle individuelle JAKOBIAK 1989 c est la mission des experts professionnels BIZEC DANS SCIENCES amp TECCHNOLOGIE 1990 Veille diffuse tout le monde veille Tableau 13 Organisation de la traque Les cellules de veille rencontrent des probl mes de budget JAIN 1984 de motivation d utilisation de leurs informations par d autres fonctions de l entreprise etc Nous pr conisons ainsi un r seau constitu de membres de l entreprise dont l activit de traque n est pas la fonction unique ni m me principale 1 3 2 2 D finir les t ches comment traquer Une fois les traqueurs d sign s il reste sp cifier les t ches qui leurs seront assign es collecte des informations cibl es l tape pr c dente ainsi que les conditions d une bonne
146. version V1 est compos d une base de donn es et d un module de navigation SACADO Interface Puzzle Thesaurus Informations collect es parcelles d images R vide contiennent des informations Passerelle programm e Cr ation de parcelles vides Cr ation suppression et modification du Cr ation suppression et impression d informations Affectation des informations aux parcelles Navigation entre informations thesaurus Cr ation de parcelles et parcelles Affectation de mots d image cl s Modification de parcelles par l int gration d information partir de Sacado la suppression et le d placement d informations Recherche par des la suppression de parcelles mots cl s l impression de parcelles Figure 26 Masque de saisie du prototype de la version V1 D apr s VALETTE 1993 Une base de donn es o sont m moris es les IFI capt es sur l environnement Cette base est celle du logiciel SACADO logiciel de gestion documentaire Ce logiciel g re la fois des informations de natures textuelle et num rique Chaque information capt e fait l objet d une saisie sous forme d une fiche signal tique en vue d tre 128 Chapitre 2 m moris e Dans SACADO les informations recueillies sur l environnement sont stock es sous forme de fiches class es par acteur concurrent fournisseur client etc Pour chacun de ces acteurs m
147. vue sur une repr sentation puzzle apr s ajout d un n ud visible Dans ce cas l ajout du n ud n z ne provoque pas de modification dans la vue en d veloppement Exemple 2 l ajout d un n ud cach Le n ud m12 est ajout dans ce cas au n ud complexe n11 de la Figure 69 Le r sultat est illustr dans la Figure 76 gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction lien externe Figure 76 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s ajout d un n ud cach Comme nous pouvons le remarquer la structure initiale de la Figure 75 Error Reference source not found n a pas chang suite l ajout d un n ud visible ou d un n ud cach 272 Chapitre 4 Exemple 3 la suppression d un n ud visible Nous d cidons d liminer partir de l exemple type Figure 69 le n ud n7 Les diff rentes modifications appliqu es aux deux structures sont repr sent es la Figure 77 Vue d velopp e gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction lien externe l ments limin s Figure 77 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s suppression d un n ud visible Le retrait du n ud n7 provoque 1 la suppression du n ud ny dans la structure initiale et la vue d velopp e 2 la suppression dans le n ud complexe nu le n ud entr e sortie faisant r f rence au n ud n7 3 la suppression de tous les liens pendants y compris
148. 0 Le module d affichage du diagramme strat gique Ce diagramme est aussi appel carte des liens Les th mes issus de la phase pr c dente sont positionn s sur un plan deux dimensions l axe des ordonn s correspond la densit et l axe des abscisses la centralit Sur ce plan Figure 58 on distingue Le quadrant 1 les th mes d velopp s et centraux les valeurs de la densit d et de la centralit c sont lev es Le quadrant 2 les th mes d velopp s mais peu centraux d lev e c faible Se sont des th mes tr s sp cialis s et isol s Ils sont caract ris s par une vive activit th mes en fin de cycle Le quadrant 3 les th mes peu d velopp s mais centraux d faible c lev e Se sont des IFI qui en veille technologique sont consid r s les plus importants et constamment sous surveillance Le quadrant 4 les th mes la fois peu d velopp s et peu centraux d faible c faible Ces th mes sont en voie de d veloppement et sont consid r s marginaux pour les entreprises mais ils repr sentent un terrain de chasse pour les scientifiques Le domaine d application de Leximappe Il existe divers domaines d application 1 mise en vidence de corr lations entre des domaines scientifiques 2 identification de groupes d int r ts 3 mise en vidence de travaux qui sous tendent un secteur d activit 4 scientom trie 5 bibliom trie 6 veille technologique 7 analyse des
149. 0 Un accord est sur le point d tre sign entre IBM et Goldstar IBM va collaborer avec COMPUTER ASSOCIATE en vue de d velopper des logiciels en reconnaissance vocal Expansion march IBM s int resse au march Taiwanais Internet Une grande alliance anti MICROSOFT est envisageable entre ORACLE IBM APPLE SUN et NETSCAPE autc Une alliance possible entre MICROSOFT INTEL TOSHIBA et SONY pour la production du PC Internet Contenu de l information Reconnaissance Vocale Y IBM va collaborer avec COMPUTER ASSOCIATE en vue de d velopper des logiciels en reconnaissance vocal COMPUTER ASSOCIATE veut se rapprocher d IBM COMPUTER ASSOCIATES ach te NEWORX en septembre 1993 COMPUTER ASSOCIATES ach te MICROSYSTEM en septembre 1993 Services IBM accentue la s paration entre les logiciels et les services NN RU iS Les engagements avec ses clients seront formalis s Centralisation d IBM controle de toute ses filiales Non cat goris s IBM d coit ses clients IBM ne veut plus se battre sur les prix Suite donner l information Contenu de l information Figure 92 Exemple d informations regroup es autour de diff rents th mes dans notre base de donn es 1 3 3 Le regroupement d une information nouvellement saisie Avant de proc der au regroupement d une nouvelle information saisie il est conseill de consulter les th mes existants C est une t che facile entreprendre puisque toutes les informations accept e
150. 0 la suppression du LE entre les n uds n10 et n11 a comme effet e la suppression du LE pr sent dans la structure courante e la suppression des NES faisant r f rence des l ments qui viennent d tre d connect s dans ce cas nous supprimons du NSG 11 le NES faisant r f rence aux n ud 10 282 Chapitre 4 gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction lien externe Figure 89 Une Vue group e sur une repr sentation puzzle apr s la suppression du lien entre les n uds 10 et11 5 La synth se des r gles de Zoom et d Unzoom Ajout de n uds ajouter le n ud dans le GSI et le GSC ajouter le n ud dans le GSI et dans le NSG du GSC qui doit le contenir Suppression supprimer le n ud du GSI et du GSC supprimer le n ud du GSI et du NSG de n uds supprimer tous les liens en suspens de la structure courante liens adjacents au n ud supprim supprimer tous les liens en suspens du GSI liens adjacents au n ud supprim du supprimer tous les liens visibles en GSI suspens liens visibles adjacents au supprimer chaque lien externe qui n ud supprim du GSC repr sentait un des liens d j supprimer chaque lien externe qui supprim s du GSJ et qui ne repr sentait un des liens d j repr sente plus aucun autre lien supprim s du GSI et qui ne appartenant au GSI repr sente plus aucun autre lien
151. 1 2 1 Le groupement de n uds visibles Lorsque tous les n uds grouper au sein d un m me n ud NSG sont visibles alors il suffit de suivre les tapes suivantes 1 cr er un nouveau n ud NSG 2 inclure les n uds nei dans le n ud NSG 3 ajouter les liens li 4 cr er des n uds NES correspondant aux n uds nei cette cr ation doit tre suivie de leur connexion respectivement avec les n uds internes chaque type de lien confirmation causalit contradiction doit tre respect 5 remplacer les liens lei par des liens LE reliant les n uds nei au nouveau n ud NSG 1 2 2 Le groupement de n uds visibles et de n uds complexes Par rapport au cas pr c dent seule la quatri me tape diff re 1 cr er un nouveau n ud NSG 2 inclure les n uds nei dans le n ud NSG 3 ajouter les liens li 4 cr er des n uds NES correspondant aux n uds nei visibles 5 cr er des n uds NES correspondant aux n uds ni des n uds nei complexes v rifiant la condition suivante dans la vue en expansion le n ud ni du n ud nei complexe doit tre li au moins un n ud ni du nouveau n ud NSG 6 remplacer les liens lei par des liens LE reliant les n uds nei au nouveau n ud NSG 13 Les op rations d clatement L clatement se fait partir d une vue group e Cette op ration est appliqu e un seul n ud la fois Cette op ration est constitu e de 4 phases 1 supprimer le n ud NSG apr s avoir tra
152. 160 Chapitre 2 e aussi interactive que possible e utilisable dans des sessions de courte dur e e utilisable avec peu d informations 2 3 Cadrage sur la contribution pr sent e Avant de cl turer cette section rappelons le contexte du d roulement de notre recherche 2 3 1 Conditions de r alisation de la recherche e Dans la suite de cette th se nous focalisons notre attention sur la veille concurrentielle et commerciale dont les informations sont surtout des IFI c est dire des informations anticipatives qualitatives incertaines fragmentaires et se pr sentant sur des supports tr s divers e Nous supposons que le ciblage la traque ainsi que la collecte des IFI sont r alis s En outre nous disposons d un acteur sous surveillance par exemple d IBM France un th me d informations choisi issu du ciblage par exemple IBM s oriente vers les services e nous disposons galement d une dizaine d informations collect es relatives au th me de recherche IBM s oriente vers les services Nous supposons en outre que ces informations ne sont pas en relation directe avec les pr occupations des dirigeants ce moment l e Nous supposons que les personnes charg es du traitement des informations disponibles disposent de peu de temps Ce sont les dirigeants d entreprises 2 3 2 Hypoth se et objectifs Nous avons montr qu il y a absence de m thodes faciles et efficaces pour aider au traitement des IFI sous f
153. 1992 le traitement des informations fragmentaires et incertaines conditionne le succ s du processus de veille strat gique le passage d informations parses des repr sentations signifiantes est le vrai probl me crucial de la veille strat gique Si ce passage n est pas bien r alis la veille strat gique se r duit une pratique bureautique sans r el int r t manag rial Pour DUTHEUIL 1992 l avenir appartient aux entreprises qui savent traiter les informations et non celles qui font uniquement de la collecte Le pouvoir n appartient plus celui qui d tient l information mais celui qui sait la traiter LAROCHE et NIOCHE 1994 s interrogent sur le pourquoi et le comment qui poussent des dirigeants percevoir une situation comme une menace plut t qu une opportunit Mais il n explique pas le pourquoi KOENIG 1996 signale le manque d tudes sur le traitement des informations fragmentaires et incertaines Il pense que les probl mes d interpr tation des informations n cessaires la prise de d cision ont retenu beaucoup moins d attention jusqu ici par rapport aux autres probl mes comme la collecte et le stockage SCHUCKTIS7 justifie l inexistence de m thodes de traitement des informations fragmentaires et incertaines par le manque et m me parfois par l absence d exp rience nous n avons pas beaucoup d exp rience sur la mani re de cr er du sens partir des informations parses FAVILLA dans RO
154. 1992 d finissent une information anticipative comme une transformation de l environnement susceptible de remettre en cause les grandes orientations de l entreprise L information anticipative constitue une opportunit s il est possible de faciliter et d acc l rer les objectifs de l entreprise Inversement il peut tre une menace s il entrave la r alisation des buts et m me la survie de l entreprise 1 Nous utilisons ce terme emprunt l lectronique pour d signer la t che qui consiste transformer les informations fragmentaires et incertaines sous forme de repr sentations utiles l action 31 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes Cependant la d finition de JOFFRE et KOENIG ne pr cise pas qu une information anticipative e renseigne et nous interpelle sur des changements futurs et non amorc s e permet d anticiper un v nement aussit t que possible avant sa r alisation effective e perturbe les pr visions tablies et les strat gies labor es e cr e le d clic mais ne nous renseigne pas sur un probl me de routine e am ne se poser des questions sur son contenu signification sa fiabilit et son exactitude e parfois ne conforte pas nos certitudes et nos connaissances acquises e peut entra ner des d cisions non pr programm es La Figure 7 illustre l exemple d une information anticipative Si nous prenons connaissance d une information au temps T qui re
155. 2 3 N cessit d un feedback nn aan nn AE E E E a a se este anne 160 2 2 4 Quelques caract ristiques de la m thode de construction des repr sentations puzzle 160 2 3 CADRAGE SUR LA CONTRIBUTION PRESENTEE ner sneseesnessesnesnesssnsssnnes 161 2 3 1 Conditions de r alisation de la recherche ss 161 23 2 Hypoth se etobjectifS renin aE ANSE A nr EMA ss te 161 3 CONCLUSION DU CHAPITRE 2 snennnnneenenennnnnnnenerenennenennnsenenesenesenseese 163 4 CONCLUSION DE LA PARTIE Lssssssnnnnnneneenenenenenenerenesesensnnese 164 1 CHAPITRE 3 SECTION 1 LA METHODOLOGIE DE RECHERCHE EMPLOYEE EST DE NATURE INGENIERIQUE ssennnnnneenenenenenennnenenenenennenenesenesnnssnsese 167 1 1 LA MISE EN APPLICATION DE LA RECHERCHE INGENIERIQUE suisse eeeereeeeeereeeseeseeseserrnnseesse 167 1 2 LES RAISONS DU RECOURS A UN OUTIL INFORMATIQUE D AIDE AU TRAITEMENT DES IF 168 1 3 UNE DEMARCHE DE RECHERCHE ITERATIVE ET PAR PROTOTYPAGE nn sn 170 2 PROPOSITION D UNE METHODE D AIDE AU TRAITEMENT DES IFI ss 170 2 1 LE MODELE CONCEPTUEL DE LA METHODE PROPOSEE sense esse 171 2 2 PHASE 1 L ENRICHISSEMENT DES A r a a ara nn ner ne stone dt nn ns 172 2 3 PHASE 2 LE REGROUPEMENT DES JET 3 55 en tienne tester 174 2 3 1 La proc dure de regroupement des informations par proximit et similitude 175 2 3 2 Mode de regroupement des informations mode mental et mode automatique ooseceeessseeeen 179 2 4 PHASE 3 LA CONSTRUCTION DE REPRESENTATIO
156. 293 1 5 LE MODULE DE MODIFICATION DES DONNEES DE LA BASE serrer 294 1 5 1 La modification d un collecteur d informations ss 294 1 5 2 La modification d une source d informations ss 294 1 5 3 La modification des th mes de regroupement ss 294 1 5 4 La s curit de la base et la confidentialit des informations 294 1 5 5 La pr paration d un fichier d informations pour la construction d une repr sentation puzzle 295 2 L EDITEUR DES REPRESENTATIONS PUZZLE DECISION EXPLORER ses 295 29 2 1 LES FONCTIONS NECESSAIRES A LA CONSTRUCTION DES REPRESENTATIONS PUZZLE ee 295 2 1 1 Les fonctions n cessaires la manipulation des n uds 295 2 1 2 Fonctions pour la manipulation des arguments 296 2 1 3 Les fonctions n cessaires la manipulation des liens 296 2 1 4 Les fonctions n cessaires la construction des repr sentations puzzle 296 2 2 LE FONCTIONNEMENT LA CREATION D UNE REPRESENTATION PUZZLE nn 297 2 2 1 Etape l pr parer la repr sentation puzzle initiale ss 297 2 2 2 Etape 2 d finir le s lecteur de n uds et de liens 297 2 2 3 Etape 3 affecter des liens aux informations ss 298 2 2 4 Etape 4 modifier la repr sentation puzzle courante 298 2 2 5 Etape 5 laborer un compte rendu d une repr sentation puzzle ss 299 2 2 6 Etape 6 afficher l objectif identifi en utilisant un jeu de couleurs 299 2 2 7 Etape 7 enregistrer la repr sentation puzzle courante ss 300 2 28 Exe
157. 4 12 95 apr s midi Signification des informations Les participants n 8 et n 13 estiment que certaines informations du dossier sont trop courtes et manquent de richesse et de signification Absence de date pour conduire un raisonnement Les participants n 22 et n 23 ont signal l absence des dates pour conduire un raisonnement C Observations faites le 12 1 96 Construction des repr sentations puzzle Le participant n 21 a proc d la construction des repr sentations puzzle d une mani re similaire celles faites le 4 12 95 matin lecture identification affectation 3 2 2 Typologie des repr sentations puzzle observ s D apr s les trois exp riences r alis es nous avons pu identifier la typologie suivante des repr sentations visuelles obtenues 200 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI Figure 47 Typologie retenue des repr sentations puzzle observ s 1 La repr sentation en sous groupements Dans ce type de repr sentation Figure 47 a les informations issues d un m me sous groupement ou celles entre les sous groupements peuvent ventuellement pr senter des liens Les sous groupements d signent les id es principales tir es du traitement des informations La construction se fait comme suit 1 identifier sous forme de sous groupement les id es contenues dans les informations traiter 2 affecter des informations ces
158. 4 et ms ajouter dans le n ud NSG 11 un NES faisant r f rence n14 N SG A ajouter un lien de contradiction entre le NES 14 appartenant au n ud NSG 11 et le n ud interne nz 10 ajouter un LE entre le n ud NSG 11 et le n ud n 11 ajouter le n ud n15 qui appartient au NSG 11 ajout d un n ud simple dans un n ud complexe 12 ajouter un lien de causalit entre le NES 10 appartenant au n ud NSG 11 et le n ud ms le lien externe entre le NSG 11 et le n ud externe m0 existe d j il est donc inutile d en mettre un second 13 ajouter un lien de confirmation entre les n uds n15 et ns 281 Chapitre 4 Vue d velopp e gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction lien externe Figure 88 Ajout d un ensemble de n uds et de liens la fois dans une vue 4 3 La suppression d un lien externe Les modifications apporter au graphe zoomable la suite d une suppression d un lien externe sont les suivantes e la suppression du lien LE pr sent dans la structure courante GSC e la suppression dans la structure initiale des liens l mentaires qui taient repr sent s par le LE supprim e la suppression des n uds NES faisant r f rence des l ments qui viennent d tre d connect s les n uds qui ne sont plus li s d autres n uds Consid rons comme point de d part la configuration pr sent e dans la Figure 7
159. 6 Veille sociologique LESOURNE 1996 Veille strat gique LESCA 1996 LESCA 1995a LESCA 1991 BALLAZ 1992 MARMUSE 1992 ROUIBAH et LESCA 1996 1997 Veille technologique LESCA 1996 LESCA 1994c MARTINET 1983 JAKOBIAK 1991 PATEYRON 1994 BOZON 1988 DOU et al 1990 DOU et al 1988 DESVALS et DOU 1992 LE MONDE INFORMATIQUE 1993 LAUTRE 1989 1991 TANGUY 1994 01 INFORMATIQUE n 1341 1994 ROUACH 1996 JULIEN et al 1995 DOU 1995 BOZON 1988 Vigie des entreprises BOZON 1988 LAUTRE 1991 TANGUY 1994 Vigie des entreprises BOZON 1988 Tableau 9 Expressions fran aises sur la veille 3 3 2 La finalit de la veille strat gique La veille strat gique est utilis e pour alerter suffisamment t t les responsables d entreprise afin d viter de graves obstacles ou de saisir des opportunit s pouvant surgir sur le chemin de l entreprise Il existe deux finalit s expliquant l existence de ce processus une finalit d fensive et une finalit offensive Selon que l on se place dans l une ou l autre ces deux finalit s sont diff rentes et vont poser des probl mes de faisabilit a Une finalit d fensive Dans cette perspective la veille strat gique est envisag e pour e anticiper des v nements qui renseignent sur des menaces que l entreprise redoute et qui sont susceptibles de la mettre en danger e de r duire le temps de r action de l entreprise
160. 92 Politique g n rale Economica Paris 592 p MARTEAU G 1984 Scanning de l environnement de l enterprise discours et r alit S rie de recherche CERAG 84 02 24 p MARTEAU G 1985 La fonction surveillance de l environnement dans la PMI ouverte sur l exterieur et engag e dans des technologies de pointe S rie de recherche CERAG 92 05 MARTINET A C 1993 Strat gie et pens e complexe Revue Fran aise de Gestion mars avril mai p 64 72 MARTINET A C 1983 Strat gie Vuibert 320 p MARTINET A C et PETIT G 1982 L entreprise dans un monde en changement Ed Seuil 150 p MARTINET B et MARTI Y M 1995 L intelligence conomique les yeux et les oreilles de l entreprise Edition d Organisation Avril 1995 244 p MARTINET B et RIBAULT J M 1989 La veille technologique concurrentielle Ed d organisation 300 p MARTRE H 1994 Intelligence conomique et strat gie des entreprise Fevrier 1994 Commissariat G n ral au Plan Travaux du groupe pr sid par Henri MARTRE La documentation Fran aise MASON R O Et MITROFF 1981 Chalenging strategic planning assumptions New york Willey MAYERE Anne 1990 Pour une economie de l information Presse du CNRS 317 p MCCUSKER I C 1992 IT effectiveness What does management need to know The EDP Auditor Journal 3 p 25 29 MCKENNEY L J et Keen P G W 1974 How managers minds work Harvard Business Rewie
161. ARMUSE 1992 DOU 1995 Marketing industriel ROUACH 1996 Perception l environnement de LESCA 1994a l entreprise Prospective technologique LIVRE VERT LIVRE VERT 1995 Renseignement conomique LE FIGARO ECONOMIQUE DU 11 ANNE 9 1995 ROUACH 1996 Surveillance de l environnement MARTEAU 1995 LESCA 1986 Syst me d observation MARMUSE 1992 1 de surveillance MORIN 1985 MARTINET et RIBBAULT 1989 BOZON 1988 LESCA 1996 PATEYRON 1997 Veille comp tences humaines LESCA 1994c Veille concurrentielle LESOURNE 1996 LESCA 1996 PATEYRON 1997 1995 Veille d acquisition LESCA ROUACH 1996 BOZON 1988 DOU 1994a 1991 Veille documentaire ROUACH 1996 Veille conomique JAMBOUE 1995 DOU 1995 Veille environnementale AURE 1991 Veille globale ARTINET 1989 GROUPE EIT DE L ADBS 1992 AUTRE 1991 Veille industrielle L USINE NOUVELLE n 17 1988 Veille informative GROUPE FIT DE L ADBS 1992 LAUTRE 1989 1991 TANGUY 1994 ROUACH 1996 SERVEUR METEO FRANCE SUR INTERNET MARTINET et RIBAULT 1989 Veille politique LESCA Veille prospective GODET 1991 1985 LESOURNE 1996 ANTOINE 1992 Veille scientifique DOUSSERT et ROMMENS 1995 SALMI et al 1996 DOU 1995 48 Chapitre 1 Veille sectorielle LESOURNE 1996 Veille sociale BALLAZ 1992 Veille soci tale LESOURNE 1996 PATEYRON 1997 ROUACH 199
162. EIL http maxThink com max max3 html max15 145 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique th orie a t introduite par ZADEH 1965 dans BOUCHON 1989 date de l apparition de son premier article Fuzzy sets Cette nouvelle logique pr sente plusieurs avantages elle utilise des connaissances exprim es en mots et en phrases ordinaires par un utilisateur humain de plus elle se contente d une analyse logique de la connaissance du processus et n exige pas une analyse chiffr e Le d veloppement le plus connu en logique floue est le raisonnement approximatif qui partant de donn es floues et incertaines fournit des connaissances facilement exploitables Ces d veloppements nous ont pouss s explorer cette technique Le raisonnement approximatif est bas sur le mod le causal Il existe deux types du mod le causal SPOOR et CHIN 1993 1 Les mod les structur s sont bas s sur la configuration physique du syst me qui est d crit par le comportement des l ments qui le composent 2 Les mod les non structur s sont construits en faisant appel un ou plusieurs experts Lorsque le langage naturel des experts est trait par la logique floue on bascule dans le raisonnement approximatif Le mod le non structur consid re l ensemble des informations disponibles sous la forme d une bo te noire Ces informations sont d compos es en causes o l on sp cifie toutes les relations que l on est capabl
163. Grenoble 2 ESA VERGNAUD SCHAEFFER M P 1992 Veille de l entreprise et performance S rie de recherche CERAG 92 06 VILIAIN J 1989 L information dans l entreprise japonaise In l information un enjeux pour l entreprise Textes des communication Paris Juin 1989 8 congr s sur l information et la documentation Paris ADBS ANRT 1989 p 62 68 VILLAIN J 1990 L entreprise aux aguets Edition Masson 192 p VOLUNINO L et WATSON H J 1990 The strategic business function SBF approach to EIS planning and design System Science Acte de 2 me conf rence de l IEEE vol 3 dit par NUNAMAKER p 135 144 WALLAS G 1926 The art of Though NY Harcourt Brace amp World WALLS J WIDMEYER and EL SAWY O A 1992 Building an information system design theory for vigilant EIS Information System Research 3 1 March p 36 59 WALS J P et FAHEY L 1986 The role of negotiated belief structures in strategy making Journal of Management 12 p 325 338 WANG P et TURBAN L 1991 Filtering strategic environmental information processing using EIS System Science Acte de 2 me conf rence de l IEEE vol 3 dit par NUNAMAKER p 126 134 WATSON H et WALLS 1990 Executive information systems and end user computing management introduction to minitrack System Science Acte de 2 me conf rence de l IEEE vol 3 dit par NUNAMAKER p 115 116 WEICK K E 1979 Educational Organization as loosly coup
164. I 2 le cahier des charges de cette m thode 3 une tude de logiciels susceptibles de r pondre notre cahier des charges L ensemble des enseignements tir s nous permet d affiner la m thode que nous proposons 165 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique Le chapitre 4 traite les l ments susceptibles d instrumenter la construction des repr sentations puzzle Nous pr sentons une application informatique d velopp e sous Lotus Notes et Decision Explorer 166 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI PARTIE 2 CONCEPTUALISATION ET PROPOSITION D UNE METHODE ET D UN OUTIL D AIDE AU TRAITEMENT DES INFORMATIONS FRAGMENTAIRES ET INCERTAINES CHAPTER 3 METHODE DE TRAITEMENT ET CAHIER DES CHARGES EN VUE DE PRODUIRE DES CONNAISSANCES PROCEDURALES CONCRETISEES PAR UN OUTIL INFORMATIQUE 167 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI SECTION 1 CAHIER DES CHARGES D UN OUTIL INFORMATIQUE D AIDE AU TRAITEMENT DES IFI Ayant retenu dans la premi re partie de cette recherche les concepts n cessaires la construction de notre mod le d aide au traitement des IFI nous allons d tailler cette construction Ainsi le contenu de cette section offre des l ments de r ponses aux deux questions suivantes 1 Comment aider au traitement des IFI 2 Quelles sont les caract ristiques du cahier des charges de la m thode
165. I au sein des entreprises 2 11 T moignage sur la difficult de traitement des IFI S agissant de difficult s nous citons quelques d clarations tir es de travaux men s par notre quipe afin de montrer l importance que rev t le probl me au sein des entreprises VALETTE 1993 rapporte certaines d clarations e De l information nous en disposons reste savoir comment la traiter comment l organiser le mieux possible pour en tirer un clairage e Des informations sont collect es la question que je me pose est de savoir comment ces informations peuvent tre utilis es et analys es e Nous avons des informations fragmentaires parcellis es mais nous ne savons pas les agencer et les rassembler e Nous ne savons pas traiter les informations qualitatives LESCA et CARON 1995 rapportent d autres d clarations e Les informations sur l environnement commercial existent dans l entreprise nous en avons des armoires pleines mais on ne sait pas les traiter e Parfois je me demande serions nous face une opportunit sans qu elle soit vidente ou bien face une menace cach e qu il serait bon d viter J ai beau ouvrir notre fichier o sont rang es nos informations de veille strat gique rien ne me saute aux yeux Je ne suis pas avanc C est d courageant et j ai l impression d tre d sarm Selon TESSUN33 1997 les dirigeants allemands ont du mal a accept et traiter les informations fragmentaires
166. IELS DE RECOUPEMENT D INFORMATIONS ssssessererrrerrrrrrrrrrrrrrerrrrrrrrerrreereee 240 5 LES LOGICIELS DE TRAITEMENT DE GRAPHES eseessecesssecssccccssoceesseescsecsscoeessoceessecessoesssooeessecee 241 5 1 E LOGICIELRDS Siiasaar n ena a en nn a AE ni fee nee nn ad EU 241 5 2 LELOGICELV CG neran mn nee nn ES a a R ent ee t 244 5 3 SYNTHESE DES LOGICIELS DE TRAITEMENT DES GRAPHES seeeeeeerrrrerrrrrrrertrrrrrrrrrrrrrrrererererererererereee 245 6 SYNTHESE GENERAL DES LOGICIELS ETUDIES seseessecesssecssocecssececssecescoecssooeesseceessecescseessoseessecee 246 7 CONCLUSION DE TA SECTION 2 inserer tirs tetes aseos p ei Kete Ettie Sesiones eose sns 252 8 CONCLUSION DU CHAPITRE 3 sssssssssssssncsssssssissseriainssensssssennnnesinrissiiesiesesiete esiitenseessee 254 1 CHAPITRE 4 SECTION 1 LES OPERATIONS DE ZOOM ET UNZOOM sssssessessooeessecessseossosecssoceeso 257 1 1 DEFINITIONS DE QUELQUES CONCEPTS usines se cesesrrneneseceeeenennneeseceeeerennns ces eeerennne eee esenenenenesee 257 28 1 2 LES OPERATIONS DE GROUPEMENT ss eseseeseesssssesesesecesesesececesesecescsesesscesccecessscsesesescsesesesesesesse 258 1 2 1 Le groupement de n uds visibles ss iae E Aas EE E aE eE eaa NEEE 259 1 2 2 Le groupement de n uds visibles et de n uds complexes ss 259 1 3 LES OP RATIONS D ECLATEMENT miaa e i E EE RA ne ARA AIEA 259 1 4 LA SYNCHRONISATION DANS LA MODIFICATION DES DEUX STRUCTURES ss 260 1 5 DES EXEMPLES D OPERA
167. IFI Nous cherchons ci dessous pr ciser ce que constitue selon les diff rents auteurs le concept de traitement des IFI Dans les publications sur la veille strat gique nous pouvons identifier deux grands courants 1 Courant de l analyse des sc narios Il se manifeste travers des auteurs am ricains tels DIFFENBACH 1983 JAIN 1984 NARCHAL et al 1987 et des auteurs fran ais comme CALORI 1989 Le traitement des informations est synonyme de pr vision de planification et d laboration de sc narios Les m thodes de construction de sc narios sont nombreuses Elles reposent en partie sur les connaissances des experts internes ou externes auxquels les dirigeants d entreprise font appel L annexe 3 p 345 propose une description succincte des m thodes suivantes m thode des sc narios la m thode Delphi le tableau de bord la m thode INX 2 Courant de l exploitation des IFI Ce dernier est mergent Il est repr sent en France par des auteurs tels que LESCA 1986 et THIETART 1990 Ces travaux s inspirent des crits de ANSOFF 1975 qui visent construire une information riche en signification et utile l action des dirigeants Dans ce courant il existe plusieurs significations du concept de traitement Tableau 17 Cependant certains auteurs JOFFRE et KOENIG 1992 mentionnent le probl me des IFI sans chercher le r soudre 84 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes
168. Information styles of marketing and R amp D personnel during technological product innovation projects R amp D Management vol 22 n 1 janvier p 21 39 MOENAERT R SOUDER W 1990 An analysis of the use of extrafunctional information by R amp D and marketing personnel review and model Journal of Product Innovation Management vol 7 n 3 septembre p 213 229 MOLES A 1990 Les sciences de l impr cis Ed Seuil 253 p MOLES A Et CAUDE R 1970 Cr ativit et m thodes d innovation Fayard Mame 218 p MORCOCZY L Et GOLDBERG J 1993 A method for eliciting and comparing causal maps Paper presented at the International Workshop on Mnagerial and Organizational Cognition Brussel May 11 15 1993 MORIN E 1986 La m thode T 3 La connaissance de la connaissance Paris Seuil 244 p MORIN J 1985 L excellence technologique Publi Union 258 p MORIN J 1991 La M thode tome 4 Les id es leur habitat leur vie leurs moeurs leur organisation Points Seuil 1991 MUNIER B 1986 Incertitude complexe et rationalit limit e p 559 568 In DEMAILLLY A et J L LEMOIGNE 1986 Sciences de l intelligence sciences de l artificiel Avec Herbert A Simon Presses Universitaires de Lyon NANARD J 1990 La manipulation directe en interface homme machine Th se de doctorat d tat Universit des Sciences et Techniques du Languedoc Montpellier II NANUS B 1982 Quest quick environmenta
169. L tude des logiciels nous a permis d enrichir notre cahier des charges Nous avons retenu l id e de la r duction de la taille d une repr sentation puzzle Nous avons donc propos un m canisme op rationnel de construction progressive des repr sentations puzzle sous des formats plus organis s via le m canisme de zoom et d unzoom Ces diff rents d veloppements repr sentent des avanc es th oriques et pratiques par rapport aux anciennes versions de l outil PUZZLE 6 1 3 La contribution au niveau de l impl mentation informatique Bien que cette recherche se situe dans les Sciences de Gestion elle va au del d une th se de Sciences de Gestion En effet pour fournir des connaissances proc durales cette th se ne se limite pas au d veloppement d un mod le conceptuel Elle va jusqu l informatisation du mod le ce qui constitue une premi re tape de validation du 315 Conclusion G n rale mod le th orique Ceci est une nouvelle d marche dans les Sciences de Gestion par laquelle se distingue l quipe du Professeur LESCA La proposition de connaissances proc durales nous conduit a durcir le mod le jusqu son informatisation Ceci dans le but de montrer les ventuelles insuffisances de la construction du mod le d une part et de pr parer une future validation externe en entreprise Cet outil peut tre consid r comme un outil de collecte de donn es diffuses inaccessible de mani re directe Nous avons d velop
170. LESCA 1989 et de d velopper de la cr ativit travers l anticipation et l imagination du futur En outre cette vision assure l entreprise un avantage concurrentiel et lui permet de distancier ses concurrents C est le cas d un responsable d une entreprise du secteur biom dical qui d clare Nous avons une technologie et un savoir faire qui nous permettraient de nous diversifier d un nouveau produit dans le biom dical Malheureusement nous ne savons pas quoi faire Le but est ainsi de rassembler des informations en vue de trouver une piste parade Cependant la finalit de la veille strat gique ne d pend pas de l optique consid r e offensive ou d fensive Elle permet dans les deux cas d clairer les d cisions strat giques travers une meilleure construction des strat gies Ces d cisions permettent de garantir la p rennit d une entreprise autrement dit elles assurent son fonctionnement durable dans le temps Ainsi la veille strat gique peut tre vue comme un outil d aide la d cision Les objectifs pr c dents ne signifient nullement qu il est cr er un centre de documentation ou un syst me qui permettrait de r pondre toutes les questions Le but est de traquer recueillir des informations sur l environnement puis de les organiser de les interpr ter et de les transmettre rapidement aux personnes concern es de fa on anticiper les v nements futurs 34 Les diff rentes facettes de la veille
171. Le paradoxe de la veille strat gique La veille strat gique r serve bien des surprises et conna t une situation paradoxale LESCA 1994c En effet il y a un cart entre la th orie du management strat gique et les pratiques des entreprises 3 6 1 Ecart entre la th orie et la pratique a Th orie Les auteurs d ouvrages de strat gies postulent que l entreprise devrait conna tre son environnement et ses changements section 1 C est en partie sur cette connaissance que repose leur prise de d cision strat gique b Pratique D un autre c t les enqu tes r alis es dans les entreprises afin d observer leurs pratiques ont montr que celles ci n ont pas de radar de veille ou qu il est peu d velopp VERGNAUD SCHEFFER 1989 a montr que les PME exportatrices manquent de ressources et ne sont pas suffisamment ouvertes sur l ext rieur L enqu te de LESCA et RAYMOND 1993 confirme les dires pr c dents En effet l analyse des r sultats obtenus fait ressortir deux groupes d entreprises Dans le premier groupe 1 3 des P M I chantillonn es pratiquent une forme de veille Dans ce groupe la veille technologique est la plus pr sente La veille commerciale est parfois pr sente mais sous une forme peu satisfaisante La veille concurrentielle est peu d velopp e alors que les dirigeants rencontr s la qualifient de tr s importante Dans le second groupe 2 3 des P M I chantillonn es ne pratiquent aucune forme de veille
172. Les informations collect es relatives un acteur et un th me sous surveillance Tableau 12 sont informelles issues notamment de l observation et du bouche oreille Les traqueurs d informations sont des membres de l entreprise occup s par leurs t ches 72 Chapitre 1 quotidiennes Ils sont soumis une pression temporelle et ont donc peu de temps consacrer la s lection des informations collect es Souvent les dirigeants d entreprises d noncent la grande quantit d informations qu ils ont traiter S agissant des auteurs voici quelques opinions Pour SIMON 1983 les dirigeants sont souvent noy s dans une surabondance excessive d informations cette hypoth se est galement d velopp e par MARCH ARROW LE MOIGNE Dans ce cas le probl me n est plus d identifier la ressource rare l information pertinente mais le pouvoir d tre attentif ces informations de mani re discriminer les plus utiles pour une d cision donn e En France MARTINET et RIBAULT 1989 constatent que la surcharge d information est un r el probl me des dirigeants pour une bonne partie des dirigeants le probl me principal est celui de la surabondance d informations Cette constatation est galement v rifi e par WESTLAND et WALLS 1991 les dirigeants sont noy s par un flux continu des IFI que les dirigeants doivent interpr ter de diverses mani res HALL 1981 nous explique les raisons de la surinformation il rec
173. Mais le traitement semble tre difficile r aliser en raison des caract ristiques des informations traiter LESCA 1995b LESCA et CARON 1995a ROUIBAH et LESCA 1996 Les d clarations faites par les dirigeants fran ais propos des difficult s rencontr es ne nous semblent pas tre propres aux dirigeants fran ais uniquement En effet d apr s le pr sident du d partement MIS au sein de la NORTH AMERICAIN BANK cit par VOLONINO et WATSON 1990 le probl me rencontr dans l entreprise n est pas de d terminer quelle est l information fournir mais plut t comment synth tiser les informations disponibles Ainsi les dirigeants ressentent un besoin de plus en plus grand d avoir des m thodes de traitement 93 Chapitre 2 Probl mes Quoi Surinformation Il y a beaucoup d informations Incertitude Manque d information Traitement Quelle m thode de traitement Langage Interpr tation subjective Ambigu t Plusieurs interpr tations possibles Incoh rence Pr sence d informations contradictoires Tableau 20 R sum des probl mes relatifs au traitement des IFI Compte tenu des probl mes cit s pr c demment il nous semble que le traitement des IFI n est pas de nature algorithmique probl me bien d fini et r p titif mais s apparente un probl me difficile structurer dont la r solution rel ve de l heuristique plus que de l algorithmique comme le constate LESCA 1986 2 Le traitement
174. N 1996 le cerveau humain est de nature associative une connaissance est accessible travers une association d informations 144 Chapitre 2 3 La variation des associations En outre les m thodes de cr ativit sugg rent de faire des variations d associations en vue de cr er de la signification inattendue En effet e selon OSBORN 1956 notre production d id es d pend du contenu de notre esprit ainsi que de la mani re dont nous combinons ses ressources dans cet esprit est cit le docteur S J PARNES qui compare le m canisme d association un kal idoscope e selon COUGER et al 1993 les responsables peuvent g n rer de nouvelles mani res de penser en cr ant un climat qui encourage une pens e kal idoscopique d apr s KANTER 1988 cit par COUGER et al 1993 la pens e kal idoscopique permet des individus de prendre des bribes d informations de les r arranger les tourner et les retourner les regarder de dessous et dessus ou travers de nouvelles visions e selon BACHELARD dans BAUDELET 1995 l imagination est notre capacit et facult d former et combiner des choses qui existent pour cr er quelque chose de nouveau Ceci impose d tre capable de se d connecter de ses certitudes afin de laisser interagir les deux lobes de son cerveau et permettre d explorer des chemins de pens e inhabituels e le mod le de cr ativit propos par CAMPBELL dans HOGGARTH 1980 est bas s
175. NDARIS 1980 la mod lisation structurelle est un processus de r solution de probl mes difficiles structurer par lequel le probl me est d fini en termes de syst me d l ments et de relations entre ces l ments S appuyant sur la th orie des syst mes SUGIYAMA et TODA 1985 estiment que la mod lisation structurelle structural modeling d velopp e au c ur de la Th orie des Syst mes System Science facilite la compr hension des probl mes Selon cette th orie comprendre un probl me complexe revient identifier les l ments du syst me et clarifier les relations que peuvent entretenir les l ments entre eux Ceci passe par la collecte des informations et par l identification des liens entre ces informations Ainsi comprendre le sens des informations fragmentaires et incertaines revient identifier les liens qu entretiennent les informations entres elles 27 La cr ation de sens est une pr occupation de certains chercheurs sur la th orie de l information MAYERE 1990 signale le peu d int r t accord la cr ation de sens les conomistes focalisent leur attention sur les questions d acc s l information et les modalit s de traitement en laissant en majeure partie de c t les questions relatives la production de sens FAUSTI 1993 signale le manque de connaissance sur la cr ation de sens on ignore certaines conditions qui influencent la formation du sens de l information et qui est n cessa
176. NER 1994 ELMA et MEAD 1990 PROCTOR 1988 B Les avantages d un outil informatique pour les chercheurs La veille strat gique est un sujet r cent et les entreprises sont peu famili res avec ce concept Le d veloppement d un outil informatique peut aider atteindre plusieurs objectifs e Trouver un terrain pour valider l utilisation et la facilit per ue des m thodes propos es pour la compr hension du traitement des IFI e Amoindrir les r ticences des responsables d entreprise au risque de d voiler leurs pratiques de veille strat gique La veille est actuellement une r alit dans de nombreuses entreprises qui veulent rester anonymes Celles qui la pratiquent ne disent rien et ne laissent pas filtrer leurs pratiques Ceci constitue un obstacle pour le chercheur Nous ne savons pas grand chose sur leurs pratiques et par cons quent nous ne pouvons d couvrir les pratiques de veille strat gique et proposer des am liorations qu travers un outil informatique Les tudes de VALETTE 1993 de SCHULER 1994 et de CHANAL 1995 ont montr qu un outil informatique permettait d int resser et de s duire les interlocuteurs d ouvrir les portes d entreprises aux chercheurs Ces derniers ont ainsi pu identifier des probl mes sur les pratiques d entreprises et ont propos des am liorations e Comme les personnes susceptibles d tre interview es sur le terrain ne sont pas toujours en mesure de formuler des opinions claires
177. NS PUZZLE enr erreresrseerennsnsses 179 2 4 1 Etape l l affectation de lien aux IFI ren eee een 179 2 4 2 Etape 2 la visualisation de la repr sentation puzzle osoeseeeeeeeeeeeeersseeresesrresrsreerssresreserress 180 2 4 3 Etape 3 le r arrangements dans une repr sentation puzzle 185 2 5 ETAPE 4 LES MODIFICATION DANS UNE REPRESENTATION PUZZLE ss 186 2 5 1 L interpr tation de repr sentation puzzle et les processus d apprentissage csecsen 186 2 5 2 La perception d un d clic d opportunit menace dans une repr sentation puzzle 188 2 6 PHASE 5 L AFFINEMENT D UNE REPRESENTATION PUZZLE PAR L ARRIVEE DE NOUVELLES INFORMATIONS 189 2 6 1 Proposition d un raisonnement suivre lors de la saisie d une nouvelle IFT 190 2 6 2 L affectation d une nouvelle information une repr sentation puzzle construite 191 2 6 3 La transformation et la mise jour d une repr sentation puzzle ss 191 2 6 4 Comparaison des repr sentations puzzle sense 193 2 7 PHASE 6 LES PROPOSITION D ACTIONS SUITE A L INTERPRETATION D UNE REPRESENTATION PUZZLE 194 3 REALISATION D OBSERVATIONS EN LABORATOIRE sense 197 3 1 LES OBJECTIFS ET LE CAHIER DES CHARGES DES OBSERVATIONS ss 197 ILI Les objecys des obS rvations is rauns an n ne hante nsnne Mare Mere ste pente rates 197 3 152 L sr sultatsiatendusss ins ntnmnsinRORNNRN sine A AE O nissan et 197 3 1 3 Le cahier des charges des observations ss 198 3 1 4 Les conditions de
178. RER RNA AUS MR nn ae e Ent 213 4 3 2 Les commentaires sur les liens suisses dise A EE R 213 4 3 3 Les objets manipulables dans l cran d une repr sentation puzzle 213 4 3 4 Quelques caract ristiques de la construction des repr sentations puzzle 214 5 CONCLUSION DE LA SECTION Lise dinstsein fes sie set uses es assasi ete eines t id era tasses tte Stan 217 1 CHAPITRE 3 SECTION 2 LES LOGICIELS DE STOCKAGE D INFORMATIONS EN VUE DE LEUR RECOUPEMENT Sidi ienn atasan e tas ee doutes si sente es denses tne A a eee ts a r nets te 217 1 1 LES BASES DE DONNEES ss seeesesesesssssesecesecscesesecesesesesesceececscssesesesesescsesssecseccesesesseesesesesesesse 217 1 1 1 Lesbases de donn es locales stunt Gas ler nc Gal te med tea a at ee nf 217 1 1 2 Les bases de donn es partag es ss EE EA AEE E E iE AE NAINEN 217 1 1 3 Les bases de donn es Client Serveur e R a e a cesser 218 1 14 La s curit des informations dans les bases de donn es ss 218 1 2 LES LOGICIELS DE GESTION DOCUMENTAIRE sscscssesese secs sesesesesssecesesesesesesesesesesesssesesesesesssesesesesse 218 1 3 LA PRESENTATIONS DE QUELQUES OUTILS DE STOCKAGE eee esrerreneeeseeserereneeeseeeesennnnnee 219 E3 Le logiciel Idealist sni orane sement nent sereine it 219 3 2 Le logiciel File Maker Pro eeaeee in hit henri een niet et 219 5 51 Le logiciel Br enpa SR AN MR ER RTE AN en SE A Ars EAN tre M nn Minis 219 1 4 SYNTHESE SUR LES OUTILS DE STOCKAGE D INFORMATIONS
179. RESSION D UN N UD COMPLEXE v toeni rA E E E E EEN EEE ESTEE 279 4 2 L AJOUT D UN ENSEMBLE DE N UDS ET DE LIENS ss sensor 280 4 3 LA SUPPRESSION D UN LIEN EXTERN Evins rieni e aa a a a a a R ea 282 5 LA SYNTHESE DES REGLES DE ZOOM ET D UNZOOM ersenernnnsnnnnenenennessnssee 283 6 CONCLUSION DE LA SECTION lesssnrennirscuniscinnnnnininnnonniii 285 1 CHAPITRE 4 SECTION 2 LA BASE DE DONNEES DEVELOPPEE SOUS LOTUS NOTES 285 1 1 LE MODULE DE SAISIE DES INFORMATIONS unir srerenresrene sens sneeeenenesnesnesesnesneennnes 286 1 2 LE MODULE D ENRICHISSEMENT ET DE VISUALISATION DES INFORMATIONS unies 286 1 2 1 L enrichissement des IFI collect es sense 286 1 2 2 L valuation de l importance et de la fiabilit ss 288 1 2 3 Les d cisions d acceptation ou de rejet d une information saisie dans la base 288 1 2 4 La Visualisation et la synth se des enrichissements d une information 289 1 3 LE MODULE DE REGROUPEMENT DES INFORMATIONS nn eesnsennes 289 1 3 1 Les crit res de regroupement isosrniino iei sainan eaaa Ei o aeia EE aTa aE aR Ri eSEE 289 1 3 2 la Proc dure de regroupement des informations ss 290 1 3 3 Le regroupement d une information nouvellement saisie ss 291 1 4 LE MODULE D EXTRACTION DES INFORMATIONS suisses 291 1 4 1 L extraction des information par mots cl s 292 1 4 2 L extraction multicrit res ou l extraction avanc e sens 292 1 4 3 Les requ tes pr enregistr es et la diffusion d informations sur profils n se
180. RIAN sont difficilement formalis es sous forme d une m thode applicable aux IFI Mais nous retenons les id es suivantes au cours du traitement des IFI il convient de construire des hypoth ses optimistes opportunit s et pessimistes menaces chercher infirmer ou confirmer les hypoth ses intoxication changement r el et rechercher de nouvelles informations pour combler les lacunes identifi es En outre il est n cessaire de construire une base de donn es pour stocker les informations Les conditions de BILLINGS l ments d clencheurs pression du temps probabilit et valeur de perte sont les caract ristiques d une crise Mais elles ne sont pas suffisantes pour d finir une crise ou une menace par exemple puisque l arriv e d une crise peut tre annonc e par plusieurs IFI ANSOFF 1975 A nsi le mod le de BILLINGS ne permet pas la cr ation de signification partir des IFI collect es N anmoins nous retenons de ce mod le que l objectif du traitement des IFI est d identifier des perceptions de menaces ou d opportunit s Les crit res de MOENAERT ANSOFF BRIGHT sont nombreux et difficiles op rationaliser sous forme d une m thode N anmoins retenons certains crit res que nous utilisons pour valuer et enrichir les IFI Ces crit res sont l impact d une IFI son urgence son degr de surprise sa fra cheur Signalons au passage que l impact d une IFI a t op rationalis et utilis par Innov
181. S A L UTILISATION DES METHODES ET D OUTILS DE TRAITEMENT sssssssisseteserseserereisesesses 121 3 4 1 Le recours des m thodes de traitement des IF ses 121 3 4 2 Le recours aux outils informatiques pour aider au traitement des IFT 122 4 CONCLUSION DE LA SECTION IL ssssennennnnnnenerenenenennnenesenessenssnnese 124 1 CHAPITRE 2 SECTION 2 REVUE DES METHODES DE TRAITEMENT DES INFORMATIONS DISPONIBLES DANS LES PUBLICATIONS sssnnneneenenenenenenerenesesensenese 125 1 1 CONCEPT ERMETEODE PUZZLE nee a ee te nn te Re D ETS 125 LILI Le concept PUZZLE needs re EREE it nl eee ee a een dense in elite rat en SESS 126 LI 2 La m thode PUZZ E sine inserer ent it teeter Met ln desert ide ete ent des 127 LS Les pr totypes PUZZLE Lust autel dant ns ne ele Msn Rhsrtan ne nt n s tendre 128 1 1 4 Apports et limites de la m thode et des prototypes PUZZLE pour le traitement des IFI 131 1 2 LA CARTOGRAPHIE COGNITIVE ss i ea E a a EAE EE A I EATR ITERA 131 124 Laph sedeconstucton enren an aa A A a E O E a OES 132 1 2 2 L analyse desicartes cognitives is ns intenses piton te en be asninn Ria naka ekina 132 1 2 3 La validation d une carte cognitive ss 133 1 2 4 Comparaison entre la m thode PUZZLE et la cartographie cognitive o e 133 1 3 LES METHODES 3 T DE RECOUPEMENT DES INFORMATIONS sise 134 LS La m mhodes Ts nina a AAE EAA e N aa A a verse es 134 1 3 2 Les apports et limites de l
182. SARI Amelle FARASTE Lyes BENYO UC FF les doctorants de g nie Industriel et les membres de l atelier SID dont les conseils furent pr cieux Marianne JOYAUX pour ss disponibilit s et ses services tout au long de la r alisation de cette th se Omar EL SAWY dont les conseils furent essentiels dans l ach vement de ce travail Ma femme pour son soutien sa confiance et son aide qu elle m a t moign tout au long de ce travail 24 SOMMAIRE Tabl des mati res tin mem themit imite loto cts GlOSSAir En RE en se a en Re nn en NS nn ss 18 1 INTRODUCTION GENERALE sssssssisersnnssscssesssennssssstisssnantssuntenseienssandicissetoustsisusutenseusncesset icisieiecs 21 2 CHAPITRE 1 SECTION 1 DE LA PLANIFICATION STRATEGIQUE AU MANAGEMENT STRATEGIQUE 5eme ani ssenendneneneteens ee die esnenisen sien ts eesse esse ue ssau nette nooo ne tetes ae dette 22 2 1 ACTION DES ORGANISATIONS DANS UN ENVIRONNEMENT TURBULENT ss 22 2 1 1 L ouverture sur l environnement ext rieur une condition n cessaire de succ s durable 23 2 1 2 Etre capable de d tecter les informations anticipatives annonciatrices de changements 23 2 1 3 G rer l information anticipative comme une ressource vitale ss 24 2 1 4 Le r le de l coute de l environnement dans la formation des strat gies mergentes osons 23 2 2 LA PLANIFICATION STRATEGIQUE PEUT ELLE GERER LES SURPRISES 26 2 3 LES INFORMATIONS SUR LE
183. SAWY et PAUCHANT 1988 stimul soit par la perception d une nouvelle information de l environnement soit par l occurrence d un apprentissage D apr s KOENIG 1994 les lieux de l apprentissage peuvent tre la m moire individuelle des experts les syst mes d archivage les proc d s d ex cution et les structures o sont gard es les traces de l apprentissage pass Les repr sentations visuelles labor es un instant donn peuvent ainsi tre consid r es comme des repr sentations cognitives d apprentissage PIAGET 1979 identifie deux modes de base d apprentissage assimilation assimilation lorsque les nouvelles informations sont assimil es dans les anciennes repr sentations cognitives et ajustement accomodation lorsque les anciennes repr sentations cognitives sont ajust es et modifi es par ajout de nouvelles connaissances NORMAN 1982 identifie trois phases d un processus dynamique d apprentissage accroissement accretion lorsque de nouvelles connaissances sont rajout es aux repr sentations existantes structuration structuring lorsqu il y a formation de nouvelles repr sentations cognitives ajustement tuning lorsqu il y a modification des repr sentations cognitives existantes Nous consid rons les repr sentations visuelles construites partir des IFI comme des repr sentations cognitives L objectif de ces repr sentations visuelles consiste mesurer l apprentissage qu on g n re lorsque les individus
184. SQUELLES NOUS FOCALISONS NOTRE ATTENTION SONT DES INFORMATIONS ANTICIPATIVES ESS RTS TE nd en nr en ne ne ee Ven etes ne 29 2 3 1 D finition d une information anticipative sise 31 2 3 2 Les informations anticipatives sont diff rentes des tendances 33 2 3 3 Les phases d une information anticipative ss 34 2 3 4 Les caract ristiques des informations anticipatives nine 35 2 3 5 Pourquoi g rer les informations anticipatives 7 sienne 37 2 3 6 La typologie d informations g r es par une entreprise ss 37 2 3 7 Attitude des entreprises vis vis des informations anticipatives 39 3 DE LA GESTION DES INFORMATIONS ANTICIPATIVES A LA VEILLE STRATEGIQUE 40 3 1 LA NECESSITE D ORGANISER LA GESTION DES INFORMATIONS ANTICIPATIVES ss 40 3 2 L INTERET DE LA VEILLE STRATEGIQUE uu neare aeaea aae e E a ea era raii oe 42 3 2 1 La veille strat gique est une pr occupation des entreprises 43 3 2 2 La veille strat gique est une des pr occupations des Etats 43 3 2 3 La veille strat gique est un axe de recherche prioritaire de la commission europ enne 44 3 3 LE CONCEPTS DE VEILLE STRATEGIQUE uu nee secs esnensse secs eneenene sec erenennens sec esenennene ces esenenenseesse 44 3 3 1 D finition de la veille strat gique ss 45 3 3 2 La finalit de la veille strat gique ie ea E EE AEA EE EEE AAEE a Ea 49 3 4 LES DIFFERENTES FACETTES DE LA VEILLE STRATEGIQUE usines ennsnrrrerernnss 50
185. T et CHIN R W 1993 Building causal models for operator aiding in a supervisory control environment IEEE on Systems Man and Cybernetics Conference p 344 347 STENBERG R J 1988 The nature of creativity Cambridge University Press New York STOFFELS J D 1982 Environmental scanning for futur science Managerial Planning vol 3 n 3 nov d c p 4 12 STROUP M A 1988 Environmental Scanning at Monsato Planning Review July August p 24 27 STUBBART C 1982 Are environmental scanning units effective Long Range Planning vol 15 n 3 p 139 145 SUGIYAMA K et TODA M 1985 Structurin information for understanding complex systems a basis for decision making Fujitsu Science Technical Journal n 21 2 juin p 144 164 SUGIYAMA K TAGAWA S et TODA M 1981 Method for visual understanding of hierarchical systems Man and Cybernetics SMC 11 n 2 pp 109 125 febraray 1981 SUGIYAMA K TAGAWA S et TODA M 1979 Effective representation of hierarchies In IEEE Proc Int Conf Cybern Soc New York oct 1979 TANGUY A 1994 La veille en pratique Marketing et vente n 86 octobre p 18 19 TESSUN F 1997 Dealing with the future a concept of scenaroanalysis and monitoring the company s environment Papier pr sent CTI Symposium Boston f vrier 1997 7 p THIETART A 1990 La strat gie d entreprise Mc Graw Hill Paris 247 p TICHKIVITCH S et JEANTET A 1996 Un dispositif
186. TIONS DE GROUPEMENT ET D ECLATEMENT sn 260 1 5 1 Des exemples d op rations de groupement de n uds visibles ss 261 1 5 2 Des exemples d op rations de groupement de n uds visibles et de n uds cach s 263 1 5 3 Des exemples d op rations d clatement ss 264 2 LES TRANSFORMATION D UNE VUE L AJOUT OU LA SUPPRESSION DE LIENS OU DE N UDS E E E E E E E E A 265 2 1 L ATO T D UNN UD 58 ETA S E E nt er mt er ne 266 ZRI ajout d unn eud Visible se rehin en Mini E E E E ER nimes nus 266 2 12 E joutd UnnEUA CARE HE so Mes Art E E O A R E O a 266 2 2 L ASSUPPRESSION D UN N UD nateni aie AVARA EEE E AEREE ETEA OE EEEE EE E E VEA DE SEE Rte 266 2 2 1 La suppression d un n ud visible ssiri sise 266 2 2 2 La suppression d un n ud cach siennes 267 2 3 L AJOUTD UNDIEN nn En te en te de ns one ne te ner r tn nes seine tite 267 231 E ajoutdu nihenivisibl s sand matins nr intended sn msi i R 268 2 3 2 L ajoutd un en c eh onenera eene E E EENE E EEE EEE ete teint tt nt 268 2 4 EA SUPPRESSION D UN LIBEN reana E N E E E O EAT E EEA 269 24T La suppression d un lien visible ss 269 2 4 2 La suppression d un li n cach sssssssssissstinetiensst sitter etes eite nues 269 3 DES EXEMPLES DE TRANSFORMATIONS SUR LES VUES seenenesennnenes 271 4 APPLICATION DES DIFFERENTES TRANSFORMATIONS SUR UNE REPRESENTATION PUZZLE nrnnesnneensenesnennesnenneeneeneennenneenesneseeneseenne seen O E E E 279 4 1 LA SUPP
187. TOARIVELO 1995 PORAC et al se sont int ress s la question comment les managers comparent ils leur firme aux concurrents Ils ont ainsi construit des cartes cognitives permettant de situer l entreprise dans une hi rarchie de types d entreprises 3 La repr sentation causale C est une repr sentation constitu e uniquement de liens de causalit Figure 47 c Chaque information de la cha ne est consid r e comme une cons quence ou la cause d une autre information La lecture des informations se fait d un sommet un autre en suivant une trajectoire lin aire La construction d une telle repr sentation se fait comme suit 1 identifier l ent te des n uds information sans cons quence 2 identifier et ordonner les informations de la cha ne sous forme de cause et de cons quence 3 relier les informations par un lien de causalit Cette repr sentation est similaire la carte cognitive causale propos e par EDEN et al 1992 4 La repr sentation en toile d araign e Ce type de repr sentation pr sente une information centrale au raisonnement autour de laquelle viennent se greffer toutes les autres informations La lecture de cette repr sentation se fait dans tous les sens Figure 47 d La construction d une telle repr sentation se fait comme suit 1 identifier l information principale du raisonnement 2 mettre les autres informations autour de l information centrale 3 identifier les liens suscept
188. UACH 1996 signale le danger de l absence de m thodes de traitement des informations fragmentaires et incertaines Priv de radars de d tection des informations strat giques et des instruments de traitement de ces donn es c est comme si notre pays se battait sur le terrain avec une arbal te et un bandeau sur les yeux contre des concurrents disposant de tous les moyens d anticipation de d fense et d attaque de la guerre lectronique ROUACH 1996 met en avant les cons quences de la n gligence du traitement des informations fragmentaires et incertaines combien de fois avons nous observ une courbe de l aveuglement de d cideurs qui n ont pas vu ou voulu fertiliser et utiliser des informations qui premi re vue paraissent non cruciales Ces informations n taient pas trait es d cod es transmises aux bonnes personnes avec un soin extr me 7 Consultante Systems Techniques Inc December 5 1994 AD VANCE for Health Information Professionals 31 Nous nous sommes aper us au cours de cette tude que le processus de veille strat gique en g n ral et le traitement des informations fragmentaires et incertaines en particulier sont peu instrument s par des outils informatiques LESCA et ROUIBAH 1997 Bien que la pertinence du traitement des informations fragmentaires et incertaines soit mise en avant par plusieurs auteurs en dehors des travaux de notre quipe et de EL SAWY et PAUCHANT 1988 nous n avons pas identifi
189. UZZLE Le concept PUZZLE est n des r flexions de LESCA 1992 comme une solution au probl me du traitement des IFI Ce concept a d j fait l objet de travaux men s notamment par VALETTE 1993 et CARON 1997 L id e consiste utiliser quelques informations en nombre r duit et se servir d un raisonnement pour engendrer des d clics Ces d clics se rattachent plusieurs objectifs qui peuvent tre r sum s en trois points LESCA 1992 1 Aider fournir des repr sentations signifiantes et volutives concernant l environnement de l entreprise Ces repr sentations doivent tre dynamiques c est dire volutives au fur et mesure que l on recueille une nouvelle information Les agencements d informations doivent tre faciles modifier en vue de cr er des liens entre informations fragmentaires de fa on passer d informations fragmentaires incertaines et peu parlantes des repr sentations intelligibles et plus fiables La construction d un puzzle permet de faire merger des contradictions ventuelles entre les informations qui le composent Ces contradictions doivent tre tudi es pr cis ment pour d celer les causes il peut s agir soit d une erreur dans la transmission de l information soit d une volont de d sinformation soit d une volution de l environnement 2 Aider orienter l coute de l environnement En cas d opportunit s ou de menaces per ues par les dirigeants la m thode PUZZLE per
190. Universit Pierre MENDES FRANCE UPMEF Institut National Polytechnique de Grenoble INPG Veille strat gique Vers un outil d aide au traitement des informations fragmentaires et incertaines Contribution la conception d un outil pour la construction des puzzles Th se pour le Doctorat s GENIE INDUSTRIEL Directeur de th se H LESCA Grenoble Rapporteurs H DOU J THEVENOT Examinateurs B BALLAZ Grenoble P LADET Option Sciences de Gestion Pr sent e et soutenue le 8 Juin 1998 Par Kamel ROUIBAH Membres du jury Professeur l Universit Pierre Mend s France de Professeur l Universit d Aix Marseille III Professeur l ICN de Nancy Professeur l Universit Pierre Mend s France de Professeur l Institut National Polytechnique de Grenoble 24 Remerciements Que les personnes qui m ont conseill orient ma r flexion et contribu l aboutissement de ce travail trouvent ici l expression de ma reconnaissance et de ma gratitude Mon directeur de recherche le Professeur Humbert LESCA sans qui ce travail de recherche sur le traitement desinfomationsde veille strat gique n aurait pasvu le jour et qui a su me transmettre sa passion dansce domaine Messieurs les Professeurs Bemard BALLAZ Jacque THEVENOT Henri DOU Pierre LADET qui ont accept de participer mon jury de th se Mounia FREDJ Marie Laurence CARON Siham MALEK Sandrine BOUZON La mia BERAH Hamid
191. a vigilance m ler travail de recherche et terrain de l agressivit pour acc der des informations qui ne sont pas disponibles la capacit communiquer JAKOBIAK 1991 note que le traqueur doit tre un homme d exp rience cout par la direction g n rale et ne doit pas tre soumis la pression hi rarchique sans quoi il risque d liminer des informations peut tre d stabilisantes mais indispensables 69 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes Pour JAIN 1984 la veille strat gique est plus un art qu une science Pour cette raison elle doit tre entreprise par des personnes comp tentes ayant un esprit cr atif Une th se est en cours pour d finir les qualit s d un bon traqueurs des IFI 1 3 2 3 L acc s aux sources d informations Il existe divers types de sources d informations Figure 17 La veille strat gique s appuie la fois sur les informations publi es dites informations ouvertes et sur les informations dites molles Sources formelles Bases de donn es Documentaire externes Lieu Personnes Sources informelles D Figure 17 Sources d informations pour la veille strat gique a Les sources d informations informelles ou informations molles Ces sources fournissent l information qui n a pas de support crit ou dont la diffusion est limit e les voyages d tude les salons les visites de laboratoires les rumeurs de couloirs les r
192. a d couverte en explorant librement l environnement il pourra apprendre par lui m me de nouveaux concepts Il existe divers logiciels de traitement de graphes cf Annexe 8 p 358 Parmi eux citons les suivants 5 1 Le logiciel RDSS RDSS est un visualiseur de graphes En R amp D toute recherche existante comporte un tat de l art les motivations pour la recherche les r sultats existants les nouveaux r sultats R sultats et les nouveaux axes de recherche Apr s examen de l tat de l art un chercheur peut tablir des sujets de recherche Besoins s lectionner des buts et des 241 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges sous buts r sultats interm diaires atteindre Cependant les r sultats R sultats auxquels il aboutit sont des r sultats partiels Le RDSS permet de structurer les informations au cours d un processus de prise de d cision Cette structuration consiste classer les informations sous forme d un sch ma de repr sentation de connaissances les grouper par th me les stocker dans une base de donn es tablir des relations entre les informations stock es dans le DSS Finalement la structuration permet aux utilisateurs de synth tiser les informations pertinentes relatives leurs pr occupations par exemple la R amp D N Le RDSS fournit des fonctions destin es construire 1 une base de donn es structur e pour g rer les informations de R amp D
193. a diff rence entre le flou et l ambigu cf chapitre 1 p 39 40 2 La disponibilit d une expertise est une condition pr alable l application de la logique floue Or partir d IFI aucun expert de veille ne pourra lier des causes des cons quences possibles 3 Les IFI disponibles ne sont pas suffisantes pour cr er une vision lorsque l on entame le traitement un moment donn car ces informations sont fragmentaires Et si nous 146 Chapitre 2 attendions jusqu ce qu ils soient tous disponibles nous risquerions d tre pris par le cours des v nements Ainsi nous pouvons d ores et d j avancer que l utilisation de la logique floue pour la production de signification partir des IFI est loin d tre r gl e En effet l activit de traitement des IFI n est pas suffisamment structur e Il est donc inutile d aller prospecter plus dans cette direction Nous devons attendre que de nouvelles approches soient initi es 17 3 Le processus de fusion de donn es En l absence de m thodes efficaces de traitement des IFI nous nous sommes tourn s vers une m thode militaire n e des suggestions du g n ral PICHOT DUCLOS LA TRIBUNE 1995 directeur d Intelco d partement d intelligence conomique Ce g n ral pr conise le transfert d une m thode militaire vers le traitement des informations de l intelligence conomique la succession des tapes est la m me L intelligence conomique consiste recherche
194. a m thode propos e cf Annexe 4 p 353 Nous nous pla ons dans le cas d une soci t qui est un partenaire potentiel d IBM et qui est susceptible de s int resser au th me d investigation choisi IBM s oriente vers les services Input Les inputs sont les m mes informations qui celle ayant servi l laboration de la Figure 42 T che e Lecture du manuel utilisateur Annexe 4 p 353 e Construction d une repr sentation puzzle Outputs Les outputs sont e une repr sentation visuelle compos e de n uds informations du dossier et de relations liens de raisonnement choisis parmi la liste propos e dans le Tableau 32 construite l aide de la m thode e un compte rendu compos de 3 ou 4 phrases du raisonnement suivi e des observations prises la vol e par le doctorant au cours du d roulement des exp riences 3 14 Les conditions de d roulement des observations Nous avons r alis trois exp riences en laboratoire avec trois groupes d tudiants en troisi me cycle universitaire de gestion L exp rience 1 du 4 12 1995 matin a eu lieu avec un groupe constitu de 34 tudiants issus d une formation de DESS celle du 4 12 1995 apr s midi a eu lieu avec 23 tudiants issus d une formation de DESS celle du 12 1 1996 avec 20 tudiants issus d une formation de DEA Les trois groupes ont les caract ristiques suivantes 198 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitem
195. a m thode 3T pour le traitement des FL 137 1 4 LA METHODE DE HUNT ET ZARTARIAN EVALUATION DES CRISES ET METHODES BASEES SUR L UTILISATION DE CRIT RES posee arent ane eaae peen ee epr enke oLa eea aeea Eer TER ORN sad dois tan or inde Ev eise 138 1 4 1 La m thode de HUNT et ZARTARIAN 3B ren ereereereneennee 138 1 4 2 La m thode de BELLINGS et al Bas e sur l valuation des crises 139 1 4 3 Les m thodes bas es sur l utilisation de crit res ss 139 1 4 4 Les apports et limites de ces m thodes pour le traitement des IFI noson 141 1 5 LA BIBLIOMETRIE L APPROCHE FILIERE ET LES RAPPORTS D ETONNEMENT users 142 1 51 Les m thodes bibliom triquesi 2 sen nentient nl annee een nn ai 142 EIZ Ar pproche filiere hist Rent ARE NN ir E E ne es 142 1 5 37 Les rapports d tonnementis sinistre nn M Nm inner ten 142 1 5 4 Apports et limites de la bibliom trie pour le traitement des IFI 142 1 6 METHODES D AIDE A LA CREATIVITE mesiper cnsseponcoansnesnteecesennsie Ee AKESE eoa ERES ENE Ep CASTEN EES NESA pra SENRESTE NRE 143 1 6 1 Le processus cr atif la cr ation de connexions ss 143 T62 Lam thode KT nn a meer rennes ren AE anne ent serment ei nine etes tentes 143 1 6 3 Les apports et limites des m thodes cr atives pour le traitement des IF 144 1 7 LES METHODES DE TRAITEMENT ISSUES DES SCIENCES DE L INGENIEUR 145 LV Ealogigue floue nanas sn mr A it ne meme MR NN MAT RL L
196. aboration d une solution A partir de ce constat est n e une nouvelle pr occupation comment exploiter les informations engrang es dans diverses bases de donn es N Le concept de Data Warehouse magasins de donn es est une solution cette probl matique Il est d fini comme l int gration de donn es issues de multiples bases de donn es h t rog nes au c ur d une seule base de donn es cible afin de fournir une information coh rente dans les organisations et afin de faciliter le processus de prise de d cision Le but consiste alors relier des informations issues de diverses bases de donn es Lors d une requ te ces liens permettent de retrouver des informations qui ne sont pas exprim es D apr s GRAY 1996 les informations stock es dans un Data Warehouse e ne sont pas redondantes car elles sont filtr es et transform es lorsqu elles passent des diff rentes bases vers le Data Warehouse base cible e contiennent des r sum s d informations e sont regroup es par des m ta donn es classes d informations Num ro sp cial consacr aux EFIS Ing nierie des Syst me d information vol 3 n 4 1994 AFCET 42 MIDS Management Information Decison System est un EIS d velopp par Lockheed Georgia Compagny actuellement op rationnel dans Lockheed Aeronautical System Company Cet EIS permet aux utilisateurs uniquement la s lection des informations pertinentes Les informations sont affich es dan
197. acement Ceci correspond une gestion par r action Dans ce cas les informations sont pr cises et exactes 2 Agir avant coup L entreprise se donne les moyens d anticiper l v nement avant sa r alisation de mani re ce qu il perde de son urgence et de sa surprise Ceci correspond une gestion par anticipation qui est la voie pr conis e par les auteurs du management strat gique Nous remarquons une grande diff rence entre les entreprises qui optent pour l une ou l autre des deux voies D apr s ANSOFF la deuxi me voie est plus efficace car elle est une condition n cessaire pour garantir la p rennit de l entreprise dans un environnement turbulent 27 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes Planification strat gique Management strat gique e Traite la strat gie totale de l entreprise e Traite les discontinuit s probables auxquelles devrait faire face l entreprise e Sert prendre des d cisions optimales e Cherche obtenir des r sultats e Est un processus analytique la strat gie est e Est un processus d action l chelon de dissoci e de sa mise en uvre l entreprise tout enti re la strat gie n est pas dissoci e de sa mise en uvre e Est focalis e sur les produits march s et e Est focalis e sur les discontinuit s en technologies provenance de diverses sources e Peut tre appliqu e lorsque la r orientation e Est appliqu e pour se pr munir contre les strat
198. actif et en amont de la d cision proactif Dans le mode de veille r actif ou recherche conditionn e la collecte d information est stimul e par l existence d un probl me elle est orient e vers l identification d une solution Les informations recherch es r pondent une pr occupation existante et alimentent le processus de d cision par une information pertinente Dans ce cas l utilit des informations collect es est vidente Dans le mode de veille proactif la collecte des IFI est exploratoire et n est pas orient e vers un probl me particulier Dans ce contexte les traqueurs proposent aux dirigeants 90 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines les informations qu ils ont collect es Ils pensent que ces informations sont des IFI annonciatrices d v nements de changements et pourraient avoir un impact sur le devenir de leur entreprise Cependant ces informations ne sont pas cens es tre en relation directe avec les pr occupations des dirigeants un moment donn Cette situation est probl matique pour certains dirigeants car probablement les informations collect es seront mises de c t et ne seront jamais consult es LESCA et CARON 1995a Cette hypoth se semble tre confirm e pour les informations de R amp D En effet GUPTA et WILEMAN 1988 MOENART et SOUDER 1990 avancent plusieurs raisons pour expliquer le refus du personnel de la R amp D d accep
199. aduit par une orientation vers les services cons quence Contradiction d sorientation d IBM vers la centralisation ou la d centralisation faits rapport s sont en contradiction 4 10 Causalit IBM change de strat gie cause ceci s est traduit par une d centralisation d IBM cons quence Confirmation Le contenu des deux informations confirme la pr occupation d IBM pour ses clients 5 7 Confirmation Le contenu des deux informations confirme l engagement d IBM pour mieux servir ces clients Contradiction D une part IBM met l coute client en priorit et d autre part elle d oit ses clients faits rapport s sont en contradiction 5 10 Causalit IBM change de strat gie cause ceci s est traduit par son orientation vers l coute client cons quence Confirmation Le contenu des deux informations confirme l engagement d IBM pour mieux servir ces clients Contradiction D une part IBM met l coute client en priorit et d autre part elle d oit ses clients faits rapport s sont en contradiction Causalit IBM change de strat gie cause ceci s est traduit par une pr occupation pour ses clients cons quence Contradiction D une part IBM s engage servir ses clients et d autre part elle d oit ses clients faits rapport s sont en contradiction Causalit IBM change de strat gie cause ceci s est traduit par une centralisation d IBM cons quence Tableau 33 Exemples de liens
200. agnizing a strategic information system California Management Review vol 25 n 2 p 76 83 ABRAMSON R 1997 s Business intelligence and analysis http www inteltec com 09013 htm 16 p AGUILAR F J 1967 Scanning the business environment Macmillan New ANSOFF H I 1975 Managing strategic surprise by response to weak signals California Management Review winter 1975 vol XXVIII n 2 p 21 33 ANSOFF H I 1980 Strategic issue management Management Strategic Journal Vol 1 P 131 148 ANSOFF H I 1989 Strategie du d veloppement de l entreprise Les Editions d organisation 287 p ANTOINE J 1992 Un nouveau m tier pour les hommes de marketing la veille prospective et ses applications strat giques Revue Fran aise de Gestion n 139 1992 4 p 5 28 ATKIN R H 1972 From cohomology in physics to q connectivity in social science International Journal of Man Machine Studies n 4 p 139 167 BALDWIN N S et RICE R E 1996 Securities analysts as information seekers http www asis org annual 96 ElectronicProceedings rice2 html 9 p BALLAZ B amp H LESCA 1992 Le processus de veille strat gique L examen de quelques questions importantes Serie de recherche CERAG 92 05 BALLAZ B 1992 Le processus de de veille strat gique examin du pont de vue des directions d achats Serie de recherche CERAG 92 04 BARR P S STIMPERT J L et HUFF A S 1992 Cognitive change
201. ait es et le retour d un feed back a Une repr sentation visuelle pour faciliter les transformations La plupart des m thodes structurelles cartes cognitifs K J m thode que nous verrons dans le section suivante sont fond es sur des repr sentations graphiques Dans ce cas le passage la repr sentation matricielle est possible Des modifications et des transformations math matiques peuvent ainsi tre appliqu es ce type de repr sentation Pour ces raisons nous avons choisi de construire un mod le structurel de traitement des IFI sous forme de repr sentations visuelles appel mod le PUZZLE vers lequel nous acheminons Mais cette repr sentation construire doit comporter un nombre r duit d informations car le nombre de relations possibles dans un graphe n n uds est de E n n 1 2 Si n 10 alors on obtient 45 relations possibles b Une repr sentation graphique pour faciliter la d tection de diff rences Selon ELOFSON et KONSYNSKI 1990 les individus charg s d interpr ter les IFI ont besoin d changer et de comparer leurs notes afin de d tecter ventuellement des diff rences A nsi nous proposons d utiliser une repr sentation graphique qui faciliterait la fois la communication et la comparaison des informations trait es 3 2 2 Une repr sentation pour faciliter l apprentissage Le changement des repr sentations visuelles mod les structurels construites partir des IFI est selon EL
202. ait chang et qui ajuste en cons quence sa conduite effectue un apprentissage 1 2 5 Un processus it ratif D apr s LESCA 1994a la veille strat gique est un processus it ratif qui comporte cinq tapes principales Figure 15 le ciblage de l environnement surveiller la traque la circulation le traitement des informations et les actions effectuer Dans les paragraphes qui suivent nous d taillons chacune de ces tapes 18 Editorial Les Echos 19 Avril 1993 64 Chapitre 1 Circulation 3 Transformation des IFI en forces motrices Ciblage D Figure 15 Processus de veille strat gique 13 Comment organiser une veille strat gique Ayant pris connaissance de l int r t de la veille strat gique de ses finalit s et son utilit il s agit maintenant de r pondre la question suivante Comment pourrait on organiser la veille strat gique pour mieux anticiper les v nements de changements alors qu ils ne sont pas encore r alis s Cette mise en uvre soul ve des probl mes Ci dessous nous pr sentons bri vement les probl mes rencontr s durant ces phases LESCA et ROUIBAH 1997 1 3 1 Le ciblage Selon MARTINET et RIBAULT 1989 le temps est r volu o un manager pouvait exiger de tout savoir sur n importe quel sujet L imp ratif est de cerner les besoins en informations Une tude r alis e par INX 1994 aupr s d entreprises innovantes arrive la conclusion que p
203. aitement e visualiser l ensemble des informations saisies e visualiser les informations par un croisement fiabilit importance comme suit 1 informations importantes et fiables 2 informations moyennement importantes et fiables 3 informations peu importantes et fiables 4 informations importantes et peu fiables 5 informations moyennement importantes et peu fiables 6 informations peu importantes et peu fiables 43 Le module de construction des repr sentations puzzle Un puzzle est une repr sentation form e de n uds informations issues de la s lection et de relations liens de raisonnement L outil construire doit manipuler une liste de liens L intensit d un lien tabli entre deux informations peut tre plus au moins forte Pour refl ter cette intensit nous proposons d valuer les liens par leur paisseur incertain plut t certain certain La construction des repr sentations puzzle peut tre automatique ou semi automatique Figure 52 Figure 53 ns ES Inf 1 Inf 3 Inf 9 Inf 2 Inf 5 7 Inf 4 212 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI Figure 52 Affectation semi automatique Nom du lien Casoli Confirmation Opposition Autre
204. aiter l information floue place l imaginaire et la cr ativit ne pas avoir forcement raison est partie int grante de la cr ativit Savoir apprendre le contre pied des syst mes classiques de la pens e courante apporte des clairages souvent f cond nous rappelle DOU 1995 Nous inscrivons la cr ation de repr sentations signifiantes partir de quelques fragments d informations dans la pens e l envers propos e par LEBRATY 1992 Il s agit selon l auteur d initier une nouvelle p dagogie pour le management qui permet de combiner une d marche allant de l action la r flexion pour se familiariser avec des itin raires oppos s ce que nous avons le plus souvent appris La pens e l envers est une source d inattendu qui permet de d couvrir par hasard ce que nous ne cherchons pas Ainsi la pens e l envers permet de trouver une solution qui n est pas contenue dans les donn es du probl me parfois encore c est d couvrir des menaces ou des opportunit s par anticipation On se trouve alors dans le domaine de l imagination et de la cr ativit Dans le domaine de la cr ativit les algorithmes sont inop rants ils c dent la place aux heuristiques Pour s orienter en terrain inconnu ISENBERG 1985 sugg re d utiliser des heuristiques et d agir avec une vision incompl te des choses dans des situations d incertitude en g n ralisant par exemple partir des faits et en mettant les g n ralit s
205. ajout d un lien visible Nous d cidons de rajouter au graphe zoomable Figure 69 consid r un nouveau lien de causalit entre les deux n uds ne et ng Le r sultat est pr sent dans la Figure 75 Vue d velopp e gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction lien externe Figure 79 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s ajout d un lien Nous remarquons que l ajout du lien visible ne provoque pas de modification sur la vue d velopp e 274 Chapitre 4 Exemple 6 l ajout d un lien cach par un n ud complexe Supposons que dans l exemple type Figure 69 nous ajoutions entre les deux n uds n et ns un lien de confirmation Il suffit donc d ajouter aux deux structures un lien de confirmation entre ces deux n uds La Figure 80 illustre ce cas gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction lien externe Figure 80 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s ajout d un lien cach par un n ud complexe Ainsi l ajout du lien cach n affecte pas la vue d velopp e Exemple 7 l ajout d un lien cach par un lien externe dont une seule extr mit est un n ud complexe Dans l exemple suivant nous d cidons d ajouter un lien de confirmation entre les n uds ng et nz l exemple type Figure 69 Les changements appliqu s aux deux structures sont les suivants Vue d velopp e gt lien de causalit lien de
206. ale Duteuil C 1992 Bibliom trie et scientom trie en france Etat de l art Documentaliste Science de l information vol 29 n 6 p 251 261 Duteuil C 1991 Etat de l art de la bibliom trie et de la scientom trie en france et l tranger Rapport au secr tariat g n ral de la d fence nationale n 24 SGDN STS VST 5 Lafouge T 1991 Probl matique de la circulation de l information Documentaliste Science de l information Vol 28 Processus d information et qualit information Bensoussan A 1993 Science de gestion science de l ing nieur et science de l information Revue fran aide de gestion nov d c p 117 121 Gupta A K et Wilemon D 1988 Why R amp D resists using marketing information Research Technology Management nov dec p 36 41 LD T 1994 Gongr sur le march et industrie de l information org ADBS cu 4218 Lesca H 1989 Information et adaptation de l entreprise mieux g rer l information pour une entreprise plus performante Paris Masson Mohr J amp Nevin R 1990 Communication strategies in marketing channals a theoritical perspective Journal of Marketing vol n p Moenaert R De meyer A Deschoolmeester D et Souder W E 1992 Information styles of marketing and R amp D personnel during technological product innovation projects R amp D Management vol 22 n 1 p 21 39 janvier Moenaert R Souder W 1990 An analysis of the use
207. ant qu ils ont d j t d taill s dans la premi re partie de cette recherche 1 Le concept de signal faible IFI a t propos par ANSSOF 1975 2 Le ciblage des informations sur un acteur et un th me a t propos par EL SAWY et PAUCHANT 1988 et SCHULER 1994 3 Le concept PUZZLE la m thode PUZZLE et le premier prototype informatique PUZZLE ont fait l objet d une th se VALETTE 1993 4 Un deuxi me prototype PUZZLE a t d velopp par GUILLAUME et NEGRE 1994 5 L id e de cr ation de liens entre des informations est inspir e de BERTIN 1977 LEE et LAI 1991 ont propos une typologie de liens Puis CARON 1997 a proc d une tude exhaustive des liens pouvant servir la construction des repr sentations puzzle 6 La construction d une repr sentation puzzle est fond e sur le m canisme de connexion utilis en cr ativit Ce m canisme a t propos par KOESTLER 1964 et fait l objet d tudes telle que celle de STENBERG 1988 et de MACCRIMMON et WAGNER 1994 303 Chapitre 4 7 Les crit res d enrichissement des informations sont inspir es des travaux de MOENAERT et al 1990 8 Le regroupement des informations par th me a t propos par KAWAKITA 1975 BERTIN 1977 MACKENNEY et KEEN 1974 EL SAWY et PAUCHANT 1988 9 L utilisation d un nombre limit d informations composant une repr sentation puzzle est sugg r e par MILLER 1956 10 La cr ation d ass
208. apitre 1 La notion d intelligence conomique implique l interaction entre tous les niveaux de l activit depuis la base internes l entreprise en passant par des niveaux interm diaires interprofessionnels locaux jusqu aux niveaux nationaux transnationaux groupes multinationaux ou internationaux strat gies d influence des Etats nations De cette d finition il ressort deux aspects importants 1 La n cessit pour l entreprise de se prot ger efficacement contre les agents ext rieurs et de prot ger son patrimoine informationnel Celui ci est en effet de plus en plus vital mais de plus en plus menac de multiples fa ons par des agents ext rieurs Les nouvelles technologies de l information et de la communication Internet par exemple ne font d ailleurs que renforcer la n cessit de se prot ger efficacement 2 La n cessit de sortir des fronti res de l entreprise pour tendre le dispositif d intelligence conomique l chelon de la nation tout enti re En d autre termes la n cessit pour les entreprises et les organismes publics de faire corps de fa on se d fendre efficacement contre les agents ext rieurs l chelon mondial La mise en uvre de ces suggestions incombe notamment aux pouvoirs publics Ainsi selon les auteurs de l intelligence conomique il devrait se constituer progressivement un r seau national d intelligence conomique liant les organismes publics aux entreprises La ve
209. ar des contraintes Quant l opportunit elle a une connotation positive li e un gain sans perte avec un sentiment lev de contr le car les ressources sont disponibles pour proposer des parades L opportunit est en outre associ e au sentiment de qualification l autonomie d action et la libert de d cision 106 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines Les recherches sur les processus cognitifs sugg rent aux personnes d identifier des objets dans leur environnement en comparant les caract ristiques de ces objets aux caract ristiques des mod les mentaux m moris s Selon JACKSON et DUTTON 1988 les concepts d accord ou de d saccord sont une piste pour tablir cette comparaison et identifier une menace opportunit Ce processus d identification est al atoire car la comparaison n implique pas automatiquement l identification d un objet donn Objets Per us M moire Caract ristiques Caract ristiques associ es aux associ es au IFI Accord mod le mental e Gain D sacord e Gain e Perte Neutre e Contr le Non Menaces Opportunut s Neutre Figure 24 Processus d identification des menaces opportunit s Ainsi d apr s la Figure 24 les personnes charg es du traitement identifient d ventuelles opportunit s ou menaces en comparant les caract ristiques des IFI aux caract ristiques des repr sentations mentales d u
210. ar exemple selon HOLLARD et STRAPPAZZON 1994 les entreprises voluent dans un environnement partir duquel elles re oivent des informations qui changent suivant les p riodes historiques L entreprise cherche anticiper et traiter ses informations en vue de proposer des r ponses ad quates aux situations telles qu elle les per oit La conception des syst mes de traitement de l information est alors li e la repr sentation des probl mes que l entreprise doit r soudre LADET et ROUBELLAT 1997 insistent galement sur la n cessit de concevoir des syst mes de traitement de l information La mise en place de tels syst mes de traitement doit tre envisag e dans une perspective qui procurerait des avantages concurrentiels aux entreprises comprendre et anticiper pour viter des menaces et saisir des opportunit s Selon ces deux auteurs les capacit s de collecte de traitement et de transmission de l information dont disposent les acteurs conomiques rendent leurs comportements moins facilement pr visibles par les autres Ainsi le traitement des informations anticipatives fait partie du management strat gique de l information consid r comme l un des domaines d tudes de g nie industriel Tableau 1 3 Cette d finition est tablie en 1955 et revue par l Institute of Industrial Engineering en 1985 24 Introduction Domaines de g nie industriel d apr s la revue Industrial engineering Nombre de programmes
211. arges Compte tenu de l tude faite il s est av r que les logiciels tudi s ne r pondaient pas aux sp cificit s de ce cahier des charges N anmoins l tude des logiciels nous a permis encore une fois d enrichir notre mod le Cet enrichissement nous a conduit proposer un nouveau cahier des charges ns qui est actuellement informatis 167 Chapitre 3 M thode et prototypes Etude d autres Une nouvelle 2 2 puzzle m thodes de traitement m thode Nouveau cahier des Eade des difficult s i Cahier des charges PRESNA Lg Observations en ges nz laboratoire 1 Etude de logiciels Nouveau cahier des Op rationalisation charges n outil disponible Vers la validation sur le terrain Figure 33 D marche de mise en uvre de la recherche ing nierique 1 2 Les raisons du recours un outil informatique d aide au traitement des IFI Le traitement des IFI avec la m thode PUZZLE et notre m thode n exige pas le recours l utilisation d un outil l informatique Il peut tr s bien tre pratiqu avec des supports en papier la fois les acteurs d entreprises et les chercheurs A Les avantages d un outil informatique pour les praticiens Les avantages d un outil informatique pour les praticiens sont nombreux Il permet de pallier certaines difficult s de la m thode papier comme la construction des repr sentation
212. as suivants 269 Chapitre 4 a La suppression d un lien cach par un n ud complexe Si l utilisateur d cide de retirer de l une des deux structures un lien qui lie deux n uds d un m me NSG ni et nj par exemple la mise jour est r alis e en liminant des deux structures d velopp e et initiale le lien qui se trouve entre les deux n uds ni et nj b La suppression d un lien cach par un lien externe une extr mit est un n ud cach l autre est un n ud visible Si l utilisateur d cide de supprimer un lien cach dont les extr mit s sont n n ud visible et nj appartenant un n ud complexe la premi re tape de mise jour qui est la plus simple consiste actualiser la structure initiale en supprimant le lien entre les deux n uds ni et n Cette op ration termin e la seconde tape consiste mettre jour la structure courante en y appliquant toute une s rie de transformations Etant donn le lien supprim entre n et n il faut donc actualiser la liste des liens repr sent s par le lien externe reliant n aux NSG contenant nj Il suffit de supprimer de cette liste le lien limin de la structure initiale Si la liste se retrouve vide le lien externe rattach cette liste ne repr sente plus aucun lien de la structure initiale alors le syst me supprime le lien externe qui lie le n ud n au NSG contenant le n ud nj Il faut ensuite supprimer l int rieur du NSG contenant n le lien qui
213. aster Skills What it takes to be creative In Hanbook for Creative and Innovative Managers R L Kuhn ed McGraw Hill New York Ny p 91 99 KAWAKITA J 1975 The K J Method Kawakita Research Institute Tokyo 12 p KHALIL T Et GARCIA ARREOLA J 1996 International competitiveness and the management of technology 5 i me Congr s International de G nie Industriel 2 3 4 avril 1996 Tome II p 171 177 KHAWAM Y 1992 L apport de la bibliom trie aux recherches interdisciplinaires Le cas de l intelligence artificielle Documentaliste Sciences de l information vol 29 n 3 p 129 135 320 Bibliographie KIESLER S et SPROUL L 1982 Managerial response to changing enrironmental Perspectives on problem sensing from social cognition Admistrative Science Quaterly 27 p 548 570 KIMBALL N 1988 Case stydy Transforming Monsato into a Biotechnology Based Innovator Plannig Review juillet ao t p 28 36 KING W 1984 Integrating strategic issues into strategic management OMEGA 12 6 p 529 538 KOENIG G 1994 L apprentissage organisationnelle rep rage des lieux Revue fran aise de gestion janvier f vrier n 97 p 76 83 KOENIG G 1996 Management strategique paradoxes interactions et apprentissages Paris Nathan 544 p KOSTLER 1964 The act of creation Dell New York KRUMEICH M C 1995 Un syst me d information d di l intelligence conomique de l analys
214. ation 141 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique 1285 pour cr er de la signification partir des informations collect es sur l environnement d une entreprise MARTINET et MARTI 1995 pr conisent l utilisation des syst mes experts et les simulateurs cf Annexe 3 p 345 pour synth tiser les connaissances des ouvrages de strat gie sous forme de r gles Cependant ces outils ne r pondent pas notre probl matique 15 La bibliom trie l approche fili re et les rapports d tonnement Il existe d autres m thodes utilis es pour cr er de la valeur ajout e Nous citons les m thodes bibliom triques l approche fili re et les rapports d tonnement 1 5 1 Les m thodes bibliom triques Les m thodes d velopp es par la bibliom trie sont con ues pour traiter des centaines d informations contenues dans les publications scientifiques et techniques DOU 1992 Il existe une panoplie de m thodes bas es sur du calcul statistique telles le comptage de bibliographie la loi de Bradfort la m thode de citations la m thode de cosignataires d article l analyse des citations de revue en revue la m thode des mots associ s etc N anmoins ces m thodes sont inadapt es au traitement des IFI qui de plus sont toujours en tr s petit nombre cf Annexe 2 1 5 2 L approche fili re Cette m thode permet de reconstituer l arbre g n alogique d un produit ou d une famille de produits Elle perm
215. ation JAKOBIAK 1991 Pratique de la veille technologique Paris Editions d Organisation 232 P JAKOBIAK F 1989 Maitriser l information critique Paris 1988 Edition d organisation 225 p JAMAA A 1997 Interface graphique d un syst me d information pour la veille strat gique M moire de DEA 55 p Archamps JANUS I 1982 Groupthink Second Edition Psychological Studies of Policy Decisions and Fiascos A revised and enlarged edition of Victims of Groupthink psychological Study of Foreign Policy decision and Fiascos 1972 USA 349 p JAWORSKI B et LIANG C W 1993 Competitive Intelligence Creating value for the organization 150 p SCIP Publication JOFFRE P et KOENIG G 1992 Gestion strat gique l entreprises ses partenaires adversaires et leur univers Edition Litec 201 p JOURNEE D ETUDE 1996 Le renseignement conomique les outils de veille enjeux strat gique pour les entreprises 25 mars 1996 Paris JULIEN P A 1996 Le contr le de l information riche par des r seaux clef du dynamisme des PME Communication pr sent e au 3e Congr s International Francophone de la PME CIFPME Trois Rivi res 23 25 octobre 1996 13 p JULIEN P A LACHANGE R RAYMOND L JACOB R Et RAMANGALAHY C 1995 La veille technologique dans les PME manufacturi res qu becoises Cahier de Recherche 95 05 Communication pr sent e l ACFAS mai 95 7 p KANTER R M 1988 Change M
216. ation permettant la synth se des strat gies possibles LESCA 1992 souligne le besoin de d velopper une offre de solutions informatiques op rationnelles en entreprise pour aider les dirigeants cr er de la signification JAKOBIAK 1991 HUNT et ZARTARIAN 1990 sugg rent d utiliser des logiciels de gestion de base de donn es et de gestion lectronique de documents pour faciliter l acc s aux informations pertinentes SUGIYAMA ET TODA 1985 sugg rent de construire des graphes assist s par des outils informatiques afin de faciliter la communication entre les utilisateurs Selon DOU et al 1990 les nouvelles technologies d information sont un moyen de produire plus et mieux pour formaliser l information sous des formes plus adapt s la prise de d cision DOU et DESVALS 1992 proposent d analyser et de traiter les informations de l environnement par des outils informatiques WANG et TURBAN 1991 proposent de d velopper des outils pour aider au traitement des informations et cr er de la signification 31 Coordinateur d une liste de discussion sur l intelligence conomique Email mjsus ix netcom com 122 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines Selon le groupe EIT de l ADBS 1992 un outil informatique est un moyen pour am liorer l exploitation des informations collect es MESCH 1984 sugg re de d velopper des outils et des instruments d analyse pour l explo
217. ation li e l environnement de l organisation 1 sous forme d incorporation de donn es ou d informations par exemple rattacher des fichiers ins rer des objets 2 sous forme d int gration de donn es relationnelles SGBDR Il existe diverses applications de Lotus Notes A titre d exemple 1 l Institut Pasteur Merrieux Lotus Notes est utilis pour le stockage la validation et la constitution de dossiers strat giques sur la concurrence 2 il est utilis pour la commande et le contr le dans les forces de d fense de l arm e australiennes Les avantages de Lotus Notes Lotus Notes pr sente les avantages suivants il peut amorcer le traitement collectif des informations en mode asynchrone et permet de d velopper une application multiserveur utilis e par des personnes mobiles force de vente Une personne saisit une information sur sa base locale Cette derni re est directement r pliqu e sur le serveur de l entreprise Ainsi tout utilisateur pourra acc der toute information saisie Une telle application est d j op rationnelle voir Notes Le En outre la base de donn es est prot g e par un mot de passe qui garantit la protection des informations En outre Lotus Notes peut tre connect des scanners pour num riser les documents et toutes les fonctions offertes sont disponibles par le mode ic ne souris L architecture de Lotus Notes est ouverte au d veloppement des nouvelles technologies de l
218. ations d une repr sentation puzzle Par exemple dans la Figure 42 ajouter un lien entre ns et n2 pour montrer l influence de la nomination du directeur sur le service coute client Supprimer_Lien consiste supprimer un lien entre deux informations d une repr sentation puzzle Par exemple dans la Figure 42 supprimer le lien entre les n uds na et n s il s av re que l une des informations est plus s re qu une autre 2 5 2 La perception d un d clic d opportunit menace dans une repr sentation puzzle L objectif recherch travers la construction des repr sentations puzzle est de percevoir un d clic d une menace ou d une opportunit Or les repr sentations puzzle construites ne sont pas des certitudes Elles repr sentent une perception d une r alit incertaine telle que nous la ressentons Ainsi nous parlons de perception d un d clic qui est un acte de cr ativit Pour percevoir un d clic il faut c der la place l imaginaire et au bon sens en fait peu peu le produit innovant na t par un va et vient entre connaissances comp tences imaginaire et bon sens L innovation ne s apprend certainement pas dans des livres elle peut cependant tre exp riment e ou bien toff e Douter pour cr er Qui plus est il ne faut pas attendre d avoir tout appris pour innover BAUDELET 1995 Probablement la perception d un d clic n est jamais compl te Il peut m me arriver qu il n y ait jamais de d clics
219. ations fragmentaires et incertaines 3 Le type III illustre galement le cas de probl mes peu structur s On rencontre ce type de probl me lorsque les individus comprennent les informations disposent d objectifs atteindre mais ne savent pas les traiter Les probl mes d ordonnancement en sont un exemple Les informations pertinentes sont connues et le probl me revient cr er des m thodes efficaces de traitement 4 Le type IV illustre le cas de probl mes mal structur s On rencontre ce probl me lorsqu la fois les informations et les m thodes de traitement ne sont pas disponibles pour la r solution La conception d un nouveau produit est l exemple type d un tel probl me Dans ce cas il est n cessaire de g n rer des concepts pour expliquer le probl me et de d velopper des m thodes pour sa r solution Nous avons d j constat que la nature des informations de veille strat gique est complexe Ceci n cessite de d velopper des concepts et des m thodes pour aider au traitement des IFI Ainsi notre objectif est orient vers la conception d un syst me d aide au traitement des IFI Mais le traitement des IFI n est pas encore un probl me bien structur D une part nous n avons pas de probl me r soudre et d autre part l appellation de mal structur ne convient pas En effet si nous adoptons cette appellation la solution consistera alors bien structurer le probl me et si le probl me est bien st
220. atique pas encore informatis cahier des charges m thode ou qui pourrait tre informatis manuel d utilisation grille d interpr tation mod le heuristique etc 22 Introduction fragmentaires et incertaines n est pas synonyme du traitement statistique Parfois nous qualifions ce processus d aide la de cr ation de sens Nous d finissons une information fragmentaire et incertaine comme une bribe d information qui renseigne sur des v nements d veloppements non n cessairement d j amorc s et qui peuvent avoir des cons quences importantes sur le devenir de l entreprise Une information fragmentaire peut tre parfois interpr t e comme l annonce d une menace ou l annonce d une opportunit Nous pensons que c est le sens qu a voulu attribuer ANSOFF 1975 l appellation de signal faible Weak Signal Une repr sentation puzzle est un ensemble d informations exprim es sous forme de phrases courtes et significatives organis es autour d un m me th me et qui peuvent tre mises en relation les unes avec les autres au moyen de liens et de r gles d utilisation Comme nous verrons plus loin le mot repr sentation est emprunt au langage utilis en strat gie Un probl me difficile structurer DAS est un probl me que les dirigeants d entreprises n arrivent g n ralement pas exprimer spontan ment et pour lequel les outils de gestion dont ils auront besoin pour le traiter sont difficiles d fini
221. atrices de changements Dans un monde de plus en plus concurrentiel o l avance technologique est d cisive l importance strat gique des signaux annonciateurs de changement s est de plus en plus affirm e par plusieurs auteurs de la th orie de l organisation et de management strat gique Ces auteurs incitent les entreprises changer leurs modes de fonctionnement et pr ter suffisamment attention aux signaux annonciateurs de changements pour avoir une marge de man uvre plus importante 23 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes ANSOFF 1975 est le premier avoir signal l int r t de g rer les informations anticipatives qu il qualifie de signaux faibles Il explique que dans un environnement turbulent les entreprises doivent minimiser les effets des surprises strat giques par la traque et l valuation des informations anticipatives Ceci accro t leur flexibilit Dans un environnement turbulent BRIGHT 1970 observe qu il ne suffit pas d tre techniquement comp tent mais il faut en outre tre capable d anticiper les changements technologiques car la plupart des v nements sont souvent annonc s par des signaux Dans un environnement turbulent selon MORIN 1985 le d veloppement voire la survie de l entreprise repose moins sur la planification strat gique que sur l excellence dans l exercice de son m tier Le r ussite dans le m tier n cessite de g rer les informations anticipa
222. atteindre ces objectifs sont divers les tableaux de bord lectroniques Executive Information System qui sont les derniers n s des tableaux de bord et les SIAD syst mes interactifs d aide la d cision N Les EIS taient destin s initialement synth tiser les informations financi res et comptables et permettre aux d cideurs d analyser ces informations si besoin en les d sagr geant nouveau afin de revenir un niveau de d tail plus fin Ces outils ont ensuite rapidement volu afin de pouvoir manipuler des informations de nature textuelle et graphique Les sources d informations sont les informations internes formalis es bases de donn es de l entreprise les informations obtenues par messageries lectroniques et les informations externes banques de donn es financi res informations dites molles Dans la litt rature il existe diff rentes d finitions des EIS Parmi elles nous pouvons citer e L EIS en tant qu outil d am lioration de l efficacit de l entreprise et d identification des opportunit s D apr s WATSON et WALLS 1990 un EIS est un outil qui permet d accro tre l efficacit des cadres identifier et diagnostiquer les probl mes strat giques et les opportunit s travers l coute de l environnement e L EIS en tant qu outil d acc s aux informations internes et externes WATSON et al 1990 d finissent un EIS comme un syst me informatis qui donne aux dirigeants un acc
223. aux praticiens ni d automatiser le traitement A travers la conception d un outil informatique ce n est pas l aspect informatique qui est recherch pour lui m me mais c est l aide qu il procure pour les dirigeants et les 169 Chapitre 3 chercheurs 1 permettre la formation des dirigeants d entreprises au traitement des IFI 2 permettre de montrer les insuffisances de construction th orique et de proposer des am liorations notre construction Autrement dit nous nous pla ons tour tour sur un plan utilitaire et sur un plan recherche 13 Une d marche de recherche it rative et par prototypage La d marche adopt e par notre quipe pour la cr ation de support d aide se fait conform ment la figure ci dessous Probl me difficile structurer Description du probl me Mod le conceptuel Support d aide Figure 34 D marche par prototypage de production des supports d aide Ainsi lorsqu on identifie un probl me le traitement des IFI il peut tre formul de diff rentes mani res Cependant la formulation doit tre coh rente avec le processus choisi pour repr senter le probl me et non pas avec un objectif d j formul ou existant dans le domaine car il existe peu de connaissances Chaque chercheur d crit le probl me de traitement des IFI comme il le per oit Il construit une maquette un mod le qui donne naissance un support d aide La validation du mod le sur le te
224. b A coword analysis of scientometrics Scientometrics n 31 p 251 260 Michelet B 1988 Analyse des associations Th se de Doctorat Universit de Paris VII traite des informations scientifique et technique m thode Leximappe Repr sentations signifiante processus cognitive amp cartes mentales Calori R Johnson G et Sarnin P 1994 CEOs cognitives maps and the scope of the organisation Strategic Management journal vol 15 p 437 457 Couger J D Higgins L F et McIntyre S c 1993 Un structured creativity in information systems organizations MIS Quaterly p 375 397 d cembre Roos L L et Hall R I 1980 Influence diagrams and organisation power Administrative Science Quaterly 25 p 57 70 Gestion des contradictions Cholvy Laurence 1994 Fusion de sources d informations contradictoires ordonn es en fonction des th mes Revue d Intelligence Artificielle vol 8 n 2 p 187 204 M thode de traitement bibliom trique et de veille technologique Dou H amp Desvals H 1988 La veille technologique l information scientifique techniques et industrielles Ce livre traite de la recherche analyse amp traitement Dou H Hassanaly P Quoniam L Latela A 1990 Veille technologique et information documentaire de l usage de la bibliom trie dans les services documentaires Documentaliste science de l information vol 27 n 3 mai juin p 132 141 335 Conclusion G n r
225. ble de prendre des d cisions qui peuvent influer sur la p rennit de notre entreprise Dans le contexte de la veille strat gique il s agit principalement d acteur ext rieur notre entreprise Th me Un th me de veille strat gique est un centre d int r t que nous prouvons au sujet d un acteur externe Par exemple la politique commerciale d un concurrent ou bien un projet d un client etc Un m me th me peut tre valable pour plusieurs acteurs Dans certains cas nous pouvons d signer un th me centre d int r t pour nous alors que nous ne savons pas encore clairement qui sont les acteurs concern s du moins dans l imm diat Repr sentation puzzle C est un ensemble d informations exprim es sous forme de phrases courtes et significatives organis es autour d un m me th me et qui peuvent tre mises en relation les unes avec les autres au moyen de liens pr cis selon certaines r gles Menace C est un v nement qui compte tenu de l interpr tation qui en est faite et du traitement envisag par l entreprise est susceptible d entraver la r alisation des projets strat giques Opportunit C est un v nement susceptible d aider la r alisation des projets strat giques en raison de l interpr tation et de l exploitation qu en fait l entreprise Traitement C est le processus de transformation des informations fragmentaires et incertaines sous forme de repr sentations repr sentations puzzle utiles l acti
226. bles aux signaux pr curseurs d un volcan Si nous attendons jusqu ce que le signal devienne vident irruption du volcan alors nous n aurons aucune marge de man uvre pour r agir Si par contre au moment de l apparition de fum e nous prenons nos dispositions alors nous avons dans ce cas la chance de pouvoir survivre Cet exemple m taphorique est tr s simple compar la r alit des entreprises En effet beaucoup de dirigeants apr s tre submerg s par des v nements qu ils n avaient pas 25 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes pr vus d clarent souvent nous nous retrouvons r agir des situations apr s leur r alisation Mon nouvel emploi consiste identifier les informations critiques et les int grer dans une r flexion d entreprise avant d valuer leur impact sur notre entreprise STROUP 1988 Implicitement ces dirigeants avouent que les d cisions prises sont difficiles structurer Certes les entreprises ont besoin de construire des d cisions difficiles structurer en s appuyant sur des informations anticipatives Pour atteindre cet objectif nous posons la question suivante quelles sont les voies qui permettent de mieux comprendre ces d cisions Il y a deux voies celle de la planification strat gique et celle du management strat gique Dans ce qui suit nous discutons ces deux approches en nous basant sur les travaux d ANSOFF 1975 1989 2 2 La planifi
227. boration de r ponses 77 Chapitre 1 Valeur ajout e pour utilisateur Valeur ajout e du produit Contraintes amp limites Bulletin de ensemble de 78 sommaire Revue presse Bases donn es internes de de photocopies de sommaires de revues regroup es th matiquement et suffisamment explicites selon l usage souhait regroupement des coupures de presse parues sur l entreprise et ou son environnement ensemble de r f rences bibliographiques s lectionn es en fonction des domaines propres un utilisateur selon une recherche automatis e ou non informations bibliographiques ou factuelles trait es partir de sources internes et externes s lection plus rapide des articles int ressants gain de temps ouverture sur l actualit balayage de l environnement de l entreprise ciblage meilleur et plus rapide de l information meilleure circulation de l information ouverture sur un vaste ensemble de sujets compl mentarit par rapport aux autres sources d informations utilis es r gularit de la r ception de l information information sur un sujet donn pour un utilisateur donn exhaustivit ciblage optimal forte pertinence s curit informationnelle permanence sur la dur e du projet accessibilit directe l information quand il le d sire possibilit largie de recherche r trospective pertinence de l information actualit de l information avantag
228. c des signes a Repr sentation Trac la main ou par un outil Signes et apprentissage Modification au sein d une Changement de liens repr sentation puzzle Changement de signe de liens Ajout d une nouvelle information Changement de centralit Communication Inconv nients Difficult s de construction Difficult s de construction Pr sence d un accompagnateur Pr sence d un facilitateur Analyse Avantages Les possibilit s graphiques permettent l interaction Tableau 24 Comparaison entre la m thode PUZZLE et la cartographie cognitive 13 Les M thodes 3 T de recoupement des informations 1 3 1 La m thode 3T C est une m thode d interpr tation collective des IFI propos e par EL SAWY et PAUCHANT 1988 Elle consiste cr er de la signification via une g n ration d id es au cours de plusieurs discussions collectives qui durent plusieurs s ances et qui s talent dans le temps Cette m thode est fond e sur l utilisation d une fiche de traque 134 Chapitre 2 traque continue et limit e dans le temps des discussions collectives et p riodiques des informations collect es et de l laboration de repr sentations cognitives des participants des intervalles r guliers en utilisant les concepts de Templates Triggers et Twitches Elle se d roule en plusieurs phases Figure 28 en pr sence d un groupe h t rog ne au nombre de 17 membres dans le cas de l exp rience conduite par les auteurs
229. carte mentale Universit Pierre Mend s France S rie de recherche CERAG n 93 13 ROEHRICH G et P VALETTE FLORENCE 1993 Apport des cha nage cognitifs la segmentation des march s S rie de recherche CERAG 93 06 ROOS L L et HALL R I 1980 Influence diagrams and organisation power L Administrative Science Quaterly 25 p 57 70 ROUACH D 1996 la veille technologique et l intelligence conomique Que sais je Presse Universitaire de France 126 p 326 Bibliographie ROUBELLAT F 1994 Les syst mes de production des enjeux techniques et organisationnels P 75 78 in Colloque Interdisciplinaire du Comit National de la recherche Scientifique Grenoble 10 11 mai 1994 ROY 1992 Sciences de la d cision ou Science de l aide la d cision Revue Internationale de Syst mique vol 6 n 5 p 497 529 1992 SABAH G 1989 L intelligence artificielle et le langage Vol 2 processus de compr hension Herm s Paris 411 p SALMI R L S LAWSON AYAYT M HAJJAR R SALAMONI et F GREMY 1996 Les syst mes de vigilance Informatique et Sant Paris Springer Verlag France 8 167 177 SCHNEIDERMAN B 1983 Direct Manipulation A step beyond programming Languages IEEE Computer 16 8 p 57 69 SCHULER M 1994 G n se d un outil informatique pour l apprentissage et la mise en oeuvre de la veille strat gique Un cas de gestion de la communication entre cole et entreprise Th
230. cation ou de validation trange une d marche probl matique confin e sur le laboratoire On v rifie au contraire que le terrain est le lieu v ritable de la construction probl matique Ainsi nous privil gions une d marche de recherche qui part de l exp rience v cue des acteurs difficult interpr ter les IFI afin de les aider progresser Dans notre cas l exp rience v cue a fait l objet d tudes de la part d autres membres de notre quipe Les connaissances produites sont des connaissances proc durales A travers un outil logiciel notre objectif est de produire des connaissances proc durales savoirs actionnables qui combinent r flexion et action pour les acteurs du terrain A l inverse des connaissances normatives substantives qui sont des r gles normes permettant de sp cifier la mani re d atteindre un objectif les connaissances proc durales portent davantage sur la mani re d agir proc dure que sur le contenu substance Compte tenu des caract ristiques pr c dentes nous r alisons alors une recherche de nature ing nierique CHANAL LESCA et MARTINET 1997 Dans une recherche ing nierique le chercheur agit en tant qu ing nieur chercheur con oit un outil objet de sa recherche le construit constructeur et agit la fois comme animateur et valuateur de cet outil Il suit ainsi une d marche it rative et de bouclage illustr e par la Figure 3 8 Voir introduction sur le G nie Industrie
231. cation strat gique peut elle g rer les surprises L analyse des crises pass es suite au choc p trolier de 1975 a conduit ANSOFF 1975 conclure que les discontinuit s et les surprises surviennent avec des fr quences de plus en plus importantes Ces derni res entravent souvent les objectifs de l entreprise Figure 4 Profit 2 Opportunit 1 Avenir extrapol 3 Menace a Temps Figure 4 Impact des menaces opportunit s D apr s ANSOFF 1975 La courbe 1 trac e partir du profit des ventes etc montre l extrapolation des exp riences pass es sur le futur Les courbes 2 et 3 montrent une discontinuit rupture de strat gie de l entreprise caus e par l apparition d une menace ou d une opportunit laquelle l entreprise ne s tait pas pr par e D apr s ANSOFF ces menaces opportunit s peuvent si elles sont ignor es compromettre la survie d une entreprise Mais si l entreprise pr te suffisamment d attention ces changements elle pourrait ouvrir des fen tres d opportunit s et viter des menaces imminentes ANSOFF qualifie les menaces et les opportunit s de l environnement d v nements subits soudains courts urgents et de changements non familiers surprise 26 Chapitre 1 En outre ANSOFF 1975 a observ que de nombreuses entreprises s taient laiss es surprendre par des changements soudains de leur environnement alors qu elles poss daient un syst me de pr visio
232. ce la d couverte par hasard b Niveau 2 Recherche d information orient e mode r actif de recherche Ce niveau correspond une recherche conditionn e et orient e des informations sur l environnement Les besoins en informations sont dans ce cas d finis les informations sont cibl es la t che de la collecte est ponctuelle et limit e dans le temps Enfin la d marche de collecte est rationnelle et organis e 41 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes Collecte orient e et conditionn e Collecte tout azimut les besoins en informations sont d finis le champ de vision est large les informations sont cibl es les informations sont peu cibl es la t che est ponctuelle et limit e dans le temps la t che est complexe information incertaine la d marche est organis e et rationnelle mal structur e ambigu le balayage d information laisse place la d couverte par hasard Inconv nients Inconv nients e d marche parfois trop rigide e risque de surcharge d information e sources d information utilis es de fa on risque de redondance non voulue r p titive Tableau 6 Recherche d informations orient e et tout azimut Le management strat gique insiste sur l identification la fois des forces faiblesses internes l entreprise et des opportunit s menaces dans l environnement d une entreprise La veille strat gique comme nous verrons plus loin est le processus
233. ch s La culture de l entreprise Le Japon est le mod le de ce genre D apr s l enqu te de Euroconsult r alis e en 1987 par VILLAIN 1989 les Japonais accordent plus d attention la presse crite que ne le font les Am ricains et les Europ ens Euroconsult constate que sur 14 laboratoires japonais interrog s 9 reconnaissent retirer 40 de leurs informations de la presse sp cialis e alors que 6 avoisinent les 70 La surveillance notamment des brevets est men e de fa on syst matique Les sources informelles ne sont pas n glig es pour autant Nous connaissons les pratiques des Japonais en mati re de collecte syst matique de renseignements au cours de salons ainsi que les fameux rapports d tonnement 1 3 2 4 Internet une nouvelle source d information pour la veille strat gique Les informations l gales sont de plus en plus disponibles sur l Internet Etant donn l explosion du ph nom ne d Internet et des co ts d utilisation sans cesse en baisse les entreprises lui portent un int r t grandissant L utilisation des pages Web des forums de discussion et des bases de donn es accessibles en ligne procurent de plus en plus d avantages et d opportunit s aux entreprises Les pages Web peuvent tre utilis es par une entreprise pour d velopper le commerce lectronique largir ses march s en s affranchissant des barri res commerciales 20 Par exemple un serveur situ l adresse http www qwam com fournit d
234. changer de strat gie Il va y avoir de nouveaux front de batailles Une des questions que l on peut se poser quels seront ces nouveaux fronts de bataille Les id es 12 I3 et I4 constituent des l ments de r ponses On ne conna t pas le reste Cependant la question reste ouverte et constituera une piste cibl e pour la recherche de nouvelles informations 2 L id e I2 est form e des informations n n2 et n3 Elle constitue le front de services rendus aux clients Comment IBM va t elle s y prendre 3 L id e I3 est form e des informations ns ne n7 et ns Elle constitue le front am lioration de l coute client 4 L id e I4 est form e des informations n4 et ns Elle constitue le front strat gie de centralisation ou de d centralisation 2 6 Phase 5 l affinement d une repr sentation puzzle par l arriv e de nouvelles informations Lorsqu une repr sentation puzzle construite est ambigu et incompl te nous cherchons l affiner par de nouvelles informations L arriv e de nouvelles informations pourrait remettre en cause les connaissances d j acquises soit en confirmation soit en contradiction soit en prolongement Ceci soul ve plusieurs questions pour lesquelles nous tentons d amorcer des l ments de r ponse 189 Chapitre 3 Quel est le raisonnement suivre pour affiner une repr sentation puzzle lorsqu une IFI est nouvellement saisie Comment peut on ajouter une nouvelle IFI une repr sentatio
235. cherche d information sur Internet les bases de donn es les E mail Probl me 3 Identification de signaux d alerte Probl me 4 Formation des veilleurs la traque des IFI Probl me 6 Communication et diffusion d informations Probl me 7 Stockage analyse et synth se recoupement d informations cr ation de sens Probl me 8 Int gration des informations trait es dans un processus de d cision Probl me 9 Diagnostic et valuation du dispositif de veille Probl me 5 S lection de IFI Tableau 18 Besoins pour des outils informatiques D apr s LESCA et ROUIBAH 1997 87 Chapitre 1 4 Conclusion du chapitre 1 Le management strat gique est un domaine dans lequel la veille strat gique est un aspect Les informations de veille strat gique sont anticipatives incertaines impr cises et ambigu s L exploitation de ces informations est n cessaire la formation de strat gies mergentes et la prise de d cision strat gique La veille strat gique est le processus par lequel l entreprise organise la gestion des IFI en vue de saisir des opportunit s et d viter des menaces La veille strat gique est une expression g n rique qui englobe plusieurs facettes Les caract ristiques des informations diff rent selon le cas Notre attention porte beaucoup plus sur la veille concurrentielle et commerciale La veille strat gique est un processus informationnel it ratif et d apprentissage plusieurs phases dont l e
236. cilitent le rapprochement des informations en vue d aider leur recoupement 2 permettent d effectuer des recherches r trospectives bas es sur des profil enregistr s Technologie XX1 XX2 Soci t 1 T l phone cellulaire XX3 Soci t 2 XX4 Soci t 3 XX5 Figure 57 Exemple d application d un concept de Topic N anmoins Topic pr sente des limites Il ne peut pas la fois stocker rapprocher les informations et construire des repr sentations puzzle Il est limit la recherche d informations non structur es Conclusion Topic ne peut servir de support pour impl menter le cahier des charges que nous avons propos Mais nous retenons que son moteur de recherche est pr sent dans Lotus Notes Son utilisation en veille strat gique est utile pour 1 la recherche d informations mergence de journaux num riques sur Internet bases de donn es en ligne 2 diffusion des informations sur profil 5 Voir page correspondante Lotus Notes p 216 219 222 Chapitre 3 2 2 Le logiciel TAIGA TAIGA Traitement et Analyse d Information G opolitique et d Actualit a t con u par Christian KRUMEICH 1995 pour les besoins de la DGSE qui voulait saisir des informations partir des bases de donn es de l ex URSS Ce logiciel est aujourd hui la propri t de l entreprise Madicia5 d tenue par la soci t Questel elle m me filiale de France T l com TAIGA a t transform pour pouvoir couvrir a
237. cker les informations dans une base de donn es avec des informations visibles et facilement consultable 3 regrouper les informations pour viter l utilisation d un langage d extraction des informations dans une base de donn es 4 Les logiciels de recoupement d informations Il existe des outils qui sont l tat de prototype comme PUZZLE cf chapitre 2 p 128 129 et d autres outils plus volu s et commercialis s comme Decision Explorer Gingo et Inspiration 4 1 Les logiciels Gingo et Umap Gingo est un logiciel de management et de cartographie des ressources humaines et des informations strat giques des entreprises d velopp par la soci t Trivium et fonctionnant sur le principe des arbres de connaissances Il permet des PME PMI de construire leurs arbres de comp tences et de technologies Les arbres de comp tences permettent de mieux g rer le capital intellectuel de l entreprise identifier les carences les surcharges de comp tences ou les futurs profils de comp tences Les arbres de technologie permettent de recouper une masse importante d informations sous la forme d un arbre virtuel Cette repr sentation visuelle permet de nouvelles capacit s de traitement et de simulation Par exemple EDF a construit un arbre avec 2239 informations reli es par 135000 liens qui lui permet de suivre les volutions techniques de son secteur Gingo est la fois un SGBDRK Oracle et un diteur de graphes Il combine
238. coh rence peut tre obtenue travers la proc dure suivante 1 cr er une cat gorie portant un nom partir du module regroupement des informations 2 regrouper dans cette cat gorie les informations jug es utiles la construction de la repr sentation puzzle 3 s lectionner toutes les informations exporter 4 sauvegarder ce fichier sous un format texte 5 r cup rer le fichier en format texte partir de Decision Explorer 2 L diteur des repr sentations puzzle Decision Explorer Decision Explorer permet la construction des repr sentations puzzle selon notre cahier des charges et offre diverses fonctions pour la manipulation des n uds des liens et des arguments 2 1 Les fonctions n cessaires la construction des repr sentations puzzle 2 11 Les fonctions n cessaires la manipulation des n uds Un n ud est une information d une repr sentation puzzle Chaque n ud peut faire l objet de diverses actions 1 Cr er un n ud Supprimer un n ud Num roter un n ud Supprimer la num rotation d un n ud Ecrire le contenu d un n ud Modifier le contenu d un n ud Fusionner deux n uds d une repr sentation puzzle D N ON a RA UOUN D placer tous les n uds ou un sous ensemble de n uds d une repr sentation puzzle 295 Chapitre 4 9 Changer la fonte Courrier Times etc la taille du caract re et la couleur du contenu texte d un n ud 10 S lectionne
239. comme un ph nom ne li l extr me vari t des l ments et des interactions entre ces derniers Pour SIMON 1973 la complexit d un probl me est synonyme de l absence de strat gies de r solution de ce probl me En s inspirant des d finitions pr c dentes nous pouvons identifier deux types de complexit la complexit de perception et la complexit de construction La complexit de perception Il est difficile de percevoir des changement dans l environnement d une entreprise car cet environnement est complexe Il y a plusieurs acteurs et v nements de l environnement qui interagissent et peuvent exercer une influence sur une entreprise L ensemble de ces acteurs est tr s h t rog ne et leurs actions changent constamment suite l apprentissage et l exp rience Il s agit l d une source d instabilit et de complexit suppl mentaire De m me l organisation volue dans un environnement avec lequel un change constant de ressources d nergie et d informations notamment anticipatives a lieu Ces interactions g n rent pour une entreprise donn e de l incertitude li e l impossibilit de raisonner en termes de continuit des strat gies car les r sultats de l action sont affect s par les changements et les perturbations brusques En outre d apr s la th orie de la contingence 95 Chapitre 2 LAWRENCE et LORSCH 1973 deux entreprises du m me secteur peuvent adopter des d cisions diff r
240. confirmation lien de contradiction lien externe Figure 81 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s ajout d un lien de confirmation entre les deux n uds nz et ng 275 Chapitre 4 ajouter dans la vue en expansion un lien de confirmation entre les deux n uds ns et n2 ajouter dans la vue group e un lien externe entre le n ud ns et le NSG nu puisque ce lien n existe pas mettre jour la liste des liens repr sent s par le lien externe liant les n uds ns et le NSG nu ajouter dans le NSG nu le NES faisant r f rence au n ud ns puisque ce n ud n existe pas ajouter entre le NES faisant r f rence au n ud ns et le n ud n2 un lien de confirmation Exemple 8 l ajout d un lien cach par un lien externe dont les deux extr mit s sont des n uds complexes Le graphe zoomable que nous utiliserons dans ce cas est diff rent de celui utilis dans les cas pr c dents puisque l exemple n cessite la pr sence dans la vue courante de deux n uds complexes Nous consid rons donc la structure compos e de la vue initiale repr sent e la Figure 67 et de la structure courante de la Figure 70 Nous d cidons donc d ajouter un lien de confirmation entre les n uds n7 et n2 Le r sultat est repr sent dans la Figure 82 La mise jour consiste 1 2 ajouter au GSI le lien de confirmation entre les deux n uds nz et n7 actualiser la liste de lien repr sent par le lien externe reliant les NSG nu e
241. contradiction lien externe Figure 73 Une vue d velopp e sur une repr sentation puzzle apr s le groupement des n uds ns n10 fn et n13 1 5 3 Des exemples d op rations d clatement La Figure 74 est une vue d velopp e du graphe illustr la Figure 71 apr s clatement du n ud NSG 11 A la suite de cette op ration e le NSG 11 est supprim dans la vue d velopp e e le LE entre ns et nu est refait partir des NES et des repr sentants 264 Chapitre 4 lien externe lien de confirmation gt lien de contradiction gt lien de causalit Figure 74 Une vue d velopp e sur une repr sentation puzzle apr s clatement du n ud m Apr s avoir pr sent le m canisme g n ral de groupement et de d veloppement sur les repr sentations puzzle nous allons pr sent pr senter les diff rentes transformations possibles de suppression et d ajout de liens ou de n uds sur cette structure Nous expliquerons au moyen de quelques exemples les diff rentes manipulations sur une vue group e GSC ainsi que les r percussions d une modification de la repr sentation puzzle sur ces vues group es GSC 2 Les transformation d une vue l ajout ou la suppression de liens ou de n uds La premi re remarque importante souligner est que les op rations de groupement et d clatement modifient une vue group e GSC sans modifier sa vue expansion
242. coute des signaux de changement e tre capables de d tecter les signaux annonciateurs de changement e g rer ces informations comme une ressource vitale pour l entreprise e prendre des d cisions d une mani re mergente plut t que pr tablie SIMON 1980 22 Chapitre 1 2 1 1 L ouverture sur l environnement ext rieur une condition n cessaire de succ s durable D sormais dans un univers concurrentiel ouvert et en constant changement l information en g n ral et plus particuli rement l information anticipative est devenue la plus importante ressource de l entreprise Elle repr sente de plus en plus l l ment essentiel au c ur de l activit conomique industrielle et sociale Sa collecte et son traitement sont ainsi d une importance cruciale Dans un environnement turbulent les entreprises qui se maintiennent et accroissent leurs performances sont celles qui savent tre l coute de leur environnement L tude men e par VALETTE 1993 en s appuyant sur la th orie de l organisation de politique g n rale et de strat gie fait appara tre trois vidences CHANDLER 1977 LAWRENCE et LORSCH 1973 GELINIER 1966 et 1963 e la connaissance de l environnement est une composante indispensable la d finition de toute strat gie e l coute de l environnement est un moyen pour parvenir la connaissance de l environnement e l coute de l environnement exige la mise en place puis l animation d un proce
243. ctions d achats CERAG 92 04 1992 Barr PS Stimpert J L et Huff A S 1992 Cognitive change strategic action and organizational renewal Starategic Management Journal vol 13 Special issue summer 1992 p 15 36 Baumard Philippe 1991 Strat gie et surveillance des environnements concurrentiels Edition Masson 181 p Calori R Johnson G et Sarnin P 1994 CEOs cognitives maps and the scope of the organisation Strategic Management journal vol 15 p 437 457 Diffenbach J 1983 Corporate environmental analysis in large US corporations Long Range Planning vol 16 n 3 Fahey L King R W et Narayanan V K 1981 Environmental scanning and forcasting in strategic planning The state of the art Longe Range Planning vol 14 fevrier Groupe Veille EIT ADBS 1993 Compte rendu de la r union Veille EIT ADBS du 3 Juin Lesca E Seigel D 1985 M thodes et techniques de surveillance de l environnement exterieur de l entreprise CERAG 85 13 Lesca H et Chapus E 1994 une veille strat gique organis e en r seau pour les PME PMI Colloque International de Management des R seaux d Entreprises Ajaccio 24 26 mai 1994 Lesca H 1994 b Veille strat gique l intelligence de l entreprise Paris Mc Graw Hill 1994 Lesca H 1986 Syst me d information pour le management strat gique de l entreprise Lesca H Ballaz B 1992 Le processus de veille strat gique l examen de quelques qu
244. ctuer des extractions sont e ET pour des zones textuelles permet d extraire les informations dont les mots cl s sont combin s par l op rateur ET e OU pour des zones textuelles permet d extraire les informations dont les mots cl s sont combin s par l op rateur OU e SAUF lt gt pour des zones num riques exclusivement utilis s pour les dates Les op rateurs ci dessus peuvent tre combin s Par exemple une requ te peut contenir la fois ET OU et SAUF En outre il est possible de visualiser les informations les plus ou moins r centes selon le choix d un utilisateur 4 2 3 La r vision des crit res Si le nombre d informations issues d une extraction n est pas satisfaisant alors l utilisateur pourra r viser les crit res d extraction L outil doit donc r pondre cette ventualit La r vision peut tre faite selon diff rentes mani res Par exemple choisir des crit res ayant d j servi dans une recherche ult rieure et les combiner par une nouvelle liste d op rateurs 211 Chapitre 3 4 24 La visualisation des informations Pour mieux visualiser les informations engrang es dans la base il est souhaitable que l outil permette de e visualiser les informations par dates de saisies ou par une date sp cifi e par l utilisateur e visualiser les informations depuis la derni re consultation e diff rencier les informations en attente de traitement de ceux en cours de tr
245. cult s ressenties par les 77 participants aux trois exercices sont de natures diverses Nous avons pr f r les regrouper ensemble dans le Tableau 37 Difficult s observ es Effectif les informations sont floues incertaines et incompr hensibles 16 9 il est difficile de trouver le point d amorce d un raisonnement il est difficile de comprendre la signification d informations courtes la dur e de l exercice est trop courte il est difficile d ordonner les informations l absence de dates sur les informations complique le raisonnement l absence de fiabilit sur les informations complique le raisonnement il est difficile de faire un raisonnement g n ral et de laisser une trace un sch ma ne convient pas pour expliquer un raisonnement la m thode propos e est un peu complexe la m thode propos e est une grille d analyse personnelle Ies informations sont floues incertaines et incompr hensibles il est difficile de trouver le point d amorce d un raisonnement 7 il est difficile de comprendre Ia signification d informations courtes 6 Ta dur e de l exercice est trop courte oo il est difficile d ordonner es informations 2 l absence de dates sur les informations complique le raisonnement 2 l absence de fiabilit sur les informations complique le raisonnement 2 il est difficile de faire un raisonnement g n ral et de laisser une trace 2 un sch ma ne convient pas pour expliquer un raisonnement 1
246. d cisives que sa capacit d analyse Les deux versions qui accompagnent la m thode PUZZLE que nous venons d exposer n apportent pas suffisamment d aide dans la construction des repr sentations puzzle et n amorcent pas suffisamment de d clics pour amorcer une cr ation de signification C est dans cette voie que les recherches doivent tre orient es N anmoins nous retiendrons de la m thode PUZZLE l id e de recoupement d informations en vue de cr er de la signification de construction des repr sentations puzzle de recherche d informations pour surmonter l incertitude et de discussion pour r duire l ambigu t Ainsi notre m thode s ins re dans la perspective d am lioration de la m thode PUZZLE 1 2 La cartographie cognitive La base th orique du concept de carte cognitive est issue de th ories cognitives en psychologie individuelle et en psychologie sociale Elle prend comme hypoth se de d part que la formulation d un probl me par un individu est influenc e par la mani re dont il per oit le monde Ses visions du monde syst me de croyances ou mod les 131 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique mentaux traduisent la compr hension qu il a d une situation Aussi le processus de cr ation de repr sentations de ces mod les mentaux est pertinent pour d velopper et structurer un probl me EDEN 1990 Les techniques de construction des cartes cognitives permettent aussi de collecter
247. d entreprise sur des v nements ext rieurs susceptibles d exercer une influence sur le devenir de leur entreprise L exemple pr c dent renseigne les partenaires ou les concurrents d IBM sur un v nement annonciateur de changement qui a lieu l ext rieur de leur entreprise Anticipatives Ce sont des informations qui clairent l avenir de l entreprise et qui renseignent les dirigeants sur des v nements susceptibles d avoir un impact sur l avenir de leur entreprise L exemple d IBM illustre le cas d un v nement amorc qui n est pas totalement r alis Qualitatives G n ralement ces informations ne sont pas quantifiables et ne sont issues ni de la gestion de production ni de la gestion comptable L exemple IBM s oriente vers les services est une phrase qualitative s lectionn e partir d un article de journal Peu nombreuses Les informations qui renseignent sur des changements et des ruptures ne sont pas nombreuses Leur diffusion est la fois limit e et contr l e par les organismes responsables 35 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes D origines tr s diverses Ces informations proviennent de diverses sources formelles presse Internet etc et informelles bouche oreille phrases prises la vol e dans une r union etc d une fa on souvent hasardeuse Fragmentaires disjointes L entreprise doit tre pr te recevoir des informations tr s vagues qui
248. d un graphe englobent la pr sence d un zoom parfois local et global la fois Cette option permet de travailler sur une partie du graphe sans perdre la vison globale du graphe j La r duction du nombre de croisements de liens Pour rendre un graphe plus lisible les auteurs des logiciels de traitement de graphes minimisent le nombre de croisements de liens Dans un nouveau prototype PUZZLE cette id e peut tre reprise en proposant des liens sous forme de courbes ou d une ligne bris e S Le tableau suivant r sume la synth se d id es retenue partir de certains logiciels tudi s les plus int ressants 250 Chapitre 3 Logiciel tudi Id es retenues Outil de stockages Requ tes pr enregistr es outils de GED Gestion des utilisateurs avec diff rents niveaux de confidentialit Outils de recherche Utilisation des liens pour rechercher les informations d informations Topic Graphe avec structure modifiable Taiga R utilisation des concepts d velopp s pour des utilisations futures Diffusion des informations sur profil Indexation par id e plut t que par mots cl s Outils d analyse et de Cr ation d une repr sentation synth tique et visuelle synth se d informations Graphes avec structure modifiable Leximappe etc Regroupement d informations par clusters th mes Navigation dans le graphe construit Pr sence d un zoom Typologie de liens Cr ation de th mes de recherche
249. d un outil d aide Cette n cessit est mise en avant par certains auteurs tels GORRY et SCOTT MORTON 1971 la compr hension du mod le mental des managers est un pr requis indispensable avant toute implantation d un syst me d aide efficace Notre recherche s oriente alors vers cette tentative de compr hension du mod le de traitement et les facteurs qui affectent ce traitement Nous focalisons notre attention sur le mod le de traitement car notre tude est orient e vers compr hension de ce mod le e Selon l analyse d velopp e par ATLAN dans MAYERE 1990 le processus de cr ation de signification ne peut tre s par des conditions dans lesquelles l information est produite c est dire des m canismes cognitifs par lesquels elle est cr e comprise e MASON et MITROFF 1981 ont montr que les mod les mentaux exercent un impact important sur l interpr tation des informations de l environnement e Selon HUBER 1983 dans l identification des informations de l environnement les styles cognitifs jouent un r le important aujourd hui les SIAD sont d une grande aide dans les phases de recherche d information et de choix entre les alternatives d gag es Cependant il existe relativement peu d aide dans la phase de formulation des probl mes et d identification des informations dont on a besoin Ceci est peut tre d au fait que dans ces deux derni res phases les styles cognitifs jouent un r le important Cette
250. dans une repr sentation puzzle 184 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI IBM met l coute IBM accentue la s paration entre du client en priorit 5 les logiciels et les services 1 L IBM met les pr occupations du client en priorit 6 I i i 10 A i O i X i Les engagements seront PEE 5 H formalis s 7 IBM s oriente vers x 1 i les services AR 1 i koi IBM d oit ses clients 8 IBM se partagerait en plusieurs soci t s 4 L Tien deconfifmation Lien de contradiction Lien de causalit Commentaire Information centrale Information traiter Figure 42 Exemple d une repr sentation puzzle construite autour de l acteur IBM et du th me IBM s oriente vers les services La Figure 42 illustre une repr sentation puzzle cibl e sur un acteur IBM et un th me IBM s oriente vers les services Celle ci aurait tr s bien pu tre tablie par la soci t X qui a plac IBM sous surveillance Les informations de cette repr sentation sont li es par des relations r sultant de raisonnements effectu s par la soci t X 2 4 3 Etape 3 le r arrangements dans une repr sentation puzzle Cette phase consiste faire varier la fois les informations et les liens entre les informations de la repr sentation puzzle tablie durant la phase pr c dente En effet la mani re d agencer et de relier les informations d une repr
251. de G I Ayant au moins 3 heures de cours semestre dans la mati re consid r e Syst me et proc d de production Planification et contr le de la production Conception et disposition des installations Gestion de la qualit Conception et am lioration des produits Management de l information Economie de l ing nierie Contr le des co ts et des standards Optimisation et recherche op rationnelle Gestion des projets et gestion des risques Maintenance pr ventive Mesure du travail Gestion du personnel scientifique et technique ergonomie et ergonomie cognitive S curit et hygi ne du travail Tableau 1 Programmes de g nie industriel recens s dans 37 coles d ing nieur cit par GOUSTY 1994 Compte tenu des explications pr c dentes sur le G nie Industriel notre tude vise offrir une m thode et un outil afin de faire un meilleur usage de l information anticipative au niveau des entreprises Le traitement des informations fragmentaires et incertaines est une pr occupation des auteurs de Sciences de Gestion Dans une perception de G nie Industriel il est n cessaire pour un chercheur en G nie Industriel de fonder ses recherches sur une discipline de base appel e la technique de la niches Dans le cadre de nos recherches les Sciences de Gestion constituent la niche de cette tude qui porte sur le traitement des informations fragmentaires et incertaines de veille strat gique Les Sciences de Gestion engloben
252. de Go car elle est obsol te inutile n annonce plus un v nement voire redondante 2 subdiviser une information ns de Go en deux informations ns1 et n52 car c est une information riche 3 fusionner deux informations n1 et m2 de Go sous forme d une seule information n12 car elles sont identiques ou redondantes 4 ajouter un lien entre les informations ns et n6 de Go car on a identifi un lien auquel on n a pas pens avant cr ation d un prolongement par exemple 5 supprimer un lien entre les informations n1 et n3 de Gocar il n est plus d actualit Les transformations pr c dentes peuvent avoir lieu travers des discussions interactions des illuminations incubations ou suite l arriv e d une nouvelle information que nous tudierons plus loin Les r gles de transformations sur les repr sentations puzzle peuvent tre r sum es en quatre cat gories substitution d informations articulation d informations modification d informations substitution de liens Dans ce qui suit nous r sumons ces transformations en utilisant l exemple de la Figure 42 a Substitution d information Supprimer_N ud consiste supprimer une information d une repr sentation puzzle existante Par exemple dans la Figure 42 supprimer l information ns car elle n est pas d actualit b Articulation de l information Elle consiste fusionner et subdiviser des informations Fusionner_N ud consi
253. de l entreprise et performance CERAG 92 06 1992 Groupements d informations Behling O Gifford W et Tolliver J M 1980 Effects of grouping information on decision making under risk Decision Science 11 p 272 283 Bertin J 1977 Le graphique et le traitement graphique de l information paris Flammarion McKenney L J et Keen P G W 1974 How managers minds work Harvard Business Rewiew 52 3 p 79 90 Sujiyama K et Toda M 1985 Structurin information for understanding complex systems a basis for decision making Fujitsu Science Technical Journal n 21 2 p 144 164 jun Tversky A et Kahnaman D 1973 Availability A heuristic for judging frequency and probability Cognitive Psychology 5 p 207 232 Intelligence artificielle et logiciels Blanquet M F 1994 Intelligence artificielle et syst mes d information Ed ESF 269 p Chaumier J Dejean M 1990 Indexation documentaire de l analyse conceptuelle humaine l analyse automatique morphosyntaxique Documentaliste science de l information vol 27 n 6 novembre decembre 333 Conclusion G n rale Chaumier J Sutter E 1989 L hypertexte une nouvelle approche de l information Documentaliste science de l information mars avril vol 26 n 2 p 71 75 CLAVEAU N Conception d un outil d aide la formulationdu diagnostic strat gique Cahiers Lyonnais de Recherche en Gestion n 11 Mai p voir f lecture Car
254. de limiter 1 l acc s la base d informations par un mot de passe 2 l acc s seulement la saisie et ou la consultation des informations de la base de donn es 210 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI 4 14 Fonction de modification et de mise jour de la base de donn es Les fonctions ajouter modifier supprimer sont n cessaires pour mettre jour les attributs des informations de la Figure 51 4 2 Le module d extraction des informations Ce module permet un utilisateur d extraire les informations utiles la construction des repr sentations puzzle en utilisant une extraction multicrit re 4 2 1 Les crit res d extraction Les crit res d extraction utilis s seront les m mes que ceux utilis s au cours de la saisie des informations e les crit res de classification par th mes liste ferm e ouverte e les crit res sp cifi s par un utilisateur mots cl s libres e le nom d un acteur liste ferm e ouverte e les sources d informations liste ferm e ouverte e le type d information client concurrent e le nom d un collecteur d informations liste ferm e ouverte e entre deux dates sp cifi es par un utilisateur e par troncature c est dire rechercher les mots qui commencent par un pr fixe exemple con ou se terminent par un suffixe exemple vice 4 2 2 Les op rateurs de recherche Les op rateurs utilis s pour effe
255. de op rationalis e par un logiciel Elle est destin e faire un diagnostic rapide et peu co teux du dispositif de veille strat gique d une entreprise et montrer les points forts actuels et les points faibles en vue de faire des am liorations Au cours d un entretien aupr s d un groupe de personnes la m thode permet de collecter les informations r ponses aux questions pos es aux participants n cessaires au diagnostic Au total les questions se distribuent selon neuf registres e trois registres concernent les facettes principales de la veille strat gique veille technologique veille commerciale et veille concurrentielle e six registres concernent les facteurs cl s de succ s du processus de veille strat gique Au terme l tat de sant de la veille strat gique correspond sous une forme visuelle un tableau de bord illustr dans la Figure 19 79 Chapitre 1 Input Output Etat des lieux Domaine Effort prioritaire Doit progresser Satisfaisant Questions Veille concurrentielle concernant clients Veille commerciale concurrents Veille technologique Pistes de progr s Style de direction Dynamisation de la veille Sources d informations Transmission de l information Utilisation strat gique Motivation du personnel Figure 19 Evaluation du dispositif de veille strat gique par Fennec La Figure 19 indique de fa on
256. de programmes sur les graphes 2 Les visualiseurs de graphes layout qui sont essentiellement focalis s sur la visualisation des graphes mais sans possibilit directe d affecter leur structure interne par une manipulation directe des objets NANARD 1990 Principalement orient vers l industrie la fonction la plus importante est de pr senter l utilisateur un beau dessin de graphe sans apporter de r els outils pour la manipulation de leur structure Ces outils mettent la disposition de l utilisateur un maximum d outils pour dessiner automatiquement les graphes et les visualiser 3 Les diteurs de graphes sont la combinaison d un visualiseur et d une biblioth que d algorithmes associ une manipulation directe l cran Ils se d composent en deux parties la partie visualisation des graphes avec son ensemble de fonctionnalit s et la partie modification des graphes Les diteurs de graphes sont proches de notre pr occupation de construction des repr sentations puzzle NANARD 1990 introduit deux concepts de base des diteurs de graphes M 1 l engagement direct qui correspond l impression que ressent directement l utilisateur lorsqu il peut agir de mani re libre sur la repr sentation des objets de son propre monde et percevoir de fa on imm diate leur r action 2 la libert d exploration qui est directement li e aux capacit s de l utilisateur dans une situation d apprentissage aller vers l
257. de repr sentations visuelles puzzle La cr ation des repr sentations puzzle est un r el acte de cr ativit Elle n cessite d tre capable d identifier des liens entre les informations fragmentaires de faire des d ductions de combler des lacunes d identifier une image m me incompl te de formuler des hypoth ses et de proposer des actions La perception d une signification se mat rialise dans une telle repr sentation par la modification des l ments qui composent cette repr sentation suppression ajout fusion s paration d informations et de liens 163 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique 4 Conclusion de la partie 1 Dans ce qui suit nous r sumons les principales id es retenir pour la suite de cette tude Dans un environnement turbulent la collecte et l interpr tation des informations anticipatives annonciatrices de changement est une condition de succ s durable des entreprises Ces signaux sont des informations fragmentaires incertaines ambigu s et qualitatives De telles informations peuvent tre interpr t es la fois comme l annonce d une opportunit ou l annonce d une menace La veille strat gique est l activit par laquelle l entreprise organise la gestion des IFI notamment C est un processus cinq phases le ciblage la traque la communication le traitement et les actions Chacune de ces phases soul ve des probl mes qui n ont pas la m me importance
258. des IFI est un probl me difficile structurer En g n ral les probl mes auxquels font face les personnes impliqu es dans un processus de prise de d cision sont relatifs la compr hension la formulation ou la r solution du probl me pos Beaucoup de chefs d entreprises doivent aujourd hui affronter des probl mes nouveaux pour eux mise au point de nouveaux produits pour des march s encore embryonnaires conception de nouvelles op rations de fabrication de syst mes novateurs de gestion de ressources humaines Ces probl mes ne peuvent tre r gl s que souplement et avec un sens artistique non programmable Finalement il peut m me sembler paradoxal que les dirigeants d entreprise aient besoins de cr er des syst mes rationnels pour traiter de fa on cr ative et progressive des probl mes non r currents qui r sistent une approche syst matique ISENBERG 1985 Pour g rer ces nouveaux probl mes les dirigeants d entreprise doivent prendre des d cisions strat giques Dans ce qui suit nous montrerons qu il y a une relation troite entre la prise de d cision strat gique et le traitement des IFI 2 1 Les d cisions strat giques appellent le traitement des IFI D apr s MARTINET 1993 les d cisions strat giques sont celles qui int ressent les produits et les march s que l entreprise choisit ses objectifs de d veloppement et les orientations qu elle se donne expansion de march s diversification etc
259. des Syst mes d information vol 2 n 4 1994 p 439 460 BOUCHON M DUBOIS D PRADE H et SANCHEZ E 1989 O sont les ensembles flous nouvelle serie Afcet Interfaces n 80 Juin p 5 9 BOUGEOIS J et K EISENHARDT 1988 Strategic decision process in high velocity environment four cases in the microcomputer industry Management Science 34 7 july p 816 835 BOUGON M G WEIK K E et BINKHORST D 1977 Cognition in organization an analysis of the Utrecht Jazz Orchestra Administrative Science Quarterly 22 4 Descmber p 606 639 BOZON C 1988 Profession Veilleur technologique Documentaliste Science et technologie n 27 28 Juillet Aout p 52 54 BRIGHT J R 1970 Evaluating signals of technological change Harvard Business Review January February p 62 70 BUDD J L Et MINNIS W 1997 Linking strategy attributes to strategic management processes a comparaison of small and large businesses Paper presented at the Annual Conference of the Association of Management International Association of Management August 6 9 1997 Montr al Canada 6 p CALLON M COURTIAL J P et PENAN H 1993 La scientom trie Collection Que sait je Presse Universitaire de France n 2727 CALORI R 1989 Designing a business scanning system Long Range Planning vol 22 n 1 p 69 82 CALORI R JOHNSON G et SARNIN P 1994 CEOs cognitives maps and the scope of the organisation Strategic Mana
260. des informations fragmentaires et incertaines de veille strat gique SCHULER 1994 qui a d velopp un mod le prolong par un prototype de logiciel CIBLE d aide au ciblage des acteurs pertinents surveiller dans l environnement de l entreprise et au ciblage d informations strat giques CHANAL 1995 qui a largement clarifi la d marche it rative et de bouclage En outre l auteur a d velopp un mod le pour articuler les connaissances existantes difficilement utilisables par les entreprises sur le processus d innovation et l a instrument sous forme d un prototype DIAPASON D autres chercheurs n appartenant pas notre quipe de recherche ont galement t attir s par la d marche it rative et de bouclage Nous pouvons citer CLAVEAU 1993 est partie d une situation per ue comme tant complexe il est difficile aux dirigeants de P M E de choisir les outils de diagnostic strat giques parmi ceux disponibles L objet de l outil d velopp par CLAVEAU permet de mettre la port e des dirigeants de P M E un nombre de connaissances pour alimenter leur r flexion strat gique quipe du professeur MARTINET MACCRIMMON et WAGNER 1994 partant de l absence d outils d aide la g n ration d id es cr atives pour la r solution de probl mes ont d velopp un mod le de cr ativit et l ont instrument sous forme d un outil informatique La mise en application de cet outil a permis d enrichir les connaissance
261. des ne sont pas appropri s au regroupement des IFI pour deux raisons d une part ils ne concernent pas notre pr occupation de regrouper des informations parpill es autour de certains th mes d autres part ils ont pour vocation seulement de regrouper dans les sch mas conceptuels des l ments qui remplissent certains crit res Compte tenu de cette pr cision nous retenons pour le regroupement des IFI seulement par la proximit et la similitude N anmoins dans ces crit res il nous semble qu il y a plus de flou que de net Cette premi re tape conduit la cr ation de regroupements ou de th mes ayant des caract ristiques communes c La construction du mod le structurel l affectation des liens La construction du mod le structurel est l activit par laquelle les informations disponibles sont transform es et mise en relation les unes avec les autres Plusieurs auteurs signalent l int r t des liens Ci dessous quelques opinions d auteurs Selon BERNERS LEE fondateur du World Wide Web il pourrait y avoir des liens qui soient non seulement utiles comme c est le cas actuellement mais qui soient aussi porteurs de sens ce pourrait tre des labels de qualit Ainsi nous retenons que les liens affect s aux IFI sont porteurs de signification Selon BOUGON et al 1977 dans une structure causale carte mentale il y a plus de compr hension lorsqu il y a des relations entre des variables plut t qu travers le c
262. diction 4 IBM se partagerait en plusieurs soci t s 9 Centralisation d IBM contr le de toutes ses filiales Regroupement autour du mot strat gie 10 IBM infl chit sa strat gie sous th me part Le regroupement pr c dent peut tre r sum dans le Tableau 31 suivant Liste Sous th me 1 Sous th me 2 Sous th me n w D AE RE O RE AE RE A HE NN SIN ME s nn mm nn CNRS ON HE y mss a Tableau 31 Affectation des informations dans les sous th mes existants Nous d signons par 1 2 n les sous th mes d un th me 1 Le sous th me 1 ayant les index 1 2 et 3 contient les informations 1 2 3 4 et 6 178 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI Le sous th me 2 ayant les index 1 4 et 5 contient les informations 2 3 et 4 Le sous th me n ayant les index 1 6 et 7 contient les informations 2 3 4 et 5 2 3 2 Mode de regroupement des informations mode mental et mode automatique Il existe deux modes de regroupement des informations le mode mental et le mode automatique Nous parlerons du premier mode pour d signer les facult s et les capacit s du cerveau humain reconna tre et regrouper des informations se rapportant un m me th me crit res du Error Reference source not found Nous parlerons du second mode pour d signer les proc dures qui automatisent cette t che Ce mode est uniquement r alisable par l u
263. donc notre quipe qui de th se en th se s attache construire une th orie de la veille strat gique en g n ral et du traitement des IFI en particulier Naturellement la progression ne peut tre que lente Toutefois l accueil que re oivent nos travaux nous encouragent continuer 6 2 3 Les limites du prototype informatique du traitement des IFI Par rapport notre cahier des charges l application informatique pr sente des limites Voici les fonctions non offertes 1 zoom et unzoom la fois c est dire permettre de fusionner et d clater des n uds et vice versa 2 fusionner la fois plus de deux informations 3 subdiviser une information en deux autres informations ou plus 4 les objets manipulables relatifs la cr ation de sens HYPOTHESE ARGUMENTS ACTIONS SYNTHESE RECHERCHER CONFIRMER ACTUALISER COMPLETER PROLONGER ne sont pas disponibles 5 l op ration annuler apr s ex cution des op rations telle la fusion de deux informations faire des commentaires sur les liens absence d un dictionnaire pr cisant la signification des mots cl s r duction du nombre de croisement de liens dans une repr sentation puzzle D N ODO absence d affectation des IFI collect es autour de certains th mes d une mani re automatique 10 absence d un browser graphique qui permette d afficher une vue locale d une repr sentation puzzle l cran sur laquelle on travaille sans perdre la vue
264. e La confidentialit et la s curit des informations Pour identifier un utilisateur et d terminer le type d acc s qu il a les SGBR offrent deux m thodes 1 d finir l utilisateur par un mot de passe 2 d finir l utilisateur la fois par un nom utilisateur et un mot de passe Cette derni re m thode est meilleure car elle repose sur le nom utilisateur et non sur le mot de passe D un point de vue administratif le niveau de s curit est plus satisfaisant puisque le propri taire de la base n a pas conna tre le mot de passe de chaque utilisateur La cr ation d un dictionnaire Du logiciel Brise nous retenons l id e de construction d un dictionnaire pour expliquer la signification des mots cl s 220 Chapitre 3 2 Les logiciels de recherche d informations Les nouvelles technologies d informations et les nouveaux supports de stockage et de diffusion ont permis le d veloppement de grandes bases de donn es textuelles et de nombreuses sources de renseignements Ces derni res g n rent une quantit impressionnante d informations tant scientifiques que technologiques et conomiques Il existe divers outils permettant la recherche de telles informations Nous distinguons trois classes les outils de recherche d information sur les bases de donn es en ligne les outils de recherche d informations sur les pages Web et les outils de recherche d informations sur les courriers lectroniques cf Annexe 8 p 365 2 1
265. e l auteur sugg re aux entreprises de fournir une r ponse gradu e adapt e la force du signal Au lieu de laisser la planification strat gique d terminer les besoins en informations une entreprise doit d terminer quels plans et actions sont r alisables au fur et mesure que l information strat gique devient disponible Quand une menace ou une opportunit appara t l horizon l entreprise doit tre pr par e au traitement d une information tr s vague au d part mais qui pourra tre am lior e progressivement au cours du temps D o peut tre l appellation de signaux faibles propos par ANSOFF 1975 Cette appellation est malheureuse En effet elle est mal appr ci e par les dirigeants d entreprise car sa connotation s loigne de la vraie signification que nous voulons lui attribuer v nement annonciateur de changement Les dirigeants veulent des informations pr cises et certaines Cependant un signal faible semble sous entendre une information d pourvue d importance Cette interpr tation ne correspond pas au sens que nous voulons lui associer Pour cette raison nous avons des r serves quant son appellation et nous avons opt pour l appellation d information fragmentaire et incertaine Selon ANSOFF les informations fragmentaires et incertaines n cessitent d tre rapproch es petit petit les unes aux autres de fa on les amplifier 2 3 1 D finition d une information anticipative JOFFRE et KOENIG
266. e 145 1 7 2 Les apports et les limites de la logique floue pour le traitement des IFT 146 1 7 3 Le processus de fusion de donn es sise 147 1 7 4 Les apports et les limites de la m thode pour le traitement des IFL 149 1 8 OUTIL D AIDE ALA CONCEPTION SYB rneer a a ora aa EA ts nn ne trs don este tn ne ess REESEN none 150 LB S bibnss gent mienne tai sine dr tin nr le ee eh gen ete trad 150 1 8 2 Les apports et les limites de ces outils au traitement des IF 151 1 9 LES EIS LE DATA WAREHOUSE ET LE DATA MINING iii 151 DROLE Les FIST E ne 152 1 9 2 Un cas particulier des EIS les observatoires de la concurrence ss 153 1 9 3 Les apports et les limites des EIS au traitement des FT nn 153 194 Fe Data Warehouse sn mine ts SUR st E tn Mseebte 154 1 9 5 Le Data Mining ou le Knowledge Data Discovery KDD ss 155 1 9 6 Les apports et les limites du Data Warehouse et du KDD pour le traitement des IFI 155 2 BILAN DES METHODES ETUDIEES ET PROPOSITION D UNE METHODE ET D UN CAHIER DES CHARGES POUR LE TRAITEMENT DES IFTL ssessenenenenneneneenenesnesse 155 26 2 1 BILAN DES METHODES ETUDIEES ss estapes e et pr e ansa a esena e eshe iise 157 2 2 PROPOSITION D UNE METHODE D AIDE AU TRAITEMENT DES IFI 158 2 2 1 Une m thode it rative pour la construction des repr sentations puzzle 159 2 2 2 Une m thode it rative d interpr tation des repr sentations puzzle 160 2
267. e cas plusieurs utilisateurs peuvent y acc der 217 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges travers un r seau et travailler en m me temps Cette formule trouve ses limites d s que la charge de calcul ou le nombre d acc s concurrents sont importantes Dans ces situations on se tourne vers les bases de donn es Client Serveur 1 13 Les bases de donn es Client Serveur La solution la plus sophistiqu e pour l acc s concurrent une base de donn es est le mod le Client Serveur Dans ce cadre la machine appel e serveur est con ue pour g rer l acc s d un groupe de clients la base Cependant l architecture Client Serveur poss de aussi ses revers ses solutions reviennent plus ch res que les solutions fichiers partag s et demandent une connaissance pr alable de l impl mentation du r seau utilis par exemple TCP IP Parmi ces syst mes citons Paradox dBase Lotus Notes Oracle 1 14 La s curit des informations dans les bases de donn es La s curit des donn es concerne l ensemble des op rations qui permettent aux utilisateurs d acc der des donn es en lecture ou en dition Diff rents niveaux de s curit sont disponibles selon les SGBD utilis s Les niveaux de s curit les plus courants sont 1 Aucune s curit Toute personne ayant physiquement acc s aux donn es peut en faire ce qu elle veut 2 Tout ou rien Une fois que l utilisateur a re u le droit d
268. e d roule en plusieurs tapes Figure 16 Identification du domaine Listage des acteurs pertinents Hi rarchisation ciblage prioritaire Listage des th mes Hi rarchisation ciblage prioritaire Ciblage des informations Ciblage de sources Figure 16 Processus de ciblage des informations par Cible D apr s LESCA et SCHULER 1995 Phase 0 Choisir le domaine au sein des activit s de l entreprise dans lequel un dispositif de veille strat gique sera d velopp en priorit Phase 1 Lister les acteurs pertinents susceptibles par leurs d cisions et leurs actions d avoir une influence sur la p rennit de l entreprise Ce sont les concurrents actuels et potentiels les clients actuels et potentiels les fournisseurs actuels et potentiels les proc d s et les technologies les pouvoirs publics les produits les groupes de pression etc Phase 2 Lister les acteurs prioritaires d j identifi s en vue de ressortir ceux qui exercent le plus d influence sur l entreprise La m thode privil gie les acteurs qui exercent une influence directe grave et rapproch e dans le temps Cette tape se termine par une liste nominale d acteurs retenus susceptibles d tre surveill s 67 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes Phase 3 Lister des th mes d informations qui permettent d anticiper le comportement d un acteur nominalement d sign Un th me d information est un cen
269. e de d celer entre elles Cette appellation de bo te noire est emprunt e au langage du domaine de l automatique Elle marque le refus provisoire de savoir quel est le m canisme interne qui r git les relations entre causes et effets Cette technique peut tre appliqu e si l on satisfait deux conditions 1 Etre capable de pr dire les effets cons quences possibles partir de causes connues de mani re acceptable 2 Etre capable de capter l expertise humaine et de la mod liser par exemple sous forme d un mod le logique du type si les conditions alors les conclusions Si l on extrapole ce mod le au traitement des IFI on doit transformer les informations disponibles en causes et cons quences Il doit galement exister une expertise capable de lier l ensemble des causes l ensemble des cons quences 1 7 2 Les apports et les limites de la logique floue pour le traitement des IFI Actuellement la logique floue est utilis e dans plusieurs domaines la classification et la recherche d informations dans les bases de donn es l aide la d cision le raisonnement approximatif etc Mais notre connaissance personne ne l a utilis e jusqu pr sent pour aider au traitement des IFI de veille strat gique Peut tre parce qu il existe plusieurs obstacles que nous pouvons r sumer dans les trois points suivants 1 La logique floue traite des informations floues et non des informations ambigu s Nous avons d j montr l
270. e est une recherche de nature ing nierique Le comment Notre projet rappelons le est d laborer une m thode et un outil informatique d aide au traitement des informations fragmentaires et incertaines qui permettent aux acteurs de l entreprise d agir plus efficacement sur leur environnement L exploitation des IFI pr sente les caract ristiques suivantes C est un probl me difficile structurer pour les causes suivantes 1 Elle est au c ur d un processus organisationnel la veille strat gique qui implique plusieurs acteurs de l entreprise et de l environnement en interaction dont le comportement change constamment dans le temps comportement impr visible 2 Elle est marqu e par une forte ambigu t et par une forte incertitude dues respectivement la nature des informations trait es et aux objectifs flous recherch s qui consistent cr er des repr sentations puzzle 3 Les informations fragmentaires et incertaines peuvent tre li es par divers liens cognitifs cr ant ainsi une incertitude suppl mentaire au traitement des IFI 32 Introduction Compte tenu de ces caract ristiques notre objectif vise construire un mod le d aide la cr ation de sens qui s inscrit dans une pens e constructiviste Suivre la voie du constructivisme consiste selon ROY 1992 consid rer les concepts les mod les les proc dures comme des cl s capables d ouvrir certaines serrures susceptibles de convenir pour organise
271. e et demande plus d effort pour tre capt Cependant si nous le captons nous sommes inform s au temps T2 avant la r alisation compl te de l v nement La courbe pr c dente fournit deux caract ristiques principales d une information anticipative L intensit 1 de l v nement d tect observ qui renseigne soit sur des menaces soit sur des opportunit s Plus l intensit du signal est faible plus grandes sont les chances de saisir des opportunit s avant les autres La marge de man uvre ou temps de pression MG T1 T2 qui cr e le besoin de r agir rapidement face l v nement d tect Ceci implique une recherche continue des informations fragmentaires et incertaines annonciatrices de changement Nous nous pla ons alors en coute permanente de l environnement monitoring Nous utilisons le terme marge de man uvre pour d signer l intervalle de temps qui s pare le moment o nous sommes alert s propos de la r alisation probable d un v nement et le moment ou il aura lieu effectivement 10 Nous utilisons le terme intensit du signal par analogie avec l intensit d un signal en lectricit pour d signer la r alisation probable d un v nement annonc Plus l v nement annonc est proche d tre r alis et plus il devient un v nement imminent fort 30 Chapitre 1 La marge de man uvre est inversement proportionnelle l intensit de l v nement d tect Ainsi plus nous
272. e l attention Dans une tude r cente BALDWIN et RICE 1996 ont trouv que les dirigeants passent peu de temps explorer les IFI 3 3 3 3 La priorit la gestion des probl mes D apr s ISENBERG 1985 les dirigeants ont un agenda pour la gestion des probl mes Cet agenda d finit leur marge de man uvre La priorit est accord e aux probl mes de cr ation de syst mes d organisation efficaces et la r alisation d objectifs g n raux 3 3 3 4 La priorit l intuition Selon ISENBERG 1985 les auteurs sur la prise de d cision pensent que les dirigeants n utilisent pas de mod les analytiques et op rent travers l intuition l intuition d signe l ex cution automatique et sans faille d une s rie de comportement appris D apr s l auteur il existe diff rentes fa ons d utiliser l intuition Parmi celles ci nous dirons que les individus sont capables de synth tiser des informations isol es fragmentaires en vue de les int grer sous forme d images repr sentations signifiantes En outre les dirigeants sont capables d admettre un degr d ambigu t dans la gestion d un probl me telle la cr ation de signification Cette ambigu t leur procure une marge de manoeuvre 3 3 3 5 La r sistance l utilisation des outils informatiques Les dirigeants sont tr s r sistants l utilisation des technologies outils informatiques Ils ne sont pas dispos s l apprentissage de ces technologies et de leurs outi
273. e les acteurs surveiller sont de natures diverses les concurrents actuels et potentiels les fournisseurs les pouvoirs publics les clients actuels et potentiels etc Comme la mise en place d un dispositif de veille engendre des co ts et des efforts la surveillance de tous les acteurs la fois n est pas faisable D o le probl me suivant Probl me 2 Quels sont les acteurs surveiller en priorit Comment hi rarchiser ces acteurs Quelles sont les informations collecter sur ces acteurs 1 3 1 2 Le type d informations collecter Les informations qui nous int resse au sujet d un acteur sous surveillance peuvent tre r parties en deux cat gories Tableau 11 informations de potentiel et signaux d alerte 1 La premi re cat gorie est constitu e des informations de potentiel points faibles et forts de l entreprise Selon LESCA et SCHULER 1995 les informations de potentiel concernent certains potentiels de l acteur et permettent d valuer sa capacit de faire ou de ne pas faire dans le pr sent et le futur Ce sont des connaissances de nature descriptive et plut t nombreuses Elles sont utiles pour dresser le portrait d un acteur et renseignent sur ses potentiels Elles sont int ressantes pour le futur mais elles ne renseignent pas sur des v nements non encore totalement r alis s 2 La deuxi me cat gorie est form e de signaux d alerte d sign es par IFI cf chapitre 1 p 38 39 Ces signaux r
274. e liens et d arguments La construction progressive d une telle repr sentation passe par l ajout ou la suppression de ces diff rents l ments Ainsi les transformations li es aux n uds aux liens et aux arguments d crites pr c demment sont toutes applicables dans le cas de la construction des repr sentation puzzle N anmoins il existe d autres fonctions li es strictement aux repr sentations puzzle Celles ci sont d crites ci dessous 1 Cr er une repr sentation puzzle vierge qui ne contient aucune information 2 Ins rer le document en format texte contenant l ensemble des informations s lectionn es partir de Lotus Notes 296 Chapitre 4 Enregistrer une repr sentation puzzle Ouvrir une repr sentation puzzle existante Enregistrer sous une repr sentation puzzle Afficher une repr sentation puzzle sur quatre vues la fois N A a A Q Modifier et afficher la structure d une repr sentation puzzle sous diff rentes formes graphique en toile d araign e en arbre etc 8 Supprimer une repr sentation puzzle 9 Afficher la liste d informations d une repr sentation puzzle 10 Cacher la liste d informations 11 Naviguer d une repr sentation puzzle vers la liste d informations et vice versa 12 Supprimer les informations de la liste 13 Afficher un ou tous les arguments associ s aux informations d une liste d informations 2 2 Le fonctionnement la cr ation d une repr sentation
275. e manque de dynamisme en mati re d innovation et qu il faut rem dier cette carence La situation est analys e et d battue en profondeur dans son livre vert sur l innovation publi en d cembre 1995 Le document propose treize lignes d actions principales et sugg re des initiatives mettre en uvre au niveau local national et europ en Plusieurs propositions ont t faites Nous citons seulement quelques unes e Pour mieux orienter la recherche vers l innovation le livre vert propose d augmenter la capacit anticiper l volution de la technologie des march s et de la concurrence Cela implique l am lioration de la veille et les pr visions technologiques ainsi qu un recours plus d velopp l intelligence conomique e Pour que l environnement juridique et r glementaire soit favorable l innovation le livre vert propose la promotion de l tude des informations contenues dans les brevets comme m thode de veille technologique Une incitation au d veloppement de la veille brevet e Pour encourager l innovation dans les entreprises au niveau r gional le livre vert propose d encourager la coop ration interentreprises et de renforcer des regroupements bas s sur la technologie Une incitation pour organiser la veille en r seau e Le livre vert propose des recommandations visant faire un meilleur usage des informations conomiques 3 3 Le concepts de veille strat gique L information anticipative re
276. e participant leurs deux repr sentations cognitives et ils ont demand aux participants de discuter des v nements importants ayant provoqu un changement dans leurs visions vis vis du th me de traque retenu Phase 6 L analyse du contenu des discours EL SAWY et PAUCHANT analysent le discours des participants pour identifier les concepts suivants Templates Triggers et Twitches a Les templates Les Templates sont des repr sentations cognitives travers lesquelles un domaine peut tre compris partir d informations parses Il existe plusieurs templates e Le template th me est une description d un sujet de recherche Par exemple concernant la technologie mergente du t l phone cellulaire on peut identifier deux templates les march s du t l phone cellulaire et les applications potentielles du t l phone cellulaire e Le template construit est une description verbale d un template th me Par exemple dans le cas d un template march les construits peuvent tre service de qualit fiable domaine de service limit croissance du service de march etc e Le template articulation est le nombre de n construits qui d crivent un template th me Par exemple les diverses applications d une technologie e Le template consensus est compos des construits d un template ayant fait un consensus 136 Chapitre 2 Croissance du march national construit 1 Croissance du march au niveau des m tropole
277. e plusieurs tapes de construction d interpr tation et de remise en cause par la collecte de nouvelles informations Ce mod le englobe six phases l enrichissement pr traitement des informations le regroupement des informations la construction des repr sentations puzzle la modification des repr sentations construites l affinement des repr sentations 171 Chapitre 3 construites suite l arriv e de nouvelles informations et finalement l interpr tation de la repr sentation puzzle construite proposition d actions 2 2 Phase 1 l enrichissement des IFI Avant d tre saisies d finitivement dans la base de donn es les IFI collect es par les traqueurs vont tre enrichies subir un pr traitement selon un processus it ratif Figure 36 Liste des destinataires DESTINATAIRES Identifier les destinataires Alerter les destinataires Informatio saisie ou modifi e Messages d alerte Donn es saisir Traqueurs 2 Informatio saisie Destinataires Utilisateurs praticiens Base de donn es l information Misb jour de l infprmation Interaction Consulter le pr traitement Figure 36 Mod le d enrichissement des IFI 172 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI L interaction des destinataires avec l information saisie et illustr e la figure suivante Traqueur Destinataire Syst me Facilitateur
278. e s mantique l analyse no mique La tribune des Industries de la langue de l information lectronique n 20 21 22 nov 1995 Jui 1996 p 45 51 LA TELA A Et DOU H 1992 Aspect informatique de la veille technologique In La veille technologique Sous la direction de DESVALS H Et DOU H Dunod Paris p 386 416 LA TRIBUNE 1995 dossier Syst me d aide la d cision 28 Mars LADET P Et ROUBELLAT Papier interne 26 p LANGRAND ESCURE et THIETART 1997 Complexit du vivant au management P 353 371 dans SIMON Yves et JOFFRE Patrick 1997 Encyclop die de gestion LAROCHE H Et J P NIOCHE 1994 L approche cognitive de la strat gie d entreprise Revue Fran aise de Gestion juin juillet aout p 64 78 LAUTRE E 1989 Information documentaire et entreprise Documentaliste vol 26 n 2 mars avril p 65 69 LAUTRE E 1991 Veille informative de la d finition au contenu Documentaliste Science de l information vol 28 n 3 p 128 131 LAWRENCE P R Et LORSCH J W 1973 Adapter les structures de l entreprise int gration ou diff renciation Les Editions d Organisation 223 p LE FIGARO conomique 1995 De la veille au renseignement conomique du 11 9 1995 n 15882 Le livre vert sur l innovation 1995 Communication adopt e par par la commission le 20 d cembre 1995 accessible sur le sit CORDIS http www cordis lu cordis src grnpaper htm LE MOIGNE J L 1990 La mod lisation des s
279. e sens cl en main Nous pouvons proposer plusieurs pistes d am lioration de la m thode de traitement Voici les plus pertinentes selon nous Utilisation des graphes conceptuels Nous avons d j sugg r d utiliser les graphes conceptuels pour saisir les IFI travers un langage normalis Nous pensons que cette application permettrait d atteindre cinq objectifs 1 saisir des informations normalis es dans la base de donn es 2 g rer la redondance des informations 3 construire des r sum s d informations 4 permettre une meilleure compr hension des informations collect es 5 indexer toute la phrase plut t que d utiliser des mots cl s Nous avons d ores et d j signal cf section 1 71 p 34 que les IFI renseignent sur des changements des volutions des transformations des d veloppements des variations et des annonces Parce que ces concepts ne sont pas les seuls nous avons propos un mod le bas sur quatre concepts production R amp D produit march Ces quatre concepts peuvent tre sp cifi s d une fa on plus fine L objectif est d laborer un sch ma de classification dont le but est de permettre aux utilisateurs de classer les IFI selon une m thode normalis e et permettre dans un futur proche une affectation automatique de ces informations Ainsi nous sugg rons de recenser et de d velopper les mod les possibles de phrases normalis es dans le cas de la veille technologique et concurre
280. e solution miracle pour identifier une menace opportunit N anmoins nous pouvons proposer quelques questions pouvant aider distinguer une menace opportunit Quelle est la nature de la menace ou de l opportunit Quel est l acteur susceptible d exercer une telle menace A t il les moyens n cessaires pour constituer une telle menace Dans combien de temps la menace affectera t elle l entreprise Quel serait son impact sur l entreprise Quelle est la capacit de r action de l entreprise face l v nement annonc Dans le cas d une opportunit vidente saisir cette opportunit revient imaginer des solutions dans des d lais tr s brefs Dans le cas d une menace vidente les actions possibles envisageables peuvent tre les suivantes 1 douter de l authenticit de la menace et v rifier sa v racit 2 viter enti rement la crise si elle est identifi e l tat naissant 3 limiter les d g ts son impact en imaginant des solutions possibles Dans le cas d une vision neutre et incompl te plusieurs actions sont envisageables 1 faire des propositions sous forme d hypoth ses 2 orienter la collecte d informations par un meilleur ciblage d information 3 d signer des traqueurs 4 proposer des confirmations des actualisations de certaines informations Quelle que soit la vision g n r e les contradictions peuvent surgir Ces derni res peuvent avoir plusieurs causes 1 il y a une err
281. e sur un potentiel sur une capacit agir d un acteur cibl par la veille strat gique Une information de potentiel est g n ralement descriptive ventuellement chiffr e Information strat gique Il faudrait dire information caract re strat gique C est une information qui peut permettre un responsable de prendre une d cision d importance 21 strat gique pour l entreprise Le caract re strat gique de l information d pend de la capacit d un responsable utiliser cette information Pertinence Une information est pertinente lorsqu elle concerne un acteur et ou un th me cibl s par la veille strat gique Diffusion C est l op ration qui consiste faire parvenir une information une personne susceptible d en avoir l usage Veille strat gique C est le processus informationnel volontariste par lequel l entreprise se met l coute anticipative ou prospective des signaux d alerte pr coce Information fragmentaires et incertaines de son environnement socio conomique dans le but de cr er ou de d couvrir des opportunit s et de r duire les risques li s l incertitude C est une expression g n rique qui englobe plusieurs facettes telles que les veilles technologique commerciale concurrentielle etc Bibliom trie C est l ensemble de m thode statistiques d valuation de l information scientifique et technique Acteur C est un individu un groupe d individus ou bien une organisation suscepti
282. e t che apr s avoir inject cette matrice dans la m thodologie on obtient l environnement ou la carte des opportunit s et des menaces L application de cette m thodologie en veille strat gique n cessite de sp cifier les besoins et les r sultats Or ces deux notions sont m connues L entreprise pr te attention toute information susceptible d tre des IFI Elle ne peut distinguer les IFI en termes de besoins et de r sultats L entreprise peut exprimer des besoins mais rarement des r sultats objectifs Ainsi cette m thodologie ne peut pas tre utilis e Le Tableau 44 illustre une comparaison entre le RDSS et notre cahier des charges d un nouveau prototype PUZZLE Domaine Assister le traitement des IFI Assister les chercheurs trouver le chemin d application optimal de recherche qui maximise l effort de R amp D Nature des Ce sont des IFI peu fiables en Ce sont des informations scientifiques informations nombre r duit et issues de sources fiables et disponibles dans les publications formelles et informelles scientifiques Structure du Les n uds sont des phrases courtes Les n uds sont des mots cl s graphe et significatives Une relation entre deux informations est Une relation est synonyme d un clairement explicit e lors de la saisie des raisonnement entre signaux informations dans la base fragmentaires Une relation entre un besoin et un r sultat Affecter une relations est un acte de sign
283. e utilisation ult rieure Ce processus peut s effectuer en mode synchrone ou asynchrone Mais pour des raisons de faisabilit r alisation informatique et t ches des dirigeants nous pr conisons le mode asynchrone traitement collectif des moments diff rents Lorsqu une information est saisie dans la base un message d alerte peut tre envoy par Email par exemple tous les utilisateurs potentiels via les th mes Ces derniers pourront r agir de diff rentes mani res 173 Chapitre 3 e Commentaire personnel sur l information Elle m inspire elle me sugg re elle me fait penser il faut compl ter par rechercher dans telle direction LR e Annotation et mise jour Lorsque la fiabilit ou l importance d une information change exemple cette IFI n est plus pertinente car e Questions r ponses Pourquoi tel acteur envisage t il de faire Avec qui compte t il faire Une autre personne peut proposer des r ponses De nouveau un autre destinataire peut d cider de r agir sur l information enrichie proposer des r ponses au questions soulev es ou de soulever de nouvelles questions Ce processus it ratif de modifications d ajouts et de suppressions peut se r p ter jusqu ce que les destinataires d cident d arr ter l enrichissement Les annotations inf rences commentaires questions r ponses enrichissent les informations collect es et les IFI ser
284. eau 45 r sume les avantages et les inconv nients de ces trois type de logiciels 245 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges Nom du logiciel Avantages Limites Outil de veille technologique pour Un visualiseur de graphes g n rer des th mes de recherche sous forme de graphes Informations visualis es sous forme d abr viation Elles n ont de Aide l identification du chemin signification que pour ceux qui les optimal de R amp D manipulent Les visualiseurs Il permet de visualiser des graphes Pas de base de donn es pour stocker VCG liens et n uds dynamiques et extraire des informations Il permet de construire de beaux Pas de modification de la structure du dessins graphiques graphes avec graphe un minimum de croisement de liens puissance de visualisation pr sence de couleurs etc G n ration automatique du graphe Editeurs de Ils permettent de construire des Pas de base de donn es pour stocker graphes Cabri repr sentations graphiques et extraire des informations Graphs GraphLet Ils permettent la mobilit des n uds Ne permet pas d afficher des etc et des liens informations dans le contenu des Les n uds et les liens sont n uds dynamiques Il est possible de modifier la structure du graphe Tableau 45 Avantages et limites des outils de traitement de graphes Pour enrichir notre cahier des charges d un nouveau prototype PUZZLE no
285. ec LESCA H 1996 Veille Strat gique Comment s l ctionner les informations pertinentes Concepts m thodologie exp rimentation r sultats Conf rence Internationale de Management Strat gique Lille 13 15 mai p 1 12 LESCA H BALLAZ B 1992 Le processus de veille strat gique L examen de quelques questions importantes Serie Recherche C E R A G 92 05 P 1 15 LESCA H 1996 The Crucial Problem of the strategic Probe The Construction of the PUZZLE Serie Recherche C E R A G 92 05 P 1 10 LESCA H 1994 Veille strat gique pour le management strat gique Etat de la question et axes de recherche In Economies et Soci t s de Gestion SG n 20 P 31 50 LESCA H CAVALADE C DARVES F DECK V 1995 Fennec A Dashboard to Evaluate Environmental Scanning Within Bussinesses CERAG Centre d tudes et de recherches appliqu es la gestion Unit associ e au CNRS N 931 LESCA H 1994 Devriez vous mettre en place une veille strat gique dans votre entreprise Comment d cider in Economic et soci t p 295 312 Marteau G 1984 Scanning de l environnement de l enterprise discours et r alit CERAG 84 02 1984 Marteau G 1985 La fonction surveillance de l environnement dans la PMI ouverte sur l exterieur et engag e dans des technologies de pointe CERAG 92 05 Narchal R M et al 1987 An environmental scanning system for business planning Long Range Planning vol 20
286. ectangle cercle 5 modifier la taille du n ud 6 choisir et modifier la couleur d un n ud car la fiabilit et l importance changent 7 modifier le contenu d un n ud 8 modifier la police et la taille de l criture des n uds e Les op rations l mentaires sur les liens entre les n uds 1 ajouter un lien supprimer un lien couper copier coller 2 s lectionner le type de lien gt gt pour diff rencier la nature des relations entre les n uds 3 modifier les attributs d une fl che forme taille 4 d placer une fl che 5 largir l paisseur des liens pour montrer le degr de la liaison entre deux n uds 6 crire des commentaires relatifs au lien entre les n uds en bas de l cran pour all ger la vision dans une repr sentation puzzle e Les op rations l mentaires sur les repr sentations puzzle 1 cr er une nouvelle repr sentation puzzle 2 modifier une repr sentation puzzle d j construite 3 supprimer une repr sentation puzzle existante 4 enregistrer une repr sentation puzzle construite 5 enregistrer une repr sentation puzzle construite sous un nom 6 d placer une repr sentation puzzle 7 compl ter la repr sentation puzzle 8 supprimer des liens du puzzle 9 distinguer les informations brutes de l information principale t te du r seau des regroupements d informations 10 ajouter un nouveau n ud dans une repr sentation puzzle existante s
287. eille strat gique est devenue le fer de lance des grands groupes industriels tant dans les domaines commerciaux ou industriels que dans celui de la technologie Selon THIETART 1990 disposer d une information pertinente sur l environnement en g n ral et sur les concurrents en particulier est d une importance capitale Dans ce qui suit nous rappelons l int r t que suscite la veille strat gique tant au ni des entreprises que des Etats 3 2 1 La veille strat gique est une pr occupation des entreprises Dans VALETTE 1993 plusieurs d clarations manant de dirigeants d entreprises montrent l importance que rev t la veille strat gique Ci dessous quelques unes de leurs opinions e Il y a une guerre conomique nous devons la gagner Pour gagner cette guerre conomique il nous faut du renseignement conomique e La veille strat gique est en pleine actualit C est un domaine dans lequel on avance et qui devient strat gique pour nous Nous devons pouvoir observer ce qui se passe dans notre environnement e Nous consid rons que l organisation de l information concurrentielle est une donn e strat gique secr te de l entreprise C est une force ou une faiblesse tout autant que son potentiel technique e Notre soci t veut tre la meilleure la concurrence s intensifie il faut anticiper les strat gies des concurrents Donc il faut faire du renseignement concurrentiel D autres enqu tes confirment l int r
288. eld systems Administrative Science Quarterly vol 21 p 1 19 WESTLAND C J And Walls J G 1991 Theoritical foundations for the design of executive information systems in equivocal environments System Science Acte de 2 me conf rence de l IEEE vol 3 dit par NUNAMAKER p 135 144 WILLIAM F W 1980 Cognitive information processing biases implication for producers and users of financial information Decision Sciences vol 11 p 284 298 WINTON M E CHAFFIN R Et HERRMANN D 1987 A taxonomy of part whole relation Cognitive Science n 11 p 417 444 WOODLLY R N et PIDD M 1981 Problem structuring A litterature review Journal of Operational Research Society 32 p 197 206 YADAV S B et KHAZANCHI D 1992 Subjective understanding in strategic decision making an information systems perspective Decision support systems 8 p 55 71 329 Conclusion G n rale ZADEH L A 1973 Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes In Multiple Criteria Decision Making Edited by J L Cochrane and M Zeleny Columbia University of South Carolina Press p 686 725 330 Bibliographie BIBLIOGRAPHIE CLASSEE PAR THEMES Processus de veille strat gique Aaker D A 1983 Orgagnizing a strategic information system California Management Review vol 25 n 2 1983 p 76 83 Ballaz B 1992 Le processus de de veille strat gique examin du pont de vue des dire
289. emble des acteurs de l entreprise Le flux d information doit circuler de coll gue coll gue d une m me fonction 1 2 2 Fr quence de la veille Un processus continu Il existe deux modes g n riques de veille scanning cf chapitre 1 p 44 r actif et proactif Rappelons ces deux modes et pr cisons celui qui nous int resse Dans le mode r actif de veille appel aussi la recherche d information conditionn e ou recherche orient e CYERT et MARCH 1963 l coute ou la recherche est stimul e par l existence d un probl me et elle est orient e vers l identification d une solution Dans le mode proactif de veille appel aussi surveillance l coute de l environnement est la fois continue et exploratoire et n est pas orient e vers un probl me particulier AGUILAR 1967 63 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes Ces deux modes ne sont pas n cessairement mutuellement exclusifs et sont souvent pratiqu s ensemble ETZIONI 1967 Nous pr conisons le mode d ETZIONI d abord on scrute l environnement tel le radar de veille au cas o se pr senterait une opportunit ou une menace Puis lorsqu on a d tect quelque chose qui exige une action ou une r action on met en route un processus d cisionnel qui va son tour n cessiter la recherche d informations et dans une direction connue cette fois un peu comme un radar de conduite 1 2 3 Un processus participatif La veille strat
290. en externe ou par un n ud complexe la mise jour de la structure comportera un plus grand nombre d op rations que le simple ajout du lien aux deux structures Il est noter galement que lorsque le lien ajout est cach par un lien externe l une au moins des deux extr mit s de ce dernier est un n ud complexe Il est important de distinguer ces deux cas une extr mit du LE est un NSG les deux extr mit s du LE sont des NSG car les op rations permettant la mise jour de la structure ne sont pas les m mes 2 3 1 L ajout d un lien visible Dans ce cas l utilisateur d cide l ajout d un nouveau lien qui peut tre un lien de causalit de confirmation ou de contradiction Le lien ajout est visible dans la vue group e Il suffit d ajouter le lien aux deux structures GSI et GSC en respectant la nature du lien ajout entre les deux n uds 2 3 2 L ajout d un lien cach Dans le cas de l ajout d un lien cach plusieurs op rations de mises jour doivent tre appliqu es Ces op rations d pendent de l origine qui rend ce lien cach Est ce parce qu il relie deux n uds d un n ud complexe lien cach par un NSG ou parce qu il relie un n ud cach et un n ud visible lien cach par un lien externe ou encore parce qu il relie deux n uds appartenant chacun un NSG diff rent lien cach par un lien externe a Le lien ajout est cach par un n ud complexe Si l utilisateur d cide d ajouter dans l une
291. ence de proc dures fiables de r solution du probl me de traitement des IFI nous avons identifi le mod le de traitement des IFI comme la r sultante d une comparaison entre le mod le mental et le mod le structurel Ce mod le de traitement est un processus qui comporte plusieurs aller retour entre le mod le mental et le mod le structurel Il s apparente un raisonnement approximatif Cette comparaison nous a conduit privil gier la construction du mod le structurel sous forme d une repr sentation visuelle destin e mesurer l apprentissage faciliter la discussion et les transformations sur ces repr sentations ainsi que les comparaisons La cr ation du mod le structurel sous forme visuelle est une tape vers une cr ation de sens qui peut renseigner sur des d clics d opportunit s ou de menaces La construction du mod le structurel s inscrit dans le raisonnement approximatif et n cessite une m thode heuristique Le nombre d informations traiter ne doit pas d passer __ ou L au del il est n cessaire de regrouper les informations Tout le probl me revient construire le mod le structurel Cette construction est le r el probl me du traitement des IFI Nous avons montr que le traitement des IFI en g n ral et la cr ation du mod le structurel en particulier sont affect s par des biais dont les effets peuvent tre att nu s par une interpr tation collective En outre nous avons remarqu que seuls certains
292. ens mais dans le cas de la mod lisation objets Certains d entre eux dans le cadre plus g n ral des sciences cognitives comme WINSTON et al 987 qui ont fait merger six diff rents types de liens entre objets r sum s dans ODEL 1994 Dans le cadre du syst me base de connaissance SHOOD DJERABA 1994 DJERABA et al 1993 pr sentent un certain nombre de liens La liste est assez riche et longue car d autres auteurs en proposent tels BONANNO et al 1994 N anmoins ces liens ne sont pas d une utilit pour relier les IFI Nous avons fait tat des travaux orient s vers l utilisation des liens Nous avons montr que certains liens sont op rationalis s dans des outils tel SHOOD des fins de mod lisation La liste des liens n est pas close mais nous doutons quant leur utilisation effective pour aider au traitement des IFI 30 Cf chapitre 2 p 125 131 111 Chapitre 2 Compte tenu de cette r serve nous focalisons notre attention seulement sur les liens de confirmation de contradiction et de causalit 3 2 Le format de pr sentation des informations trait es La construction du mod le structurel cf chapitre 2 p 108 comme nous verrons au cours de la section suivante est un r el acte de cr ation Une question se pose cette cr ation r pond elle un mod le Si oui quelle est la forme de ce mod le 3 2 1 Une repr sentation visuelle pour faciliter les transformations et les comparaisons Pl
293. enseignent sur des v nements non encore totalement r alis s et susceptibles d int resser une entreprise Par exemple il m est parvenu l information IBM France est en train d orienter sa strat gie vers le service rendu au client Signaux d alerte Informations de potentiel un projet en cours de gestation mentalit des responsables d un concurrent possibilit d une int gration verticale valeurs et choix embauche d un expert dans un domaine pouvoir et influence critique tat des finances dettes autofinancement tude de faisabilit pour un futur produit ou abondance de liquidit un futur march quipe de R amp D riche pauvre d veloppement d un nouveau produit alliances actuelles mise au point d une technologie de substitution applications possibles d une technologie alliances futures Tableau 11 Exemples d informations de potentiel et de signaux d alerte Les deux types d informations sont compl mentaires Par exemple si un des concurrents a fait courir le bruit qu il est entrain de se lancer sur un nouveau produit pour v rifier la v racit d une telle information il suffit de v rifier si les informations de potentiel lui permettent ou pas de r aliser son intention 66 Chapitre 1 1 3 1 3 Exemple d une m thode de ciblage m thode Cible Cette m thode d velopp e par SCHULER 1994 est une d marche p dagogique qui permet de cibler les acteurs surveiller en priorit Elle s
294. ent dans le temps et s enrichit de signification jusqu devenir un signal fort Cette progression est caract ris e par des tats successifs de connaissances La progression de l information anticipative de l tat information fragmentaire et incertaine l tat information pr cise et certaine s accompagne au fur et mesure d une r duction de l ignorance et d un enrichissement de l information L information devient pr cise et exacte et la r alisation de l v nement devient une certitude Selon ANSOFF l incertitude de l entreprise vis vis des v nements de l environnement passe par les cinq phases d crites ci apr s Phase 1 les dirigeants ont la perception d une menace ou d une opportunit possibles Par exemple une nouvelle technologie est en cours de conception phase de R amp D Phase 2 la source de la menace ou de l opportunit est identifi e connue Par exemple cette technologie a une application possible pour une entreprise concurrente Phase 3 la forme de la menace ou de l opportunit est valu e en termes de nature gravit et horizon temporel Par exemple laboration d un cahier des charges par cette entreprise 34 Chapitre 1 Phase 4 la menace ou l opportunit est comprise et les strat gies de r ponses en termes de faisabilit d lais et co ts sont labor es Par exemple le cahier des charges constitue une application de substitution au proc d de fabrication utilis
295. ent des informations de veille strat gique en g n ral et des IFI en particulier nous nous sommes tourn s vers diverses m thodes de traitement d informations qualitatives L tude qui suit porte sur les avantages et les inconv nients des m thodes retenues et les enseignements tir s pour une m thode d aide la cr ation de repr sentations signifiantes Bien que beaucoup d articles voquent la veille strat gique Annexe 9 p 374 la phase de traitement re u moins d attention Certains auteurs voquent le probl me de traitement mais ne proposent pas de supports d aide tels THIETART KOENIG MARTINET et MARTI D autres tel que JAKOBIAK pense que le traitement des informations est l affaire de professionnels Enfin d autres auteurs comme l quipe du professeurs DOU et COURTIAL proposent uniquement des m thodes destin es au traitement des informations scientifiques et techniques L quipe du professeur LESCA en a fait son cheval de bataille 1 1 Concept et m thode PUZZLE Une partie des efforts de l quipe du professeur LESCA est consacr e la conception de m thodes de traitement et vise r pondre la question suivante 125 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique Quels mod les quelles m thodes et quels outils informatiques pour transformer les IFI en repr sentations vocatrices susceptibles de g n rer des actions dans l esprit du dirigeant d entreprise 1 1 1 Le concept P
296. ent des IFI Formation ce sont des groupes homog nes issus de la m me cole ESA Exp rience il s agit d tudiants en fin de formation ne disposant d aucune exp rience sur la mani re de traiter les IFI Sensibilisation la veille strat gique les participants ont re u une premi re formation la veille strat gique durant 4 s ances de 3 heures Les trois exp riences se sont d roul es de la mani re suivante 1 pr sentation de la phase de traitement des informations de veille strat gique et enjeux du traitement des IFI pour les d cideurs cours LESCA 2 distribution du dossier de veille strat gique et indications orales Nous leur avons expliqu que l exp rience n est pas un examen et qu il n y a pas de juste et de faux ce n est qu une simple exp rience destin e relever des observations compte tenu de leurs r ponses 3 construction de repr sentations visuelles riches en signification l aide de la m thode 3 2 Les observations analyse et interpr tation L analyse des observations effectu es au cours des trois exp riences a r v l l existence d une vari t de repr sentations construites 3 2 1 Les observations prises la vol e Le but de l exp rience consiste tre attentif aux comportements des participants Dans cette perspective nous avons attribu un num ro chaque participant Ceci facilite la prise d observation la vol e noter le num ro du participant et l ob
297. ent en relation des individus des chercheurs des th mes et des organismes En outre par sa fonction graphique Vigilance permet de visualiser les informations sous forme d un r seau L objectif de ces liens est de proposer un expert des facilit s interactives de cheminement et de recoupement d informations dans le r seau construit Il est ainsi possible et facile de naviguer dans ce r seau s lectionner un document qui rapporte un th me projet de recherche visualiser les individus qui travaillent sur ce projet ainsi que les brevets d pos s et les alliances entre ces organismes Vigilance permet un utilisateur expert d laborer et de commenter des documents saisis et de cr er des synth ses en utilisant le PDC Plan De Classement Comme le montre la Figure 59 l acc s aux documents est possible de diverses mani res Ce logiciel est en cours de d veloppement au CRRM Recherche bool enne Thesaurus Plan de classement en texte int gral ou Th me Mod le de la base de connaissances Repr sentation graphique Figure 59 L acc s la base de connaissance de Vigilance A partir de la d finition des objectifs th me domaine trait type d informations l outil cr e et g re un mod le de fonctionnement des informations sous la forme d un r seau Ce mod le repose sur la cr ation de liens entre des informations relatives des intervenan
298. entaires et incertaines sont au centre des pr occupations de certains auteurs en syst me d information Selon DAFT et WEICK 1984 la plupart des informations fragmentaires et incertaines collect es sur l environnement sont ambigu s et n cessitent des interpr tations EL SAWY 1985 a constat que dans un environnement turbulent l coute s appuie sur l acc s des sources d information externes et que les cadres enrichissent leurs propres syst mes d information L acquisition et l interpr tation continue des informations fragmentaires et incertaines IFI sont deux tapes tr s importantes pour comprendre les menaces et les opportunit s JACKSON et DUTTON 1988 Dans un environnement turbulent EL SHERIF et EL SAWY 1988 ont montr que le processus de d cision strat gique repose sur l attention la collecte et l interpr tation des informations fragmentaires et incertaines Ce type d information est g n ralement qualitatif et verbal El SAWY 1985 EL SAWY et PAUCHANT 1988 ont montr que la perception de changement peut tre mieux comprise travers la collecte de quelques signaux de changement qui aideraient les dirigeants identifier ventuellement des menaces et des opportunit s WALLS et al 1992 ajoutent que la signification des informations fragmentaires et incertaines doit tre construite Le traitement des informations fragmentaires et incertaines peut s inspirer galement de la th orie des syst mes D apr s LE
299. entation puzzle ainsi que sa vue group e en y ajoutant ou retirant des n uds ou des liens 70 Nous d finissons une vue comme une apparence d une repr sentation puzzle un moment donn suite des transformations regroupement et clatement 256 Chapitre 4 1 Chapitre 4 Section 1 Les op rations de Zoom et Unzoom Le principe de base de zoom est de proposer l utilisateur de remplacer dans la vue qu il a d un graphe nomm G un sous graphe par un nouveau n ud qui le repr sente Le sous graphe remplacer est repr sent par un ensemble de n uds s lectionn s Le n ud qui le remplace est appel n ud sous graphe ou n ud complexe Les liens qui liaient avant le groupement les n uds du sous graphe un n ud n n appartenant pas au sous graphe ils sont remplac s dans la nouvelle vue par un lien externe entre le n ud sous graphe et le sommet n La nouvelle vue appel e vue group e sur le graphe est elle m me un graphe Cette transformation consiste remplacer un groupe de n uds par un n ud complexe et un groupe de liens par un ou des liens externes A la suite d un premier groupement d autres groupements peuvent tre effectu s notamment en s lectionnant des n uds complexes L utilisateur poss de ainsi un moyen de synth tiser l information port e par le graphe en effectuant une classification s mantique selon un sens pr cis relatif chaque utilisateur des n uds les classes tant mat rialis
300. entes bien que situ es dans un m me environnement et face un m me v nement La complexit de construction Il est difficile de cr er des repr sentations de l environnement avec les informations disponibles collect es car elles peuvent tre reli es et ajust es de diverses mani res En cons quence les d cisions strat giques g n rent des effets impr visibles de comportement d acteurs d apparition d v nements porteurs de changement et de cr ation al atoire de repr sentations de l environnement Compte tenu de la complexit de cr ation de repr sentations de l environnement et du traitement des IFI notre contribution vise aider les entreprises progresser dans la construction des repr sentations utiles leurs actions 2 2 La complexit du traitement des IFI appelle l utilisation d une pens e complexe Pour progresser dans la compr hension des ph nom nes complexes tel le traitement des IFI MARTINET 1993 propose quelques caract ristiques d une pens e complexe 1 Une pens e qui est susceptible d aider un dirigeant stimuler son imagination 2 Une pens e qui favorise la mise en relation et les va et vient pour construire une connaissance 3 Une pens e qui a pris acte de ce que la r alit ne saurait tre parfaitement logique l incertitude et la contradiction n pargnent m me pas la physique principe d HEINSENBERG 4 Une pens e qui ne peut s appuyer exclusivement sur l ana
301. environnement de plus en plus global et en changement rapide le contr le et la gestion des informations anticipatives par les entreprises deviennent de plus en plus cruciaux Ce contr le et cette gestion sont la base de leur survie de leur dynamisme et de leur diff rentiation En effet de nombreuses tudes et enqu tes ont montr que les entreprises soucieuses d anticiper les changements de l environnement doivent rechercher des informations fragmentaires et incertaines annonciatrices de discontinuit s LESCA 1994a LESCA 1986 1989 1995 MARTINET et MARTI 1995 En outre LESCA et LESCA 1995 ont montr que l information anticipative de veille strat gique est un facteur de progr s de l entreprise Figure 1 21 L information de fonctionnement Performances conomiques avantages concurrentiels L information d influence de l entreprise L information d anticipations Figure 1 Impact des informations anticipatives sur les performances de l entreprise D apr s LESCA 1995 Dans un environnement turbulent l information anticipative est consid r e par les entreprises volu es proactives la fois comme une ressource vitale et un bien qui doit tre collect rassembl prot g trait et sur lequel nous devons agir Cette information doit tre g r e par un syst me de surveillance tourn vers l environnement ext rieur de l entreprise Ceci est l objet m me de la veille
302. erdre la vue globale Ainsi un utilisateur appr henderait mieux la totalit de la repr sentation puzzle et comprendrait mieux les relations entre les informations visibles au niveau de la vue locale ou globale d La navigation Pour faciliter la navigation il est souhaitable d effectuer un zoom sur les informations d une repr sentation puzzle pour remonter au masque de saisie fiche signal tique de ces informations au niveau de la base de donn es Ce lien hypertexte permettrait de r percuter les changements port s sur les informations d une repr sentation puzzle sur ceux du masque de saisie base de donn es e La connexion Internet ou Intranet La connexion de l outil de traitement des IFI Internet ou Intranet la base de donn es est souhaitable pour 1 remonter et acheminer les informations de l ext rieur capteurs vers la base de donn es 2 permettre de construire des repr sentations puzzle en s affranchissant de la contrainte espace uelques fonctions suppl mentaires pour la construction des repr sentations puzzle En outre l outil n cessite les fonctions de construction pour les op rations suivantes 214 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI e Les op rations l mentaires sur les n uds informations 1 cr er un n ud 2 d placer un n ud 3 ajouter et supprimer un n ud couper copier coller 4 s lectionner la forme d un n ud carr r
303. ers les filtres des thesaurus D s lors que le sens du texte est rep r partir de ses structures linguistiques TAIGA veut construire les index des documents en les appr hendant directement au plan no mique c est dire au niveau des r seaux conceptuels Un no me correspond une repr sentation cognitive ind pendante d une langue donn e Un index s mantique de TAIGA est issu de la repr sentation conceptuelle des mots et se pr sente sous forme d une repr sentation s mantique ayant son quivalent dans chaque langue La construction de ces index se fait via une collaboration entre des linguistes et des experts du domaine TAIGA dispose d un syst me d indexation s mantique moteur d indexation no mique non lexical Il indexe les informations non pas en fonction des mots cl s contenus dans le texte mais en fonction des id es L utilisateur n a qu exprimer ses requ tes sous forme d id es qui seront comprises par le syst me Celui ci identifiera les r ponses quelque soit la langue utilis e pour exprimer la requ te Les documents retrouv s sont class s par pertinence KRUMEICH a d velopp un autre logiciel similaire TAIGA appel Noemi 5t Madicia est devenue en avril 1993 filiale de Questel Orbit du groupe France T l com et commercialis par IPSIC 33 av Du Main B P 131 75755 Paris Cedex Tel 01 69 33 15 22 223 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges TAIGA est actuelleme
304. es travers des limitation d acc s Ces limitations peuvent concerner les enregistrements informations saisies et ou les champs Il est possible de prot ger la conception du dispositif et de limiter l acc s diff rents utilisateurs Ainsi diff rentes autorisations peuvent tre accord es en criture en lecture et en consultation des informations Par exemple 1 le gestionnaire dispose de toutes les autorisations possibles 2 le concepteur peut agir sur la structure de la base c est dire sur le masque la vue les formulaires Cependant il ne peut pas agir sur la liste de contr le 3 l diteur peut modifier les documents d pos s dans la base de donn es par les autres utilisateurs 4 l auteur poss de le droit de modifier uniquement ses propres documents 294 Chapitre 4 5 le d posant peut d poser et enregistrer des documents dans la base il est diff rent du lecteur 6 le lecteur peut seulement lire les documents stock s dans la base de donn es Ainsi avec ces autorisations seules les personnes d sign es et disposant de ce droit peuvent exercer certaines activit s 15 5 La pr paration d un fichier d informations pour la construction d une repr sentation puzzle L exportation des informations s lectionn es dans la base de donn es d velopp e sous Lotus Notes vers Decision Explorer n cessite d tablir une coh rence entre les deux formats Lotus Notes Decision Explorer Cette
305. es conomiques accessibilit des revues tous et tout moment diffusion all g e suppression des abonnement multiples r duction des co ts suppression des abonnement inutiles regroupement des revues en un lieu unique enrichissement des dossiers constitu s alimentation des bases de donn es internes outil de communication gestion efficace des abonnements sensibilisation du lecteur l environnement de l entreprise information personnalis e permanente actualis e directement utilisable pour la r alisation d une mission continuit sur des centres d int r ts identifi s possibilit d int grer des sources informelles produits ouverts gain de temps pour l utilisateur exploitation efficace des ressources externes outil r f rentiel pour l utilisateur et liaison entre des donn es internes et externes outil synth tique sur les centres d int r ts vari s Tableau 15 Avantages et inconv nients des produits d information la mise en place d un bulletin de sommaire doit tre accompagn e d une logistique appropri e n cessit de fournir des articles la demande co t humain mobilisation quotidienne r sistance la transparence de l information temps de lecture des utilisateurs est limit co t d interrogation des banques de donn es co t du traitement quotidien n cessit d une maintenance curative et prospective volution des technologies de l information hard et soft
306. es IFI une menace et ou une opportunit Ceci n cessite des argumentations L hypoth se est visualis e par une couleur 3 Les ar umentations Elles servent justifier l objectif identifi en utilisant les trois types de liens 4 Les actions Les actions prises peuvent tre les suivantes confirmer actualiser v rifier rechercher compl ter 4 3 4 Quelques caract ristiques de la construction des repr sentations puzzle La construction des repr sentations puzzle n cessite de sp cifier certaines caract ristiques a La constructions dynamiques Nous souhaitons construire une repr sentation graphique avec des liens dynamiques entre les informations Autrement dit d s qu une information bouge les liens qui lui sont associ s bougent galement De plus si l information est supprim e alors tous les liens qui lui sont associ s disparaissent b La mobilit des informations On souhaite que l outil permette des agencements multiples C est dire sur l cran d un ordinateur les informations sont faciles d placer en utilisant la souris Ainsi avec les m mes informations visibles l cran un utilisateur pourra cr er diff rentes repr sentations puzzle c La pr sence d un zoom Il existe deux types de zooms 1 le premier permet d agrandir et de r duire la taille des graphes par exemple de 10 200 2 le deuxi me permet de se focaliser sur une partie d une repr sentation puzzle sans p
307. es consultants les dirigeants les universitaires Les avantages et les limites de MaxThink MaxThink pr sente plusieurs avantages de visualisation et de recoupement d informations Mais par rapport notre cahier des charges il ne permet pas de construire des repr sentations puzzle car il ne dispose pas d une base de donn es et ne manipule pas une typologie de liens 6 Neil Larson MaxThink 2425 B Canning 592 Berkeley CA 94704 USA Tel 510 540 5508 Email maxThink crl com Web http maxThink com 238 Chapitre 3 Conclusion MaxThink ne peut pas servir de support pour impl menter notre cahier des charges 44 Les logiciels Decision Explorer et Cope Decision Explorer la fois successeur et version commercialis e de Cope7 est un outil d aide la r solution des probl mes mal structur s et la construction de repr sentations visuelles Une repr sentation visuelle ou carte cognitive est un graphe compos d id es et de liens entre les id es cf chapitre 2 p 131 133 Une id e est une expression qui traduit une croyance elle est de pr f rence formul e de fa on concise en utilisant un verbe d action On peut galement utiliser dans certains cas une paire d expressions de forme bipolaire un p le et son oppos du type diminuer le r sultat ou accro tre le r sultat Un lien entre deux id es est mat rialis par un arc ou une fl che unidirectionnel Decision Explorer manipule trois type de liens
308. es informations pr cieuses sur des th mes concernant la veille technologique En outre Il offre l acc s 350 bases de donn es les plus connues dans le monde brevet chimique r glementation march s conomique ainsi que des coupures de la presse internationale 71 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes impos es par les tats pr senter ses produits avec le maximum d informations et de facilit d acc s suivre le profil des clients potentiels ayant acc s ses pages Web etc Les homes page talk peuvent tre utilis es par une entreprise pour r duire le temps d change d information avec ses clients travers la vente directe et r soudre leurs probl mes Les bases de donn es accessibles en ligne peuvent tre utilis es pour acqu rir les nouvelles technologies les brevets etc Les newsgroups forums de discussion permettent de r duire les co ts li s la R amp D En effet des forums de discussion ax s sur des th mes qui int ressent l entreprise par exemple la discussion sur le t l phone cellulaire et dans lesquels participent des chercheurs reconnus peut int resser une entreprise et lui g n rer des b n fices Le Tableau 14 fournit quelques exemples de ces forums Nom liste de discussion Sujet trait Comment s abonner GSM L list Traque des IFI relatifs la Email LISTSERV VM EGE EDU TR technologie du t l phone Sujet SUB GSM L cellulaire IMSSIS L Li
309. es relations actuelles avec ses clients car les normes viennent souvent rompre les relations qui s tablissent entre l entreprise et les clients 3 4 6 Autres facettes moins explor es Il existe d autres facettes de veille moins explor es et moins pratiqu es dans les entreprises notamment la veille politique la veille sociale la veille d acquisition et la veille l gislative 3 5 Clarification du concept de veille strat gique Soucieux d liminer toute confusion dans la d signation de la veille strat gique par rapport certains concepts disponibles espionnage pr visions intelligence conomique etc nous allons porter des claircissements au sujet de ces concepts La veille strat gique est un processus informationnel bas sur l exploitation des informations annonciatrices de changement dites ouvertes disponibles Ces informations sont peu nombreuses parcellaires et qualitatives cf chapitre 1 p 38 39 3 5 1 La veille strat gique et l intelligence conomique Le Rapport Martre d finit l intelligence conomique comme suit c est l ensemble des actions coordonn es de recherche de traitement et de distribution en vue de son exploitation de l information utile aux acteurs conomiques Ces diverses actions sont men es l galement avec toutes les garanties de protection n cessaires la pr servation du patrimoine de l entreprise dans les meilleures conditions de qualit de d lai et de co t 52 Ch
310. es repr sentations puzzle vierges Cette version utilise en outre des couleurs Une repr sentations puzzle pr structur est une association d informations automatiquement propos e par l outil bas e sur les notions de fiabilit et d importance d une information conjugu es des couleurs A partir d une repr sentation puzzle vierge vide au d part et sans l aide de l outil l utilisateur construit sa propre repr sentation puzzle en affectant les informations selon son propre raisonnement 1 1 3 4 Avantages et inconv nients de la version V2 La mise en application de cette version dans les entreprises a r v l plusieurs avantages et inconv nients LESCA et CARON 1995a Concernant les avantages il est apparu que cette version est un outil de communication et un outil organisationnel pour les P M E P M I car elle offre un moyen de stocker de r pertorier et de classer les signaux d alertes La version V2 est plus acceptable que la version V1 En effet elle utilise des couleurs permet d ajouter des commentaires aux 130 Chapitre 2 repr sentations puzzle construites et permet de construire des repr sentations puzzle pr structur es Ces derniers permettent d amorcer un d but de r flexion N anmoins elle pr sente plusieurs inconv nients e Il y a des difficult s dans la construction de graphes absence d une typologie de liens de raisonnement vision du graphe non conviviale e Les informations ne sont pa
311. es yeux et des oreilles see and hear GILAD et GILAD 1986 2 La phase d tude le traitement des IFI Notre quipe de recherche a r alis plusieurs tudes empiriques sur l tat du processus de veille strat gique dans les entreprises Ces tudes ont t r alis es aupr s de 82 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes diff rents types d entreprises fran aises et trang res Chacune de ces tudes porte sur une douzaine d entreprises Deux d entre elles ont t financ es par le Minist re de la Recherche et de la Technologie Les r sultats de ces recherches ont confirm les deux points suivants e Les entreprises sont actuellement dans l incapacit d exploiter les IFI faute de m thodes et d outils informatiques VALETTE 1993 LESCA 1994a LESCA et DELAMARRE 1994 e La nature des IFI traiter rend difficile la production de sens LESCA 1992 1995b 2 1 Rappel de l importance du traitement des IFI A partir des publications nous avons per u une lacune sur le probl me du traitement des IFI Nous pensons que c est une bonne chose Cette constatation repr sente un point encourageant dans la d marche que nous voulons entreprendre Mais le probl me cern traitement des IFI est il pertinent uniquement dans la t te de l universitaire Ou est il galement pertinent pour les acteurs de l entreprise Ci dessous nous rappelons l importance que requiert le traitement des IF
312. essus de d cision de l entreprise par une information labor e d pend de son niveau hi rarchique Plus son niveau est lev dans la hi rarchie et plus les informations trait es ont des chances d tre prises en consid ration MARTINET et MARTI 1995 observent que certains dirigeants trient les informations en fonction du grade hi rarchique de celui qui la leur fournit 3 3 2 5 Synth se sur les biais cognitifs WANG et TURBAN 1991 pensent que l utilisation d outils informatiques combinant graphique et texte peut faciliter et r duire la complexit du traitement des IFI Ceci demeure une hypoth se qui reste v rifier mais elle n est pas prise en consid ration dans le cadre de cette th se Nous retiendrons l id e d utilisation d un outil informatique et du mode graphique et visuel pour synth tiser les informations traiter En outre l tude pr c dente sur les biais nous conduit sugg rer que l interpr tation des IFI soit collective et entam e par des personnes proches des milieux de d cision et qui ne subissent pas la pression de la hi rarchie interpr tation libre 3 3 3 Autres facteurs susceptibles d influencer le traitement des IFI D autres facteurs peuvent influer sur le traitement des IFI 3 3 3 1 L utilisation du raisonnement heuristique Au cours d un processus d interpr tation des IFI les individus utilisent le raisonnement heuristique plut t qu algorithmique Voici quelques justifications Il ressor
313. est pas possible d afficher sur l cran d un ordinateur un grand nombre de n uds et de liens Pour contourner cet obstacle les d veloppeurs de visualiseurs de graphes RDSS VCG ont pr f r afficher les n uds sous forme d abr viation Nous avons d j voqu ces 249 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges inconv nients En outre ils ont d velopp des algorithmes pour r duire le nombre de croisements de liens dans un graphe Les auteurs de Decision Explorer ont eu recours au regroupement des n uds selon un sens pr cis Les auteurs de Cabri Graphs ont pr f r r aliser des sous graphes sur le graphe initial La r alisation d un sous graphes devrait permettre de fusionner des informations et de subdiviser une information en deux nouvelles informations et de naviguer de l un vers l autre et vice versa Ceci n cessite d initialiser la s lection de quelques informations de cr er un sous graphe de revenir la structure initiale du graphe clater le sous graphe d placer le sous graphe d truire un sous graphe annuler une s lection Ce m canisme permettrait de r duire la taille d une repr sentation visuelle telle une repr sentation puzzle N anmoins notre connaissance il n existe aucun logiciel capable d impl menter ce m canisme i L am lioration de la navigation dans la repr sentation graphique La plupart des techniques propos es pour faciliter la vision et la lecture
314. estion importantes CERAG 92 05 Lesca H 1993 Exprimentation d un syst me expert pour l valuation de la veille strat gique dans la PME Revue internationale PME Trois Rivi re Quebec Lesca H 1991 Fennec logiciel expert pour l valuation de la veille strat gique dans les PME PMI Direction et Gestion p 9 15 n 132 133 LESCA H Delamarre F 1994 Puzzle un concept et un outil au coeur de la veille strat gique des enterprises 2 me Journ e IUT de la recherche en Science Humaines et Sociales Toulouse 17 18 mars 331 Conclusion G n rale LESCA H SCHULER M 1995 Veille Strat gique Comment ne pas tre noy sous les informations Actes de Colloque VSST 95 Veille Strat gique Scientifique et technologique Toulouse France 24 28 octobre p 45 59 LESCA H 1995 Une m thodologie et un outil pour traiter les informations de veille strat gique Actes de Colloque VSST 95 Veille Strat gique Scientifique et technologique Toulouse France 24 28 octobre p 127 142 LESCA H CARON M L Un instrument pour valuer les progres de la veille strat gique dans l entreprise fondements et validation dans le cas des PME PMI 39 th Annual Word Conference ICSB 27 28 juin strasbourg LESCA H RAYMOND L 1993 Exp rimentation d un syst me expert pour l valuation de la veille strat gique dans les PME Revue Internationale PME vol 6 n 1 p 49 65 Presses Universitaire du Qu b
315. et galement de rep rer les points de passage oblig s de certains proc d s de fabrication et d num rer de fa on exhaustive toutes les sources de mati res premi res afin de remonter le plus en amont et de d celer les composantes strat giques d un produit 1 5 3 Les rapports d tonnement Les rapports d tonnement sont des comptes rendus labor s par le personnel d entreprise soit l ext rieur de l entreprise soit au cours de d placement Ces rapports pourront par exemple mettre en lumi re l innovation technique d un concurrent Il existe d autres m thodes de traitement sugg r es par les auteurs Par exemple WANG et TURBAN 1991 proposent le recours aux techniques de traitement en langage naturel Cette hypoth se n est pas prise en consid ration dans le cadre de notre recherche Pour plus d informations sur les probl mes rencontr s en traitement des informations en langage naturel se r f rer SABAH 1989 1 5 4 Apports et limites de la bibliom trie pour le traitement des IFI Les m thodes de bibliom trie rapports d tonnement et l approche fili re ne sont pas d di es au traitement des IFI collect s Elles sont utiles mais pas pour fournir une m thode transmissibles aux dirigeants d entreprises Nous retenons de la bibliom trie l id e de cr ation d une repr sentation signifiante compos e de n uds informations et de liens 35 Cabinet sp cialis en innovation 142 Chapitre 2 1 6 M t
316. et dont la r solution est une condition n cessaire l efficacit et au bon fonctionnement d un syst me de veille strat gique L incertitude peut tre surmont e par la recherche d informations compl mentaires ou nouvelles et l ambigu t par l interaction entre les personnes qui interpr tent les repr sentations dont nous proposons la construction Le traitement de IFI s inscrit dans le mod le de ANSOFF concernant le management strat gique Ce traitement est un probl me difficile structurer La structuration que nous proposons consiste transformer les informations disponibles sous forme de repr sentations visuelles appel es puzzle La phase de traitement des IFI est troitement li e la fois la phase de ciblage et la phase de communication Ceci impose un mouvement de va et vient entre le traitement des informations la recherche de nouvelles informations et la transmission de ces informations Parmi les m thodes tudi es seules la m thode 3 T PUZZLE et la m thode K J permettent le recoupement d informations fragmentaires Mais elles pr sentent des difficult s li es leur caract re op ratoire La m thode PUZZLE peut s inspirer en partie de la cartographie cognitive La m thode PUZZLE est prolong e par des prototypes qui pr sentent des limites et ont besoin d am liorations Nous inscrivons notre recherche dans la perspective d op rationnaliser le concept PUZZLE travers la cr ation de repr
317. et visuelles carte cognitives repr sentations puzzle repr sentations de connaissances 2 faire des propositions d actions 3 laborer des r sum s et des rapports Dans le domaine industriel Inspiration est utilis pour organiser la pens e la planification et la g n ration d id es Avantages et inconv nients Au regard de notre cahier des charges Inspiration pr sente bon nombre d avantages 1 Il permet de construire des repr sentations visuelles puzzle N 2 Il permet de cr er une typologie de liens et d associer du texte un lien pour expliquer sa signification 4 Inspiration Software Inc 7412 SW Beaverton Hillsdale Hwy Suite 102 Portland OR 97225 2167 Web http www inspiration com 237 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges 3 Il permet de changer le contenu des n uds la forme du cadre des n uds la fonte le style et la couleur de l criture d une repr sentation puzzle 4 Il permet de cr er des informations et des liens dynamiques les liens et les informations bougent ou sont supprim s ensemble 5 Il permet d afficher les repr sentations puzzle sous forme visuelle ou sous forme d une liste d informations et de naviguer de l une vers l autre Conclusion N anmoins par rapport notre cahier des charges Inspiration ne dispose pas d une base de donn es pour stocker et extraire les informations en vue de construire des repr sentations puzz
318. ette recherche Cette description permet de rappeler la n cessit 1 d anticiper les v nements annonciateurs de discontinuit et de collecter des informations anticipatives 2 d organiser cette anticipation sous forme d un processus de veille strat gique 3 d identifier les probl mes soulev s par cette organisation Le chapitre 2 pr sente la phase d tude consacr e au probl me du traitement des informations fragmentaires et incertaines Il s agit de d finir ce que l on entend par traitement de pr ciser le format de repr sentation des informations synth tis es les caract ristiques du traitement les probl mes soulev s les m thodes de traitement disponibles avec notamment le concept PUZZLE et les prototypes d j d velopp s La deuxi me partie de la th se est consacr e la pr sentation d taill e de notre construction mod lisation et outil de traitement Le chapitre 3 pr sente notre construction d abord sur un plan conceptuel son cahier des charges puis l tude de logiciels disponibles sur le march et susceptibles de r pondre ce cahier des charges Enfin le chapitre 4 d crit une nouvelle m thode pour la construction interactive des repr sentations puzzle ainsi que l instrumentation de notre cahier des charges dans l environnement Lotus Notes et Decision Explorer Le r sum de ce plan est illustr par la figure 4 Nous conclurons notre tude par une discussion sur les limites de no
319. eur de transmission des informations 2 il y a une erreur d interpr tation 3 il y a des informations intox issues par des tiers 4 il y a une volont de d sinformation de la part des tiers Nous pensons qu une mani re d amorcer un d but de raisonnement pour r duire les contradictions serait d examiner les dates de saisie des informations ou de recouper les sources d informations avec d autres sources Exemple d actions prises dans une repr sentation puzzle De l interpr tation de la Figure 42 nous pouvons distinguer deux attitudes d entreprises face cette interpr tation concurrent partenaire d IBM S il s agit d un concurrent l objectif identifi est une menace A nsi il peut se poser les questions suivantes 1 qu ai je fait en mati re de service 2 que puis je faire pour rattraper le retard 3 quels sont les freins les moteurs les facteurs et les acteurs de 194 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI pr s ou de loin qui contribueraient l innovation de services 4 comment valuer les freins Poser le maximum de questions et essayer de trouver des r ponses S il s agit d un partenaire d IBM l objectif identifi serait une opportunit potentielle saisir Elle pourrait tre une laboration d offre de services mise sur Internet offre de connexion gratuite pour les clients d IBM pour une certaine dur e Par exemple une recherche cibl e a
320. eur est en mesure de d cider du statut de l information qu il a trait e Cette d cision consiste classer l information dans l un des deux statuts suivants 1 L information accept e et group e C est une information qui renseigne sur un v nement non totalement r alis ou qui cr e un prolongement etc 2 Information rejet e C est une information non importante et ne renseigne pas sur un v nement susceptible d tre r alis Cette information peut tre soit supprim e de la base soit r examin e par d autres personnes la lumi re d autres informations 288 Chapitre 4 1 24 La Visualisation et la synth se des enrichissements d une information Une fois qu une information est enrichie ce module permet de visualiser et de consulter les enrichissements effectu s par un groupe de personnes et d en faire une synth se A partir du module d enrichissement des informations il est possible de 1 visualiser toutes les informations class es par date de saisie depuis la plus ancienne jusqu la plus r cente ainsi il est possible de faire un suivi journalier des informations saisies et de s int resser aux plus r centes 2 r examiner l enrichissement des informations pr traitement effectu par les autres utilisateurs et en faire une synth se au cours d une discussion collective Figure 91 Arriv e d une information Utilisateur 2 Utilisateur i Modification Synth se
321. eux n uds supprimer le lien du GSI Si le lien supprim lie deux n uds qui n appartiennent pas au m me NSG supprimer dans le GSC le lien externe repr sentant le lien supprim dans le cas o le lien externe ne repr sente aucun autre lien appartenant au GSI supprimer de chacun des deux NSG dans le cas o chaque extr mit du lien supprim appartient un NSG diff rent le NES faisant r f rence l extr mit du lien supprim qui n appartient pas au NSG consid r puis supprimer dans chaque NSG le lien ayant pour extr mit le NES supprim supprimer dans le NSG dans le cas o l une des deux extr mit s appartient au NSG et l autre est un n ud visible le NES repr sentant le n ud visible puis supprimer le lien ayant pour extr mit le NES supprim Si le lien supprim lie deux n uds qui appartiennent au m me NSG supprimer dans le cas o les deux extr mit s du lien ajout appartiennent un NSG le lien entre ces deux n uds Tableau 49 Les r gles de Zoom et Unzoom dans le cas d ajout ou de suppression d un lien 284 Chapitre 4 6 Conclusion de la section 1 Lorsque le nombre d informations n cessaire la construction d une repr sentation puzzle est important nous avons propos un m canisme permettant de construire progressivement des repr sentations puzzle facilitant la navigation au sein de ces repr sentations et permettant la r duction de ces repr sentations s
322. ew es sur le terrain ne sont pas toujours en mesure de formuler des opinions claires il est utile de leur proposer quelque chose de fa on susciter leurs r actions Ce quelque chose peut prendre la forme d un outil logiciel au sens de MORIN 1991 Pour les recherches en veille strat gique l outil logiciel est comme le t lescope pour l astronomie il n y aurait pas de d veloppement de l astronomie sans le t lescope Des tudes ont montr que l interface utilisateur est un facteur d terminant dans 29 la g n ration d id es MACCRIMMON et WAGNER 1991 et qu un outil peut amplifier la cr ativit des individus au cours de la r solution de probl mes MACCRIMMON et WAGNER 1994 Ainsi notre recherche est plus qu une th se de Sciences de Gestion puisqu elle va jusqu la validation de la m thode sous forme d un outil informatique qui met en lumi re des insuffisances de construction Cet outil permettra de durcir une th orie de traitement des IFI que nous contribuons construire autour du concept PUZZLE Peu de recherche sur le traitement des informations fragmentaires et incertaines Le pourquoi Plusieurs auteurs nous l avons voqu ont soulign les lacunes des tudes sur le traitement des informations fragmentaires et incertaines Dans ce qui suit nous rappelons la pertinence de cette recherche La veille strat gique est un domaine de recherche relativement r cent et pour lequel peu de connaissances
323. examen des IFI Etape 3 construction des Avoir une vision holistique et permettre l interpr tation du puzzle repr sentations puzzle en mettant des hypoth ses Etape 4 modification des Mesurer l apprentissage ajout suppression fusion s paration des repr sentations puzzle informations Etape 5 affinement des Rapprocher de nouvelles informations repr sentations puzzle Etape 6 actions Surmonter l incertitude et l ambigu t sous formes d hypoth ses Tableau 29 Concepts pour une m thode d aide au traitement des IFI 2 2 1 Une m thode it rative pour la construction des repr sentations puzzle L tude du processus d interpr tation des informations d j vue nous permet de proposer le processus de construction des repr sentations puzzle Figure 31 Ce processus est identique celui de MALONE cf chapitre 2 p 108 dans lequel la forme d a t supprim e G n ration Graphe ModS mentl amp Regroupement des B Mod le structurel Information brutes puzzle Apprentissage 5 Comparaison Figure 31 Illustration formelle du processus de construction d une repr sentation puzzle est la phase de regroupement des informations est la phase de structuration mise en relation des informations est la phase de visualisation est la phase de modification R MR TDR et x peuvent tre ex cut es d une mani re automatique mais B et sont esse
324. f deux niveaux le regroupement rangement et l valuation MCKENNEY et KEEN 1974 ont trouv que les individus diff rent par ces deux processus Le style pr ceptif r ceptif est li au regroupement et l acc s aux informations Une personne pr ceptive regroupe les informations dans des th mes existants Une personne r ceptive analyse toutes les informations brutes avant de les grouper Le style analytique intuitif appel aussi syst matique heuristique est li l valuation des informations per ues Le premier refl te la tendance d une personne utiliser des mod les analytiques rigoureux avec des donn es pr cises Le deuxi me refl te la tendance d une personne utiliser son intuition son exp rience personnelle et la m thode it rative des essais erreurs Le style de r solution de probl mes MASON et MITROFF 1973 dans GETZ 1994 ont tudi le style de r solution de probl mes et ont propos les caract ristiques qu un syst me d information doit satisfaire Mais leurs travaux pr sentent peu de r sultats pratiques 3 3 1 3 Synth se sur les styles cognitifs Les tudes sur les styles cognitifs ont montr les r sultats suivants 1 Les individus ind pendants du champ r ussissent aussi bien en utilisant l information brute que l information transform e synth tis e ou cr e Les individus d pendant du champ r ussissent mieux lorsqu ils utilisent les informations pr sent es de man
325. face aux v nements anticip s afin de s adapter aux changements quinze jours de gagn s c est capital aujourd hui d clarait le Directeur Lafuma dans ROUACH 1996 Il s agit dans ce cas de savoir pour r agir afin d viter certains dangers ou de minimiser leur impact pour s adapter temps LESCA 1989 Dans ce cas la veille strat gique peut tre vue en utilisant une m taphore comme un membre d une quipe qui fournit des informations sur les performances des autres quipes GETZ 1994 Nous dirons alors que l entreprise est r active aux menaces identifi es C est le cas de dirigeants d entreprises qui souhaitent anticiper l action d un concurrent ou bien anticiper l apparition d une technologie qu ils ne voient pas mais que leur concurrent peut voir La veille a pour objet dans ce cas de r pondre aux questions y a t il un danger Et comment peut on r agir 49 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes Au d but de l application du processus de veille strat gique la plupart des entreprises le font dans cette optique b Une finalit offensive Dans cette perspective la veille strat gique est envisag e pour anticiper aussi t t que possible des v nements qui renseignent une entreprise non pas sur une menace mais sur une opportunit avant que ses concurrents ne la voient Il s agit d tre moteur plut t que suiveur Cette vision permet une entreprise de maintenir son avance
326. fficacit n cessite de r soudre l ensemble des probl mes identifi s Ce processus a deux finalit s offensive mode proactif et d fensive mode r actif Nous nous situons plus dans le mode proactif Le processus de veille strat gique soul ve plusieurs probl mes notamment celui du traitement des IFI Etant donn que le traitement des IFI est une pr occupation r elle des entreprises nous avons choisi de focaliser notre attention sur ce probl me Nous inscrivons le traitement des IFI dans le mod le d ANSOFF 1975 selon lequel la signification na t du rapprochement progressif des informations fragmentaires Dans le chapitre 2 nous nous situons dans la phase de traitement des IFI Il s agit de progresser dans la compr hension de ce probl me travers la recherche des l ments de r ponses aux questions suivantes Quels sont les probl mes que soul ve le traitement des IFI Quels sont les facteurs qui influent sur le traitement des IFI Comment peut on s en pr munir Le traitement des IFI r pond il un mod le Si oui quelle est la forme de ce mod le Quelles sont les m thodes de traitement des IFI disponibles pouvant aider les dirigeants d entreprises traiter les IFI 88 Chapitre 2 CHPATER 2 LE PROBLEME CRUCIAL DE LA VEILLE STRATEGIQUE LE TRAITEMENT DES IFI 90 Chapitre 2 SECTION 1 CARACTERISTIQUES DU TRAITEMENT DES INFORMATIONS FRAGMENTAIRES ET INCERTAINES Dans le chapitre 1 no
327. formation A D et six transformations sur ces formes a f Nous retenons uniquement les points utiles la suite de cette recherche le cadre pour repr senter les informations disponibles groupement classement le mod le structurel mise en relation des informations la communication construction d un graphe Ainsi les deux tapes du traitement regroupement et la mise en relation des informations sont deux tapes pr alables la cr ation d une signification BERTIN 1977 explicite clairement ces deux tapes les donn es ne fournissent pas l information n cessaire la d cision Ce qu il est n cessaire d avoir ce sont les relations que l ensemble des donn es entretiennent entre elles et construit L information utile la d cision est faite des relations d ensemble d information 108 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines L information utile n est pas un accroissement de la quantit d informations mais tout au contraire une r duction de cette quantit par des regroupements pertinents Devant ce constat nous soulevons les deux questions suivantes Comment des individus regroupent ils des informations Comment affectent ils des liens aux informations et quels liens utilisent ils Nous amor ons des r ponses ces deux questions mais une r ponse plus compl te peut tre trouv e dans CARON 1997 a Le regroupement des informations Pour viter qu
328. formations et en les mettant l une c t de l autre VALETTE 1993 Le travail de l analyste en intelligence conomique est un travail de fourmi consistant traiter une norme quantit de petites informations les valider les recouper les mettre en rapport et essayer d en extraire un sens MARTINET et MARTI 1995 Production d une information forte valeur ajout e Quels moyens pouvons nous mettre en uvre pour apporter notre entreprise une information haute valeur ajout e la plus adapt e ses besoins Groupe EIT de l ADBS 1992 Transformation des v nements De m me que les entreprises transforment les ressources traditionnelles elle transforment les v nements par l interpr tation qu elles en font et par l action qu elles d ploient JOFFRE et KOENIG 1992 Tableau 17 Facettes du concept traitement des IFI Dans la section suivante nous allons proposer une d finition du concept traitement des IFI en s inspirant des d finitions du Tableau 17 2 3 Proposition d une d finition du traitement des IFI Le traitement des IFI est l activit par laquelle les informations fragmentaires et incertaines sont transform es sous forme de repr sentations signifiantes susceptibles d amorcer des d cisions 2 Consultante Syst mes Techniques Inc December 5 1994 ADVANCE for Health Information Professionals 85 Chapitre 1 De cette d finition nous retenons les l
329. formatique dans le but de valider si notre construction fonctionne validit interne 2 Une recherche exploratoire car elle vise induire de nouvelles connaissances proc durales partir des observations de terrain 3 Une recherche exp rimentale au sens des Sciences de Gestion Elle consiste simuler le comportement d un certain nombre de personnes autres que des cadres d entreprises Le but est d enrichir notre mod le de traitement par de nouveaux enseignements Dans une tape ult rieure d autres recherches r aliseront d autres exp riences cette fois ci avec des dirigeants faces l outil informatique que nous avons d velopp Evidemment les enseignements finals sont ceux tir s de la deuxi me application Pour ces raisons notre tude est majoritairement qualitative et exploratoire A Nous ne sommes pas les seuls construire une th se autour de l laboration de connaissances proc durales instrument es D autres chercheurs dans et en dehors de notre quipe ont d j utilis une d marche it rative et de bouclage similaire celle que nous proposons de suivre Ainsi nous n avons pas invent cette d marche Cependant nous avons contribu son enrichissement de m me que les travaux qui nous ont pr c d s Parmi ceux r alis s au sein de notre quipe de recherche nous pouvons citer VALETTE 1993 qui a d velopp un mod le prolong par un prototype de logiciel PUZZLE d aide au traitement
330. forme des liens crire des commentaires sur les liens cr er les repr sentations puzzle supprimer les repr sentations puzzle enregistrer une repr sentation cr e ajouter une nouvelle information une repr sentation puzzle cr e etc La figure suivante illustre le cas d une repr sentation puzzle construite autour de l acteur IBM et du th me IBM s oriente vers les services IBM inflechit sa strategie n6 V S IBM envisage de IBM decoit ses controler toutes clients n8 filiales Centralisation nl0 IBM se partagerait en plusieurs societes n Figure 100 Exemple d une repr sentation puzzle construite par le prototype de JAMAA Par rapport notre cahier des charges ce prototype pr sente les insuffisances suivantes 1 il ne dispose pas d une base de donn es pour stocker les informations saisies 2 il ne peut pas tre transport sur un ordinateur en entreprise 3 il manque de convivialit lors de la cr ation d un lien entre deux informations 4 il ne permet pas 321 Conclusion G n rale d ajouter de nouvelles informations en dehors de celles ayant servi des fins de d monstration ne permet pas d ajouter des informations 5 il ne permet pas d crire des commentaires des repr sentations puzzle cr es 6 il ne permet pas d associer des arguments issus de l enrichissement aux informations d une repr sentation puzzle 7 il ne permet pas de fusionner des informations 8 i
331. gement journal vol 15 p 437 457 CARLSSON S A et WIDMEYER 1990 Towards a theory of executive information systems System Science Acte de 2 me conf rence de l IEEE vol 3 dit par NUNAMAKER p 195 201 CARON FASAN M L 1997 Veille strat gique cr ation de sens partir de signaux faibles Th En Science de Gestion Grenoble II ESA 425 p CAVERNI J P BASTIEN C MENDELSOHN et TIBERGHIEN G 1988 Psychologie cognitive mod les et m thodes PUG 469 p 315 Conclusion G n rale CHAMEEVA T et RAKOTOARIVELO C 1995 La vision partag e d un groupe proposition pour une m thodologie reposant sur les cartes cognitives Serie de recherche CERAG 96 02 CHANAL 1995 Le magement de l innovation de produit industriel mise en oeuvre d une d marche de diagnostic pour am liorer notre compr hension du processus Th Doct Sci de Gest 451 p Universit Pierre Mend s de France Ecole Superieur des Affaires Grenoble 2 CHANAL V LESCA H MARTINET A C 1997 Vers une ing nierie de la recherche en science de gestion S rie de Recherche Revue Fran aise de gestion Novembre D cembre 1997 p 41 51 CHAUMIER J et DEJEAN M 1990 Indexation documentaire de l analyse N conceptuelle humaine l analyse automatique morphosyntaxique Documentaliste science de l information vol 27 n 6 novembre d cembre p 275 279 CHOLVY L 1994 Fusion de sources d informations contradictoi
332. gique les IFI reposent en partie sur des croyances car ces derni res peuvent parfois correspondre des perceptions de changements alors que d autres fois il s agit de faits Les repr sentations visuelles Les deux m thodes cartographie cognitive et PUZZLE sont des outils de visualisation Elles sont bas es sur un m me support une repr sentation graphique qui permet le passage au format matriciel Ces repr sentations sont form es de n uds expressions courtes de liens de raisonnement et parfois de poids affect s aux liens La r duction de l information des fins de d cision La cartographie cognitive et la m thode PUZZLE peuvent tre consid r es comme deux outils de r duction d informations et de visualisation graphique Cette r duction consid re que l information utile la d cision est faite d informations et de liens entre ces informations Les objectifs des repr sentations visuelles Les repr sentations graphiques obtenues carte cognitive et repr sentation puzzle servent pour conduire des analyses focaliser l attention sur les informations les plus pertinentes d clencher la m morisation clairer et orienter les actions fournir les informations manquantes par inf rence 133 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique Construction de repr sentations volutives Les cartes cognitives et les repr sentations puzzle sont construites afin d obtenir une connaissance volutive
333. gique est un processus qui exige pour sa mise en place une culture participative et une organisation flexible pour la collecte la traque le traitement et la diffusion des IFI Ce qui fait le succ s actuel du Japon c est la rupture culturelle qu il introduit avec la d finition classique de l entreprise et de la gestion du personnel ce n est pas le degr d automatisation et de sophistication des machines qui fait la diff rence mais une organisation diff rente du travail autour de celles ci et notamment dans un fort degr d implication des hommes 12 4 Un processus d apprentissage collectif KOENIG 1994 d finit un processus d apprentissage organisationnel comme un ph nom ne collectif d acquisition et d laboration de comp tences qui plus au moins profond ment plus au moins durablement modifie la gestion des situations et les situations elles m mes Ce processus d apprentissage repose sur la circulation d id es la diffusion des pratiques ou encore la cr ation de relations entre les comp tences pr existantes Ainsi nous pouvons dire que la veille strat gique est un processus d apprentissage collectif car l objectif recherch est de modifier le comportement d une entreprise vis vis des v nements per us et de changer la situation qu elle occupe dans un secteur donn en cr ant de nouvelles comp tences Par exemple selon KOENIG 1994 une entreprise qui r value le comportement d un concurrent sans que celui ci
334. gique principale est d sir e surprises strat giques de l environnement e R pond aux signaux forts informations R pond aux informations anticipatives vagues pr cises certaines et compl tes et incertaines e D finit les besoins en informations strat giques e D termine les d cisions faisables partir des partir de d cisions la d cision est avant informations disponibles l information est l information avant la d cision e Est un processus pr par p riodiquement dans e Est un processus continu qui n est pas fix par le temps fix par un calendrier un calendrier de planification Tableau 2 Comparaison entre la planification strat gique et le management strat gique Adapt d ANSOFF 1975 1989 Les conclusions pr c dentes am nent ANSOFF sugg rer d utiliser dans un environnement turbulent la voie du management strat gique plut t que la planification strat gique Tableau 2 Pour tre l abri des surprises ANSOFF appelle les entreprises surveiller l apparition des signaux annonciateurs de changements alors m me qu ils sont l tat naissant Il s av re ainsi que la surveillance de l environnement r pond des pr occupations diff rentes selon que l on se place dans le cadre de la planification strat gique ou du management strat gique L objectif du management strat gique est de relier l entreprise son environnement ext rieur de mani re la mettre l abri des surprises e
335. globale 6 3 Les nouvelles pistes de recherches Nous proposons trois types de pistes de recherche des pistes sous forme de validation des am liorations d velopper la fois pour la m thode de traitement et pour l application informatique qui l accompagne compte tenu des limites cit es pr c demment 6 3 1 Des perspectives sous forme de pistes de validation Plusieurs perspectives sous forme de pistes de validation doivent tre envisag es Ces N derni res peuvent conduire conforter des r sultats existants ou d en proposer de nouveaux L identification de l information centrale Un des r sultats importants de EL SAWY et PAUCHANT 1988 la cr ation de sens est stimul e par l existence d une information centrale le twitch driver qui provoque la tension d interpr tation et stimule l interpr tation Une perspective cette recherche est de v rifier si les utilisateurs de l outil identifient ou pas une telle information La r action des dirigeants face aux menaces et aux opportunit s Deux r sultats importants manent de l tude de JACKSON et DUTTON 1988 concernant la r action 317 Conclusion G n rale des dirigeants face aux menaces et opportunit s 1 la perception d une menace entra ne une limitation des informations rechercher et les solutions consid rer la menace est expliqu e d une seule mani re 2 la perception d une opportunit entra ne une recherche continue d informatio
336. h matiques physique sciences sociales ainsi que les principes et m thodes d analyse et de conception relevant de l art et de l ing nieur Ceci afin de pr voir et d valuer les r sultats que l on peut esp rer de tels syst mes L Engineering Management est plus orient vers l innovation produit Il se focalise d avantage sur le cycle de vie de la technologie et sur les sous syst mes qui y sont li s II s int resse la technologie afin d en pr voir les avanc es techniques et leur insertion dans l entreprise Selon HOLLARD 1994 le terme Engineering renvoie une dimension technique qui peut d signer l application de techniques math matiques et d outils informatiques la gestion Mais la technique peut aussi renvoyer l application des principes g n raux des Sciences de Gestion et la mise en uvre de nouvelles technologies dans l entreprise De ces d finitions nous retenons que le G nie Industriel est la mise en uvre int gr e de m thodes et d outils visant l optimisation et l am lioration de la production selon les phases de d veloppement d un produit pr conception conception production marketing et logistique A travers l anticipation l environnement peut exercer un impact sur ces diff rentes phases BONAITI 1994 L anticipation et le traitement des informations de veille strat gique deviennent alors des pr occupations du G nie Industriel sur lesquelles insistent de nombreux auteurs P
337. h mes sous th mes avec des titres g n riques et larges Par exemple l information si on se rencontrait bient t re ue travers une nouvelle relation d affaires peut tre class e sous la cat gorie clients potentiels s il s agit d un ventuel acheteur sinon dans contacts 2 Utiliser comme titre d un th me sous th me un nom compr hensible de tous les utilisateurs et classer les th mes sous th mes par ordre alphab tique Exemple Alliances Ecoute Client Expansion March 3 Chaque th me sous th me doit tre accompagn d une liste d index Cette liste permet de faciliter l insertion de nouvelles informations potentielles dans ce th me sous th me 4 Affecter les IFI aux th mes sous th mes en utilisant la proximit et la similitude comme suit 1 lire l ensemble des informations collect es 2 relever les id es contenues dans les informations sous forme d index 3 regrouper les informations dans des th mes sous th mes compte tenu des index de chaque sous th me 5 Lorsqu une information est en liaison avec plusieurs th mes sous th mes la fois placer une copie dans chaque sous th me concern 6 Pour faciliter l acc s aux informations regroup es ajouter les informations les plus r centes l avant du th me sous th me 7 Chaque fois que c est possible mettre une date de p remption pour chaque information saisie Cette date permet d liminer les informations arriv
338. h orique mod le propos Op rationalisation du mod le construction d un outil Contribution scientifique Validation externe d d l io Validation application du mod le sur le terrain Aide la compr hensio Production de pour les acteurs nouvelles connaissances d entreprises acad miques Figure 3 D marche de mise en uvre d une recherche ing nierique D apr s CHANAL LESCA et MARTINET 1997 S agissant de l exploitation des informations fragmentaires et incertaines nous avons choisi une d marche de recherche de nature appliqu e exploratoire et exp rimentale USINIER et al 1993 1 Une recherche appliqu e deux niveaux Une premi re application consiste tudier clarifier et analyser les concepts et les connaissances emprunt s d autres sciences afin de construire notre mod le Parmi ces concepts signalons le traitement des informations fragmentaires et incertaines et les repr sentations puzzle issues du Management Strat gique la cr ation d associations et la variation d associations du domaine de la Cr ativit les biais cognitifs et les cartes cognitives issus des Sciences 34 Introduction Cognitives les sous graphes et la minimisation de croisements de liens issus de la th orie des graphes l informatique synth se d id es tir es partir de logiciels tudi s etc Une deuxi me application consiste traduire le mod le conceptuel sous forme d un outil in
339. hier des charges pour l aide au traitement des IFI Ce mod le est bas sur un processus d interpr tation et de r interpr tation qui suscite plus de questions qu il ne fournit de r ponses Les interpr tations conduisent un processus d apprentissage fusion articulation substitution dont nous avons pr sent les r gles de transformation Le mod le pr sent et son cahier des charges n cessitent un logiciel qui permette 1 le stockage et la navigation au sein de la base d informations 2 l acc s rapide et simple aux informations 3 l dition de graphes pour les repr sentations puzzle Quels sont les logiciels disponibles sur le march qui permettent de r pondre aux caract ristiques sp cifi es dans ce cahier des charges Quels sont les enseignements tir s de l tude de ces logiciels Si les logiciels tudi s ne r pondent pas notre cahier des charges peuvent ils au moins tre utiles sur certains points et assister le processus de veille strat gique Ainsi la suite de cette tude est consacr e l tude des logiciels que nous avons pu identifier sur le march 217 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges SECTION 2 LOGICIELS SUSCEPTIBLES DE REPONDRE AU CAHIER DES CHARGES Apr s avoir pr sent dans la section pr c dente le cahier des charges de notre m thode de traitement nous recherchons pr sent les logiciels susceptibles d y r pondre le mieux N
340. hode et son application informatique pr sentent des limites que nous discutons ci dessous 6 2 1 Les limites de la m thode de traitement des IFI La m thode propos e pour le traitement des IFI est une m thode heuristique et consommatrice de temps Ainsi il faut de la volont pour cr er des repr sentations puzzle et arriver provoquer des d clics dans l esprit des utilisateurs En effet la construction et l interpr tation des repr sentations puzzle d pendent la fois des technologies utilis es des personnes intuitives et de l intervention d un facilitateur accompagnateur Ceci ne doit pas nous faire oublier que l homme restera un acteur essentiel dans les activit s de traitement des IFI 6 2 2 Une th orie pour le traitement des IFI encore fragile Nous avons propos dans le cadre de cette recherche une m thode de traitement des IFI conform ment au concept PUZZLE La construction de repr sentations puzzle propos e est bas e sur le processus de cr ation de connexion connu en cr ativit N anmoins nous n avons pas pu identifier une th orie en amont des recherches de 71 Ceci est une remarque faite par des personnes au cours de notre d placement une conf rences au Canada Nous signalons que la construction et l interpr tation d une repr sentation puzzle dure peu pr s une demi heure 316 Conclusion G n rale notre quipe qui nous fournirait des connaissances pr tes l emploi C est
341. hodes d aide la cr ativit Le traitement des IFI est un acte de cr ation inventif d un nouveau produit repr sentation puzzle Ainsi nous nous tournons vers la cr ativit D apr s MOLES et CAUDE 1970 la cr ativit est la facult de l esprit de r organiser les l ments du champ de perception de fa on originale et susceptible de donner lieu des op rations dans un quelconque champ ph nom nal Nous retenons de cette d finition l id e d organiser et de r organiser des l ments combiner des IFI qui n ont pas ou peu de logique entre elles en vue de cr er un ordre nouveau d clics d opportunit s ou de menaces La cr ativit est souvent consid r e comme un ph nom ne inexplicable et myst rieux La litt rature sur la cr ativit COUGER et al 1993 MACCRIMMON et al 1994 reconna t l importance de quatre l ments un output cr atif un processus cr atif un individu cr atif et un environnement cr atif interaction positive ou n gative Un output produit cr atif est le r sultat du travail d un individu imaginatif uvrant dans un environnement stimulant engag dans un processus qui conduit une cr ativit Dans ce qui suit nous mettons seulement l accent sur le processus 1 6 1 Le processus cr atif la cr ation de connexions D apr s MACCRIMMON et al 1994 un des processus communs plusieurs contributions th oriques en cr ativit KOESTLER 1964 STENBERG 1988 est le processus de
342. hons savoir comment ces hypoth ses se traduisent dans les faits Nous comparons ensuite les faits d duits avec les informations dont nous disposons et nous cherchons les hypoth ses qui collent le mieux l observation 1 4 2 La m thode de BELLINGS et al Bas e sur l valuation des crises BILLINGS et al 1980 rappelle le mod le d HERMAN qui explique une crise par l existence des trois l ments suivants 1 une menace dont l ampleur est importante 2 la surprise que suscite la menace pour laquelle nous ne disposons pas de r ponse pr par e 3 le d lai de r ponse pour trouver une parade dans l horizon temporel dans lequel se situe la menace BILLINGS et al 1980 proposent une modification du mod le de HERMAN en introduisant la notion de perception Selon les auteurs pour qu un dirigeant s aper oive d une crise dans l environnement de son entreprise il faut que les trois perceptions suivantes soient r unies 1 la perception d un l ment d clencheur c est la perception d un cart ou d une contradiction entre la situation imagin e et la situation redout e la suite d une menace 2 la perception d une absence de r ponses disponibles pour r pondre la crise 3 la perception de la pression du temps le dirigeant per oit que le temps n cessaire pour trouver une r ponse la crise lui est compt D apr s BILLINGS et al 1980 la perception des crises conduit anticiper les v nements non e
343. i re brute ou lorsqu ils sont assist s par des outils d aide la d cision qui leur permettent d isoler les l ments critiques d un probl me complexe 116 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines 2 Concernant le regroupement et l acc s l information une personne pr ceptive a une vision globale et a besoin de peu d informations Elle focalise son attention sur les relations ventuelles entre les informations et les th mes Si une nouvelle information est per ue elle sera affect e au th me avec lequel elle pr sente des relations communes Une personne r ceptive a une vision d taill e et utilise beaucoup d informations Elle focalise son attention sur les d tails plut t que sur les relations Pour grouper les informations cette personne essaie de faire merger des caract ristiques communes Les th mes n existent pas a priori mais ils seront cr s au fur et mesure Les personnes pr ceptives souhaitent un syst me d information qui leur permet de filtrer les donn es Les personnes r ceptives souhaitent un acc s une base de donn es leur permettant une r cup ration simple de ces donn es 3 Concernant l valuation de l information les individus analytiques pr f rent une information qualitative mettant plus de temps que les personnes intuitives pour prendre une d cision et pr f rent avoir davantage d informations Des auteurs ont critiqu les styles c
344. i besoin Afin d op rationnaliser ce m canisme nous avons identifi les diff rentes r gles de transformations pouvant servir de base pour d velopper un nouveau prototype informatique puzzle 285 Chapitre 4 SECTION 2 DESCRIPTION DE L APPLICATION INFORMATIQUE DEVELOPPEE Cette section d crit l impl mentation informatique de certaines fonctions sp cifi es dans notre cahier des charges et pr sent es dans la deuxi me partie de cette th se Cette application informatique est compos e d une base de donn es sp cifique d velopp e sous Lotus Notes et d un diteur pour la construction des repr sentations puzzle Decision Explorer L application r sultante permet la saisie des informations l enrichissement et la visualisation des informations le regroupement des informations l extraction des informations la cr ation et la modification des repr sentations puzzle Consultation et extraction des 4 informations Cr ation et modification des puzzles Regroupement par sous th mes lt Enrichissement et visualisationdes gt informations Saisie des informations Figure 90 Les fonctions de l application informatique d velopp e 1 Chapitre 4 Section 2 La base de donn es d velopp e sous Lotus Notes Nous avons d velopp sous Lotus Notes une base de donn es sp cifique portant le nom de PUZZLE Son menu g n ral comprend cinq modules un module de saisie des informations u
345. i requi rent une m thode heuristique c est dire celles o les 105 Chapitre 2 diff rentes possibilit s pour atteindre un objectif ne sont pas pr d finies l objectif lui m me tant tabli non pas de mani re pr cise mais dans ses grandes lignes La rationalit limit e consiste pour le d cideur se construire une repr sentation de l environnement qu il sait incompl te mais qui est suffisamment convaincante pour lui permettre d agir compte tenu de ses finalit s MUNIER 1986 Ainsi nous retenons l id e suivante les d cideurs sont amen s prendre des d cisions en se basant sur des informations en quantit et qualit limit es C est le raisonnement approximatif cas rencontr lors du traitement des IFI Arriv s ce stade nous retenons que le traitement des IFI s inscrit dans le raisonnement approximatif et n cessite une m thode heuristique Le nombre d informations traiter ne doit pas d passer __ ou ___ Au del de ce nombre il est n cessaire de regrouper les informations Ayant expliqu la rationalit limit e nous allons maintenant d finir la notion de mod le mental n cessaire la compr hension du mod le de traitement des IFI 3 12 D finition des mod les mentaux D apr s JACKSON et DUTTON 1988 le mod le mental est un terme g n ral qui d crit une structure de connaissances internes croyances et qui organise des informations concernant des objets des informations
346. ibles d avoir lieu entre l information principale et les autres informations 4 identifier des liens entre les autres informations en dehors de l information centrale 5 La repr sentation enti rement connect e Toutes les informations constituant cette repr sentation sont connect es Figure 47 e Il n existe pas d information centrale un raisonnement et il n y a pas d ordre dans la lecture de ces informations La construction d une telle repr sentation se fait comme suit 1 choisir et concentrer son attention sur une des informations 2 mettre une deuxi me information cot de cette information et essayer d identifier un type de lien 3 ajouter une troisi me information cot de ces deux informations et essayer d identifier un type de liens 4 r p ter le processus pr c dent jusqu puisement des informations Conclusion La typologie d crite ci dessus englobe cinq cas diff rents de repr sentations puzzle identifi s chez les 77 participants Nous concluons que les participants issus d une m me formation n interpr tent pas les informations de la m me mani re Ce r sultat est confirm par plusieurs auteurs 1 Selon BOUGON et al 1977 la signification que chaque individu attache aux concepts est priv e et ne peut tre partag e avec d autres 202 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI 2 Selon KOENIG 1994 la complexit et l ambigu t
347. ices cf section 2 chapitre 3 p 184 comportant initialement 10 n uds informations et 18 liens 7 liens de confirmation 7 liens de causalit et 4 liens de contradiction Figure 67 auquel nous ferons subir des op rations de groupement et d clatement Comme nous pouvons le constater sur cette figure chaque type de lien est repr sent par un type de trait particulier Il faudra donc veiller conserver cette information Les exemples mettent en vidence la mani re de stocker l information afin que les op rations de groupement soient r versibles apr s groupement d un certain nombre de n uds l information de d part n est pas perdue Chaque exemple est illustr par sa structure d velopp e gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction Figure 67 Une repr sentation puzzle initiale 260 Chapitre 4 1 5 1 Des exemples d op rations de groupement de n uds visibles Exemple 1 Supposons que nous d cidons de grouper les n uds n1 n2 n3 La Figure 68 montre la vue group e de la structure initiale apr s le groupement des n uds n1 n2 et n3 dans un nouveau n ud complexe 11 gt liende causalit lien de confirmation lien de contradiction lien externe Figure 68 Une vue group e d une repr sentation puzzle apr s le groupement des n uds m n2 et n3 La Figure 69 montre la vue d velopp e de la structure courante Figure 68
348. iciles structurer moins de d pendance vis vis de l informatique et une plus grande d pendance vis vis des caract ristiques m mes du processus de r solution de probl mes WOODLLY et PIDD 1981 d finissent la structuration d un probl me comme tant la d termination d une approche ou d une strat gie de r solution Si cette approche n est pas efficace une autre approche ou strat gie doit tre identifi e La structuration est aussi d finie par TODA 1991 comme une repr sentation du probl me qui facilite sa r solution La structuration d un probl me est la transformation des informations collect es sous forme d une connaissance utile sa r solution Se basant sur SMITH 1988 il y a quatre notions pour la structuration d un probl me a La structuration d un probl me par la clart de l objectif Cette approche met l accent sur la clart et la d termination des objectifs du probl me Un probl me est mal structur si les objectifs sont mal sp cifi s ou mal d termin s KLEIN et WEITZENFELD 1978 dans SMITH 1988 Les objectifs sont mal d finis s il y a une multiplicit de solutions acceptables si l tat d sir est m connu ou encore si une proc dure de validation est absente Dans cette approche r soudre un probl me mal structur revient clarifier l objectif recherch choisir une solution acceptable ou bien identifier une proc dure de validation b La structuration d un probl me par
349. ictoires entre les informations collect es 7 d aider simuler diff rents sc narios N anmoins Gingo et Umap pr sentent les inconv nients suivants 1 les deux outils ne sont pas adapt s une utilisation individuelle pour d tecter les IFI 2 Les arbres de connaissances n ont pas d int r t pour des personnes ayant les m mes qualifications gales car l int r t de l outil r side dans la divergence des id es 3 Les deux outils n cessitent beaucoup d informations pour visualiser les arbres de connaissances ou technologiques Ceci n est pas le cas pour les IFI qui sont peu nombreuses 4 Les deux outils ne permettent pas la mobilit des informations pour construire des repr sentations puzzle 5 Les deux outils ne permettent pas l utilisation de liens pour la construction de repr sentations visuelles du type puzzle Conclusion Gingo et Umap ne peuvent pas servir de support pour impl menter notre cahier des charges 4 2 Le logiciel Inspiration Inspirations est un outil de cr ativit destin 1 organiser la pens e et faciliter l apprentissage 2 recouper des informations 3 visualiser des informations Il permet de construire des repr sentations graphiques Ces repr sentations peuvent tre facilement modifi es Son aspect visuel permet de g n rer des id es informations connaissances v nements variables Il est utilis plus pour 1 cr er des repr sentations graphiques
350. iens int ressants Interface convivial Indexation automatique Requ tes riches R utilisation de requ tes d experts R sultats class s par pertinence Inconv nients Mots cl s incomplets par nature Contenu des document non pris en compte Diff rents utilisateurs peuvent assigner diff rents mots cl s un m me document Co t lev car on doit lire tous les documents pour assigner des mots cl s Perte de la valeur la r daction des requ tes Langage des requ tes peu convivial Liste des r sultats souvent longue non tri e et incompl te Tr s faible qualit des r sultats Nombre limit de liens appel s par l utilisateur Engagement construire une base de connaissances Tableau 39 Techniques de recherche d informations disponibles N anmoins ces outils ne sont pas d di s la construction des repr sentations puzzle Les outils pr c dents atteignent vite leurs limites face deux cueils principaux la masse d informations issues d Internet traiter d une part et le contr le s mantique d autre part En outre ces logiciels ne peuvent pas recueillir les informations issues de la remont e commerciale Ainsi leur utilisation en veille strat gique est limit e la recherche d informations de potentiel dirigeants d entreprises personnel 225 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges financements et rarement pour l identification des IFI
351. iens propos s par une aide en ligne Par exemple en cliquant une fois sur le lien il appara t en bas de l cran dans une zone commentaire le type de lien utilis et sa signification e Utilisation de couleurs Utiliser des couleurs pour visualiser la fiabilit l importance des informations l information centrale et le regroupement des informations 207 Chapitre 3 e Proc dure semi automatique pour la construction des puzzle Faciliter l affectation des liens selon une proc dure semi automatique car les utilisateurs d apr s nos observations prises la vol e n affectent pas les liens d une mani re d finitive Cette proc dure peut tre lecture identification affectation En effet nous avons pu remarquer travers les observations qu il y a un va et vient entre l ajout et la suppression Ainsi la variation de la structure d une repr sentation puzzle est une tape incontournable avant la cr ation d une repr sentation puzzle finale e Conduite d un raisonnement Dans le but de faciliter leur raisonnement et assurer l utilisation effective de la m thode propos e nous sugg rons de faciliter le traitement des IFI via des objets manipulables Par exemple HYPOTHESE ARGUMENTS ACTION Un utilisateur pourrait transcrire son raisonnement en cliquant sur l un de ces boutons e Aide en ligne pour la construction des repr sentations puzzle Proposer une aide en ligne pour orienter la construction des repr sentations
352. ieurs le ons Parmi celles ci les d cisions effectives d pendent des IFI dont le traitement n cessite le recours des m thodes heuristiques HAMEL et PRAHALAD 1995 soul vent la question Comment se fait il que quelques soci t s poss dent un redoutable RADAR de veille tandis que leurs concurrents semblent toujours naviguer vue Comme l ment de r ponse les auteurs citent quatre solutions Parmi celles ci retenons la n cessit d avoir une m thode permettant de rep rer et de comprendre les opportunit s de demain DOU 1997b insiste sur la n cessite de d coder l information anticipative information floue et savoir l interpr ter pour en d duire une action car au d part l information est un signal faible IFI 3 4 2 Le recours aux outils informatiques pour aider au traitement des IFI Les technologies informatiques sont de plus en plus abondantes et leur co t de plus en plus abordable Alors certains auteurs voquent la possibilit d utiliser des outils informatiques pour traiter les informations recueillies sur l environnement BISSERET 1985 remarque que l aide logicielle ne doit pas tre con ue pour des situations famili res proc dures de routine mais elle doit concerner des probl mes mal d finis tel le traitement des informations MARTINET et MARTI 1995 pensent qu il serait utile dans le domaine de l intelligence conomique et concurrentielle de disposer de syst mes experts et d outil de simul
353. ieux exploiter les informations disponibles dans le domaine public 95 selon les experts avant de s engager dans la recherche ill gale d informations Exemple d espionnage Depuis plusieurs ann es un d tective priv avait install un syst me d coute t l phonique chez France Thermique une soci t de chauffage industriel des Yvelines Les renseignements ainsi 53 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes glan s permettaient ce concurrent d ajuster son offre et d emporter les march s Ceci a valu cette entreprise des difficult s financi res accrues Il a fallu la banale installation d une ligne t l phonique suppl mentaire pour que l entreprise d couvre la source des maux L Usine Nouvelle n 17 1988 Mais les abus en veille strat gique ne manquent pas comme le soulignent MARTINET et MARTI 1995 une soci t canadienne fabriquant des autobus envoy plusieurs de ses ing nieurs sous de faux noms et avec de faux curriculum vitae des entreprises d embauche chez les concurrents Une mani re insidieuse de s arracher l information strat gique 3 5 3 La veille strat gique et la prospective La veille strat gique est diff rente de la prospective discipline qui a pour objet d analyser les sc narios afin d imaginer des futurs possibles en utilisant les opinions d experts Ainsi la veille strat gique peut faire appel la prospective pour traiter les informations
354. ieux ressentie Cependant nous retiendrons l appellation de veille strat gique pour rester coh rent avec les travaux de l quipe du Professeur LESCA dont nous faisons partie et pour conserver l appellation la plus couramment admise actuellement 46 Chapitre 1 La veille Selon GILAD et GILAD 1986 MEYER 1990 ROUACH 19 BAUMARD 1991 JAWORSKI et al 1993 STROUP 1988 DOU 1995 EL SHERIF et al 1988 TESSUN 1997 Environmental scanning LENS et ENGLEDOW 1985 1986 STROUP 1988 BELOHLAV et SUSSMAN 1983 Environmental surveillance KIMBALL 1988 BIG 570 STROUP 13 Strategic environmental scanning STOFFELS 1982 Environmental intelligence STOFFELS 1982 LENS et ENGLEDOW 1985 1986 CLARK 1994 AAKER 1983 Tableau 8 Expressions anglophones li es la veille VILAIN 0989 VILAIN 9 Ecoute Prospective de l Environnement de LESCA 1991 LESCA 1989 BALLAZ 1992 l Entreprise VERNAUD SCHAEFFER 1992 1989 VALETTE 1993 Exploitation Syst matique des Informations JAKOBIAK 1991 Industrielles Intelligence conomique MARTRE 1994 LESCA 1992 LESCA 1994a LIVRE VERT 1995 01 INFORMATIQUE n 1341 1994 MARTINET et MARTI 1995 LE FIGARO ECONOMIQUE du 11 9 1995 DOU 1995 47 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes Intelligence sociale DOU 1993 Intelligence strat gique LESCA 1994a M
355. ifie une continuit d un effort de R amp D cr ation Les informations sont reli es entre elles par Il y a une typologie de liens les sources d informations Tableau 44 Comparaison entre le RDSS et le nouveau prototype PUZZLE Conclusion Le RDSS ne peut pas servir de support pour la construction des repr sentations puzzle telles qu elles sont sp cifi es par notre cahier des charges Mais il est utile pour valuer les informations de veille technologique 5 2 Le logiciel VCG Le logiciel VCG Visualization of Compiler Graphs est un visualiseur et non un diteur de graphes Il est destin construire et visualiser automatiquement un dessin du graphe de haute qualit partir d une tr s grande masse d informations La vitesse de visualisation est toujours la premi re priorit des visualiseurs de graphes Pour avoir un ordre de grandeur le logiciel VCG peut g n rer un graphe form de 4095 n uds et de 40094 liens en 2 secondes 8 Il existe une liste de discussion d di e VCG vcg users cs uni sb de qui informe des nouveaut s de ce logiciel Pour plus d informations contacter sander cs uni sb de 244 Chapitre 3 Les avantages et les inconv nient de VCG Pour g n rer un dessin du graphe VCG est dot de diverses fonctions 1 r duire le croisement de liens dans le graphe 2 minimiser la taille des liens Q xr centrer les n uds sur l cran de l ordinateur 4 5 animer le graphe lor
356. il est alors utile de leur proposer quelque chose de fa on susciter leurs r actions Ce quelque chose prend souvent la forme de prototypes informatis s visant faire r agir les utilisateurs et mettre en lumi re leurs attentes diffuses e Le prototype d velopp n est pas une fin en soi mais un passage efficace pour susciter et collecter des donn es inaccessibles autrement c est dire leurs besoins latents Ces donn es sont ensuite utilis es d une part pour am liorer le prototypes destin s aider les acteurs d entreprises mieux traiter et comprendre leurs probl mes et d autre part enrichir les connaissances du domaine produire des connaissances acad miques e Un outil peut tre utilis comme un guide d entretien lors des s ances de discussion avec les praticiens dans les entreprises LESCA et RAYMOND 1993 CHANAL 1995 Du point de vue des chercheurs les raisons pr c dentes font que le recours au d veloppement d un outil informatique est un auxiliaire plus qu une condition n cessaire C Les pi ges viter lors de l utilisation d un outil informatique pour le traitement des IFI Compte tenu des objectifs cit s pr c demment nous attirons l attention du lecteur sur certains risques carter afin d viter toute confusion Nous tenons pr ciser que le traitement des IFI est une affaire de personnes humaines et l outil que nous proposons n a nullement l intention de se substituer
357. ilisation des graphes est une technique fort r pandue Cependant lorsque la taille du graphe le nombre d informations g r est trop importante l utilisateur trouve des difficult s le manipuler par exemple au travers d une interface graphique La visualisation d un tel graphe l cran aura pour effet de noyer l utilisateur sous le flot des informations Or bien souvent seul un faible nombre de n uds et de liens du graphe sont int ressants pour un utilisateur donn un moment donn il est donc n cessaire que celui ci dispose d une repr sentation synth tique du graphe c est dire d une vue sur le graphe comportant un nombre limit de n uds et de liens Faire des vues sur un graphe pour le pr senter sous une forme plus agr g e revient cr er des sous graphes sous ensembles form s de n uds et de liens et des vues group es qui consistent remplacer un sous graphe par un nouveau n ud appel n ud complexe ou n ud sous graphe Nous nous inspirons des travaux de GAN ARSKI 1994 dans la r alisation des vues pour amorcer un m canisme de construction des repr sentations puzzle que nous appelons m canisme de zoom et d unzoom bas sur la conception d une vue zoomm e Ce m canisme permet d effectuer des modifications sur une repr sentation puzzle directement ou au travers d une vue Apr s introduction de ce m canisme nous pr sentons plusieurs transformations qui permettent de modifier une repr s
358. ille strat gique et l intelligence conomique sont deux concepts distincts mais qui pr sentent des points communs LESCA 1997 e La veille strat gique est apparue la premi re en France et est issue des Sciences de Gestion et du management strat gique c est dire du monde des entreprises C est un concept micro conomique L ambition de la veille strat gique est d apporter une aide aux personnes d sireuses d op rer l chelle des entreprises de toute taille et de tout secteur e L intelligence conomique est issue des travaux d un groupe de travail du commissariat g n ral du Plan groupe pr sid par Henri MARTRE L expression est donc issue du monde des dirigeants d entreprises du domaine de l armement et du c t des Pouvoirs Publics soucieux d une vision globale l chelon national C est un concept macro conomique qui n cessite des m thodes pour tendre l intelligence conomique l chelon national Ces m thodes sont encore leurs pr misses 3 5 2 La veille strat gique et l espionnage La veille strat gique n est pas l espionnage car elle se pratique dans la l galit et le respect des r gles d ontologiques L espionnage est le recours des moyens ill gaux corruption piratage de disquette vols de documents coutes t l phoniques etc p nalis s par la justice et dont le piratage informatique n est qu une facette Les informations prot g es sont peu nombreuses ROUACH 1996 il vaut m
359. im s de la structure initiale les liens externes n ont aucune raison d exister puisqu ils ne repr sentent plus aucun lien de la structure initiale Ci dessous sont d taill s les diff rentes r gles respecter dans ce sens 1 supprimer le n ud n des deux structures GSI et GSC 2 supprimer de la structure courante les diff rents n uds d entr e sortie faisant r f rence au n ud n 3 supprimer de la structure initiale et courante tous les liens pendants 2 2 2 La suppression d un n ud cach Le n ud supprimer se trouve donc l int rieur d un n ud complexe de la structure courante Si l utilisateur d cide de supprimer un n ud que nous noterons par exemple ni ce n ud sera supprim la fois de la vue en expansion et de la vue group e Tous les n uds entr e sortie faisant r f rence au n ud supprim ni seront galement limin s de la vue group e L limination de l ensemble de ces n uds cr e dans les deux structures des liens n ayant qu une seule extr mit Tous les liens pendants seront supprim s m me ceux appartenant aux n uds complexes Dans ce cas nous ne pouvons pas obtenir un lien externe ayant une seule extr mit Il est possible cependant d obtenir la suite de l limination de l ensemble des liens pendants de la structure initiale des liens externes qui ne repr sentent plus aucun lien Il faudra donc liminer tout lien externe se trouvant dans cet tat Nous pouvons
360. informations Les bases de donn es et les logiciels de gestion documentaire pr sentent l avantage d tre des outils disponibles sur le march Ces logiciels r pondent partiellement notre cahier des charges stockage intelligent des informations en fiches signal tiques ou en document entier extraction et consultation des informations et restitution de l information sans valeur ajout e N anmoins ces logiciels ne sont pas d di s la construction des repr sentations puzzle Une telle construction n cessite le recours la programmation d une interface graphique Malgr les limites des outils pr c dents nous en retenons les id es suivantes pour enrichir le stockage et l extraction d informations dans notre cahier des charges La recherche d informations Les op rateurs d extraction par proximit adjacence et par troncature droite ou gauche extraction sur la racine de mots sont utiles pour une extraction d informations de la base de donn es L adjacence permet de retrouver des informations qui contiennent deux mots pouvant tre s par s par un ou plusieurs mots Par exemple si nous souhaitons retrouver les documents dans la base de donn es qui contiennent les alliances entre IBM et Apple alors la fonction Adj n affiche les documents dont les mots cl s sont s par s par n mots La troncature permet d afficher toutes les informations qui contiennent les mots cl s commen ant par un suffixe ou un pr fix
361. informations 177 Figure 40 Processus de construction des repr sentations puzzle 179 Figure 41 Exemple de g n ration automatique d un graphe 181 Figure 42 Exemple d une repr sentation puzzle construite autour de l acteur IBM et du th me IBM s oriente vers les services 185 Figure 43 Les diff rentes transformations dans une repr sentation puzzle 186 Figure 44 Illustration de quelques transformations dans une repr sentation puzzle suite l arriv e d une nouvelle information ny 191 Figure 45 Repr sentation puzzle de la figure 42 avec adjonction des information 11 et 12 193 Figure 46 Repr sentation puzzle construite autour Orientation d IBM vers les alliances 196 Figure 47 Typologie retenue des repr sentations puzzle observ s 201 Figure 48 Histogramme de synth se des repr sentations puzzle 203 Figure 49 Histogramme des difficult s observ es 205 Figure 50 Histogramme des propositions relatives aux 3 exp riences 206 Figure 51 Mod le conceptuel de donn es avec la m thode merise 210 Figure 52 Affectation semi automatique 213 Figure 53 Affectation automatique de liens 213 Figure 54 Ecran d une interface graphique d un outil PUZZLE 216 Figure 55 Nouveau prototype PUZZLE un outil au carrefour de plusieurs outils 216 Figure 56 Construction d une repr sentation puzzle en utilisant Topic221 339 Conclusion G n rale Figure 57 Exemple d application d un concept de Topic 222 Figure 58 Exemple d un c
362. informations linguistiques Les avantages et limites de Leximappe La plupart de ces outils sont destin s l analyse des informations des banques de donn es structur es publication d articles scientifiques ou techniques brevets Bien que Leximappe permette d obtenir des clusters il ne peut tre utilis pour construire les repr sentations puzzle pour les raisons suivantes 1 les informations qu il manipule sont nombreuses 2 la m thode utilis e pour exploiter les mots est une m thode statistique 3 il est difficile de choisir la fois les mots cl s qui constituent un cluster les liens possibles entre les mots cl s d un cluster et les mots du reste du r seau 4 il y a le risque de regrouper des informations n ayant aucune relation 5 la 228 Chapitre 3 connaissance construite n est comprise que par les experts qui fixent le nombre de mots minimal et maximal qui constitue un th me fixent la fr quence d un mot qui doit tre prise en compte et fixent le seuil relatif aux paires de mots retenues En outre Leximappe ne permet pas aux utilisateurs de stocker et d extraire des informations en vue de leur recoupement Les liens entre les informations des clusters sont des liens statiques comptage de cooccurrence entre les mots Ce ne sont pas des liens de proximit s mantique Leximappe formalise une m thode de traitement d un type particulier d informations de veille strat gique donn es scientifiques
363. ins convivial regroupements d informations id es par i couleurs diff rentes Importer des informations partir d une source N externe sur un mod le vierge ou une repr sentation puzzle d j amorc e Copier un n ud d une repr sentation puzzle P1 N vers une autre repr sentation P2 Cacher un n ud SSS d o S N O Visualiser le n ud cach RE OR E Imprimer une repr sentation puzzle Do Autres fonctions Pr sence des raccourci l cran une barre d outils Rapidit d ex cution Plus rapide Moins rapide Facilit d utilisation Plus facile Tableau 52 Comparaison des fonctions offertes par les versions V2 et V3 de l outil PUZZLE 5 Conclusion de la partie 2 Dans cette deuxi me partie nous avons d velopp le cahier des charges d un outil de traitement des IFI dont les fonctions principales sont la saisie la visualisation la consultation le regroupement des informations et la construction progressive des repr sentations puzzle via le m canisme de zoom et d unzoom Par rapport au cahier des charges que nous avons labor il tait n cessaire d tudier un ensemble d outils informatiques disponibles sur le march et susceptibles de r pondre ce cahier des charges Suite cette tude il s est av r qu l heure actuelle il n existe pas d outils permettant la fois la saisie des informations dans une base de donn es et la construction de repr sentations puzzle Les outils disponibles font soi
364. int de d part un raisonnement ou une repr sentation cod e sous une forme acceptable par la machine d une information Une information est toujours de la connaissance explicite Une connaissance est beaucoup plus vaste que l information puisqu elle comprend de la connaissance sans forme ou non explicite connaissance experte intuition Le mot connaissance a un double sens Il signifie d une part des choses connues les connaissances et d autre part un acte de conna tre c est dire savoir ce qui est et comprendre la connaissance 103 Chapitre 2 Dans ce cas nous consid rons le traitement des IFI comme un processus trois phases intelligence conception modification e Phase d intelligence au sens cognitif Identifier le probl me et collecter les concepts n cessaires au d veloppement d une m thode d aide au traitement des IFI e Phase de conception Conceptualiser une m thode d aide au traitement des IFI e Phase de modification Le traitement effectu n est pas d finitif car il est assujetti des transformations afin qu il soit coh rent avec le mod le mental d une personne Ayant clarifi notre position vis vis du problem solving nous allons tenter une compr hension du mod le de traitement de l information utilis par un individu 3 La compr hension du mod le de traitement des IFI La compr hension du mod le de traitement des IFI est n cessaire avant la proposition d une m thode ou
365. interactivit entre l utilisateur et l outil 2 l utilisateur 182 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI est partie prenante dans le processus d affectation des liens 3 il peut facilement modifier la structure d une repr sentation puzzle d placer la fois les informations et les liens Exemple d affectation des liens dans une repr sentation puzzle L exemple ci dessous illustre l affectation de liens dans une repr sentation puzzle constitu e des 10 informations appartenant au th me IBM s oriente vers les services cf chapitre 3 p 177 183 Chapitre 3 Informations li es Type de liens Justification 1 2 Confirmation Le contenu des deux informations confirme l orientation d IBM vers les services 1 10 Causalit IBM change de strat gie cause ceci s est traduit par une s paration entre les logiciels et les services cons quence 2 3 Confirmation Le contenu des deux informations confirme l orientation d IBM vers les services 2 10 Causalit IBM change de strat gie cause ceci s est traduit par un changement du directeur des services cons quence 3 5 Confirmation Le contenu des deux informations confirme une orientation d IBM vers les services rendus aux clients 3 7 Confirmation Le contenu des deux informations confirme l engagement d IBM pour mieux servir ces clients 3 10 Causalit IBM change de strat gie cause ceci s est tr
366. ion d actions Utilisation d arguments sous forme d une typologie de liens Manipulation de liens avec diff rentes formes pour lier les informations Construction d une connaissance pour faciliter la communication form e d informations et de liens de raisonnement entre les informations Organisation des informations par th me Mise en relation des informations pour faciliter la prise de d cisions Pr sentation des informations sous des formats attractifs avec utilisation des couleurs Utilisation des crit res impact d une IFI fra cheur urgence pour effectuer un enrichissement des IFI L interaction entre individus permet de g n rer une information riche en signification et surmonter l ambigu t Tableau 28 Les id es retenir des diff rentes m thodes tudi es 2 2 Proposition d une m thode d aide au traitement des IFI En combinant la synth se des id es du Tableau 28 nous obtiendrons les concepts du Tableau 29 n cessaires la proposition d une m thode pour l aide au traitement des IFI Notre m thode d aide au traitement des IFI passe par les six tapes l enrichissement des informations le regroupement la construction des repr sentations 158 Chapitre 2 puzzle la perception des modifications l affinement des repr sentations puzzle et les propositions d actions Concepts retenus Pourquoi Etape 1 enrichissement des IFI Ressortir leurs arguments Etape 2 regroupement des IFI Faciliter l
367. ion d informations externes Assistance l identification et la 1967 l entreprise sur les v nements et les compr hension des menaces et des tendances de l environnement opportunit s strat giques MORIN 1985 Volont des dirigeants de surveiller Gagner du temps l environnement technologique de _ Anticiper les menaces l entreprise Saisir les opportunit s Assurer le long terme JAKOBIAK Observation et analyse de Diffusion traitement s lection des 1989 l environnement informations utiles la prise de d cision strat gique THIETART Surveillance de l environnement en vue Trier s lectionner assembler les 1990 d adaptation de l entreprise informations Fournir aux d cideurs les l ments importants pour toute action strat gique MARMUSE Syst me d observation de D tecter des opportunit s 1992 l environnement et de l entreprise Identifier des facteurs de vuln rabilit Nourrir la strat gie en informations WALLS ET al Identification des informations Alerter suffisamment t t les dirigeants 1992 anticipatives et des discontinuit s d entreprise sur d ventuelles opportunit s ou menaces Ecoute prospective et globale de De fa on aussi anticip e que possible Due l environnement e saisir des opportunit s Cr ation de vision anticip es pr venir les risques e r duire l incertitude Pr parer le long terme ABRAMSON
368. ion de fiches 4 l importation de donn es partir des bases de donn es dBase ou tableur 5 l incorporation de graphiques dans les fiches de saisie 6 l utilisation d un dictionnaire pr cisant la signification des mots cl s utilis s pour les 48 Soci t Cadic 25 rue Francoeur 75018 Paris Tel 01 53 09 26 00 http www leeds ac uk ucs docs beg16 beg16 1 html 9 http www claris com support products FileMaker index html 50 ARIST Bretagne Contacter Karine LATIMIER 1 rue du G n ral Guillaudot 35044 Rennes Cedex Tel 01 99 25 41 25 219 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges fiches pour assister l indexation 7 le contr le de l acc s la base par un mot de passe En outre Brise peut tre mis sous r seau L extraction d informations Une grande partie des fonctions de Brise s applique aux fiches pr alablement s lectionn es consultation impression exportation et suppression Il permet de cr er des requ tes simples ou compos es par des op rateurs bool ens sur des champs caract res ou num riques Les requ tes peuvent tres cr es par tapes et sauvegard es pour des utilisations ult rieures La diffusion d informations A des fins de diffusion Brise permet 1 d imprimer les fiches 2 de valoriser les fiches en les exportant vers d autres applications traitement de textes gestionnaire de base de donn es tableurs 14 Synth se sur les outils de stockage d
369. ion de recherche Quelles m thodes et quels outils informatiques pour aider au traitement des informations fragmentaires et incertaines N Par rapport cette question de recherche nous avons choisi une d finition du traitement des IFI qui est synonyme de leur recoupement et qui consiste cr er des repr sentations visuelles facilitant les processus d apprentissage Compte tenu de cette d finition nous nous sommes int ress s particuli rement aux m thodes de recoupement d informations et nous les avons critiqu es en tenant compte des crit res suivants la r alisation du recoupement la cr ation de repr sentations visuelles l existence d un outil informatique Parmi les m thodes tudi es nous avons montr que l exception de la m thode PUZZLE il n existe pas de m thodes op ratoires permettant d aider les dirigeants traiter les IFI Nous nous sommes donc focalis s sur le concept PUZZLE ainsi que les m thodes et outils permettant son op rationalisation Nous avons recens les avantages et les limites de ces derniers L tude a en outre montr les difficult s d op rationaliser le concept PUZZLE D o notre deuxi me question de recherche Comment op rationaliser la construction des repr sentations puzzle sous forme d une m thode op ratoire prolong e par un outil informatique acceptable par les responsables d entreprises et utiles pour les enseignants chercheurs A partir de ces deux questions
370. ique et ses probl mes 2 l information d influence elle a pour but d influer sur les acteurs internes et externes de l entreprise afin de les rendre aussi coop ratifs que possible 3 l information d anticipation d volution d j vue pr c demment Trois Trois types d informations rands flux Information d influence Information de Information d anticipation 8 P fonctionnement volution De l int rieur vers Journal interne Tableau de bord des n ant car par d finition c est de l int rieur Notes de services ventes Etat des stocks l int rieur vers l int rieur Fiches de paie Syst me d information traditionnel de gestion De l int rieur vers Catalogue de produits Facture client n ant car par d finition c est de l ext rieur Factures Offre d emploi Bon de commande l int rieur vers l ext rieur Publicit Plaquettes etc De l ext rieur vers Catalogue produit Facture fournisseur Informations sur les march s l int rieur fournisseur Commande client Participation des colloques Publicit des fournisseurs Information sur la concurrence etc Tableau 4 Diff rents types d informations g r s par une entreprise Adapt de LESCA 1992 Les informations anticipatives sont une partie des informations d volution Le Tableau 5 illustre une comparaison entre les informations de fonctionnement et les informations d anticipation Information de fonctionnement Information d anticipation Qua
371. ire pour ma triser les conditions d utilisation pertinente de cette information LABORIT dans MAYERE 1990 signale que la compr hension du sens est toujours un probl me bien que l information utilis e dans la civilisation industrielle soit de plus en plus abstraite et nombreuse la compr hension de la signification de l information n est toujours pas acquise Apr s avoir situ le domaine dans lequel s ins re cette recherche nous allons pr sent pr ciser l objet de cette recherche son int r t ainsi que les objectifs et la mani re de les atteindre Objet de la recherche le traitement des informations fragmentaires et incertaines le quoi Cette recherche a eu lieu dans l quipe du Professeur LESCA au sein du laboratoire du CERAG Centre des Etudes et des Recherches Appliqu es la Gestion La probl matique commune qui anime l quipe de LESCA s articule autour de l axe de recherche suivant Gestion de l information en g n ral et gestion des informations fragmentaires et incertaines de la veille strat gique en particulier Notre sujet de th se s ins re dans cette probl matique pr d finie qualifi e de complexe qui est un maillon dans la cha ne des travaux de l quipe du Professeur LESCA Les recherches entam es par l quipe de LESCA aboutissent des r sultats tangibles et valorisables aupr s des entreprises La veille strat gique est une appellation issue des crits des Sciences de Gestion et d
372. ire en fonction des IFI collect es 2 12 Une d cision strat gique est peu r p titive Les d cisions strat giques sont li es des probl mes qui sont peu ou pas du tout r p titifs LESCA et LESCA 1995 et sont souvent des cas d esp ce LESCA 1986 Nous sommes priv s d apprentissage et de proc dures de r solutions Face cette situation le recours des d cisions originales est n cessaire 2 13 Une d cision strat gique est complexe Les auteurs s accordent consid rer les d cisions strat giques comme tant complexes partiellement subjectives directement reli es aux pr f rences d individus dont les croyances et les objectifs sont diff rents SMITH 1992 La complexit tient au nombre consid rable de variables prendre en compte leurs interd pendances et l impr visibilit des r sultats des actions prises en situation d incertitude Il existe plusieurs d finitions de la complexit Nous en retenons trois Pour LE MOIGNE 1990 la notion de complexit implique celle d impr visibilit la notion de complexit implique celle d impr visibilit possible d mergence plausible du nouveau et du sens au sein du ph nom ne que l on tient pour complexe Pour son observateur il est complexe pr cis ment parce qu il tient pour certain l impr visibilit potentielle des comportements La complexit laisse place la d couverte LANGRAND ESCURE et THIETART 1997 d finissent la complexit
373. isageable le mode automatique ne convient pas la construction des repr sentations puzzle 2 4 2 2 Mode semi automatique de visualisation des repr sentations puzzle Ce mode consiste relier les informations d une repr sentation puzzle de trois mani res diff rentes Cas 1 1 Identifier les couples d informations susceptibles de pr senter des liens ni nj Commencer d abord par comparer les informations deux deux jusqu puisement de la liste des informations issues de l extraction du th me 2 Identifier la nature et la forme des liens possibles entre les couples d informations en utilisant le Tableau 32 Noter ces couples et les liens comme suit ni nj nature du lien 3 R p ter cette t che jusqu puisement des informations Cas 2 1 Eparpiller les informations sur l cran d un ordinateur 2 S lectionner par la souris les informations susceptibles d avoir des liens 3 Affecter le type de lien partir du Tableau 32 en utilisant un menu d roulant des liens 4 R p ter la proc dure jusqu puisement des informations Cas 3 Ce mode consiste affecter les liens de la mani re suivante 1 Regrouper les informations dans des regroupements 2 Affecter les liens aux informations dans les regroupements 3 Affecter les liens aux informations entre les regroupements La proc dure semi automatique de construction des repr sentations puzzle pr sente des avantages 1 elle favorise l
374. isation de plus d un lien entre deux informations b Le raisonnement Ces propositions sont relatives 1 la recherche d une information centrale t te du r seau selon le jargon de la cartographie cognitive qui constitue l id e centrale au raisonnement 2 aux interrogations soulev es aux hypoth ses mises la d duction de nouvelles informations l identification de lacunes et la v rification de la 206 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI coh rence des informations 3 la conduite d un raisonnement explicatif qui accompagne chaque repr sentation puzzle trac e Conclusion D apr s la synth se des propositions qui ont t faites par les 77 participants il ressort que les participants 1 d gagent une id e centrale leur raisonnement 2 proposent des hypoth ses 3 soul vent des interrogations 4 comblent des lacunes 5 proposent de v rifier la validit des informations 6 cherchent r soudre les informations contradictoires 7 d duisent de nouvelles informations v rifier 3 3 Perspectives propositions d am lioration de la m thode et du prototype PUZZLE Les exp riences pr c dentes nous ont permis d identifier certaines difficult s li es la m thode propos e notamment au niveau de la construction des repr sentations puzzle et de la conduite de raisonnement Nous proposons ci dessous des am liorations de
375. isation des repr sentations puzzle Une construction visualisation automatique des repr sentations puzzle peut tre r alis e selon les tapes suivantes 180 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI Etablir des couples d informations li es X R X qui signifie que l l ment X est li l l ment X par la relation R Construire une matrice d incidence M entre les ensembles X et X Soit aj un l ment de la matrice M Si aj 1 amp il y a une relation entre l information X et X Si aij 0 amp il n y a pas de relation entre X et Xj G n rer la repr sentation puzzle automatiquement Cette fa on d affecter les liens ressemble la m thode VQA de g n ration automatique de graphes d velopp e par SUGIYAMA et TODA 1985 Figure 41 Exemple de g n ration automatique d un graphe D apr s SUGIYAMA et al 1981 Une telle proc dure pr sente plusieurs avantages que nous num rons ci dessous 1 Il est possible de relier les informations la saisie dans une base de donn es ou suite une extraction d informations Il est possible de g n rer une repr sentation puzzle lisible Cette g n ration passe par deux tapes Figure 41 cas 1 1 d terminer le nombre de niveaux dans une repr sentation puzzle en utilisant par exemple l algorithme d velopp par SUGIYAMA et al 1981 2 minimiser le croisement de liens dans
376. iste pas 268 Chapitre 4 4 ajouter un lien de m me type lien de causalit de confirmation ou de contradiction que le lien ajout dans la vue initiale entre le NES faisant r f rence n et le n ud nj c lien cach par un lien externe les deux extr mit s du lien sont des n uds cach s Dans ce troisi me et dernier cas concernant l ajout d un lien cach les extr mit s du lien ajout sont dans deux NSG diff rents Comme dans le cas pr c dent il faut tout d abord mettre jour la structure initiale en lui ajoutant le lien liant les deux n uds not respectivement ni et nj Puis ajouter dans la structure courante un lien externe qui relie le NSG contenant n au NSG contenant nj Si le lien externe existe d j il suffit de pr ciser qu en plus des liens qu il repr sente ce lien est galement le repr sentant du lien qui vient d tre ajout la structure initiale Puis v rifier si le NSG contenant ni contient bien le NES repr sentant nj et que le NSG contenant nj contient bien le NES repr sentant ni Dans le cas contraire ajouter le NES manquant dans le NSG correspondant Puis ajouter entre le NES repr sentant niet le n ud nj et entre le n ud NES repr sentant nj et le n ud ni un lien ayant le m me type que le lien ajout dans la structure initiale Ci dessous figurent les diff rentes tapes suivre de mani re actualiser le graphe zoomable 1 ajouter au GSI le lien entre les deux n uds niet
377. itatifs de la prise de d cision Il permet une repr sentation explicite et riche de ces l ments but objectif et sous buts atteindre les alternatives possibles pour atteindre l objectif ou r soudre le probl me rencontr les crit res et les sous crit res pour valuer les alternatives les questions soulev es les faits les conditions et les r gles qui soutiennent les questions et les buts SYBIL est un environnement de raisonnement et de communication facile d utilisation Il offre aux utilisateurs la possibilit de cr er des objets manipulables tels PROBLEME DE DECISION BUTS ALTERNATIVES QUESTIONS SYBIL facilite la r solution du probl me de d cision via la manipulation des questions en langage naturel Un utilisateur peut d finir son probl me r soudre atteindre un objectif donn proposer des alternatives pour atteindre son objectif on parle alors des attributs des alternatives alternative en cours d examen alternative rejet e alternatives en attente d autres informations argumenter ses alternatives proposer des arguments afin de mieux percevoir leur ad quation pertinence et limites soulever des questions relatives aux alternatives aux crit res etc Une fois les alternatives propos es SYBIL les compare et les fusionne Dans SYBIL les arguments se pr sentent sous forme de liens Ces liens sont utilis s pour conduire des raisonnements et d cider quelle l alternative choisir Au total SYBIL
378. itation des informations de l environnement EL SAWY et PAUCHANT 1988 souhaitent voir le d veloppement d un syst me expert pour interpr ter les IFI Les auteurs pr c dents insistent sur l utilisation des m thodes de traitement D o la probl matique Quelle m thode et quel outil disponibles utiliser pour aider au traitement des IFI pour l obtention de repr sentations utiles l action des dirigeants Notre tentative de r ponse cette question est au c ur des probl mes de g nie industriel En effet d apr s HOLLARD 1994 l objectif du G nie Industriel est de fournir des m thodes op rationnelles qui peuvent tre utilis es en entreprise La r ponse la question pr c dente sera trait e au prochain chapitre 123 Chapitre 2 4 Conclusion de la section 1 Le traitement des IFI soul ve plusieurs probl mes entre autres le support de l information trait e l incertitude l ambigu t la coh rence et le recoupement des IFI Ainsi le traitement des IFI s apparente un probl me difficile structurer qui se distingue du Probl me Solving Lorsqu une personne est confront des probl mes de routine elle arrive d velopper des proc dures de r solutions fiables Mais dans le cas o surgissent des probl mes peu r p titifs tels le traitement des IFI les exp riences ant rieures bas es sur des techniques acquises par apprentissage ne sont pas une source fiable de r solution En l abs
379. ivante 6 D monstratio oint de vue de R amp D Technologie Point de vue produit Point de vue de production Point de vue du march 247 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges Figure 64 Saisie des IFI partir de diff rents points de vue Dans le cas de la veille technologique nous pourrons proposer le mod le suivant phase de d veloppemen r alisation de l v nement Figure 65 Exemple de phrases normalis es dans le cas de la veille technologique Nom soci t IBM COMPAQ Verbe d veloppe recherche investit d localise utilise am liore Nom produit dict e vocale t l phone cellulaire Technologie utilis e orient objet Phase de d veloppement R amp D r daction du cahier des charges investissement mat riel production recherche de march s Dur e de r alisation de l v nement annonc inf rieure deux ann es lorsqu il s agit du d veloppement d un composant lectronique L exemple qui suit illustre le cas d une phrase normalis e relative au concept R amp D IBM d veloppe le logiciel de dict e vocale en utilisant la technologie orient e objet depuis une ann e c L extraction des informations sur profil Il est souhaitable que le logiciel fournisse une extraction des informations sur profil c est dire que les utilisateurs puissent d finir les crit res d extraction Ces crit res peuvent tre des mots cl s des ph
380. l 1994 33 Nous partons d une situation de confrontation entre un probl me mal exprim sur le terrain exploitation d informations fragmentaires et incertaines et un tat de connaissances peu de travaux dans ce domaine Afin de progresser dans l intelligibilit de la situation actuelle il est n cessaire de construire un mod le th orique d aide l exploitation des IFI afin d effectuer une validation partielle de notre construction et de l instrumenter sous forme d un outil logiciel L outil logiciel d velopp n est pas une fin en soi mais un passage efficace pour v rifier si nos id es aboutissent quelque chose d actionnable d op ratoire pour susciter et collecter des attentes diffuses et des besoins latents non exprim s a priori par les utilisateurs Ces donn es sont ensuite utilis es d une part pour am liorer nos connaissances et l outil existant et aider les acteurs d entreprise mieux traiter et comprendre leur probl me En outre la conception d un outil et sa validation externe permettent de cr er un espace de dialogue entre le chercheur et les acteurs du terrain responsables d entreprises N Certes ce processus est difficile mettre en uvre mais afin de r pondre au doute g n rateur de ce processus un pas m me modeste dans la direction choisie conduit une innovation BAUDELET 1995 Probl me du traitement Etat des connaissance des IFI peu de connaissances Mod lisation t
381. l arriv e d une nouvelle information sont pr sent es dans le tableau suivant Substitution des Ajouter_Noeud Ajouter une information n uds Supprimer _Noeud Supprimer une information Remplacer_Noeud Remplacer une information par une autre Articulation des Fusionner Noeud Fusionner deux informations en une seule n uds Subdiviser_ Noeud S parer une information en deux ou plus Modification des Modifier Noeud Modifier le contenu de l information n uds Substitution des Ajouter Lien Ajouter un lien entre deux informations liens Supprimer_Lien Supprimer un lien entre deux informations Tableau 35 Synth se des modifications dans une repr sentation puzzle Exemple d une repr sentation puzzle avec ajout de nouvelles informations Dans le cas o nous rajoutons deux nouvelles informations not es n et n z nous obtenons la repr sentation puzzle de la Figure 45 11 IBM ne veut plus se battre sur les prix 12 IBM envisage des alliances 192 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI IBM accentue la s paration entre les logiciels et les services IBM met l coute h IBM met les pr occupations du client en priorit s du client en priorit 6 IBM nomme un DG service2 IBM s oriente vers les services IBM d oit ses En Les engagements seront formalis s 7 IBM infl chit sa stratene 3 sur les prix
382. l espace des tats du probl me Cette approche d crit un probl me par un espace d tats les tats initiaux les tats objectifs les tats interm diaires ainsi que tous les tats atteignables Un probl me est bien structur s il peut tre formul d une mani re explicite et quantitative et peut tre ensuite r solu par des techniques connues telles les algorithmes SIMON et NEWELL 1961 dans CAVERNI et al 1988 Il ne s agit pas de d finir la solution optimale mais l ensemble des solutions possibles A l inverse un probl me est mal structur si l un ou tous les tats possibles ou transform s du probl me sont inconnus R soudre un 26 Les notions de structure d un probl me problem structuring d finition d un probl me problem defining programmes programmed sont les attributs de la description d un probl me De m me un probl me peut tre d fini par mal structur ill structured mal d fini ill defined ou mal programm ill programmed un probl me qui est soit non r p titif ou qui manque de routine 77 Les auteurs font un tat de l art de la litt rature pertinente sur le problem structuring 98 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines probl me mal structur revient identifier les tats possibles ou transform s du probl me c La structuration d un probl me par l ad quation des connaissances Dans cette approche la personne
383. l et de laisser une trace 2 6 c L appr ciation de la m thode Certaines difficult s sont li es l utilisation de la m thode En effet certains participants estiment que la m thode propos e est un peu complexe 1 3 Pour d autres c est une grille d analyse personnelle 1 3 3 2 5 Analyse des propositions faites par les participants En plus des difficult s recens es pr c demment nous avons relev des propositions que nous regroupons dans le tableau ci dessous 205 Chapitre 3 Propositions Effectif Emetre des pote t soulever des ques a EE er des acunes ver crane ee v EE is proposer un raisonnement qu expliquerait pen ia Proposer plas de deux iens enire deux informators lie i ions 10 proposer des actions prioritaires recherche de nouvelles informations proposer une solution pour traiter les informations contradictoires proposer des d ductions inf rence 5 2 proposer le lien r sultat d informations proposer le lien r ponse proposer le lien compl te et explique Tableau 38 Propositions faites durant les 3 exp riences Figure 50 Histogramme des propositions relatives aux 3 exp riences Nous pouvons regrouper les propositions pr c dentes comme suit a L utilisation de liens Les propositions relatives aux liens sont 1 utilisation de commentaires sur les liens 2 utilisation du lien causal avec une orientation indiquant la cause et la cons quence 3 util
384. l gIBIS utilise des liens pour repr senter les arguments et faciliter la repr sentation de connaissances 5 Le logiciel Decision Explorer et Inspiration utilisent les liens pour structurer la pens e construire les repr sentations visuelles et synth tiques et faciliter la discussion lors de la r solution de probl mes mal structur s 6 Le logiciel Cabri Graphs utilise diff rents liens destin s repr senter des objets pour la mod lisation et l identification de propri t s des graphes f Un environnement interactif et une manipulation directe Certains outils tels Cabri Graphs Decision Explorer et Inspiration permettent une manipulation directe des objets du domaine A l aide de la souris un utilisateur non informaticien peut facilement et imm diatement utiliser ces outils et construire des graphes sa guise g Une libert d exploration Les n uds informations et les liens forment un bloc ils sont la fois d plac s et supprim s ensemble A nsi un utilisateur peut faire des explorations travers la manipulation directe des objet et la facult de construire et de supprimer la construction d en tablir de nouvelles ou de porter des modifications et produire des associations sa guise h La r duction de la taille des graphes r alisation des sous graphes Dans certains logiciels de traitement de graphes tudi s pr c demment la taille du graphe atteint vite la limite d affichage car il n
385. l ne permet pas de subdiviser une information en plusieurs informations Ainsi comme perspective cette recherche nous proposons de a d velopper notre base de donn es sous la version Lotus Notes DEMINO pour stocker et extraire des informations en b n ficiant de la technologie Internet pr sence de personnes sur des sites distants b connecter notre base de donn es d velopp e sous Lotus Notes au prototype de JAMAA Cette connexion est possible via le l ODBC Open Data Base Connexion mais n cessite d installer le driver NotesSQL7 Une fois r alis e il sera possible de construire des repr sentations puzzle sur un poste local avec des informations disponibles sur une base de donn es distante et accessible via Internet c implanter le m canisme de construction progressive zoom et unzoom des repr sentations puzzle dans le prototype de JAMAA La mise en uvre du service de l interface la fonction annulation Parmi les services de l interface homme machine SCHNEIDERMAN 1983 cite la r gle n cessaire suivante permettre une annulation facile des actions Autant que possible ces actions doivent tre r versibles Cette caract ristique diminue les inqui tudes de l utilisateur qui sait que les op rations erron es peuvent tre annul es Il est donc encourag explorer des op rations qui ne lui sont pas famili res Les transformations effectu es fusion suppression dans une repr sentation puzzle doivent tre
386. l scanning technique Long Range Planning vol 15 n 2 pp 39 45 NARCHAL R M KITTAPPA K et BHATTACHARYA 1987 An environmental scanning system for business planning Long Range Planning vol 20 n 6 p 96 105 NORMAN 1982 Learning and memory W H Freeman San Francisco CA ODEL J 1994 Six diff rents kinds of composition Journal of object Oriented Programming JOOP vol 5 n 8 mai p 10 15 OSBORN A F 1953 Applied imagination Scribner Ney York OSBORN A F 1965 L immagination constructiviste Paris Ed Dunond 366 p PARISER D B ET MORRIS B W 1997 Linking information systems strategy and business strategy the balanced scorecard approach Paper presented at the Annual 325 Conclusion G n rale Conference of the Association of Management International Association of Management August 6 9 1997 Montr al Canada 6 p PATEYRON F 1997 Veille strat gique Encyclop die de Gestion T 3 p 3464 3475 sous la direction de SIMON Y et P JEFFRE PEARCE J A BI Chapman et F R Davi 1992 Environmental scanning for small and growing frmes Journal of Small Business Management vol 20 n 3 p 27 35 PIAGET J 1979 Epist mologie g n tique PUF PLSEK P E 1996 Working paper models for the creative process http www directedCreativity com pages WPModels html 9 p POLLET Y 1994 Une approche pour la repr sentation de situation op rationnelle dans les s
387. le En outre il ne permet pas de fusionner deux informations 4 3 Le logiciel MaxThink MaxThinkS est un outil de cr ativit de recoupement d informations et d aide la r flexion travers les fonctions suivantes 1 L analyse subdiviser une information en plusieurs informations 2 La synth se assembler des informations sous une forme plus globale 3 L association cr er de nouvelles informations partir de celles disponibles Pour permettre les fonctions pr c dentes MaxThink offre les commandes suivantes 1 Diff rentes commandes de d placement pour organiser la pens e et les informations car penser c est d placer des informations dans la t te 2 Diverses commandes d affichage des informations travers diff rents angles de visions Ces commandes aident rapidement organiser la pens e d un utilisateur La repr sentation de plusieurs vues graphes la fois peut conduire des d clics 3 Plusieurs commandes de classification pour identifier les similarit s entre les informations Durant la classification l utilisateur peut trouver des similarit s inattendues entre les informations qu il examine 4 Plusieurs commandes d hypertexte pour g rer de grands volumes d informations Via des liens hypertextes MaxThink peut acc der aux concepts contenus dans les informations examiner aux exemples d applications aux sources de documents etc Les utilisateurs de MaxThink sont divers l
388. le lien de causalit le lien connotatif et le lien temporel Decision Explorer maintient la pr sentation de l ensemble des id es et des liens sous une forme relativement facile lire et analyser Il peut donner une structuration du probl me en deux dimensions une textuelle et une graphique Pour permettre ces deux repr sentations Decision Explorer int gre les commandes suivantes 1 une entr e regroupant des id es et des liens Decision Explorer permet de choisir l emplacement des id es dans la carte 2 une sauvegarde du mod le carte cognitive Ainsi il est possible de conserver plusieurs versions de cartes cognitives qui sont consultables tout moment des fins de comparaisons et de discussions Cope et son successeur Decision explorer sont utilis s par les universitaires les gouvernements les multinationales dans diverses applications r solution de probl mes en groupe structuration des id es etc A titre d exemple Decision Explorer est utilis par BRITISH AIRWAYS pour la conduite des r unions Les avantages et les limites Au regard de notre cahier des charges Decision Explorer pr sente plusieurs avantages 1 Il est flexible accessible rapide et visuel 2 Il permet une construction interactive des repr sentations graphiques cartes cognitives repr sentations puzzle Cette construction se fait en collaboration avec l utilisateur Trois types de liens facilitent cette construction 3
389. les valeurs les cons quences et les actions La m thodologie S O D A fait la distinction entre les objectifs les facteurs cl s et les options 3 Le regroupement des concepts selon un sens pr cis RAKOTARIVELO et TRAHAND 1993 Une fois la carte cognitive tablie et analys e elle sert e focaliser l attention et d clencher la m morisation e clairer et orienter les actions prioritaires e fournir des informations manquantes par inf rence 1 2 3 La validation d une carte cognitive La validation consiste v rifier les trois conditions suivantes 1 La validit la m thode utilis e doit aboutir une carte qui doit refl ter le plus fid lement possible le point de vue de l utilisateur 2 La fiabilit ou replicabilit un autre chercheur utilisant la m me m thode doit aboutir pratiquement la m me carte 3 L aspect pratique la m thode ne doit pas irriter ou g ner les utilisateurs ce qui pourrait influencer le r sultat 1 2 4 Comparaison entre la m thode PUZZLE et la cartographie cognitive De l analyse pr c dente concernant le traitement des informations nous pourrons d gager des ressemblances et des divergences entre la cartographie cognitive et la m thode PUZZLE Points communs entre une carte cognitive et une repr sentation puzzle La nature des informations Les informations manipul es sont des croyances Ceci est admis en cartographie cognitive De m me en veille strat
390. leur syst me de planification strat gique les entreprises confront es un environnement changeant doivent faire tout aussi bien sans l aide de plans strat giques sans planification strat gique ou du moins avec des plans plus simples et moins prestigieux Contrairement aux suggestions du management strat gique classique la formation de strat gies dans un environnement dynamique est moins pr tablie et plus mergente MINTZBERG et WATERS 1985 L mergence de ces modes de d cision coupl s un environnement complexe et turbulent entra ne une recherche active et constante de nouvelles opportunit s et un mouvement constant pour viter les menaces qui engagent l entreprise dans une activit d coute permanente AGUILAR 1967 ANSOFF 1975 L importance de l coute de l environnement dans la formation de strat gies s est manifest e dans beaucoup de grandes entreprises am ricaines et europ ennes Ceci c est traduit par un int r t sans cesse accru pour les recherches prospectives en utilisant plusieurs sc narios alternatifs NANUS 1982 PREBLE 1982 et par des tudes sur la surveillance scanning de l environnement NARCHAL et al 1987 TYSON 1986 GILAD et GILAD 1988 Les strat gies mergentes sont difficiles structurer car elles sont bas es comme nous allons le voir sur des informations de nature complexe En utilisant une m taphore nous dirons que les signaux annonciateurs de changement sont compara
391. lisateur i Utilisateur n Utilisateur j 293 Chapitre 4 Figure 93 Architecture client serveur de diffusion des informations sur profil 15 Le module de modification des donn es de la base Ce module que nous avons d nomm Puzzle Data permet de g rer les diff rentes donn es pr sentes dans la base de donn es Toutes les informations issues des modules saisie des informations et extraction d informations peuvent tre actualis es modifi es et supprim es 15 1 La modification d un collecteur d informations Il est possible 1 d ajouter un collecteur d informations la liste des collecteurs 2 de supprimer un collecteur d informations la liste des collecteurs 15 2 La modification d une source d informations Il est possible 1 d ajouter une source d informations 2 de supprimer une source d informations d j existante 1 5 3 La modification des th mes de regroupement Il est possible 1 de modifier le libell d un th me existant 2 de supprimer un th me existant 1 5 4 La s curit de la base et la confidentialit des informations En mode client serveur l acc s aux informations de la base est g r par un login et n cessite un mot de passe Ainsi seuls les utilisateurs qui disposent d une autorisation peuvent y acc der Dans le cas d une application en poste locale le mot de passe n est pas obligatoire En outre Lotus Notes offre une ma trise de la base de donn
392. lle strat gique avec quelle intensit pour quelle facette Motivation strat gique Entreprise Style cognitif des dirigeants Figure 14 Pourquoi une veille strat gique et pour quelle facette 1 Caract ristiques de l environnement Pertin value l environnement de l entreprise par deux param tres e l incertitude per ue par les dirigeants Ce param tre est son tour valu au moyen de trois autres indicateurs la stabilit de l environnement stable changeant l attitude de l environnement amical hostile et la nature de l environnement simple complexe A leur tour chacun des indicateurs est valu par d autres indicateurs plus fins 62 Chapitre 1 e les caract ristiques du secteur d activit Ce param tre est valu au moyen de deux indicateurs la phase du cycle de vie du secteur et le degr de concentration du secteur Chacun des ces indicateurs est valu son tour par d autres indicateurs plus fins La combinaison des deux param tres l incertitude per ue par les dirigeants et les caract ristiques du secteur est r alis e au moyen de r gles d inf rence Par exemple si le secteur est dans l une des deux phases tat naissant ou en croissance alors l entreprise devra ressentir une incertitude plut t grande l gard de son A environnement Si le secteur a atteint l une des deux phases maturit ou d clin alors l entreprise devra ressentir u
393. lle est notamment promu par les travaux de l quipe du professeur H LESCA soutenus diverses occasions par les Pouvoirs Publics fran ais par l quipe du professeur H DOU et F JAKOBIAK Ayant pris connaissance de l importance de l coute de l environnement l entreprise qui souhaite choisir et non subir doit tre l coute des messages mis par son environnement ext rieur Ainsi pour les entreprises proactives l information anticipative est g r e comme une ressource vitale et un investissement immat riel au m me titre que la formation la recherche et le d veloppement et la qualit des produits Mais l coute des informations anticipatives ne sera efficace que si l entreprise couple la volont de percevoir la volont de traiter les signaux annonciateurs de changements alors m me qu ils sont l tat naissant 2 14 Le r le de l coute de l environnement dans la formation des strat gies mergentes Dans un environnement turbulent HEDBERG et JONSSON 1978 pr conisent des circuits d information et des processus de prise de d cision peu structur s Les organisations confront es un environnement changeant doivent installer des structures peu formalis es et d velopp es qui mettent en jeu peu de variables et qui peuvent tre facilement modifi es quand les conditions ext rieures le demandent En effet tandis que les organisations qui contr lent et peuvent pr dire leur avenir doivent enrichir et affiner
394. ls et souhaitent des r ponses rapides leurs probl mes El SHERIF et EL SAWY 1988 3 3 3 6 Le soutien de la direction g n rale N Plus les dirigeants accordent de l importance aux informations traiter plus le personnel est motiv pour contribuer au processus de veille strat gique 3 3 3 7 L efficacit du circuit de diffusion des informations Le traitement des IFI n est pas une fin en soi Les informations trait es sont destin es des personnes susceptibles de prendre de d cisions Plus vite les informations sont trait es plus grand en sera le profit 120 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines 3 3 3 8 Le traitement individuel et collectif Il ressort de l tude men e par EL SAWY et PAUCHANT 1988 que le traitement collectif des IFI a un effet d apprentissage et d enrichissement sur les membres du groupe Le traitement effectu par les uns stimule le traitement effectu par les autres 3 3 3 9 Quelques limites du cerveau humain Pour le traitement des IFI le cerveau humain pr sente quelques limites ISENBERG 1985 1 l exc s de confiance Pour juger des situations complexes on se r f re aux exp riences pass es confiance r trospective Cet exc s de confiance handicape le traitement des IFI car leur gestion n est pas rencontr e dans le pass 2 la tendance rechercher la confirmation et non le d menti Dans le cas du traitement des IFI e
395. lus une veille est cibl e et plus cette entreprise pratique mieux la veille strat gique La phase de criblage consiste d limiter l environnement de l entreprise scruter sp cifier la nature des informations susceptibles d tre recueillies sur l environnement et rep rer les sources d informations 1 3 1 1 L environnement de l entreprise un environnement constitu d acteurs Pour d limiter et choisir l environnement scruter les auteurs avancent deux approches La premi re d sign e par SEPT BRIGHT 1970 JAIN 1984 NARCHAL et al 1987 est fond e sur le d coupage de l environnement en domaines Social Economique Politique et Technologique Les auteurs proposent alors des indicateurs pour suivre r guli rement chacun de ces domaines La deuxi me approche est fond e sur la notion d acteur PORTER 1982 AAKER 1983 LESCA 1986 THIETART 1990 L environnement est consid r comme un syst me dans lequel des acteurs interagissent Nos travaux se situent dans cette deuxi me approche La veille strat gique est ainsi focalis e sur le comportement d acteurs susceptibles d exercer par leurs d cisions et leurs actions une influence sur le devenir de 65 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes l entreprise Dans ce qui suit nous supposons donc que l environnement de l entreprise est form d acteurs en interaction La litt rature sur le management strat gique nous apprend qu
396. luster avec ses liens internes et externes d apr s COURTIAL 1990 228 Figure 59 L acc s la base de connaissance de Vigilance 230 Figure 60 Mod le de fonctionnement de vigilance 231 Figure 61 L architecture de Lotus Notes 233 Figure 62 RDSS une base de donn es structur es d apr s TODA et al 1991 242 Figure 63 Saisie des informations avec acc s aux documents d origine 247 Figure 64 Saisie des IFI partir de diff rents points de vue 248 Figure 65 Exemple de phrases normalis es dans le cas de la veille technologique 248 Figure 66 Exemple d un cran de saisie d un dictionnaire de mots cl s 249 Figure 67 Une repr sentation puzzle initiale 260 Figure 68 Une vue group e d une repr sentation puzzle apr s le groupement des n uds n n et nz 261 Figure 69 Une vue d velopp e sur une repr sentation puzzle apr s le groupement des n uds 1 2et3 261 Figure 70 Une vue d velopp e sur une repr sentation puzzle apr s le groupement des n uds ns ne et n7 262 Figure 71 Une vue d velopp e sur une repr sentation puzzle apr s le groupement des n uds no et ns 263 Figure 72 Une vue d velopp e sur une repr sentation puzzle apr s le groupement des n uds ns nio Ni et ny 263 Figure 73 Une vue d velopp e sur une repr sentation puzzle apr s le groupement des n uds ns nio N1 et ni3 264 Figure 74 Une vue d velopp e sur une repr sentation puzzle apr s clatement du n ud n 265 Figure 75 Une vue su
397. lytique le s quentiel mais doit simultan ment utiliser le global l heuristique etc 5 Une pens e qui permet la construction et la simulation de mod les mentaux utiles au raisonnement et l apprentissage 6 Une pens e qui ne peut avoir d autre raison d tre que de guider l intelligibilit travers la construction de m thodes Etant donn cette complexit nous allons voir s il existe des solutions dans la litt rature sur la r solution de probl mes Problem Solving Ceci n cessite de d finir ce concept et de clarifier notre position vis vis de lui 2 3 Le traitement des IFI est la r solution de probl mes Bon nombre d auteurs tels GORRY et SCOTT MORTON 1971 MCKENNEY et KEEN 1974 TODA et al 1991 SMITH 1988 consid rent que la prise de d cision decision making et la r solution de probl mes problem solving sont sensiblement diff rentes au niveau de l objet de recherche mais similaires au niveau du traitement cognitif La prise de d cision est le processus par lequel chaque individu organise les informations de l environnement qu il per oit en vue de r soudre un probl me La prise de d cision implique qu un choix peut tre fait ceci suppose qu il existe des alternatives que l on peut identifier A l oppos la r solution de probl mes concerne la satisfaction et la r alisation de certains objectifs Si la question du d cideur est quelle alternative dois je utiliser pour 96 Sectio
398. maine d application ne correspond pas au n tre Nous avons montr que les logiciels tudi s ne permettent pas la construction des repr sentations puzzle En effet les logiciels documentaires disponibles font seulement du stockage intelligent et ne permettent pas la visualisation des repr sentations graphiques A l inverse les visualiseurs de graphes et les diteurs de graphes n offrent que des fonctions pour la construction des graphes et pas pour le stockage des informations Par rapport notre cahier des charges et parmi les outils de stockage tudi s nous avons choisi Lotus Notes pour faire du stockage de la visualisation des informations de l enrichissement des informations du regroupement par th me et sous th me et des extraction d informations Par rapport notre cahier des charges et parmi les outils de traitement des graphes disponibles seuls les outils Decision Explorer et Inspiration permettent partiellement de cr er les repr sentations puzzle En outre il ressort de l tude pr c dente qu il n existe pas d outil fournissant un traitement des IFI cl s en main Ce traitement n cessite des qualit s humaines bon sens curiosit aptitude au raisonnement qui sont des qualit s pr sentes chez le veilleur mais que la machine ignore Nous avons d j publi nos r sultats concernant l absence d outils de traitement des IFI ROUIBAH et LESCA 1996 1997 afin de faire r agir des quipes de recherches non e
399. mais seulement une situation am liorer Certes nous constatons qu il y a un cart entre l tat actuel et une situation d sir e id ale que nous ne connaissons pas Ce sentiment comme le pr cise SMITH 1988 est partag par les chercheurs qui travaillent sur la construction du puzzle ou la cr ation de sens Pour ces raisons nous souhaitons apporter notre contribution afin d aider la g n ration de d clics stimuler l imagination provoquer des impulsions destin s r duire cet cart Ceci peut tre fait en g n rant des concepts et en construisant une 100 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines approche d aide Nous voulons ainsi cr er une situation inexistante repr sentation signifiante Figure 22 Nous nous situons alors dans le constructivisme Input situation initiale Output situation souhait e Informations ne 5 Repr sentation signifiante fragmentaires et Boite noire P 8 incertaines Informations fragmentaires et incertaines Construits nt assassin Influence des filtres R fracteur de buts Figure 22 Le traitement des IFI est une boite noire Nous avons ensuite repris les diverses d finitions propos es pour qualifier la structure d un probl me Ceci nous a permis de d finir la notion de probl me mal structur pour pouvoir ainsi d finir l activit de traitement des IFI De l analyse
400. me ouvert et notre question de recherche devient 156 Chapitre 2 Comment op rationaliser la construction des repr sentations puzzle sous forme d une m thode op ratoire prolong e par un outil informatique acceptable par les responsables d entreprises et utiles pour les enseignants chercheurs Notre objectif est maintenant de d velopper une m thode pour construire et analyser les repr sentations puzzle sous des formats plus organis s travers une typologie de liens lien de confirmation lien de causalit lien de contradiction Cet typologie de lien a fait l objet d une recherche de th se qui s est d roul e au m me temps que la mienne CARON 1997 2 1 Bilan des m thodes tudi es Rappelons que notre objectif est orient vers la conception d une m thode et d un syst me d aide au traitement des IFI Le Tableau 28 pr sente la synth se des id es retenues partir de l tude des m thodes de traitement disponibles 157 Section 2 M thodes tudi es Concept et prototype PUZZLE M thode 3 T M thodes cr atives K J M thode fusion de donn es Sybil Data Warehouse EIS Utilisation de crit res M thodes des sc narios M thodes de traitement disponibles analyse critique Id es retenues Le concept permet de recouper et de rapprocher des informations en vue de cr er des repr sentations signifiantes Ces repr sentations permettent d aider cr er diff
401. me que la qualit est le souci d IBM e 14 form e de l information n12 nous informe qu IBM envisage des alliances Les pr c dentes interpr tations soul vent plusieurs questions Pourquoi IBM a t elle privil gi Power P C comme strat gie principale Quelles sont les alliances possibles d IBM dans les produits base vocale Eten mati re d Internet qu envisage t elle de faire L interpr tation et la r interpr tation des IFI selon la m thode pr c dente est un processus continu de nouvelles informations seront cibl es de nouvelles repr sentations puzzle seront construites autour des th mes cibl s L examen et la comparaison de toutes les repr sentations puzzles construites peuvent r v ler l existence de diff rences et susciter la recherche continue de nouvelles informations pour combler les lacunes identifi es ou cr er des prolongements Par exemple les informations ci dessous illustrent des th mes autour de ces informations 196 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI IBM et Internet 1 Grande alliance Oracle IBM Apple Sun Netscape anti Microsoft autour du P C futur P C Internet s affranchir de l h g monie d Intel et de Microsoft 2 Alliance possible Microsoft Intel Toshiba Sony Microsoft se lance dans le P C Internet Alliances d IBM dans la reconnaissance vocale IBM envisage des alliances avec Computer Associates diteur de
402. ment parce que elles sont issues de deux sources d informations diff rentes elles sont rapport es par deux traqueurs diff rents l une des informations vient compl ter l autre le contenu des deux informations se confirme Lien de contradiction Les deux informations sont contradictoires parce que les traqueurs ne sont pas les m mes erreur d interpr tation certains faits contenus dans les deux informations se contredisent Lien de causalit Si l on pense que l une des informations est l une des causes possibles ou la seule cause de l autre information l une des informations est l une des cons quences possibles ou la seule cons quence de l autre information Tableau 32 Les liens choisis et leur signification Arriv s ce stade nous retenons qu une repr sentation puzzle est une association d informations connect es par divers liens de raisonnement 2 4 2 Etape 2 la visualisation de la repr sentation puzzle La visualisation succ de l tape d affectation de liens Elle consiste visualiser les repr sentations puzzle construites des fins de comparaisons et de discussions Il existe deux modes de visualisation des repr sentations puzzle le mode de g n ration automatique de repr sentations puzzle et le mode semi automatique ou les utilisateurs construisent eux m mes leurs repr sentations puzzle l aide de l outil informatique 2 4 2 1 Le mode automatique de visual
403. ment pour un groupe convergence divergence 2 dans le temps pour un m me individu il s agit d appr hender l volution de ces repr sentations et donc certains aspects de son apprentissage et de sa m moire 3 dans le temps pour un ensemble d individus m me chose que pr c demment Cependant nous nous int ressons tout particuli rement au troisi me cas La comparaison des repr sentations puzzle peut s effectuer soit au niveau de la structure soit au niveau du contenu des repr sentations Le premier souligne le caract re simple ou complexe des repr sentations puzzle liens et informations le second compare le 193 Chapitre 3 contenu id es cela revient effectuer une analyse s mantique sens et signification Nous r duisons notre comparaison la structure des repr sentations comparaison des liens et des n uds 2 7 Phase 6 Les proposition d actions suite l interpr tation d une repr sentation puzzle L identification d une menace opportunit peut tre signal e en utilisant un jeu de couleurs Ces couleurs peuvent tre utilis es comme des signaux d alerte annon ant un v nement non encore totalement r alis Nous pouvons choisir d utiliser la palette de couleurs suivante 1 la couleur verte qui repr sentera une opportunit vidente 2 la couleur rouge qui repr sentera une menace vidente 3 la couleur blanche qui repr sentera une vision neutre et incompl te Il n existe pas d
404. met d orienter l coute de l environnement travers la collecte de nouvelles informations par rapport aux lacunes et trous identifi s Lors de la construction des repr sentations puzzle il arrive que l utilisateur prouve un manque d informations fasse des suggestions ou des interrogations ou mette des hypoth ses de travail Dans ce cas le graphe puzzle sera utilis pour une recherche cibl e d informations nouvelles et manquantes pour la recherche de r ponses aux interrogations soulev es ou bien pour la v rification d hypoth ses mises Cela conduit identifier ou d signer des traqueurs d informations et leur assigner des t ches sp cifiques 3 Aider g n rer des hypoth ses r sultants de diff rents rapprochements Les informations d un graphe puzzle peuvent aider faire des d ductions En effet les rapprochements peuvent engendrer la d duction de nouvelles informations qui de mani re directe sont inaccessibles C est ainsi que de trois informations engrang es et convenablement rapproch es on peut d duire une quatri me information laquelle il serait peut tre impossible d acc der directement Cette information est probable mais non certaine Elle sera prise comme une hypoth se de travail que l on s efforcera de valider rapidement Des objectifs pr c dents il ressort que le concept PUZZLE permet de rendre plus s lective plus cibl e l coute de l environnement et par cons quent de rendre pl
405. mitant et progresser en assimilant le savoir des autres cas des dragons de l Asie DOU 1995 2 3 6 La typologie d informations g r es par une entreprise Pour mieux pr ciser le contenu des informations anticipatives de veille strat gique dont nous parlons ult rieurement nous allons d abord les situer par rapport au flux d information g r par l entreprise DOU 1995 introduit la typologie des informations suivante 1 information du type texte manipulable par l ordinateur base de donn es 2 information du type floue qui doit tre recherch e sur le terrain 3 information du type expertise telle que la m moire d entreprise et les experts 4 informations du type foires et salons L information floue et indispensable pour apporter une compl mentarit l information disponible texte LESCA et LESCA 1995 introduisent une autre typologie Selon les auteurs toute organisation g re trois types d informations et trois types de flux d informations Tableau 4 Les trois types d informations sont 1 l information de fonctionnement c est une information de commande pour d clencher ou r aliser une action ou une information de contr le Elle est souvent formalis e et r p titive 12 Il existe d autres typologies par exemple MORIN 1985 propose une typologie bas e sur les informations brutes les informations semi finies et les informations d alertes 37 Section 2 Pr sentation de la veille strat g
406. mod le rationnel de d cision sont appel s biais cognitifs La litt rature conomique a produit une norme quantit de travaux sur les activit s de jugement et sur les biais cognitifs des individus Ces travaux sont regroup s sous l tiquette de la th orie de la d cision comportementale Nous citons ces biais et leurs effets pour voir comment les limiter durant un processus de traitement des IFI En effet plusieurs tudes montrent que des informations peuvent tre n glig es ignor es ou d form es quant elles ne correspondent pas aux sch mas cognitifs TVERSKY et KAHNEMAN 1974 SMIRCICH et STUBBART 1985 KIESLER et SPROUL 1982 WILLIAM 1980 Nous n allons pas tous les num rer car la liste est trop longue Les biais ont des origines diverses organisationnelles motions interaction du groupe JANUS 1982 117 Chapitre 2 3 3 2 1 Les biais de perception Ce biais affecte le type l tendue et l interpr tation des informations collect es Il est issu des caract ristiques personnelles du contexte ou de la culture d entreprise Sous l impulsion de ce filtre les individus dirigeants agissent comme suit Ils privil gient les informations famili res au d triment des informations peu famili res qui cr ent la surprise WANG et TURBAN 1991 Ils ont tendance s infl chir vers les informations r trospectives plus que vers les informations prospectives Ainsi ils rejettent les IFI WANG et TURBAN 1991
407. moris s on constitue une ou plusieurs repr sentations puzzle La recherche des informations stock es s effectue au moyen de mots cl s et permet d acc der ces informations La gestion par synonymes et le thesaurus permettent de r soudre les probl mes de vocabulaire rencontr s Un module de navigation r alis gr ce une programmation en Turbo Pascal Ce module est con u pour faciliter la cr ation des repr sentations Une repr sentation puzzle est amorc l initiative de l utilisateur Au d part c est un dossier vide dont seul le nom est indiqu Par la suite ce dossier s enrichit des IFI issues de l extraction Mots a Information 1 cl s Mots Information 2 cl s Mots S s Information 3 1 Depuis 1992 V ALETTE r active la marque Z en France 2 VALETTE veut avoir sous la marque Z une gamme compl te d lectrom nager 3 VALETTE veut utiliser sa marque Z pour ses trois march s Figure 27 Exemple d une repr sentation puzzle construite par la version V D apr s VALETTE 1993 1 1 3 2 Avantages et inconv nients de la version du prototype puzzle La mise en application de la version V du prototype PUZZLE a dur plusieurs mois dans diverses entreprises Elle a r v l des avantages et des inconv nients LESCA et DELAMARRE 1994 En r sum l outil tait per u dans l ensemble utile et par excellence un outil de communication p
408. mple d illustrati osiinsa nas mentir it RAM near 300 2 3 LA CONCRETISATION DE L ENGAGEMENT DIRECT ET DE LA LIBERTE D EXPLORATION ss 301 2 4 LES CONDITIONS D UTILISATION DE LA METHODE ET L OUTIL DEVELOPPES sr 302 3 LA VALIDATION DE LA METHODE ET DU PROTOTYPE DEVELOPPEES ss 303 3 1 LA VALIDATION INTERNE DE LA METHODE eseseseeeeresereeseseeeeeeserseseseeeeseseeseseseeeenereesereeeeeeseroeseseeerneseses 303 3 2 LA VALIDATION EXTERNE DU PROTOTYPE INFORMATIQUE users eeererenseeseeeererrenene cesser 304 321 Les difhcult s de validation etaient stNen teens 304 3 2 2 Les crit res de validation ss 305 3 2 3 Les difficult s du terrain pour le chercheur ss 306 4 CONCLUSION DU CHAPITRE 4 ssnsnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnsnnssee 308 5 CONCLUSION DE LA PARTIE 2 usssnnnnnnnnnnnnnnnnnsee 311 6 CONCLUSION GENERALE ssnmnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnenenenensnssee 314 6 1 LES RESULTATS DE CETTE RECHERCHE 555605 e eare nt Nri SKANER ena r eE 314 6 1 1 La Contribution conceptuelle au traitement des FL enr 345 6 1 2 La contribution au niveau de la conception du m canisme de zoom et unzoom 315 6 1 3 La contribution au niveau de l impl mentation informatique ss 315 6 2 LES IMITES DE CETT RECHERCHE 25e tt sentant aE ae EEE E EErEE SER ententes pe OS 316 6 2 1 Les limites de la m thode de traitement des IFT ss 316 6 2 2 Une th orie pour le traitement des IFI encore fragile s
409. n Figure 71 Une vue d velopp e sur une repr sentation puzzle apr s le groupement des n uds ns et n4 1 5 2 Des exemples d op rations de groupement de n uds visibles et de n uds cach s Exemple 1 Le groupement des n uds ns n10 n11 et n 2 dans un nouveau NSG 14 est illustr par la Figure 72 Ce groupement est fait partir de la Figure 71 1 11 N1 N10 N2 N5 N3 N7 N10 N10 N3 N9 lien de contradiction Nous pr sentons ci dessous deux exemples de mani re illustrer tous les cas possibles lien externe gt lien de causalit lien de confirmation et n12 Figure 72 Une vue d velopp e sur une repr sentation puzzle apr s le groupement des n uds ns n10 nu 263 Chapitre 4 Ce groupement a pour effet de 1 cr er un nouveau n ud NSG 14 2 inclure les n uds ns no nu et 12 dans le n ud NSG 14 3 cr er les n uds NES correspondant aux n uds n4 et ng ces n uds appartiennent des n uds complexes puis rajouter les liens correspondants 4 cr er un lien externe entre les n uds n14 et n13 Exemple 2 Le groupement des n uds ns n10 n11 et n z dans un nouveau NSG 14 est illustr par la Figure 73 Le groupement est fait partir de la Figure 71 Q ED 5 1 N N7 N5 N6 N7 a lien de causalit lien de confirmation lien de
410. n Th me Ln ID Th me 0 n Ce LE Se es ID Capteur Ln e Nom Capteur 1 n e Coordonn es ID Sous_Th me E Nom STH om acteur e Type acteur Figure 51 Mod le conceptuel de donn es avec la m thode merise 4 1 1 Quelques caract ristiques de saisie des informations Traitement de texte Pour faciliter la saisie des informations il serait souhaitable que l outil informatique int gre un traitement de texte Message de rappel Si la dur e de vie d une IFI est d pass e il est souhaitable que l outil 1 rappelle aux utilisateurs les informations p rim es d s les dates de p remption 2 affiche les informations p rim es sous une couleur diff rente de celles des autres informations Statut de l information Afin de distinguer les informations enrichies de celles non encore enrichies les informations seront pr sent es dans l outil comme suit 1 informations en attente d examination elles sont saisies mais non encore valu es 2 informations en cours d examination leur contenu est en cours d valuation en vue d un classement 4 1 2 Enrichissement des IFI collect es La liste suivante des crit res peut tre utilis e comme une aide pour enrichir les informations saisies surprise g n r e par l information saisie cr ation de confirmation cr ation de contradiction cr ation de prolongement questions r ponses 4 1 3 S curit confidentialit de la base de donn es Il est souhaitable
411. n syst mes m dicaux syst mes financiers industrie de l automobile domaine militaire et robotique N anmoins notre connaissance il n y a pas d applications dans le domaine de l intelligence conomique En outre cette m thode utilise une masse importante d informations traiter Ceci est contraire la d marche de la gestion par anticipation ou nous avons traiter peu d informations Cette m thode fait appel galement plusieurs techniques difficilement applicables dans le domaine de la veille strat gique Les informations trait es sont un m lange d informations quantitatives et qualitatives issues de divers capteurs Ces informations sont pr trait es et transform es en donn es symboliques La phase de traitement est comparable au fonctionnement d une boite noire dont nous ignorons le fonctionnement A la lumi re de ces limites il s av re que cette m thode complexe est difficile mettre en uvre du moins l heure actuelle pour traiter des IFI Malgr ces limites nous retiendrons du processus de fusion de donn es les id es suivantes e Il permet d identifier des opportunit s ou des menaces lorsque le danger ou la parade est l tat naissant e Le traitement consiste cr er des perceptions de repr sentations imag es partiellement signifiantes partir des informations floues et incertaines collect es Ces repr sentations sont amen es voluer e Les perceptions des repr sentatio
412. n 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines maximiser mes pr f rences celle pour r soudre un probl me est comment atteindre mon but pour passer d une situation insatisfaite une autre d sir e Les recherches sur la r solution de probl mes sont conduites dans la th orie cognitive Ces recherches consid rent la r solution de probl mes comme une activit orient e par les objectifs des individus qui utilisent les connaissances d claratives et proc durales pour d terminer comment mieux atteindre leurs objectifs Les recherches sur la r solution de probl mes ont t stimul es par le d veloppement de la th orie cognitive du traitement des informations et l utilisation de l informatique Les recherches sur la prise de d cision sont conduites dans la th orie de l utilit marginale l analyse de la d cision et la th orie du comportement pour la d cision Ces recherches d crivent le processus de prise de d cision comme un ensemble d actions et de facteurs qui commence par l identification d un stimulus et qui se termine par un engagement sp cifique pour une action Les litt rature traite abondamment de ce th me et propose de nombreuses approches pour mieux comprendre le processus de r solution de probl me Par exemple SMITH 1992 cite quatre la th orie de la d cision la th orie de l organisation la th orie des traits individuels la th orie du traitement cognitif Not
413. n avons pas abord les probl mes sp cifiques l utilisation collective Arriv s ce stade nous soulevons la question suivante Qu est ce qui permettra de dire apr s 323 pages de lecture que nous avons atteint nos objectifs voqu s pr c demment Nous dirons que nous avons atteint nos objectifs si les conditions suivantes sont satisfaites 36 Introduction 1 Existence d une m thode d aide au traitement des informations fragmentaires et incertaines qui comporte peu d op rations facilit per ue 2 Existence d une base de donn es sp cifique adapt e au stockage la visualisation et au regroupement des informations collect es Cette base doit tre facile d utilisation regroupement facile des informations par th me pr sence de couleurs utilisation d un diteur de texte pr sence des touches de raccourcies 3 Existence d un outil pour construire les repr sentations puzzle muni des fonctions suivantes une typologie de liens une mobilit des informations une modification de la structure de la repr sentation puzzle un compte rendu d interpr tation la pr sence d un zoom l utilisation de couleurs utilit per ue Plan de la th se La premi re partie dresse l tat des lieux des connaissances sur le traitement des informations fragmentaires et incertaines de veille strat gique Le chapitre 1 d crit le domaine du management strat gique et de la veille strat gique dans lequel se situe c
414. n d clic peut donner naissance une opportunit mat rialis e par exemple par la couleur verte Inf Opp une menace mat rialis e par la couleur rouge Inf Men ou une vision neutre mat rialis e par la couleur blanche Inf Neu Cette op ration est possible via la cr ation d un n ud suppl mentaire sans contenu 299 Chapitre 4 2 2 7 Etape 7 enregistrer la repr sentation puzzle courante La repr sentation puzzle obtenue doit tre enregistr e la fin des modifications et des mises jour L utilisateur attribue un nom compos au maximum de huit caract res au fichier associ la repr sentation puzzle et clique sur save as du menu File de Decision Explorer 2 2 8 Exemple d illustration Soit l exemple relatif IBM et le th me IBM s oriente vers les service cf chapitre 3 p 177 Exemple d une liste d informations La figure suivante illustre une liste d informations associ e une repr sentation puzzle avec ses arguments et les couleurs issues du s lecteur de n uds Cette liste est construite avec notre m thode dans Decision Explorer CEE Figure 94 Une liste d information associ e une repr sentation puzzle dans Decision Explorer La figure suivante illustre l exemple d une repr sentation puzzle construite par notre m thode sous Decision Explorer 300 Chapitre 4 Bm Service 10 Puzzle Samia Puzzle kamel Puzzle Caron Figure 95 Exemple d une repr se
415. n et de planification moderne Ces observations ont amen ANSOFF conclure que la planification strat gique est peu adapt e un environnement turbulent L incapacit de l entreprise faire face aux surprises s explique par les deux points suivants 1 L information doit tre disponible aussit t que possible pour permettre la pr paration des plans et des programmes Par exemple une entreprise qui met cinq ans pour d velopper un nouveau produit n cessite un horizon de pr vision de sept dix ans 2 Si les plans strat giques et les programmes sont d velopper le contenu des informations n cessaires aux pr visions doit tre pr cis afin d laborer des r ponses efficaces au changement Cependant les situations de turbulences imposent l entreprise une prise de d cision tenant compte des informations fragmentaires voir incertaines Les publications sur les pratiques de la planification strat gique montrent que ces deux conditions ne sont pas satisfaites lorsque l environnement des entreprises est turbulent En effet la vitesse d occurrence des v nements de l environnement est tr s rapide Cette vitesse limite les r ponses propos es et l utilisation de plan annuel de planification Ainsi pour faire face aux surprises strat giques l entreprise n a que deux alternatives 1 R agir apr s coup Incapable d exploiter les signaux annonciateurs de changement l entreprise se pr pare r agir rapidement et effic
416. n module d enrichissement pr traitement et de visualisation des informations un module d extraction par mots cl s un module de regroupement et enfin un module de modification La conception de ces modules est faite au moyen du multifen trage Leur ouverture se fait par un double clique sur la souris et le passage d une fen tre une autre s effectue par le bouton Echap du clavier de l ordinateur Signalons que ce prototype informatique peut tre utilis la fois d une mani re individuelle au collective 285 Chapitre 4 1 1 Le module de saisie des informations Les informations collect es font l objet d une saisie sous forme de fiches class es par acteur concurrents fournisseurs clients Le masque de saisie d une information contient les attributs suivants e un titre tir partir d une information primaire brute e une source d information formelle une liste de noms de la presse crite ou informelle par l interm diaire d une amiti d un cercle de connaissance d une discussion d une rumeur etc ou partir des m dias audio visuels la radio TV e les r f rences de la source formelle date de parution de la source num ro du volume num ros de la page e une date de saisie T1 e une date d expiration T2 modifiable en fonction des utilisateurs par d faut T2 T 3 mois e le nom du collecteur de l information 1 2 Le module d enrichissement et de visualisation des informations Il
417. n puzzle d j construite Quelles sont les transformations g n r es dans la repr sentation puzzle d j construite 2 6 1 Proposition d un raisonnement suivre lors de la saisie d une nouvelle IFI Lors de la saisie d une nouvelle IFI voici quelques questions pouvant servir alimenter un raisonnement 1 Qu avons nous discut la fois pass e Par exemple la construction d une repr sentation puzzle 2 De quoi allons nous discuter aujourd hui Par exemple le rapprochement d une nouvelle IFI la repr sentation puzzle d j construite 3 La nouvelle information peut elle constituer le noyau d une nouvelle repr sentation puzzle Si non passer l tape suivante 4 La nouvelle information peut elle tre ins r e dans une repr sentation puzzle d j construite Si oui laquelle 5 Peut elle causer la fusion de deux informations existantes Si oui lesquelles 6 Peut elle causer la suppression d une information existante Si oui laquelle 7 Si la nouvelle information est suffisamment riche peut elle entra ner la subdivision d une information existante en deux autres informations Si oui laquelle 8 La nouvelle information est elle redondante Si oui passer l tape suivante 9 La nouvelle information provient elle d une m me source d informations des moments diff rents Si oui elle confirme un raisonnement 10 Si elle est redondante a t elle t mise la m me date Si oui
418. n sous plusieurs th mes la fois Mais attention si une information a t saisie sous au moins deux th mes la fois et si cette information est supprim e d un th me elle sera supprim e non seulement des autres th mes qui la contiennent mais aussi de la base de donn es 1 3 2 la Proc dure de regroupement des informations Une fois qu une information est accept e elle appara t dans le module regroupement des informations sous la rubrique informations non cat goris es Pour regrouper une information il faut suivre la proc dure suivante 1 Ouvrir l application PUZZLE et cliquer sur le module regroupement d informations 2 S lectionner l information regrouper 3 Dans Actions du menu de Lotus Notes s lectionner le Categorize une fen tre classement par cat gorie s affiche 4 Choisir un th me existant ou cr er une Nouvelle cat gorie 5 Pour regrouper une m me information sous diff rents th mes la fois afficher la fen tre classement par cat gorie et s lectionner les th mes existants sous lesquels on d sire regrouper l information 6 Si une information est regroup e dans plusieurs th mes la fois et si l on souhaite qu elle soit regroup e dans un seul uniquement il suffit de d sactiver dans la fen tre classement par cat gorie les th mes non d sir s 7 Si l on souhaite qu une information regroup e ne le soit plus il suffit de d sactiver le th me en question
419. n2 Le processus de veille strat gique et ses probl mes Nous nous int ressons la veille strat gique car nous faisons le postulat que la veille strat gique a une influence significative sur les performances de l entreprise car des tudes l ont montr VERGNAUD SCHAEFFER 1992 SMELTZER et al 1991 Pour g rer les IFI la veille strat gique englobe plusieurs activit s Nous parlons alors non seulement d un dispositif mais aussi d un processus informationnel traque circulation amplification etc avec toutes les cons quences que ce concept peut impliquer Mais avant de mettre en place un tel dispositif analysons sa pertinence pour une entreprise 1 1 Pertinence de la veille strat gique pour l entreprise Avant de mettre en place un syst me de veille strat gique il s agit de v rifier si l organisation d une telle activit est pertinente pour toute entreprise ou pas Par exemple une entreprise de service n a pas besoin d une veille technologique 1 11 La veille strat gique est elle n cessaire pour toute entreprise La plupart des entreprises sont amen es d velopper leur radar de veille strat gique pour se mettre l coute de leur environnement ext rieur Si cette veille est indispensable pour certaines entreprises elle ne l est pas pour d autres Si elle est n cessaire l entreprise n a pas besoin de d velopper toutes les facettes de la veille strat gique D o le probl me suivant 61 Section 2
420. nagement strat gique Management strat gique Analyse externe opportunit s menaces Acteurs Ciblage de Veille strat gique Th mes l environnemen Collecte des segments informations de cible S lection 1 et 2i me i i Traitement des i informations RPM informations Methi dea T Recoupement M thode KJ gt etag E EN Rapprochement progressif Fusion de donn es raisonnement heuristique Classement Construction Affetcation de gt des informations des puzzles liens N Op rationalisation Mod le de management M thode M thode M thode Prototype Vers un outil strat gique Ansoff 1973 CIBLE SELEC PUZZLE PUUZLE informatique Figure 32 Le traitement des IFI est au c ur du management strat gique Dans la deuxi me partie de cette th se nous proposons une m thode op rationnelle pour construire les repr sentations puzzle en tenant compte de ce qui a t retenu l issue de la premi re partie expos e dans les pages pr c dentes L tude est orient e vers l op rationalisation instrumentation informatique de cette m thode pour la construction des repr sentations puzzle Ce travail pr sente un lien tr s troit avec le g nie industriel dont la vocation est d apporter des r ponses aux probl mes rencontr s par les industriels et de concevoir des m thodes et des logiciels qui s av rent utilisables par l industrie Le chapitre 3 pr sente 1 notre m thode propos e pour le traitement des IF
421. nce d index commun 2 cr er une nouvelle repr sentation puzzle qui sera enrichie par de nouvelles informations si la nouvelle information ne pr sente aucun lien avec les repr sentations puzzle existantes Dans le cas o la nouvelle information peut tre rattach e une repr sentation puzzle existante cr er des liens entre cette derni re et les informations de la repr sentation puzzle identifi e 2 6 3 La transformation et la mise jour d une repr sentation puzzle Les repr sentations puzzle sont des constructions dynamiques et volutives qui doivent tre entretenues et r guli rement mises jour d s l arriv e de nouvelles informations Il est donc n cessaire de les m moriser et de les comparer r guli rement entre elles afin de faire appara tre des volutions et de susciter des interpellations La modification d une repr sentation puzzle suite l arriv e d une nouvelle information peut se traduire comme suit 1 ajout et suppression de liens refl tant diff rents raisonnements possibles 2 suppression de n uds de la repr sentation puzzle 3 fusion de n uds 4 subdivision de n uds 5 modification du contenu d un n ud 6 substitution d un n ud la nouvelle information remplace un n ud existant Il y a sept transformations possibles Soit Go une repr sentation puzzle initiale La Figure 44 illustre des modifications possibles et diff rentes de celles pr sent es la Figure 43 G
422. ncore connues Le tableau suivant r sume la typologie des logiciels tudi s pouvant aider certaines activit s de la veille strat gique cf Annexe 8 p 358 252 Section 2 Logiciels susceptible de fournir une aide la construction des repr sentations puzzle Tr s satisfaisant Peu satisfaisant Pas satisfaisant Reche Reche Identi S lect D tect Constru sur sur sur des des ge amp ement on on ction EN n D BN e e eR t Mi e E O O O E E REE EN ER OE O To J Jey Jele J T BWE o Oo o y y Taa ef 97 1 E Oo o Meia S S d deade s T E i i e O E O D A S a LotusNots Notes Ne Brise Flec 4D B D File Maker Pre Scannist amp Derecuste E A Mu T tralos gie Tewat Vigilance NameTag NameTag Email et E Outils d E textuelle Lexica Spadt Alceste Decision Explorer gIBIS Decision Explorer gIBIS gIBIS Visualiseurs de graphes RDSS Sketch VCG Editeurs de graphes Cabri Graphs GraphLet GraphEd Outils de d tection d intrus Nides Hyperview Stalker Asax Tableau 47 Une typologie d outils au service de certaines activit s de la veille strat gique 293 Chapitre 4 8 Conclusion du chapitre 3 Nous avons labor un cahier des charges d un outil d aide au traitement des IFI dont les fonctions principales sont le stockage l enrichissement des informations leur visualisation leur regroupement par th me et so
423. ncore totalement r alis s 1 4 3 Les m thodes bas es sur l utilisation de crit res Il existe d autres m thodes bas es sur l utilisation de crit res pour traiter les informations qualitatives ANSOFF 1980 propose d interpr ter les IFI selon les tapes suivantes 1 Choisir partir d une liste tablie les attributs d v nements de l environnement susceptibles d affecter une entreprise donn e et d en ajouter d autres si n cessaire 2 Collecter les IFI et valuer l impact relatif importance de chaque v nement sur l entreprise Tableau 26 en tant que menace opportunit ou bien les deux la fois estimer le temps de r alisation de l v nement annonc urgence estimer le temps 139 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique de r action n cessaire l entreprise pour agir marge de man uvre identifier s il s agit d une opportunit ou d une menace Ev nement Impact Temps de Temps de Urgence Menace Opportunit r alisation r ponse DER RE ES Tableau 26 Impact et urgence des v nements d tect s D apr s ANSOFF 1980 3 Assigner des priorit s relatives aux v nements identifi s en utilisant par exemple la comparaison des crit res impact urgence Ceci revient hi rarchiser les v nements observ s 4 Alerter les d cideurs sur les v nements brusques et importants susceptibles d avoir lieu En outre ANSOFF 1975 sugg re d largir le r
424. ne 3 un Groupware Plusieurs utilisateurs peuvent travailler simultan ment sur une m me application 5 Bernard DOUSSET Institut r gional d information technologique de Toulouse Tel 05 61 55 67 81 http atlas irit fr 232 Chapitre 3 4 un Intranet D une part Lotus Notes permet la circulation des informations l int rieur de l entreprise et d autre part il garantit efficacement la s curit et la confidentialit des informations g r es Le verrouillage de la base est parfaitement ma tris En effet Lotus Notes permet de g rer diff rents niveaux d utilisateurs le concepteur con oit la base et dispose de tous les droits l diteur d pose et lit les informations l auteur le d posant d pose les informations mais ne peut pas les consulter le lecteur lit seulement les informations L architecture de Lotus Notes illustr e dans la Figure 61 d finit trois services de communication 1 la messagerie lectronique 2 la gestion de documents partag s l acc s aux bases de donn es conventionnelles les bases de Lotus Notes sont des biblioth ques de documents enregistr es dans un fichier unique 3 le syst me de gestion des connaissances Applications bureautiques Bases de donn es x e Syst me de gestion de f Syst me de messagerie relationnelles connaissance G rer les documents lt Incorporer les applications bureatiques a Supporter les utilisateurs distants w o
425. ne aide en ligne 1 Le crit re de changement Le crit re de changement est valu au moyen de deux autres crit res e La r alisation de l v nement quel est le degr de probabilit de r alisation de l v nement Faible Fort e La gravit de l v nement quel est le degr de gravit pour l organisation si l v nement se r alise Faible Fort 2 Le crit re d anticipation Le crit re d anticipation est valu au moyen de deux autres crit res e Le d lai de r action quel est le d lai de r action ventuel de l entreprise face l v nement annonc Court Long e L horizon de temps sur quel l horizon de temps l v nement pourrait se produire Rapide Long Cette aide permet de qualifier une information par trois expressions tr s importante importante et peu importante B L valuation de la fiabilit Pour valuer la fiabilit d une IFI nous utilisons le crit re de familiarit avec la source ainsi que la surprise de l v nement sous forme d une aide en ligne e La familiarit de la source l information provient elle d une source connue ou inconnue e La surprise de l v nement l v nement annonc est il d j totalement r alis Nous valuons la fiabilit d une IFI en fonction de deux tats fiable peu fiable 1 2 3 Les d cisions d acceptation ou de rejet d une information saisie dans la base A l issue de l enrichissement pr c dent l utilisat
426. ne incertitude plut t faible l gard de son environnement 2 Caract ristiques de l entreprise Pertin value les caract ristiques de l entreprise par la volont strat gique qu affiche les dirigeants Cette volont peut tre une volont de domination par la r duction des co ts ou une volont de diff renciation par la qualit ou par l innovation La combinaison entre un type de volont strat gique et le type de facettes de veille mettre en place est r alis e au moyen de r gles d inf rence Pertin manipule au total 80 r gles d inf rence par exemple e Si volont strat gique domination par les co ts alors l entreprise devra pratiquer la veille fournisseurs la veille acquisition et la veille technologique e Si volont strat gique diff renciation par l innovation alors l entreprise devra pratiquer la veille technologique la veille concurrentielle la veille partenariale et la veille des comp tences Ayant pris connaissance de l int r t d un processus de veille strat gique voyons comment nous pouvons mettre en uvre un tel syst me Mais d abord rappelons les caract ristiques de ce processus 1 2 Les caract ristiques du processus de veille strat gique La veille strat gique est un processus transversal continu it ratif et d apprentissage et qui plus est d apprentissage collectif 1 2 1 Un processus transversal La veille strat gique est un processus transversal qui implique l ens
427. ne opportunit ou d une menace stock es dans la m moire Si la comparaison r v le une perte ceci conduit un d clic de menace Si la comparaison r v le un gain ceci conduit un d clic d opportunit S il y a un d saccord la vision est neutre Ainsi les individus interpr tent diff remment les IFI comme une opportunit ou une menace Ceci est la cons quence directe de l utilisation de l une des caract ristiques associ es aux IFI ambigu t et incertitude Cependant nous avons montr que les informations traiter sont des informations fragmentaires Prises individuellement elles sont insignifiantes mais rapproch es d autres par des liens cognitifs elles prennent progressivement de la signification Ainsi la comparaison pr c dente n est possible que si nous pouvons repr senter les informations disponibles sous forme d un mod le structurel En s inspirant du processus de la mod lisation structurelle MALONE 1975 le traitement des IFI devient un processus d apprentissage bas sur des comparaisons entre des mod les mentaux et des mod les structurels Figure 25 107 Chapitre 2 b Extraction partionnement groupement classement inf rence c Repr sentation construction graphique a G n ration B Cadre pour repr senter les informations structurel e Modification f Feedback d apprentissage l Comp raison Figure 25 Digramme conceptuel de la structura
428. nel ou une mani re d accomplir une activit cognitive Ainsi les t ches de traitement des IFI peuvent tre diff rentes d une personne une autre 115 Chapitre 2 3 3 1 1 L int r t d tudier les styles cognitifs Proposer aux dirigeants une m thode d aide au traitement des IFI n cessite au pr alable de conna tre le style du dirigeant qui utilisera cette m thode Certains styles conviennent pour des personnes et ne conviennent pas pour d autres En effet selon GETZ 1994 pour affirmer qu un syst me d information une m thode est bien utilis il ne suffit pas de constater que le d cideur re oit les informations dont il a besoin ni qu il examine celles ci en d tail Il faut aussi constater que le d cideur a bien int gr les informations dans son processus cognitif de prise de d cision L objectif de l tude des styles cognitifs est de montrer les pr f rences des personnes de styles diff rents pour certaines caract ristiques d un syst me d information 3 3 1 2 La typologie des styles cognitifs Il existe plusieurs typologies dont celles cit es ci dessous Le style de d pendance ind pendance d un champ Il refl te la d pendance ou l ind pendance d une personne vis vis d un champ qui peut tre un graphe une image une figure un tableau WITKIN et al 1962 dans GETZ 1994 Le style de traitement de l information Les informations per ues dans l environnement subissent un traitement cogniti
429. nformation en vue de faire croire aux concurrents que l entreprise est en train de faire quelque chose Sous graphe C est un graphe forme d un sous ensemble de sommets et de liens entre ces sommets Vue C est une apparence d une repr sentation puzzle un moment donn suite des transformations regroupement et clatement Connaissances proc durales Il s agit de savoir comment les choses sont faites descriptives et comment elles doivent tre faites perspectives 23 Introduction L information est devenue primordiale c est le p trole du XXI si cle Les entreprises devront passer d une attitude d fensive une attitude offensive Il faudra cr er de nouvelles grilles de lecture Les entreprises fran aises sont organis es de mani re trop verticale l information n y circule pas suffisamment Elles ne sont pas capables d entendre les signaux faibles informations fragmentaires et incertaines mis par le march et leurs clients Directeur Marketing de VALORIS Il n existe pas de m thodes s res pour inventer il ne peut y avoir de machines universelles invention MOLES et CAUDE 1970 Si nous voulons tre scientifique dans notre approche des Sciences Sociales et de gestion nous devons alors rendre ces disciplines comme les sciences dures ATKIN 1972 C est parce que le monde est complexe que les hommes peuvent y jouer un r le original en cessant d tre des spectateurs c est leur capacit d in
430. ng and its implementation on a rechearch decision support system Decision Support Systems 7 p 169 184 Yadav S B et Khazanchi D 1992 Subjective anderstanding in strategic decision making an information systems perspective Decision Support Systems 8 p 55 71 Vuillemin A Informatique et traitement de l information en lettre et sciences humaines Biu D V rifier ann e Logique floue Bouchon Meunier B Dubois D Prade H et Sanchez E 1989 O sont les ensembles flous nouvelle serie Afcet Interfaces n 80 juin 1989 p 5 9 334 Bibliographie Combr sis H 1987 Contribution au traitement des informations subjectives dans les syst mes experts Th se de doctorat Universit de valencienne Kauffmann 1992 Introduction la logique floue Technique de l ing nieur Mesure et cont le automatique R7 A120 R 7032 p 1 9 Meunier B 1990 La Logique Floue Collection Que Sais je Presse Universitaire de France n 2702 vol 54 n 4 p 36 51 octobre Ponsard C 1974 Impr cision et Son traitement en analyse economique Revue d Economie Politiquel p 17 37 Scientom trie Leximappe Callon M Courtial J P Penan H 1993 La scientom trie collection Que sait je Presse universitaire de France n 2727 Courtial J P 1990a Introduction la scientom trie de la bibliom trie la veille technologique Economica 135 p cou 007 BIU D Courtial J P 1994
431. nologique et comp titivit L intelligence conomique au service du d veloppement industriel Dunod 234 p DOU H 1997a L aff t des nouvelles technologies une vigie dans la jungle de l information Lib ration du 17 novembre 1997 p 28 DOU H 1997b Intelligence comp titive et veille technologique dans le secteur des PME PMI Veille n 8 novembre 1997 p 16 17 DOU H HASSANALY P QUONIAM L LATELA A 1990 Veille technologique et information documentaire de l usage de la bibliom trie dans les services documentaires Documentaliste science de l information vol 27 n 3 mai juin p 132 141 DOUSSET B et ROMMENS M 1995 Comment faire collaborer des experts par Internet au cours des diff rentes phases de la veille http atlas irit fr vsst vsst_95M2 html 6 p DUBOIS D et PRADE H 1987 Theorie des possibilit s application la repr sentation de connaissance en informatique Ed Masson Paris 1987 292 p DUTHEUIL C 1991 Etat de l art de la bibliom trie et de la scientom trie en france et l tranger Rapport au secr tariat g n ral de la d fence nationale n 24 SGDN STS VST 5 DUTHEUIL C 1992 Bibliom trie et scientom trie en france Etat de l art Documentaliste Science de l information vol 29 n 6 p 251 261 317 Conclusion G n rale EDEN C ACKERMANN F Et CROPPER S 1992 The analysis of cause maps Journal of Management Studies n 29 3 EDEN C 1990
432. novation qui leur permet de remplir ce r le dans leur espace de libert en devenant des acteurs interpr tes BAUDELET 1995 Quand la croissance s arr te quand l environnement devient incertain impr visible la gestion ne suffit plus place au management Le management se rencontre tous les niveaux Il est caract ris par l aptitude transgresser les contraintes d un probl me donn ou anticip afin de trouver une solution voulue et construite gr ce des changements de logique pouvant rev tir plusieurs formes LEBRATY 1992 Le pouvoir n appartient plus celui qui d tient l information mais celui qui sait la traiter DUTHEUIL 1992 Le passage d informations parses des repr sentations signifiantes est le vrai probl me crucial de la veille strat gique Si ce passage n est pas bien r alis la veille strat gique se r duit une pratique bureautique sans r el int r t manag rial LESCA 1992 Le traitement de l information marketing et l apprentissage organisationnel n impliquent pas forc ment la prise de d cision Le traitement de l information pour apprendre est certainement plus orient sur la production de sens que sur la prise de d cision SINKULA 1994 1 Valoris soci t de services sp cialis e dans les SIAD dossier Syst mes d Aide la D cision La Tribune du 28 mars 1995 21 Introduction 1 Introduction GENERALE Les entreprises voluent dans un environnement De
433. ns La saisie des informations avec acc s au texte int gral Dans le prototype informatique d velopp sous Lotus Notes les informations sont saisies sous forme de phrases courtes Apr s avoir constat que certains utilisateurs prouvaient des difficult s pour comprendre la signification des informations saisies dans la base de donn es sous forme de br ves nous sugg rons de faciliter la saisie et la construction des repr sentations puzzle comme suit 1 saisir l information d origine en texte int gral document d origine 2 saisir galement l information sous forme d une phrase courte et significative 3 construire des repr sentations puzzle avec les r sum s des documents 4 permettre la navigation des informations d une repr sentation puzzle vers le masque de saisie de cette information et vers l information d origine et vice versa Le d veloppement d un dictionnaire pour assister l indexation Nous faisons l hypoth se que le d veloppement d un dictionnaire pourrait faciliter la t che d indexation Les mots cl s des diff rentes informations saisies dans la base de donn es seront regroup s sous forme d un dictionnaire consultables la demande Ceci permettrait une indexation assist e par un dictionnaire et une mise jour du dictionnaire de mots cl s Le dictionnaire fournirait les statistiques sur l utilisation de ces mots cl s Le d veloppement d un nouveau prototype informatique avec zoom et unzoom Nous
434. ns travers un processus d valuation de ces informations La perception d une opportunit n est pas vidente Pour tre confirm e elle a besoin d un processus it ratif qui permet d interpr ter et de traquer de nouvelles informations Ainsi une perspective ce travail serait de v rifier la v racit de ces deux r sultats La validation du prototype informatique Du moment que le prototype informatique existe et est op rationnel nous pouvons mettre les deux questions suivantes Le prototype informatique est il utile pour les dirigeants d entreprises Est il facile d utilisation par les dirigeants d entreprises Si en outre nous supposons que le prototype informatique est per u comme utile et si nous mettons ce prototype au service d une centaine d entreprises peut tre que nous d couvrirons que certaines entreprises l utilisent plus que d autres Et peut tre deviendrait il possible d mettre des hypoth ses sur l utilisation de ce prototype Ainsi il serait int ressant 1 d amorcer une typologie d entreprises quel type d entreprises le prototype est il le mieux adapt Quelles sont les caract ristiques de ces entreprises 2 de sp cifier les conditions particuli res d acceptation du prototype informatique quelles sont les conditions d acceptation du prototype 6 3 2 Les perspectives d am lioration de la m thode de traitement des IFI La m thode de traitement des IFI ne permet pas une cr ation d
435. ns qui ont t d cid es 5 la construction d une repr sentation puzzle dans l outil informatique ne demande gu re plus de quelques minutes Nous remarquons que la repr sentation puzzle Figure 97 construite avec notre prototype informatique est diff rente de celle de la Figure 98 construite avec la version V2 Nous pouvons r sumer les avantages de notre construction par rapport l ancienne dans les points suivants 306 Chapitre 4 a l apport d une typologie de liens confirmation contradiction causalit facilitant la construction et l interpr tation d une repr sentation puzzle N l apport de couleurs pour distinguer les id es contenues dans une repr sentation puzzle et faciliter sa lecture ou l apport d arguments associ s aux informations d une repr sentation puzzle P l apport d un compte rendu qui accompagne et explique une repr sentation puzzle cr e 5 l apport d une fonctionnalit permettant de personnaliser le nom d une repr sentation puzzle cr e gt IBM Service 1 Puzzle Service 2 Puzzle Service 3 Puzzle Service 4 Figure 97 Repr sentation puzzle autour de l acteur IBM France et du th me Service 307 Chapitre 4 construite avec notre prototype informatique V3 IBM met l coute du client en priorit Confirme IBM accentue la s paration entre les logiciels et les services IBM nome un DG services IBM s oriente vers les
436. ns cr es sont affin es et am lior es par le rapprochement de nouvelles informations surmonter l incertitude N 2 e L objectif du traitement des informations fragmentaires consiste pr dire les intentions qui se cachent derri re les faits d acteurs forces ennemies valuer leurs capacit s pour d terminer l ampleur du danger e La r action face au danger pr ressenti peut se traduire par la proposition d actions sous forme d hypoth ses par exemple 37 La derni re recherche date de juillet 1997 nous sommes en contact permanent avec les principaux laboratoires du domaine de fusion de donn es 149 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique e L utilisation de trois couleurs bleue rouge blanche nous para t tr s utile pour caract riser les actions d cid es suite la perception d une opportunit vidente bleu d une menace vidente rouge et d une vision neutre blanche 18 Outil d aide la conception Sybil Dans ce qui suit nous portons notre attention sur SYBIL un outil d aide la conception Nous faisons tat de cet outil pour expliquer son fonctionnement et voir sa contribution ventuelle au traitement des IFI de veille strat gique 18 1 Sybil Sybil d velopp par LEE et LAI 1991 est un syst me d aide la conception bas sur le langage DRL Decision Representation Langage Le DRL est un langage d velopp pour repr senter et g rer les l ments qual
437. ns et au suivi des performances de l entreprise et n ont pas de relations avec les d cisions strat giques Editorials 1994 Egalement WANG et TURBAN 1991 reconnaissent que la plupart des EIS existants se limitent au traitement des informations internes l entreprise Notre objectif est diff rent de celui des EIS car nous projetons de construire une repr sentation riche en signification partir d informations fragmentaires annonciatrices de changement Cependant des EIS d di s au traitement des IFI n ont jamais vu le jour Malgr les limites des EIS quant au traitement des IFI ils resteront utiles pour la veille strat gique et nous pouvons les consid rer EIS observatoire de la concurrence comme des outils de synth se d informations de potentiel cf chapitre 1 p 66 au service de la veille strat gique De plus l id e de pr senter les informations sous un format attractif avec utilisation de couleurs est retenir 1 94 Le Data Warehouse Avec l utilisation de plus en plus des bases de donn es dans les entreprises un constat se d gage e la diversit des donn es rend la collecte des donn es difficile e l h t rog n it des plates formes mat rielles Windows OS etc rend difficile la communication des informations e la diversit des applications rend n cessaire la circulation des informations d une personne une autre e la diversit des utilisateurs et de leurs besoins complique l l
438. ns puzzle Les concepts construites sont r utilisables pour effectuer des recherches d informations Nous nous inspirons de cette r utilisation pour proposer des repr sentations puzzle destin es tre r utilis es pour valoriser les IFI relatives l environnement ext rieur Les r sultats de recherches d informations sont class s par ordre de pertinence et il est possible de faire des it rations sur les r sultats obtenus des requ tes pour les affiner En outre gr ce la technique hypertexte de Topic il est possible de naviguer dans la base de donn es des informations vers les fiches signal tiques et vice versa Topic peut assurer la diffusion s lective des informations en temps r el en provenance de sources d informations d p ches de presse etc Nous tenons qu en veille strat gique Topic peut tre utilis pour la recherche d informations Cette utilisation n cessite la construction de concepts Par exemple suivre les projets de d veloppement du t l phone cellulaire portatif s av re une t che d licate tant donn les diff rents noms attribu s au produit et les diff rentes soci t s qui le d veloppent Topic peut tre utilis pour g n rer des concepts de recherche Le concept de t l phone cellulaire peut englober les diff rentes technologies utilis es et les noms des soci t s qui contribuent au d veloppement de cette technologie cl Figure 57 Enfin nous retenons que les concepts 1 fa
439. nseigne sur la sortie d un texte l gislatif au temps T2 alors cette information sera consid r e comme une information anticipative T T2 Marge de man uvre Information anticipative Sortie texte Figure 7 Exemple d une information anticipative A partir de la d finition et des remarques pr c dentes nous proposons une nouvelle d finition une information anticipative d signe une information qui renseigne sur des v nements d veloppements pas n cessairement amorc s et qui peuvent avoir des cons quences importantes sur l entreprise Probablement ces informations peuvent tre identifi es comme tant des annonces de menaces ou des annonces d opportunit s C est cette d finition que nous utiliserons dans la suite de notre tude Les informations anticipatives sont moins faciles obtenir moins quantifi es et plus incertaines mais dans un monde changeant elles sont d une importance vitale Mieux vaut reprendre une information douteuse plusieurs fois sous des angles diff rents que de prendre le risque de la n gliger Il existe d autres appellations voir Tableau 3 beaucoup plus proches de la r alit des dirigeants par exemple l appellation de signaux annonciateurs plus appr ci e par les dirigeants d entreprises ou signaux d alerte pr coce 32 Chapitre 1 Diverses appellations d une information Auteurs anticipative Early signals BRIGHT 1970 PARISER et MORRIS 1997 Ev nement d impor
440. nsf r son contenu dans la vue courante 2 partir de chaque n ud NES r tablir les connexions de la mani re suivante e si le n ud NES repr sente un n ud cach alors cr er un lien en respectant le type de lien entre le n ud NSG qui le contient et le n ud ni auquel le n ud NES tait li 259 Chapitre 4 e si le n ud NES repr sente un n ud visible alors cr er un lien en respectant le type entre le n ud nei qu il repr sente et chaque n ud ni auquel le NES est li 3 supprimer les n uds NES 4 supprimer les liens pendants On peut facilement montrer que le r sultat d applications successives des op rations de Zoom et d Unzoom ainsi d finies ne d pend pas de l ordre dans lequel ces op rations sont faites Ainsi l utilisateur peut clater le n ud qu il souhaite sans avoir m moriser l ordre dans lequel le groupement a t achev 14 La synchronisation dans la modification des deux structures Il est important de souligner que chaque fois que la structure initiale GSI est mise jour les s quences sont automatiquement r percut es sur la structure courante GSC De m me les effets d une suppression de NSG sur la structure initiale doivent aussit t tre notifi s 15 Des exemples d op rations de groupement et d clatement Nous consid rons le m me exemple d une repr sentation puzzle structure initiale construite autour de l acteur IBM et du th me IBM s oriente vers les serv
441. nt nous pouvons d gager la synth se suivante bien que les auteurs ne soient pas d accord sur ce qu il faut valider nous retenons dans notre cas la proposition qui consiste mesurer les id es qui mergent de l utilisation du prototype informatique en termes d utilit et de facilit per ue 3 2 2 Les crit res de validation Ainsi les deux crit res de validation utiliser sont l utilit per ue et la facilit per ue du prototype informatique a L utilit per ue Nous faisons allusion aux entreprises pr occup es et int ress es par le traitement des IFI et nous voudrions avoir une r ponse la question suivante Est ce que l outil informatique que nous proposons contribue aider au traitement des IFI Cet indicateur est mesur la fois par l acceptation ou le refus des dirigeants de valider le prototype au sein de leurs entreprises notre probl me r pond une pr occupation ou loin de leurs pr occupations et par l ouverture de leurs portes pour nous accueillir b La Facilit per ue du prototype Notre objectif est de valider les hypoth ses et le bien fond des nouveaux pas effectu s dans la construction d un outil informatique L outil est il d utilisation facile et pratique Cette question mesure les points forts et les points faibles exprim s par les utilisateurs Elle est mesur e travers les questions ci dessous 1 La m thode propos e aide t elle cr er du sens parti
442. nt des IFI Caract ristiques d une e ily a une valeur de gain li e un v nement opportunit e ily a une probabilit de gain Caract ristiques d une menace e ily a une valeur de perte li e un v nement e ily a une probabilit de perte Le sentiment de contr le d une e del autonomie d action opportunit provient e de la libert de choix des r ponses e de l acc s aux ressources moyens pour proposer des actions e d avoir un personnel comp tent Le sentiment de non contr le d une des limites d actions impos es par les autres menace provienti e du sentiment de manque d un personnel qualifi et comp tent Tableau 34 Interpr tation des menaces Adapt de JACKSON et DUTTON 1988 b Argumentation Pour argumenter un objectif identifi menace opportunit nous sugg rons d utiliser les liens comme suit 1 la confirmation pour inf rer et d duire de nouvelles informations 2 la contradiction pour proposer des hypoth ses pour enlever les contradictions et traquer de nouvelles informations 3 la causalit pour argumenter un raisonnement Exemple d interpr tation d une repr sentation puzzle A partir de la repr sentation puzzle Figure 42 nous pouvons faire ressortir quatre id es T1 changement de strat gie 12 service rendu au client 13 coute client et 14 centralisation d centralisation 1 L id e I1 est form e de l information n10 qui suppose qu IBM va
443. nt des IFI n ambitionne nullement de se substituer aux d cideurs dirigeants ou individus qui traitent les informations Elle accepte la multiplicit des logiques et des points de vue reconna t l ambigu t et se donne pour objectif d aider la cr ation de repr sentations sur d ventuelles perceptions de menaces et d opportunit s avec un souci de tra abilit 162 Chapitre 2 3 Conclusion du chapitre 2 Le traitement des IFI soul ve plusieurs probl mes incertitude ambigu t incoh rence redondance langage m thode de traitement Nous avons montr qu il n existe pas de m thodes simples et efficaces d utilisation pour cr er de la signification utile l action des dirigeants Celles disponibles se limitent au mieux des conseils de bon sens Parmi les m thodes tudi es seules notre avis les m thodes 3T PUZZLE et K J permettent d aider au traitement des IFI N anmoins elles pr sentent des difficult s li es leur caract re op ratoire Par rapport au processus de SIMON notre probl me de traitement des IFI est proche de la phase d intelligence et de conception qui laisse place la cr ation et la d couverte La structuration du probl me signifie pour nous la transformation des informations disponibles sous forme d une connaissance utile l action des dirigeants d sign e par repr sentation puzzle Ainsi nous nous situons au c ur de la m thode PUZZLE qui a d j fait l objet d une pr
444. nt et filtrant l information qui lui conf re une certaine signification A nsi les repr sentations de l environnement ne seront pas pr d finies Elles r sulteraient d une action mentale qu une personne vise construire Si l on part de ce principe alors l image construire peut tre d finie comme la vision int rieure croyance que se forge un individu Ces repr sentations n existent pas a priori elles sont cr er d Le traitement des IFI n cessite des liens Les repr sentations signifiantes cr er doivent permettre divers ajustements des IFI et sont reli es par des liens En effet selon BERTIN 1977 les donn es parpill es ne fournissent pas l information n cessaire la d cision Ce qu il est n cessaire d avoir ce sont les relations que l ensemble des donn es construit L information utile la d cision est faite des relations d ensemble L objectif de construction de repr sentations signifiantes partir des IFI est de fournir des pistes pour r duire l incertitude et l ambigu t Figure 21 Comme toute activit de cr ation ceci n cessite le recours des m thodes Traitement des informations Hypoth ses r duction de fragmentaires et incertaines l incertitude et de l ambigu t Figure 21 D finition choisie du traitement des IFI 86 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes 3 Conclusion de la section 2 La veille strat gique est un concept qui perme
445. nt ext rieur Cet environnement est de plus en plus int gr dans la strat gie des entreprises Selon HOLLARD 1994 l articulation entre l ext rieur et l int rieur de l entreprise et la localisation de ses fronti res sont devenues probl matiques Le g nie industriel contemporain est donc face des mutations qui lui impose de s appuyer sur de nouveaux champs d intervention Il est n cessaire d accorder autant d importance aux recherches orient es vers l int rieur des entreprises que celles orient es vers l ext rieur La veille strat gique que nous verrons plus loin peut tre utile pour d finir par exemple les fronti res d une entreprise 2 3 7 Attitude des entreprises vis vis des informations anticipatives Vis vis des informations anticipatives nous pouvons discerner les entreprises proactives r actives et les attentistes a Entreprises proactives Ce sont les entreprises qui s attachent d crypter tout ce qui va sortir du lot des secteurs cibl s pas n cessairement proches de leur activit ainsi et agir en cons quence En outre ces entreprises organisent la gestion de ces informations tel que nous le verrons plus loin b Entreprises r actives ou suiveuses Ce sont les entreprises en tat de veille permanente Elles s int ressent tout ce qui change bouge et qui est proche de leur activit D s qu elles observent un v nement d j 39 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et
446. nt utilis pour la recherche d informations dans divers domaines veille strat gique veille concurrentielle g opolitique intelligence conomique Les avantages et les limites du logiciel Ta ga Le logiciel TAIGA pr sente quatre avantages 1 il transforme les textes depuis n importe quelle langue dans un langage pivot qui regroupe les terminologies autour de champs s mantiques 2 il permet d effectuer des recherches sur des banques de donn es structur es et des banques de donn es textuelles ind pendamment de la langue 3 la recherche d informations est bas e sur les id es ce qui d passe la recherche d informations classique bas e sur les mots cl s 4 la recherche d informations est tr s rapide la vitesse du milliard de caract re par seconde Bien que TAIGA soit un excellent outil de recherche d informations multilingue il ne permet pas la construction de repr sentations puzzle telles qu elles sont sp cifi es dans notre cahier des charges En effet notre cahier des charges n cessite outre le moteur de recherche une base de donn es pour stocker les informations Conclusion TAIGA ne permet pas d impl menter notre cahier des charges N anmoins il peut tre utilis en veille strat gique pour la recherche et la s lection des informations disponibles sur les CD ROM et les banques de donn es accessibles en ligne 2 3 Synth se sur les logiciels de recherche d informations La fonction principale
447. ntage et les limites du RDSS Le RDSS pr sente divers avantages 1 les informations sont stock es sous forme de fiche signal tique phrases cl s r f rences etc 2 les informations sont regroup es par th mes 3 la s lection des informations peut se faire de diff rentes mani res 4 les liens sont utilis s pour g n rer des th mes de recherches 5 un visualiseur de graphes permet de g n rer les th mes sous forme de repr sentations graphiques Outre les caract ristiques ci dessus le RDSS offre d autres avantages 6 il utilise diff rentes couleurs pour mieux visualiser les graphes 7 les n uds et les liens d un graphe sont arrang s de mani re faire appara tre le minimum de croisement de liens 8 les graphes g n r s peuvent tre visualis s sur plusieurs fen tres 9 il est possible d ajouter et de supprimer des n uds et des liens 10 de s lectionner le type de lien pour diff rencier les diff rentes relations entre les n uds 11 de modifier le contenu des n uds mots crits 12 d crire des commentaires 13 d agrandir et de r duire la taille des graphes par une fonction zoom Parce que les informations besoins et r sultats li es aux n uds sont affich es sous forme d abr viations TODA et al 1991 pr conisent la technique q connectivity propos e par ATKIN 1972 pour obtenir des r sum s d informations N anmoins nous nous sommes aper us apr s l tude de cette m
448. ntaire et incertaine 76 Figure 19 Evaluation du dispositif de veille strat gique par Fennec 80 Figure 20 Outils au service du processus de veille strat gique 82 Figure 21 D finition choisie du traitement des IFI 86 Figure 22 Le traitement des IFI est une boite noire 101 Figure 23 Phases de l volution de la structuration des probl mes 101 Figure 24 Processus d identification des menaces opportunit s 107 Figure 25 Digramme conceptuel de la structuration des informations 108 Figure 26 Masque de saisie du prototype de la version V 128 Figure 27 Exemple d une repr sentation puzzle construite par la version V 129 Figure 28 Le processus d interpr tation des IFI selon la m thode 3 T 135 Figure 29 Param tres faisant varier l utilit d une information 141 Figure 30 Description du proc d fusion de donn es dans le cadre militaire 148 Figure 31 Illustration formelle du processus de construction d une repr sentation puzzle 159 Figure 32 Le traitement des IFI est au c ur du management strat gique 165 Figure 33 D marche de mise en uvre de la recherche ing nierique 168 Figure 34 D marche par prototypage de production des supports d aide 170 Figure 35 Mod le conceptuel de la m thode propos e pour le traitement des IFI 171 Figure 36 Mod le d enrichissement des IFI 172 Figure 37 La phase d enrichissement des IFI 173 Figure 38 Proc dure de regroupement des IFI 176 Figure 39 S lection et regroupement des
449. ntation puzzle construite dans Decision Explorer La lecture de la repr sentation puzzle est plus facile que la lecture de la liste des informations En effet l utilisation des couleurs permet de focaliser l attention sur les id es et permettre de mieux saisir le sens des informations Le figure suivant illustre l exemple d un compte rendu tabli par application de notre m thode sous Decision Explorer L objectif identifi correspond une opportunit mat rialis e par un argument de couleur bleue associ un n ud suppl mentaire Couleur bleue signalant une opportunit saisir Figure 96 Exemple d un compte rendu associ une repr sentation puzzle 2 3 La concr tisation de l engagement direct et de la libert d exploration La construction de repr sentations puzzle sous Decision Explorer permet l engagement direct et la libert d exploration L engagement direct se traduit par le fait que la souris remplace le crayon L utilisateur peut cr er directement une repr sentation puzzle et la manipuler sa guise La 301 Chapitre 4 construction des n uds et des liens s effectue l aide de la souri et ventuellement l aide de touches de raccourci qui remplacent certaines fonctions contenues dans les diff rents menus de Decision Explorer La libert d exploration se traduit par la facult de l utilisateur explorer des liens entre des informations qui prises individuellement sont insignifian
450. ntations cr es combler des lacunes cr er des prolongements etc e permettre de changer la structure des repr sentations cr es afin d effectuer divers raisonnements e permettre de surmonter l ambigu t des repr sentations cr es par des discussions collectives traitement collectif 2 2 3 N cessit d un feed back Pour stimuler l apprentissage un retour d information est n cessaire pour faciliter l interpr tation des informations En effet selon HEDBERG et JONS N 1978 quand les d cisions ne sont pas routini res ni programm es une coordination par un retour d informations feed back s av re n cessaire car les organisations ont besoin d interpr ter de r interpr ter et de structurer leurs informations La direction doit prendre des mesures pour e mobilis r le personnel par des r unions p riodiques e faire un suivi et une relance p riodique des processus d interpr tation des IFI en vue de surmonter l ambigu t e syst matiser le processus de feed back par la transmission des interpr tations des informations entre traqueurs interpr tes et utilisateurs Ceci peut tre facilit par des repr sentations visuelles 2 2 4 Quelques caract ristiques de la m thode de construction des repr sentations puzzle Nous r capitulons quelques caract ristiques souhait es pour la m thode propos e e facile d utilisation avec peu d op rations ex cuter e efficace dans le traitement
451. ntielle lorsqu il s agit d IFI relatives la production au march et au produit Le d veloppement d une th orie de traitement des IFI Nous avons d j mentionn l absence d une th orie toute faite et en dehors des travaux de notre quipe dans 72 Section 2 chapitre 3 p 253 318 Conclusion G n rale laquelle s ins re le mod le de traitement des IFI Ainsi nous sugg rons de poursuivre les recherches afin de construire une th orie de traitement des IFI autour du concept PUZZLE L utilisation d une grille pour la gestion des informations d duites Nous sugg rons de d velopper une grille qui permettrait d estimer le poids d une information d duite partir d une repr sentation puzzle Cette proposition est fond e sur le constat suivant les utilisateurs prouvent des difficult s raisonner sur les informations d une repr sentation puzzle cf observations faites en laboratoire avec des groupes d tudiants Soit consid rer l exemple suivant Figure 99 Gestion des informations d duites On suppose qu un utilisateur traite un ensemble de trois informations Figure 99 1 f1 f2 et f3 Nous supposons f1 et f2 ayant des poids respectivement p importante fiable q relativement importante tr s fiable f3 avec un poids r moins fiable et moins importante Si nous ajoutons l hypoth se que f1 et f2 confirment l information f3 alors intuitivement par un raisonnement saint l information f3 confirm e
452. ntiellement intuitives Cependant elles peuvent tre assist es par l informatique a Le groupement a Le groupement des informations consiste est un processus ranger les informations dans des th mes et des sous th mes 159 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique b La structuration B La structuration consiste affecter des liens aux informations d un th me Cette phase est d pendante des jugements humains Elle consiste produire des associations et faire varier les associations cr es c Visualisation ou construction y A La construction sert communiquer les id es substantives contenues dans les repr sentations obtenues Ceci peut tre fait d une mani re verbale crite ou visuelle un graphe Il est noter que la plupart des m thodes structurelles m thode K J carte cognitive utilisent des repr sentations graphiques pour permettre la communication d La modification 8 Les mod les structurels repr sentations cognitives obtenus peuvent tre modifi s par comparaison avec les mod les mentaux Les comparaisons effectu es permettent d ajuster les repr sentations cr es 2 2 2 Une m thode it rative d interpr tation des repr sentations puzzle La m thode d interpr tation doit satisfaire les conditions suivantes e tre usage collectif pour att nuer l effet des biais cognitifs individuels e permettre de surmonter l incertitude des repr se
453. ntitative Qualitative pas de chiffre Compl te Fragmentaire Certaine fiable Incertaine Acc s facile la source Acc s inhabituel la source Format de pr sentation uniforme Format de pr sentation variable Signification claire Signification ambigu Support uniforme Support multiforme texte son image Tableau 5 Comparaison entre information de fonctionnement et d anticipation Les trois types de flux d informations sont voir Figure 9 1 les flux internes il s agit de l information produite par l entreprise pour son propre usage information de fonctionnement 2 les flux allant de l int rieur vers l ext rieur il s agit d information aussi bien de fonctionnement que d influence 3 les flux allant de l ext rieur vers l int rieur il s agit notamment d informations d anticipation 38 Chapitre 1 Environnement int rieur de l entreprise Informations pr lev es de l int rieur vers l int rie Informations pr lev es de l ext rieur vers l int rieur Informations pr lev es de l int rieur yers l ext rieur Environnement ext rieur de l entreprise Figure 9 Flux d information g r s par une entreprise D apr s LESCA 1995 La gestion des informations anticipatives concerne l tude du troisi me type de flux d information Elle repr sente un axe de recherche du g nie industriel Les entreprises sont en train de changer leurs rapports avec leur environneme
454. ociations entre informations dans une repr sentation puzzle est propos e par COUGER 1993 et MEDNICK 1962 11 La variation d associations entre informations dans une repr sentation puzzle est propos e par KAWAKITA 1975 OSBORN 1956 KANTER 1988 COUGER 1993 BEAUDELET 1995 CONKLIN 1996 12 L utilisation d une repr sentation visuelle et synth tique est inspir e de MOLES 1990 MEYER 1991 13 Les modifications dans une repr sentation puzzle articulation substitution et modification sont tir es des processus d apprentissage propos s par PIAGET 1979 et NORMAND 1982 14 La r duction de la taille d une repr sentation puzzle est inspir e du MILLER 1956 et GAN ARSKI 1994 15 La proposition d un jeu de couleurs pour identifier une menace une opportunit ou une vision neutre est inspir s de la m thode fusion de donn es CHOLVY 1994 GATEPAILLE et BRUNESSAUX 1996 POLLET 1994 16 MACCRIMMON et WAGNER 1991 ELMA et MEAD 1990 PROCTOR 1988 ont montr que l interface utilisateur d un outil informatique est un facteur d terminant dans la g n ration d id e MACCRIMMON et WAGNER 1994 ont montr qu un outil informatique peut accro tre la cr ativit des individus durant un processus de r solution de probl me 3 2 La validation externe du prototype informatique La validation d un prototype informatique ou d un produit cr atif soul ve les difficult s suivantes 1 que faut il
455. of extrafunctional information by R amp D and marketing personnel review and model Journal of Product Innovation Management vol 7 n 3 p 213 229 septembre Pertnoff A Y 1990 Science amp Technologies n 27 28 juillet aout Reilly O Karlenet R 1976 Short notes relationships among compononts of credibility and communication behavior in work unit Journal of Applied Psychology vol 61 n 1 p 99 102 Raisonnement par les liens David T Spoor et Rose W Chn 1993 Building Causal Mod ls for Operateur aiding in a Supervisory Control Environment IEEE on Systems Man and Cyberneties Conference Proceedings p 344 347 Davis T Spoor et Rose W Chu 1993 Building causal models for operator aiding in a supervisory control environment IEEE on Systems Man and Cybernetics Conference Proceedings p 344 347 336 Bibliographie Kinoshita S Sano H Ukita T Sumita K et Amano S 199 Knowledge representation and reasonning for discourse understanding ICOT Institute for New Generation Computer Technology p 1 16 LFE J and LAI K Y 1991 What s in design rationale Humain Computer Interaction vol 6 p 251 280 Moles A 1990 Les sciences de l impr cis Ed Seuil 253 p Sullivan C H et Yates C E 1988 Reasoning by Analogy A tool for business planning Sloan Management Review vol 29 n 3 p 55 60 spring Tanaka Y 1987 A proposal for a product innovation method through fusi
456. ognitifs Par exemple HUBER 1992 dans GETZ 1994 fonde ses critiques sur de nombreuses recherches en psychologie pour montrer que les styles cognitifs sont des diff rences individuelles concernant le traitement de l information dans le processus de r solution de probl mes Laissons de c t les divergences d opinions sur les styles cognitifs et retenons qu il existe des diff rences de comportement face aux informations traiter Certaines personnes ont besoin d une information trait e et synth tis e une repr sentation graphique par exemple et d outils d assistance D autres regroupent les informations sous forme de th mes pour pouvoir les traiter Et d autres pr f rent utiliser le raisonnement base d essais erreurs De l tude des styles cognitifs nous envisageons de conceptualiser un syst me g n rique d aide au traitement des IFI Ce syst me n est pas destin un style cognitif particulier Certains individus peuvent l utiliser pour regrouper les informations par th me D autres peuvent l utiliser pour synth tiser les informations sous forme de repr sentations visuelles qui amorcent des d clics d opportunit s ou de menaces 3 3 2 Les biais cognitifs Le processus de d cision devrait se d rouler conform ment au mod le rationnel Or des tudes ont montr que ce processus est affect d anomalies Celles ci proviennent des erreurs du raisonnement naturel des dirigeants Les carts observ s par rapport au
457. on Coombs M et Alty J 1984 Expert syst ms an alternative paradigm International Journal of Man Machine Studies 20 p 21 43 Dewezc A 1993 Informatique documentaire Edition Masson 292 p 681 3 Dew Davies P 1988 Artificial Intelligence potential for application in the information industry Eusidic European association of information service Londre 1988 Documentation de Cope Documentation de Gingo Documentation de Verity sur le logiciel de recherche documentaire Topic Documentation de Logimot sur le logiciel de stockage d information Flecs Documentation de Transvalor surle logiciel de scientom trie Leximappe Documentation de R soudre sur le logiciel de veille technologique RIDoc Documentation de traitement linguistique Mariama Les Echos industries 1993 Le language dernier bastion humai 6 juin 1993 Roger C Schank 1994 De la m moire humaine la m moire artificielle La Recherche 273 fev 1995 volume 26 p 150 155 Rolland Bertrand 1991 Micro ordinateur et traitement de l information Paris Nouvelles technologies documentaires 216 p Schuller Maria 1994 G n se d un outil informatique pour l apprentissage et la mise en oeuvre de la veille strat gique Un cas de gestion de la communication entre cole et entreprise D cembre 1993 2 vol 324 p Th Doc Science de Gestion Grenoble 2 ESA M 365 Toda M Shintani T et Katayama Y 1991 Information structuri
458. on strategy in The Intelligent Computer Aided Management ICAM age Technovation vol 6 n 1 p 3 23 Probl matique du traitement des informations de veille strat gique Lesca H 1994 a Veille strategique pour le management strategique tat de la question et axes de recherche In Economies et societ s s rie science de gestion n 20 5 p 31 50 Lesca H 1992 Le probl me crucial de la veille strat gique la construction du puzzle Revue Fran aise de Gestion avril p 67 71 Lesca H 1983 L information strat gique des dirigeants Revue Fran aise de Gestion n 43 nov d c Psychologie cognitive Getz I 1994 Systeme d information l apport de la psycologie cognitive Revue fran aise de gestion n 99 p 92 108 Muller G A 1965 The magical number seven plus or minus two some limits on our capacity for processing informations Psychological Review mars vol 63 n 2 p 81 97 Biais cognitifs Ireland R D amp Hitt M A 1987 Strategy formulation processes diff rences in perceptions of strengh and weaknesses indicators and environmental uncertainty by managerial level Strategic management journal vol 8 PP 1062 Kiesler S et Sproul L 1982 Managerial response to changing enrironmental Perspectives on problem sensing from social cognition Admistrative Science Quaterly 27 p 548 570 Russo Edward et Schoemaker Paul J H 1994 Les chausse trappes de la prise de d cision
459. on des dirigeants A nsi le traitement des IFI n est pas synonyme du traitement statistique Parfois nous qualifions ce processus de cr ation de sens Probl me difficile structurer DAS C est un probl me que les dirigeants d entreprises n arrivent g n ralement pas exprimer spontan ment et pour lequel les outils de gestion dont ils auront besoin pour le traiter sont difficiles d finir En d autres termes c est un probl me qui n admet pas de m thode de r solution fiable 22 M thode Le mot m thode ne signifie nullement m thodologie Les m thodologies sont des guides a priori qui programment les recherches alors que la m thode qui se d gage de notre cheminement sera une aide la prise de d cision strat gique Le but de la m thode ici est d aider penser par soi m me pour r pondre au d fi de la complexit du probl me Outil logiciel C est un ensemble de principes r gles et instructions qui commandent et qui contr lent les op rations cognitives Incertitude C est un trait distinctif des situations strat giques L incertitude r sulte d informations parcellaires incertaines ambigu s et pour lesquelles on dispose d une faible capacit de traitement Rationalit limit e Elle est synonyme d une limitation des capacit s cognitives des individus qui les emp che de pr voir toutes les situations possibles et de d terminer une solution optimale D sinformation C est une fuite organis e d i
460. on o Ciblage Identification D limitation de des IFI l environnement scruter o Cibleo Outils d v lopp s par notre quipe CT Outils non disponibles Figure 20 Outils au service du processus de veille strat gique D apr s LESCA et ROUIBAH 1997 14 Efficacit du processus de veille strat gique A travers l examen des quelques exemples rapport s et qui traitent des succ s de l activit de veille strat gique mergent quatre caract ristiques distinctes 1 La veille strat gique est conduite par des individus proches des milieux de d cisions de part leurs responsabilit s STUBBART 1982 NARCHAL et al 1987 2 La veille strat gique est bas e sur des sources d informations informelles qui sont l ext rieur de l entreprise Par exemple EL SAWY 1985 a montr que les hauts dirigeants CEO de petites entreprises innovantes qui engagent des technologies de pointes ont leurs propres syst mes d information informels 3 La veille strat gique doit tre cibl e LENZ et ENGLEDOW 1986 ont trouv qu une coute cibl e de l environnement et soigneusement focalis e sur des pr occupations imm diates cibles de certains d partements comme les fonctions de produits les caract ristiques et les usages de produits tait mieux r ussie qu une coute tout azimut 4 La veille strat gique doit fournir des stimulants pour motiver le personnel et instituer une forte culture d
461. on plus simple nous allons d finir les diff rents ensembles manipuler Le graphe zoomable est compos de deux structures 1 le Graphe Structure Initiale GSI qui est la repr sentation puzzle initiale 2 et le Graphe Structure Courante GSC qui est la vue group e sur la repr sentation puzzle Lorsque nous donnerons une repr sentation graphique d un graphe zoomable nous illustrerons la fois la structure initiale et une vue d velopp e de la structure courante 1 2 Les op rations de groupement L op ration de groupement consiste remplacer un ensemble de n uds pr sents dans la structure courante par un nouveau n ud les contenant Le nouveau n ud n ud complexe sera ensuite connect par des liens externes symbolisant les liaisons des n uds contenus avec l ext rieur Le lien externe est un lien neutre autrement dit il 258 Chapitre 4 n appartient aucun type de liens pr d finis et utilis s dans le cas des repr sentations puzzle Ce lien est toujours repr sent en trait continu gras Il a pour r le d informer l utilisateur de l existence de liens entre les deux n uds qu il lie L une au moins de ses extr mit s est un n ud complexe Nous pr sentons ci dessous les r gles suivre de mani re r aliser le groupement de n uds puis nous nous proposons d appliquer ces r gles quelques exemples Pour le groupement nous distinguons deux cas possibles selon la nature des n uds grouper
462. onna t l existence de l ventualit que le personnel stocke de l information pour prot ger ses propres int r ts plut t que ceux de l organisation Ceci conduit des auteurs tels ROUACH 1996 lancer un appel pour combattre la surinformation qui emp che de saisir l essentiel et de prendre les bonnes d cisions la surinformation qui noie dans un bruit de fond l essentiel et qui est le sympt me d une fuite devant la d cision responsable En cons quence les dirigeants ont besoin d une m thode simple et facile d utilisation D o le probl me suivant d j soulev par JAIN 1984 Probl me 5 Comment aider les praticiens d une entreprise s lectionner uniquement les informations cruciales Quels sont les crit res utiliser pour s lectionner les IFI Signalons au passage qu il existe un outil informatique et une th se21 en cours 1 3 2 6 Les conditions d une bonne traque d informations Lorsque l environnement devient turbulent et complexe les domaines du probl me r soudre deviennent flous et les entreprises ont tendance pratiquer une surveillance continue En cons quence la collecte d informations pertinentes devient illimit e et difficile Pour limiter l effort de traque il y a au moins trois strat gies 1 limiter les sources d informations consulter aux seules sources d information cl s et habituelles EL SAWY 1985 2 limiter les types d information de l environnement rechercher aux
463. onnexions connu en cr ativit qui consiste cr er des liens entre les informations en vue d en cr er de nouvelles Nous avons alors retenu une conception des repr sentations puzzle bas e sur une affectation de trois type de liens causalit confirmation contradiction Nous avons ensuite conceptualis les diff rentes transformations pouvant avoir lieu dans une repr sentation puzzle suite des processus d apprentissage articulation substitution et modification la fois des informations et des liens Compte tenu de la m thode labor e pour le traitement des IFI nous avons propos le cahier des charges de cette m thode dont les principales fonctions sont la saisie des informations l enrichissement des informations le regroupement des informations la construction des repr sentations puzzle la mobilit des informations la fusion des informations l affectation des liens et l application des modifications possibles issues des processus d apprentissage Afin de traduire ce cahier des charges sous la forme d un outil informatique nous avons tudi les logiciels disponibles sur le march et susceptibles de fournir une aide la construction des repr sentations puzzle selon le cahier des charges d velopp Suite cette tude nous avons labor une typologie des outils au services de certaines activit s de veille strat gique 6 1 2 La contribution au niveau de la conception du m canisme de zoom et unzoom
464. ont d velopp une nouvelle version sous ACCESS syst me de gestion de bases de donn es relationnelles Cette version est compos e de trois modules Un module pour m moriser les informations collect es sur l environnement par les diff rents collecteurs Chaque information est saisie selon une fiche signal tique qui regroupe des crit res pr cis le titre de l information le r sum la date de saisie la date de l v nement pr vu l importance et la fiabilit de l information etc Un module multicrit re de s lection d information qui permet de s lectionner les informations relatives une repr sentation puzzle Il comprend une liste de crit res pr d finie sur la source d information sur la soci t ou la personne concern e par l information sur le nom du collecteur de l information sur la date de saisie ou sur les mots cl s associ s l information stock e En utilisant les op rateurs de recherche ET et OU l outil PUZZLE permet progressivement de construire des requ tes et de les affiner jusqu ce que l utilisateur soit satisfait de la recherche Un module pour la construction des repr sentations puzzle Un utilisateur peut travailler soit sur une repr sentation puzzle d j construite afin de la mettre jour soit d tablir une nouvelle repr sentation puzzle Dans le cadre d une nouvelle construction la version V2 permet de travailler sur des repr sentations puzzle pr structur s ou d
465. ont sp cifi es dans le cahier des charges Cependant il est d pourvue d une base de donn es pour stocker et extraire les informations utiles la construction des repr sentations puzzle A nsi il est seulement utile pour construire et visualiser les repr sentations puzzle Aussi notre choix s est port sur l outil Decision Explorer pour la construction des repr sentations puzzle 4 5 Synth se sur les logiciels de recoupement d informations Les logiciels de recoupement d informations cit s pr c demment tels Decision Explorer Inspiration et MaxThink offrent des fonctions tr s lev es et sont tr s conviviaux pour r aliser le recoupement d informations N anmoins ces outils ne disposent pas d une base de donn es pour saisir les informations issues de la collecte et ne permettent pas d effectuer l enrichissement des informations afin de ressortir leur caract re anticipatif Le tableau suivant illustre quelques uns de leurs avantages et inconv nients Gingo et Umap Ils permettent le stockage la Ils ne sont pas utiles pour des personnes synth se la visualisation et le ayant les m mes qualifications gales recoupement des informations Ils n cessitent beaucoup d informations Ils aident l mergence des IFI Ils ne permettent pas la construction des Ils permettent d aider rep rer les repr sentations puzzle liens contradictoires entre les informations Ils permettent d aider de simuler diff rents sc na
466. ont mises jour r guli rement dans la base de donn es Dans ce processus les destinataires peuvent tre r guli rement inform s des modifications effectu es 2 3 Phase 2 le regroupement des IFI Les informations du Tableau 13 cf chapitre 1 p 68 concernent un acteur sous surveillance et un th me Dans ce qui suit nous distinguons deux cas de regroupement 1 La classification des informations Elle d signe l action de classer les informations collect es par acteur et par th me Un th me est un sujet que l on se propose de renseigner Il peut tre compos de plusieurs sous th mes Les exemples suivants illustrent des th mes de recherche une orientation vers la R amp D d veloppement d un nouveau proc d de fabrication une orientation vers un produit une orientation vers des nouveaux march s 2 Le regroupement des informations Il d signe l action de regrouper des informations dans un sous th me Un sous th me est un ensemble d informations pr sentant des caract ristiques communes Nous pouvons regrouper des informations dans un th me sous th me en utilisant les crit res du tableau suivant Signification du crit re La proximit C est mettre c te c te des informations parce qu on pense groupement par id e intuitivement qu elles sont proches sans pouvoir expliciter notre choix centres de pr occupations qu il existe un voisinage une id e entre les informations que les inf
467. ontenu et la nature des variables eux m me Ainsi nous retenons que les liens montrent les relations cr es entre les informations qui ne sont pas videntes partir d informations fragmentaires C est dire qu une structure repr sentation form e de relations fournit plus de signification que chaque information prise individuellement 110 Section 1 Caract ristiques du traitement des informations fragmentaires et incertaines Selon KIESLER et al 1982 les individus per oivent les informations de l environnement et leur donnent un sens travers des repr sentations interreli es POUR TODA et al 1991 l information utile la d cision est faite de relations liens entre les informations d La typologie de liens pour la construction du mod le structurel La cr ation du mod le structurel peut tre r alis e moyennant divers liens Le lien de contradiction Lorsque le cerveau humain rentre en contact avec un ph nom ne nouveau il suit un certain nombre de routines pour faire clairement merger ce ph nom ne de la conscience Parmi ces routines citons le principe de la coh rence MOLES 1990 d abord on cherche les contradictions que peuvent entretenir les variables entre elles ensuite on essaie de les r soudre en mettant des hypoth ses Ce lien sert donc 1 d celer d ventuelles informations contradictoires 2 chercher l information la plus s re 3 et donc conduire proposer un raisonnement
468. onvictions qu une personne d veloppe au cours de ses interactions avec les pairs des sup rieurs et d autres personnes cr dibles Autrement dit c est un biais qui est partag au sein d une entreprise C est une sorte de recette ou un paradigme strat gique KOENIG 1994 rapporte l histoire relat e par JOHNSON 1988 d une entreprise britannique sp cialis e dans le commerce de l habillement Jusqu la fin des ann es 70 celle ci avait r alis des performances sup rieures celles de ses concurrents Sa politique consistait d gager de fortes marges sur des produits de bonne qualit achet s en grande quantit et faible co t par des acheteurs exp riment s Ceux ci taient ensuite distribu s par un r seau troitement contr l Le d clin des performances enregistr es au d but des ann es 80 a t interpr t conform ment au paradigme de l entreprise comme la cons quence temporaire de la r cession conomique Sous l effet de ce biais les dirigeants n ont pas pu r aliser que l environnement a sensiblement volu que le v tement robuste intemporel avait fait son temps Les informations susceptibles d alimenter ce diagnostic ont t d laiss es au profit d informations qui cadraient avec le paradigme de l entreprise 3 3 2 4 Le biais du niveau hi rarchique Ce biais affecte l utilisation des informations trait es En effet la capacit d un individu traqueur ou interpr te alimenter le proc
469. ormation Ce qui n est plus un enrichissement mais un appauvrissement LESCA 1986 Ainsi il appara t que la plupart des responsables d entreprise n prouvent pas le besoin d utiliser beaucoup d informations mais plut t de nouvelles m thodes pour comprendre et traiter les informations dont ils disposent GORRY et SCOTT MORTON 1971 Nous aboutissons donc la conclusion suivante en veille strat gique peu d informations suffisent pour entamer une action et la surinformation constat e n est qu une maladie combattre LESCA et LESCA 1995 Cette conclusion est justifi e par les deux raisons suivantes d une part les IFI du fait de leurs caract ristiques sont peu nombreuses et d autres part elles ont t d j s lectionn es durant la phase de s lection 91 Chapitre 2 1 2 2 Le probl me de l incertitude L incertitude a t initialement employ e pour expliquer le manque d informations ou le manque de connaissances proc durales pour traiter les informations Nous pouvons distinguer trois types d incertitude 1 D apr s WEICK 1979 l incertitude se r f re la diff rence entre la quantit d informations n cessaires pour r aliser une t che et la quantit d informations disponibles 2 Pour LESCA 1986 et EL SAWY 1985 l incertitude des IFI est galement relative leur exactitude En effet les IFI sont des informations qui renseignent sur des v nements non encore totalement r alis s Dan
470. ormations ont les m mes causes que les informations ont les m mes cons quences que les informations expriment une m me pr occupation centre d int r t La similitude C est mettre c te c te des informations parce qu on pense groupement par mot qu elles sont presque identiques similaires synonyme qu elles partagent des caract ristiques communes qu elles contiennent des mots en commun qu elles contiennent des synonymes Tableau 30 Crit res de regroupements des IFI 174 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI 2 3 1 La proc dure de regroupement des informations par proximit et similitude Un acc s facile l information est la cl de vo te du traitement des IFI Si on ignore o se trouve une information stock e elle peut tout aussi bien ne pas exister Un syst me de classement efficace doit 1 regrouper l information en th mes sous th mes simples refl tant les besoins des utilisateurs 2 permettre de retrouver facilement une information recherch e 3 faciliter l incorporation m thodique de nouvelles informations saisies 4 faciliter l examination des informations n cessaires la cr ation d une repr sentation puzzle Le processus de regroupement a lieu en deux tapes Etape 1 Le regroupements dans des th mes sous th mes Pour regrouper les IFI nous sugg rons la proc dure suivante Figure 38 1 Proposer des t
471. orme de repr sentations utiles l action des dirigeants De cette constatation d coule notre hypoth se de recherche a Hypoth se Si nous proposons une m thode op ratoire connaissances proc durales et un outil informatique instrumentation et validation des connaissances proc durales pour aider au traitement des IFI cette m thode outil devrait tre bien accueillie par les responsables d entreprise qui souffrent du manque d outils simples et efficaces et le processus de veille strat gique devrait tre renforc b Objectifs Il existe peu ou pas de m thode digne de ce nom pour le traitement des IFI Limit par le temps et nos connaissances il ne serait pas possible dans le cadre de cette th se de proposer une m thode op ratoire d finitive et totalement satisfaisante du premier coup pour l aide au traitement des IFI Cet objectif prend la forme de deux volets 161 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique e La conception d une m thode op ratoire connaissances proc durales d aide au traitement des IFI Cette aide est orient e vers le regroupement le recoupement des informations la construction des repr sentations puzzle par une affectation des liens e Le prolongement par un instrument informatique constituant en soi une premi re forme de validation validation interne et susceptible d tre valid e en entreprise validation externe Notre m thode d aide au traiteme
472. otre 6 Cette id e est d velopp e en p 43 28 Introduction recherche savoir la phase de traitement des informations fragmentaires et incertaines Face cette probl matique nous avons re u beaucoup de pression de la part des entreprises pour aboutir une m thode de traitement instrument e Ainsi nos recherches ne sont pas isol es et fragment es mais plut t confort es et cumul es Une fois ces travaux achev s ils serviront de point d amorce pour de futurs travaux Cette m thode de recherche est proche de celles des quipes am ricaines et canadiennes Nous inscrivons notre recherche sur le traitement des informations fragmentaires et incertaines dans la continuit des travaux de LESCA 1992 qui a sugg r de d velopper le concept PUZZLE et dans la probl matique pr d finie par VALETTE 1993 VALETTE a d velopp le concept PUZZLE et a initi un outil informatique PUZZLE consid r comme le premier prototype en son genre Cependant son application a mis en lumi re un certain nombre d insuffisances au niveau de la construction du mod le de traitement et du prototype informatique de construction des repr sentations puzzle VALETTE sugg re de poursuivre les recherches sur le mod le de traitement des IFI et l op rationalisation de ce mod le sous forme d un outil informatique Ces suggestions sont devenues des axes de recherches pour nous D o notre question de recherche qui est Comment op rationalise
473. ou de ressemblances pour s adapter 33 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes 2 Les v nements naissants sont des ph nom nes plus isol s mais amen s se d velopper L apparition de tels v nements peut g n rer la rupture des strat gies d entreprises disparition par exemple Les tudes effectu es dans le domaine de veille strat gique sont focalis es sur la recherche d informations qui provoquent les ruptures dans les strat gies d entreprises et que nous rattachons Figure 8 aux notions de changement transformation volution d veloppement diff rence et variation Signaux faibles Variations Figure 8 Concepts rattach s aux informations anticipatives Evolutions D veloppements JOFFRE et KOENIG 1992 pr cisent que si la r alit sugg re un enchev trement des tendances lourdes et des v nements surprenants l analyse n cessite de dissocier ces deux types de ph nom nes tant leurs implications sont diff rentes pour l entreprise Ce deuxi me type d informations est au centre de nos int r ts et tous nos efforts sont orient s vers la conception de m thodes et d outils pour l amplifier 2 3 3 Les phases d une information anticipative D apr s ANSOFF 1975 une information anticipative signal faible qui renseigne sur une opportunit ou une menace appara t l horizon sous forme d une information vague qui se d veloppe progressivem
474. our faire r agir les dirigeants d entreprises et viter le ph nom ne de r tention d informations N anmoins il pr sente les inconv nients suivants e il est difficile de construire et d amorcer la construction d une repr sentation puzzle lourdeur de la m thode e l outil n est pas convivial il ne permet pas d utiliser la souris par exemple e l indexation des informations est ressentie comme une op ration p nible gestion des mots cl s e il est difficile d identifier les informations par leur sujet Ce point a t r solu par la m thode Cible cf section 2 chapitre 1 p 67 68 129 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique e il est difficile de construire des repr sentations puzzle lorsqu il y a un grand nombre d informations e il est difficile de cr er des titres que nous appelons s lection de niveau 2 e cette version ne permet pas d tablir de commentaires sur les repr sentations puzzle construites Pour am liorer la construction des repr sentations puzzle VALETTE 1993 propose d tudier le logiciel TOPIC en vue de son exploitation pour rapprocher les IFI via les hypertextes d orienter les recherches vers une aide destin e faciliter la construction des repr sentations puzzle et d am liorer la convivialit et la navigation de l outil PUZZLE 1 1 3 3 La version V2 du prototype PUZZLE Au vu des inconv nients cit s pr c demment GUILLAUME et NEGRE 1994
475. ous nous sommes focalis s sur des logiciels de diverses disciplines disponibles sur le march et sugg r s par des chercheurs au cours de nos d placements des conf rences et colloques particuli rement sur les suivants e Les logiciels de stockage d informations et de gestion de base de donn es car le traitement n cessite de rassembler et de stocker les informations tout en autorisant l acc s aux utilisateurs e Les logiciels de recherche d informations e Les logiciels de communication qui permettent de diffuser les informations de multiples utilisateurs notamment les technologies Internet Intranet e Les logiciels d analyse et de recoupement d informations e Les logiciels de visualisations graphiques qui facilitent la construction des repr sentations puzzle e Les logiciels d di s la veille strat gique NS Ainsi l outil qui r pondra notre cahier des charges est au carrefour de plusieurs outils stockage extraction synth se recoupement et dition de graphes Analyse et synth se Gestion documentaire Base de donn es Dataview Leximappe Access Decision Explorer Recherche d informations Acc s direct au contenu Editeurs de graphes Topic Taiga O GraphLet O Cabri graph Figure 55 Nouveau prototype PUZZLE un outil au carrefour de plusieurs outils 216 Chapitre 3 L tude des logiciels vise atteindre trois
476. oyennement reli plus au moins reli peu reli pas reli 2 Un module pour stocker les sources d informations 1 le titre les auteurs les mots cl s 2 l identificateur de sources qui permet de relier le module des attributs de sources celui des besoins r sultats 3 l valuation de l importance des sources d informations selon trois cat gories sources importantes sources moyennes et sources non pertinentes 3 Un module pour stocker un sch ma de classification Il repr sente les connaissances du domaine tudi th me de recherches auxquels se rattachent les informations 242 Chapitre 3 collect es et stock es Par exemple les besoins et les r sultats de R amp D sont exprim s sous forme d un thesaurus La g n ration des graphes de R amp D Le RDSS offre des fonctions pour g n rer des graphes de R amp D Ces graphes sont des th mes de recherche en R amp D Ils sont compos s de n uds besoins et r sultats et de relations entre ces n uds Ils montrent diff rents besoins en R amp D et assistent les chercheurs choisir des plans de strat gies r pondant un besoin sp cifique Le choix du chemin optimal de R amp D La d termination du chemin optimal de recherche revient choisir le besoin ayant la plus grande concentration c est dire le d veloppement de ce besoin permet de d velopper un plus grand nombre de besoins possibles Ce chemin se calcule par un certain algorithme Les ava
477. p une base de donn es dans Lotus Notes qui fonctionne sous Windows 95 Cette application permet le stockage l enrichissement la consultation la visualisation et le regroupement des IFI L avantage principal de cette application par rapport aux versions ant rieures r side dans la possibilit d effectuer l enrichissement pr traitement collectif des informations la visualisation et le regroupement des informations sans avoir recours aux quations de recherche d informations Compte tenu de cette impl mentation notre tude a permis d atteindre plusieurs r sultats Nous avons op rationnalis le concept PUZZLE sous la forme d une m thode op ratoire prolong e par un outil informatique Nous avons identifi un logiciel disponible sur le march permettant la construction des repr sentations puzzle Nous avons galement instrument le m canisme de connexion dans l environnement Decision Explorer Enfin nous avons propos d utiliser ce logiciel pour la construction de repr sentations puzzle rapides simples faciles et permettant d laborer des comptes rendus Cet outil est destin expliciter et formaliser les raisonnements que font implicitement les dirigeants dans les entreprises 6 2 Les limites de cette recherche Nous avons d velopp le cahier des charges d une m thode de traitement des IFI Cette m thode est en partie instrument e sous forme d une application informatique et op rationnelle N anmoins cette m t
478. par lequel l entreprise organise la gestion des informations anticipatives fragmentaires et incertaines en vue d viter des menaces et saisir des opportunit s Ainsi il existe une relation troite entre le management strat gique la veille strat gique et les informations anticipatives Figure 11 Management Strat gique Information anticipative Veille strat gique Figure 11 Information strat gique de l entreprise 3 2 L int r t de la veille strat gique Pendant plusieurs si cles le seul outil des explorateurs pour d couvrir de nouveaux continents tait l aiguille magn tique de leur boussole Aujourd hui on peut dire que la veille strat gique tient lieu de boussole pour les entreprises Elle aide d couvrir de nouvelles routes commerciales conqu rir en se basant sur les informations anticipatives La veille strat gique suscite un int r t croissant d o une large m diatisation Il est aujourd hui presque impossible de trouver une manifestation professionnelle quel que soit le secteur d activit industrielle sans qu au moins une table ronde ne soit pas consacr e au sujet de veille strat giquez Plusieurs auteurs insistent sur son utilisation Par 1 Par exemple la journ e le renseignement conomique les outils de veille enjeux strat giques pour les entreprises le 25 mars 1996 organis par le soutien de NOTHERN TELECOM 42 Chapitre 1 exemple selon MARMUSE 1992 la v
479. pas de difficult il n y a pas de probl me SMITH 1988 En anglais les termes finding sensing recognition identification d signent la d marche par laquelle un individu devient conscient de l existence d un probl me 23 Les connaissances d claratives sont des faits Dans les connaissances proc durales il s agit de savoir comment les choses sont faites descriptives et comment les choses doivent tre faites perspectives 97 Chapitre 2 2 3 2 La structuration d un probl me La r solution d un probl me n cessite au pr alable une description du probl me qui permet d orienter la r solution Souvent la litt rature d crit les probl mes en termes concernant leurs structures on parle alors de structuration du probl me qui signifie formulation et r solution D apr s SMITH 1988 la structure d un probl me est une mesure de l ad quation des connaissances d une personne pour r soudre un probl me Cette ad quation refl te les aspects profonds de la structure du probl me par rapport aux connaissances humaines et leurs capacit s Si la personne dispose de connaissances suffisantes le probl me est qualifi de structur dans le cas contraire il est difficile structurer Bien qu il existe plusieurs attributs pour la caract risation d un probl me difficile structurer nous pr f rons utiliser l appellation structure d un probl me En effet cette appellation implique pour les probl mes diff
480. per oivent une nouvelle information l interpr tation qu ils en font change leur structure cognitive qui son tour affecte ce qu ils vont percevoir dans leur environnement EL SAWY et PAUCHANT 1983 3 2 3 Une repr sentation visuelle unique ou multiple L laboration d une image compl te de la partie de l environnement cibl constitue une t che beaucoup trop complexe que l homme va chercher simplifier En effet 113 Chapitre 2 e les IFI n cessaires sont incompletes lorsqu on entreprend la construction des repr sentations visuelles mod le structurel e lors du rapprochement une IFI peut fort bien participer la cr ation de plusieurs repr sentations visuelles mod le structurel e les IFI ne sont pas parfaitement adjacentes elles ne ce compl tent pas for ement e l ensemble des IFI disponibles un moment donn peut ne pas permettre de cr er une repr sentation de l environnement e les IFI disponibles sont parfois d form es volontairement ou pas par les acteurs de l environnement e la repr sentation de l environnement n est pas forcement unique Compte tenu des caract ristiques pr c dentes pour traiter les IFI il faut envisager Ai e la cr ation de plusieurs repr sentations propres chaque individu plut t qu une repr sentation unique de l environnement e la cr ation de repr sentations plut t que la reconstitution de repr sentations puisque celles ci n existent pas a
481. pertoire des r ponses possibles sous forme d hypoth ses et d examiner attentivement celles les plus plausibles BRIGHT 1970 propose d interpr ter les IFI en utilisant le crit re importance de l impact de ces informations sur l entreprise et d identifier si l image cr e annonce une intoxication une d sinformation pratiqu e par les tiers BRIGHT ajoute que l anticipation des menaces opportunit s entra ne la recherche de nouvelles information pour compl ter l image disponible et r duire le stress MOENAERT et al 1990 proposent une m thode bas e sur l utilisation d une liste de crit res pour faire ressortir le potentiel cach utilit signification d une information collect e Figure 29 140 Chapitre 2 Contexte Compr hension du langage Contextuality PE Pr occupation Technical understandability Project relatedness Compl tude Action Complet RER ee Pertinence 1 A propos Relevance Timeliness Exactitude E Accuracy Clart Clarity Compr hensibilit Utilit d une Cr dibilit Comprehensibility information Credibility Familiarit l Familiarity LT Nouveaut Novelty Synth se ma i Fra cheur Surprise Synth SES Surprise Recency Figure 29 Param tres faisant varier l utilit d une information 144 Les apports et limites de ces m thodes pour le traitement des IFI Les suggestions de la m thode de HUNT et ZARTA
482. portunit s dans le domaine de la veille technologique partir des informations scientifiques et techniques collecte stockage et diffusion 231 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges 3 3 Le logiciel T tralogie D velopp par l quipe du professeur Bernard DOUSSET T tralogie est un logiciel de bibliom trie permettant d analyser un corpus d informations issues la fois des bases de donn es structur es des banques en lignes les Intranet des banques de brevets et des sites Web les plus pertinents d Internet Une fois les informations collect es T tralogie d crit le corpus d informations corrige ces informations effectue un traitement statistique corr lation d items et un traitement s mantique afin de ressortir l information cach e extraire les noms des chercheurs les plus actifs des domaines cibl s tablir des relations entre les chercheurs etc T tralogie peut identifie si le domaine de recherche est vraiment original quelles sont les quipes de recherche leaders du secteur et s il existe de nouvelles tendances T tralogie fonctionne la fois sur des stations et sur des PC En outre il peut tre utilis comme un groupware Multiutilisateur sur Internet T tralogie est d j install l INRA l INSERM au CNRS au CIRAD de Montpellier mais aussi au CEDOCAR Centre de Documentation de l Arm e dans la station ATLAS qui regroupe les outils bibliom triques et dans
483. pour g rer ces contradictions et proposer des hypoth ses L extrapolation de ce principe la construction du mod le structurel nous permet de proposer le lien de contradiction comme une tape vers la proposition d hypoth ses Le lien de causalit Ce lien est utilis pour tracer les cartes cognitives ROOS et HALL 1980 est pr sente dans l outil Cope pour tracer les cartes cognitives Un lien de cause effet s tablit entre deux informations lorsque l une des deux informations est consid r e comme une cause et que l autre est consid r e comme un effet Pour amorcer un d but de raisonnement ce lien permet d identifier parmi les informations disponibles celle qui est la cause et celle qui est l effet Les arguments seront pr sent s alors sous forme d encha nement des informations Le lien de confirmation La confirmation est l oppos de la contradiction Si des informations ne peuvent tre oppos es ni tre li es par des liens de causalit nous pouvons regarder si elles se confirment La confirmation permet d accro tre notre confiance dans les informations disponibles Un lien de confirmation existe entre deux informations lorsqu elles se confirment mutuellement c est dire que le contenu de l une est confirm par l autre et vice versa LEE et al 1991 Ce lien peut nous tre utile pour d duire de nouvelles informations D autres liens D autres travaux se sont int ress s l identification des li
484. pression J Liens dynamiques liens attach s aux n uds O N Afficher le s lecteur de liens O l TS Les repr sentations puzzle Manipulation directe construction semi Plus convivial Moins convivial automatique O N Il est possible d afficher dans chaque repr sentation puzzle une repr sentation graphique et une liste d informations Passer d une liste d informations vers la N repr sentation graphique et vice versa Cr er un sous graphe partiel sous ensemble de n uds et de liens D placer un sous graphe EE on Fusionner les n uds deux deux EC Afficher un argument par repr sentation puzzle oOo oo Pas d arguments Associer un argument un titre et un corps de Pas d arguments texte un n ud des n uds Un argument peut tre utilis comme commentaire pour expliquer une repr sentation puzzle Pr sence d un zoom N agrandissement r duction Multifen trage possibilit d afficher une N repr sentation puzzle sous quatre vues diff rentes Modifier et afficher la structure d une repr sentation puzzle sous diff rentes formes graphe en toile d araign e en arbre 310 Chapitre 4 Faire un zoom sur un n ud lorsque la taille du graphe est grande afficher un sous graphe autour a n ud dont les cha nes sont de long Associer une repr sentation puzzle un nom visible ainsi que le nom de son cr ateur Visualiser l information centrale et Plus convivial Mo
485. propos e Avant de proposer notre mod le conceptuel nous rappelons la m thode adopt e pour son d veloppement 1 Chapitre 3 Section 1 La m thodologie de recherche employ e est de nature ing nierique Notre projet consiste concevoir une m thode d aide de traitement des IFI qui est prolong e par un outil informatique qui vise produire des connaissances proc durales nous r alisons une recherche de nature ing nierique CHANAL et al 1997 1 1 La mise en application de la recherche ing nierique D apr s CHANAL et al 1997 il n y a pas de mod le unique de recherche ing nierique mais plut t des proc dures adapt es au projet de chaque chercheur Notre d marche est illustr e en Figure 33 Ayant per u un probl me difficile structur DAS traitement des IFI nous avons transform les connaissances disponibles sous forme d un mod le conceptuel Ce dernier nous a servi de support pour laborer un premier cahier des charges m1 Nous avons alors effectu des observations en laboratoire pour tester nos propositions premi re validation Compte tenu de l analyse des observations nous avons enrichi notre mod le conceptuel avec de nouvelles connaissances Ceci nous a permis d baucher un deuxi me cahier des charges n2 Avant de l impl menter sous forme d un outil informatique nous avons tudi les logiciels disponibles sur le march susceptibles de r pondre aux besoins du nouveau cahier des ch
486. proposer un raisonnement ult rieurement lors de l analyse des repr sentations puzzle construites 1 4 La m thode de HUNT et ZARTARIAN valuation des crises et m thodes bas es sur l utilisation de crit res Parmi les m thodes existantes citons la m thode 3 B et d autres m thodes bas es sur l utilisation de crit res 1 4 1 La m thode de HUNT et ZARTARIAN 3B Cette m thode d velopp e par HUNT et ZARTARIAN 1990 consiste formuler des buts d finir des besoins et construire des bases de donn es pour stocker les informations Le traitement des informations en vue de cr er de la signification s effectue selon deux approches compl mentaires l approche par extension et l approche par intention 3 D apr s notre entretien avec EL SAWY Los Angeles le 11 d cembre 1996 138 Chapitre 2 L approche par extension A Cette approche consiste utiliser les informations disponibles pour rechercher les explications les plus coh rentes Ceci revient formuler des hypoth ses et ensuite rechercher les informations qui confirment les hypoth ses pessimistes L approche par intention Cette approche consiste retrouver l intention de l acteur qui a provoqu les faits informations disponibles Il s agit de se mettre la place de cet acteur de comprendre son jeu pour en d duire quelles sont les actions possibles A partir de l nous construisons diverses hypoth ses sur ses intentions et nous cherc
487. puzzle Pour construire une repr sentation puzzle nous sugg rons de suivre les sept tapes suivantes 2 2 1 Etape 1 pr parer la repr sentation puzzle initiale La pr paration du fichier pour la construction d une repr sentation puzzle n cessite de suivre les tapes suivantes 1 cr er une repr sentation puzzle vierge 2 charger la repr sentation vierge en introduisant des informations une par une ou bien en important les informations partir d un fichier de Lotus Notes fichier export A l issue de cette premi re tape la repr sentation puzzle contient des informations entour es d un contour et qui sont entass es les unes sur les autres Attribuer ensuite la repr sentation puzzle un nom une date de cr ation et le nom du cr ateur 2 2 2 Etape 2 d finir le s lecteur de n uds et de liens Pour pr senter aux utilisateurs une belle repr sentation puzzle nous proposons et nous sugg rons de combiner les l ments suivant le style d criture la couleur du cadre le remplissage du cadre afin de visualiser l ensemble des l ments suivants 1 l information centrale Inf Cent 2 les diff rentes id es contenues dans une repr sentation puzzle Inf G1 Inf G2 Inf Gi etc 3 l objectif identifi sous forme d une menace Inf Men d une opportunit Inf Opp ou d une vision neutre Inf Neu 4 une nouvelle information Inf Nou qui sera distingu e des autres informations 297
488. puzzle Cette aide en ligne pourrait contenir les cinq cas possibles de repr sentations puzzle voir Figure 47 Ces exemples illustrent diff rents raisonnements de construction des repr sentations puzzle Elles peuvent tre consult es chaque fois qu un utilisateur souhaite construire une nouvelle repr sentation puzzle e Il serait souhaitable de proposer des liens dynamiques pour faciliter l agencement des IFI D s que les informations bougent les liens qui leur sont associ s bougent aussi Et si les informations sont supprim es les liens sont galement supprim s 3 Aide pour la conduite d un raisonnement Pour faciliter l amorce d un raisonnement nous sugg rons d utiliser le processus bas sur des macro propositions qui consiste soulever des questions d duire des informations nouvelles rechercher mettre des hypoth ses v rifier au sujet de l v nement d gag ou identifi confirmer des hypoth ses rechercher des nouvelles informations actualiser des informations 4 Cahier des charges de la m thode d aide au traitement des IFI L objectif du cahier des charges qui va suivre est de sp cifier les caract ristiques n cessaires pour la conception d un g n rateur de repr sentations puzzle bas sur la m thode pr c dente Ce g n rateur ressemble ceux qui existent actuellement et qui permettent de d velopper 1 les MIS Management Informations System comme FOCUS qui fournit les caract
489. que cette validation soit tal e dans le temps consommatrice de temps pour effectuer les t ches suivantes a appropriation de la veille strat gique par les acteurs du terrain b ciblage d un acteur surveiller c collecte des informations fragmentaires d construction d une premi re repr sentation puzzle e interpr tation de cette repr sentation f collecte de nouvelles informations g r examination de la repr sentation puzzle suite la collecte de nouvelles informations Toutes les t ches pr c dentes s ex cutent des intervalles de temps irr guliers 4 Acc s difficile aux entreprises La veille strat gique est un domaine strat giquement sensible aux dirigeants d entreprises L acc s aux entreprises pour les tudiants trangers n est pas impossible Ceci est li des consid rations de s curit nationale et la diffusion des pratiques de l intelligence conomique Ainsi notre validation portera seulement sur le fonctionnement du logiciel et son l gance technique Notre prototype informatique permet les actions suivantes 1 il remplace l armoire par une base de donn es 2 il remplace les chemises cartonn es par une visualisation des informations par th me 3 il remplace la colle et les ciseaux par la souris un cran d ordinateur convivial des touches de raccourcies et l engagement direct 4 il remplace le compte rendu de s ances par une repr sentation puzzle et les actio
490. r Ayant donn des rep res sur les concepts qui seront utilis s nous allons pr ciser le domaine dans lequel s ins re cette tude Domaine de recherche les Sciences de Gestion et le G nie Industriel Notre recherche sur le traitement des informations fragmentaires et incertaines se situe dans les Sciences de Gestion et le G nie Industriel Figure 2 Pour argumenter cette affirmation nous nous inspirons de citations d auteurs issues de ces disciplines Les syst mes d information 2 La th orie de Le marketing l information mi La th orie des Le G nie Indutriel La strat gie syst mes Les Sciences de Gestion Figure 2 Le traitement des informations fragmentaires et incertaines un probl me au c ur des Sciences de Gestion et du G nie Industriel Le traitement des informations fragmentaires et incertaines est une nouvelle fronti re du G nie Industriel Avant de situer notre recherche dans le contexte des probl matiques de G nie Industriel nous pr cisons la d finition de G nie Industriel 23 Le G nie Industriel est connu aux USA sous l appellation de Industrial Engineering et de Engineering Management L Industrial Engineering est plus orient vers la conception au sens productique Il traite de la conception de l am lioration et de la mise en place de syst mes int gr s de ressources humaines de mat riaux d quipements et d nergie Il utilise les connaissances et savoir faire en mat
491. r e la veille strat gique est un processus collectif dont l objectif est de percevoir des menaces et des opportunit s insaisissables sans un dispositif volontariste e la veille strat gique est une composante du syst me d information de l entreprise qui est ouvert sur l ext rieur de l entreprise et notamment tourn vers l exploitation des informations fragmentaires et incertaines e les informations consid r es sont celles susceptibles d influer sur la p rennit de l entreprise et qui renseignent ventuellement soit sur des opportunit s soit sur des menaces Pour ces raisons la veille strat gique est l entreprise ce que le radar est pour le navire Notre contribution par rapport cette d finition consiste aider la cr ation de repr sentations signifiantes sur des perceptions de menaces et d opportunit s La veille strat gique conna t plusieurs appellations voir Tableau 8 et Tableau 9 Notre but n est pas orient vers une tude approfondie de ces concepts nous signalons ces appellation afin de dissiper toute confusion dans l esprit du lecteur Nous signalons que le mot veille a une connotation passive et l appellation de veille strat gique n est pas bien ressentie par les entreprises Les r sultats de l enqu te r alis e par LESCA 1994a aupr s d un panel de responsables d entreprises ont montr que la d signation de la veille strat gique par Intelligence Strat gique de l Entreprise est m
492. r des IFI 2 La m thode propos e se rapproche t elle de l approche naturelle mais implicite des utilisateurs pour la cr ation du sens partir des IFI 3 Le prototype PUZZLE propos est il accept comme un facteur de progr s pour l exploitation des IFI 4 Le prototype informatique permet il de r duire le temps du traitement des informations fragmentaires 5 Le prototype informatique peut il tre utilis sans un facilitateur qui accompagne la s ance de travail 305 Chapitre 4 3 2 3 Les difficult s du terrain pour le chercheur La recherche en management en g n ral et en management strat gique en particulier est sp cifique pour les raisons suivantes les managers tendent tre des personnes tourn es vers l action des op rationnels Ceci constitue pour le chercheur une contrainte difficile d acc s au terrain Peu de chercheurs peuvent acc der aux managers concern s par le traitement des IFI Et pour ceux qui disposent de cette possibilit ils acc deront un terrain min 1 Les contraintes du temps des managers des interviews assez br ves seront privil gi es au d triment de discussions pr cises mais longues 2 Secret du m tier les actions des chercheurs droits d acc s aux informations et droit de publication sont frapp es de confidentialit 3 La dur e de validation est assez longue Compte tenu de ce qu il faut valider mesure du nombre d id es il s av re n cessaire
493. r et faire voluer une situation donn e Les concepts les mod les les proc dures sont envisag s comme des outils aptes laborer et faire voluer des situations L objectif n est pas de d couvrir une v rit existante mais de construire un jeu de cl s outil apte clairer une situation qui ouvrira des portes et permettra de progresser vers une meilleure compr hension de cette situation Il s ensuit que la connaissance laquelle on parvient pour clairer une situation ne peut tre totalement ind pendante du chemin suivi proc dure La solution propos e ne peut tre consid r e comme l unique rationalit proc durale possible mais comme une parmi d autres C est une recherche proche des pr occupation acteurs L exploitation des IFI est un probl me coconstruit entre le chercheur et les acteurs du terrain qui ont du mal exprimer leur besoin Cette tendance de coconstruction est assez r cente dans les Sciences de Gestion et le G nie Industriel Voici l opinion de quelques auteurs de G nie Industriels TICHKIVITCH et JEANTET 1996 insistent sur la coconstruction des probl mes de G nie Industriel avec les partenaires industriels il faut admettre que c est le rapport terrain et sa complexit m me qui rendent n cessaire l ouverture interdisciplinaire et en constituent in fine la justification Le travail interdisciplinaire r v le l erreur qu il y aurait regarder le terrain comme un simple lieu d appli
494. r l information qui correspond au renseignement pr parer l action c est la logistique et agir ce sont les op rations J irai plus loin il faut d urgence transf rer une m thodologie militaire vers les entreprises notamment pour la validation l analyse et la synth se des informations recueillies LINAS 1988 dans GATEPAILLE et BRUNESSAUX 1996 d finit la fusion de donn es comme suit c est le proc d permettant d int grer l information de sources multiples afin de produire les donn es les plus sp cifiques et les plus pertinentes au sujet d une entit d une activit ou d un v nement Dans le domaine militaire CHOLVY 1994 propose une autre d finition qui ressemble la pr c dente la fusion de donn es est le processus mis en uvre par un officier de renseignement dont la t che est d laborer une image compl te coh rente et la plus pr cise des forces ennemies en pr sence partir des diverses sources d informations disponibles Des deux d finitions ci dessus nous retenons que la fusion de donn es est le proc d par lequel est cr e une connaissance signifiante partir de diverses informations imparfaites impr cises incertaines et fragmentaires num rique et symbolique en provenance de plusieurs sources d informations observations humaines et capteurs cam ra radars coute radio imagerie visible convenablement pr trait es Par exemple dans le cas d une application militaire
495. r la construction des repr sentations puzzle sous forme d une m thode op ratoire prolong e par un outil informatique acceptable par les responsables d entreprises et utiles pour les enseignants chercheurs Puisque nous envisageons de progresser dans la compr hension et l aide au traitement des informations fragmentaires et incertaines nous articulons notre travail autour des points ci dessous 1 Synth tiser les informations sous forme d une repr sentation visuelle et op rationnelle repr sentation puzzle 2 Conceptualiser une m thode op ratoire d aide au traitement des informations fragmentaires et incertaines collect es Cette m thode s inscrit dans le cadre du mod le de management strat gique d crit par ANSOFF 1975 et qui utilise peu d informations Nous aimerions en avoir plus malheureusement nous en sommes incapables du fait de leurs caract ristiques Nous prendrons en compte cette contrainte et nous essayerons de d velopper une m thode heuristique qui tienne compte des capacit s limit es des individus traiter de nombreuses informations Cette m thode permet de construire des repr sentations de l environnement qui sont incompl tes mais qui nous permettent d agir aussi t t que possible 3 Conceptualiser un outil d aide la cr ation des repr sentations puzzle sous forme d un cahier des charges et le valider au moyen d un outil logiciel En effet comme les personnes susceptibles d tre intervi
496. r la couleur et le contour d un n ud losange rectangle etc 11 D placer un n ud 2 12 Fonctions pour la manipulation des arguments X Un argument est un objet associ chaque n ud Il contient la synth se des informations issues de l enrichissement ou des commentaires Chaque argument poss de un titre et un corps de texte de 200 caract res au maximum Diff rentes op rations peuvent tre faites sur un argument Cr er un argument Supprimer un argument Visualiser un argument Cacher un argument pour all ger la repr sentation puzzle Modifier le contenu d un argument Enregistrer un argument N Ao a eA N e Imprimer les arguments 2 1 3 Les fonctions n cessaires la manipulation des liens Les liens entre les n uds sont n cessaires la construction des repr sentations puzzle Ces liens expriment des relations issues d un raisonnement Chaque lien peut faire l objet des op rations suivantes 1 cr er un type de lien entre deux n uds lien causal confirmation contradiction supprimer un lien existant modifier le type de lien existant modifier la forme du lien trait continu pointill plus ou moins pais modifier la couleur du lien existant SNS a A QO N changer l orientation du lien lorsqu il s agit du lien causal 2 1 4 Les fonctions n cessaires la construction des repr sentations puzzle Une repr sentation puzzle est compos e de n uds d
497. r les liens entre les informations issues de regroupements constitu s Avec utilisation des n uds cach s Cette proc dure revient 1 s lectionner un n ud 2 comparer ce n ud aux autres n uds deux deux 3 identifier le type de lien en consultant les arguments des deux n uds 2 3 4 choisir et s lectionner le type de lien partir du s lecteur de lien 5 cacher le n ud avec des liens l aide de la souris en utilisant le menu principal 6 6 faire la m me chose avec les autres n uds de la repr sentation puzzle 2 24 Etape 4 modifier la repr sentation puzzle courante Une repr sentation puzzle n est pas une image statique Elle peut tre modifi e d s l arriv e de nouvelles informations Ces changements sont dus des transformations appliqu es sur des liens des n uds ou sur les deux la fois 298 Chapitre 4 La modification d un lien affect entre deux informations Il est possible de modifier le type d un lien apr s l arriv e de nouvelles informations Cette modification est r alisable comme suit 1 s lectionner le type de lien modifier 2 choisir et affecter le type de lien partir du s lecteur de liens Rapprochement d une nouvelle information Il est possible de rapprocher une nouvelle information la repr sentation d j cr e Ce rapprochement s effectue comme suit 1 utiliser le s lecteur de n uds pour d signer la nouvelle information Inf
498. r permettre la firme d valuer leur impact et de b tir des r ponses sp cifiques ANSOFF les appelle les signaux forts 2 D autres informations sont des signaux faibles c est dire des informations fragmentaires et incertaines qui peuvent avoir des r percussions significatives sur l entreprise La gestion par anticipation est focalis e sur ce deuxi me type d informations La Figure 6 dans laquelle appara t l axe du temps en abscisse et l axe des v nements en ordonn illustre les l ments n cessaires la compr hension des informations anticipatives 29 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes Degr de r alisation de l v nement observ Degr de compl tude de l information qui rend compte de l venement Anticipation gt Temps Proactive T D lai de r action T R active Figure 6 Courbe d volution d une information anticipative D apr s LESCA 1995 Consid rons les deux exemples suivants E1 est un v nement totalement r alis Il est exprim par un signal S de grosseur maximum il ne demande gu re d effort pour tre capt Tout est connu au temps T1 Par cons quent nous sommes plac s devant le fait accompli et n avons plus de marge de man uvre timing possible E2 est un v nement probable Nous en avons pris connaissance et il n est pas encore r alis il n est qu amorc Le signal Sz qui l annonce est relativement faibl
499. r un lien externe est retir du graphe le lien externe est supprim de la vue group e si cette derni re ne repr sentait pas d autres liens du graphe Lorsqu un lien est ajout au graphe il faut ventuellement cr er un nouveau lien pour le repr senter Lorsqu un n ud cach par un n ud complexe est retir du graphe le n ud complexe est retir de la vue group e s il ne repr sentait pas d autres n uds dans le graphe 3 Des exemples de transformations sur les vues Nous pr senterons dans ce qui suit sous forme d exemples les diff rentes transformations possibles Nous ne pr ciserons pas si la transformation est appliqu e au GSI ou au GSC puisque le r sultat li au graphe zoomable est identique et que les transformations faire sont r ciproques Afin d illustrer cette transformation nous consid rons sauf mention contraire comme graphe zoomable le couple constitu de la structure initiale repr sent e la Figure 67 et de la vue d velopp e repr sent e la Figure 69 Ce graphe zoomable est consid r comme un exemple type 271 Chapitre 4 Exemple 1 l ajout d un n ud visible Nous d cidons donc de rajouter au graphe zoomable Figure 69 consid r une nouvelle information repr sent e par le n ud n12 Le r sultat est pr sent dans la Figure 75 Vue d velopp e lien externe gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction Figure 75 Une
500. r une repr sentation puzzle apr s ajout d un n ud visible 272 Figure 76 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s ajout d un n ud cach 272 Figure 77 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s suppression d un n ud visible 273 Figure 78 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s suppression d un n ud cach 274 Figure 79 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s ajout d un lien 274 Figure 80 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s ajout d un lien cach par un n ud complexe 273 Figure 81 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s ajout d un lien de confirmation entre les deux n uds n et ns 275 Figure 82 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s ajout d un lien de confirmation entre 276 Figure 83 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s suppression du lien visible entre 277 Figure 84 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s suppression d un lien cach par 277 Figure 85 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s suppression du lien cach liant n n 278 Figure 86 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s suppression du lien cach liant ns ns 279 Figure 87 Vue group e sur une repr sentation puzzle apr s la suppression du NSG 12 280 Figure 88 Ajout d un ensemble de n uds et de liens la fois dans une vue 282 Figure 89 Une Vue group e sur une repr sentation puzzle apr s la suppression du lien entre les n uds 10 et 11 283 Figure 90 Les fonctions de l application
501. raction multicrit res ou l extraction avanc e Pour effectuer une extraction multicrit res l utilisateur peut lui m me construite des requ tes en combinant les crit res offerts par Lotus Notes voir tableau ci dessous Crit res Op rateurs sur le crit re Mots et groupes Il est possible de combiner huit mots cl s la fois par des crit res ET et OU de mots Chercher les informations dont l auteur est Par champ Chercher les informations dont le champ est gale est sup rieur est inf rieur est diff rent de est compris entre n est pas compris entre Par date Chercher les informations dont la date est le est apr s le est avant le n est pas le est dans les derniers est dans les prochains est ant rieur de plus de est apr s les prochains est comprise entre n est pas comprise entre Tableau 50 Exemples d op rateurs d extraction d informations dans Lotus Notes 292 Chapitre 4 Le tableau suivant d crit les l ments du module de recherche d informations dans Lotus Notes El ment Description Zone de texte Contient la requ te entr e Le bouton Rechercher Ex cute la recherche partir de la requ te actuelle Le bouton Ajouter Permet d ajouter des crit res de recherche et d affiner le r sultat de la requ te Le bouton R initialiser Annule le contenu de la zone de texte et modifie la vue pour afficher toutes les informations gx Perme
502. raphe Puzzle existant G9 Ajouter l information n et un lien Remplacer l information n par form de 6 informations n n entre n et ng Go par n dans Go Figure 44 Illustration de quelques transformations dans une repr sentation puzzle suite l arriv e d une nouvelle information ny 1 La Figure 44 6 illustre l ajout d un nouveau n ud nx et un nouveau lien entre nx et n4 Par exemple nx vient combler une lacune dans Go 47 Nous avons exclu des modifications les r actions d utilisateurs exprim es sous forme de suggestions d exclamations de commentaires vis vis des informations d un puzzle construit Car ces informations ne sont pas des r gles et sont facilement r alisables sous forme de commentaires 191 Chapitre 3 2 La Figure 447 illustre l ajout d une nouvelle information nr plus g n rale et plus pr cise que l information n n est remplac e par n Ainsi en plus des r gles de transformations qui peuvent avoir lieu dans une repr sentation puzzle et synth tis es la Figure 43 nous ajoutons deux autres r gles 1 Ajouter N ud consiste ajouter une information une repr sentation puzzle existante Par exemple dans la Figure 42 ajouter IBM s oriente vers les alliances 2 Remplacer N ud consiste remplacer une information existante par la nouvelle information Les transformations r alis es dans une repr sentation puzzle suite des processus d apprentissage ou suite
503. rases cl s reli es aux centres d int r ts des utilisateurs ou bien des th mes relatifs leurs besoins imm diats ou futurs Lorsque de nouvelles informations sont saisies dans le syst me celles correspondant aux profils d finis seront diffus es leurs destinataires sur support papier ou par messagerie lectronique d La r alisation d un dictionnaire pour faciliter l indexation Un dictionnaire est n cessaire pour pr ciser la signification des mots cl s relatifs aux informations saisies dans la base de donn es Ce dictionnaire faciliterait l extraction des informations de la base pour indexer une information il suffit d appeler le dictionnaire des mots cl s et de s lectionner celui ci ou le cas ch ant de le cr er Mots cl s utilis s Nombre Fr quence M1 M2 248 Mj Chapitre 3 Figure 66 Exemple d un cran de saisie d un dictionnaire de mots cl s e L utilisation des liens en vue de cr er une repr sentation synth tique et visuelle Divers logiciels manipulent des liens 1 Topic utilise les liens dans les objets concepts pour rechercher le maximum de documents auxquels l utilisateur n a pas pens 2 Les logiciels RDSS et VCG utilisent des liens pour g n rer d une mani re automatique un dessin d une repr sentation graphique 3 Le logiciel RDSS utilise une typologie de liens pour aider saisir des opportunit s dans le domaine de la R amp D 4 Le logicie
504. rces motrices N Les informations collect es relatives un acteur et un th me n cessitent d tre amplifi es Qui amplifie les IFI Selon NARCHAL et al 1987 une personne proche des milieux de d cision et selon nous les dirigeants ou toute personne comp tente Mais ceci n est pas le probl me crucial Nous laissons de c t cette question et nous focalisons notre question sur la mani re de transformer les informations disponibles sous forme de forces motrices D o le probl me suivant Probl me 7 Comment amplifier les IFI pour produire de la signification utile l action des d cideurs Quelle m thode utiliser pour r aliser cette amplification Quel outil utiliser pour faciliter cette transformation Perception d une alerte Information fragmentaire et incertaine Amplification Figure 18 Amplification d une information fragmentaire et incertaine 1 3 4 4 D finir les produits d information La transformation des informations collect es est une tape vers la fabrication des produits d informations qui peuvent prendre diverses formes Annexe 1 p 340 BRIGHT 1970 propose de pr senter les informations collect es sous des formats appropri s Dans ce cas sous quelle forme pr senter l information signifiante ainsi produite La r ponse cette question conditionne la m thode de traitement utilis e Il existe diff rentes mani res d organiser les informations recueillies Par e
505. re objectif est de signaler que ces th ories ne s excluent pas et qu elles introduisent diff rents facteurs prendre en compte au cours d une d cision Pour la suite nous supposons que la prise de d cision et la r solution de probl mes sont similaires au niveau du traitement cognitif L identification du probl me et sa structuration sont consid r s comme les l ments importants du processus de r solution de probl mes Dans ce qui suit nous clarifions ces deux notions 2 3 1 La d finition et l identification d un probl me La plupart des d finitions consid rent un probl me comme l existence ou la perception d un cart pr vu ou constat entre une situation r elle v cue et une situation souhait e ou d sir e POUND 1969 TODA et al 1991 La r solution d un probl me consiste r duire cet cart Chaque probl me poss de deux caract ristiques Un probl me est relatif car un cart pour certaines personnes n en sera pas pour d autres L cart est dynamique car la situation actuelle et la situation d sir e sont susceptibles d voluer Il y a cinq pr conditions n cessaires l existence d un probl me e l existence d un tat r el v cu e l existence d un tat d sir pr f r e la diff rence entre l tat actuel et l tat d sir doit tre importante e l existence d une motivation r elle pour r duire cet cart e une certaine difficult r soudre un probl me o il n y a
506. res ordonn es en fonction des th mes Revue d Intelligence Artificielle vol 8 n 2 p 187 204 CLARK R 1994 The path of development of strategic information systems theory Australian National University Publication version of 14 july 1994 http dossantos chbpa louisville edu courses imba strategy 20 p CLAVEAU N 1993 Conception d outils informatis s d aide au diagnostic strat gique en PME exp rience et enseignements Th De Gest Lyon 3 IAE COMBRESIS H 1987 Contribution au traitement des informations subjectives dans les syst mes experts Th se de doctorat Universit de valencienne COMYN WATTIAU I et AKOKA 1994 Classification automatique de sch mas conceptuels une approche unifi e Ing nierie des Syst mes d information vol 2 n 4 1994 p 436 475 CONCKLIN J 1987 Hypertext an introduction and survey Computer September p 17 42 CONKLIN J E 1996 Designing Organizational Memory Preserving Intellectual Assets in a Knowledge Economy Coporate Memory System Inc 19 p Papier en cours de publication COOMBS M et ALTY J 1984 Expert syst ms an alternative paradigm International Journal of Man Machine Studies 20 p 21 43 COUGER J D HIGGINS L F et MCINTYRE S C 1993 Un structured creativity in information systems organizations MIS Quaterly d cembre p 375 397 COURTIAL J P 1990 Introduction la scientom trie de la bibliom trie la veille
507. riction des liens utilis s activit Permet de synth tiser l information appartenance participation utile sous forme graphique Spirit Outil de synth se des informations Pas de stockage des informations scientifiques Pas de recoupement des IFI Permet de cibler les technologies et les proc dures mergentes Dataview Identifie la proximit entre quipes et Pas de stockage des informations centres de recherche dans des p s de recoupement des IFI domaines proches T tralogie Analyse des informations pertinentes Pas de stockage d informations sur Internet les Newsgroup Noms Pas de recoupement des IFI actifs des chercheurs domaine de recherche TextMining t Outils de synth se de textes articles Pas de stockage des informations DataMining de presse sondage d opinions etc Pas de recoupement des IFI emioMap et Recherche d informations sur le Web Pas de stockage des informations Semioscan Synth se de ces informations Pas de recoupement des IFI Identification les nouveaux produits les nouveaux acteurs etc Tableau 42 Avantages et inconv nients des outils d analyse et de synth se d informations Pour enrichir notre cahier des charges d un nouveau prototype PUZZLE nous retenons les id es suivantes 1 synth tiser les informations sous forme d une repr sentation visuelle avec structure modifiables 235 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges 2 sto
508. rios Decision Explorer Ils permettent la construction des Il y a absence d une base de donn es Inspiration repr sentations puzzle pour stocker les informations Ils permettent la mobilit des Ils ne permettent pas d extraire des informations et des liens informations pour construire des Ils offrent une typologie de liens repr sentations puzzle Il y a pr sence d un zoom MaxThink Il permet l analyse la synth se Il y a absence d une base de donn es l association et le recoupement des pour stocker les informations informations Il ne permet pas la construction des repr sentations puzzle Tableau 43 Avantages et inconv nients des outils de recoupements d informations 240 Chapitre 3 Pour enrichir les repr sentations puzzle d un nouveau prototype informatique nous retenons les id es suivantes 1 Cr er une repr sentation puzzle ainsi qu un compte rendu sp cifiant l objectif identifi et les actions mener 2 Permettre de cr er des repr sentations puzzle sur plusieurs vues la fois afin d effectuer des modifications sur certaines Parmi les outils tudi s nous avons choisi Decision Explorer comme environnement pour construire les repr sentations puzzle 5 Les logiciels de traitement de graphes On peut distinguer trois cat gories de logiciels de traitement de graphes 1 Les biblioth ques d algorithmes qui n ont que peu de fonctionnalit s pour visualiser les graphes biblioth ques
509. ris 11 Orsay Dec 1994 GATEPAILLE S et BRUNESSAUX S 1996 Dossier I A et fusion de donn es Bulletin de l AFIA n 24 janvier 1996 p 21 30 GETZ 1 1994 Systeme d information l apport de la psycologie cognitive Revue fran aise de gestion n 99 p 92 108 GILAD T Et GILAD B 1986 Business intelligence The quiet revolution Sloan Management Review vol 27 n 4 p 53 62 GILAD T Et GILAD B 1988 The business intelligence system a new tool for competitive advantage New York Amercain Management Association GODET M 1985 Prospective et planification strat gique Paris Economica 335 p GORRY A M S et SCOTT MORTON 1971 A framework of management information system Sloan Management Review vol 13 n 1 p 55 70 GOUSTY Y 1994 G nie industriel et g nie des proc d s un point de vue sur la recherche en g nie industriel Bilan et perspectives interdisciplinaires des recherches en g nie industriel P 29 38 Colloque interdisciplinaire du comit national de la recherche scientifique Grenoble le 10 et le 11 mai 1994 318 Bibliographie GRAY P 1996 Data Warehouses OLAP Data Mining and the New EIS AIS 96 Papier en cours de publication 11 p GROUPE VEILLE EFIT de l ADBS 1992 Veille informative et service de documentation Documentaliste Sciences de l information vol 29 n 2 GROUPE VEILLE FIT de l ADBS 1993 Compte rendu de la r union Veille EIT ADBS du 3 Juin
510. ristiques pour cr er mettre jour des fichiers et g n rer des comptes rendus 2 les DSS Decision Support System comme IFPS qui fournit des caract ristiques telle la simulation de Monte Carlo 3 les EIS comme COMMANDER EIS qui fournit des possibilit s telle l affichage des donn es selon des formes graphiques et l acc s des bases de donn es externes l entreprise L outil concevoir doit fournir 1 un support pour transcrire certaines activit s de l homme vers la machine 2 un environnement qui facilite la cr ation de repr sentations puzzle 208 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI Cet outil est une interface dont un maximum de libert et d action doit tre offert l utilisateur Il doit galement disposer d une boite outils sp cifique au domaine comprenant au moins les op rations classiques 4 1 Module de stockage et m morisation des informations Les informations sont stock es par fiche acteur sous surveillance les clients actuels ou potentiels les fournisseurs actuels ou potentiels le concurrents actuels ou potentiels les groupes de pression etc Le mod le conceptuel de donn es construit avec la m thode merise est pr sent dans la Figure 51 e une information br ve et significative qui exprime des attributs de menaces et d opportunit s e un enrichissement qui contient le degr de surprise de l v nement annonc les
511. roc dures compl tement sp cifi es la r solution du probl me TODA 1991 Il y a un manque de proc dures de r solution dans les cas suivants si le probl me rencontr est unique en son genre peu r p titif complexe et vague ambigu dans sa d finition il requiert un traitement sur mesure GORRY et SCOTT MORTON 1971 Dans cette approche r soudre un probl me mal structur revient d velopper des processus de r solution Parmi ces processus citons les deux plus connus le processus de r solution de probl mes et le processus cr atif de r solution de probl mes Les processus de r solution de probl mes Le processus de r solution d un probl me peut tre divis en phases Le plus connu est le processus de SIMON 1960 1980 Il est compos de quatre phases 1 Phase d intelligence ou de d finition intelligence Il s agit d identifier et de d finir le probl me et de collecter les informations n cessaires sa r solution 2 Phase de conception ou de construction Design Il s agit d inventer de d velopper d analyser l ensemble des alternatives possibles du probl me 3 Phase de choix choice Il s agit de s lectionner d cider une des alternatives identifi es dans la phase pr c dente 4 Phase de modification Review ou Feedback SIMON a ajout cette quatri me phase son mod le afin de souligner l importance du retour en arri re vers les phases pr c dentes pour une ventuelle am liora
512. rrain permet d une part de faire avancer les connaissances th oriques dans le domaine et d autre part d identifier d autres probl mes et d ouvrir des perspectives de recherche Ces nouveaux axes de recherche permettent plus tard d autres chercheurs de les explorer A leur tour ils construisent d autres prototypes plus labor s et identifient d autres pistes de recherche Ainsi d autres chercheurs construiront d autres prototypes plus labor s et identifierons d autres pistes de recherche Cette d marche par prototypage selon LESCA 1995a concile le perfectionnement progressif du syst me d information avec l apprentissage progressif des hommes Elle correspond aussi la situation de diss mination des utilisateurs potentiels on commence par les utilisateurs les plus motiv s et on tend ensuite par contagion l application des utilisateurs potentiels moins enthousiastes mesure que l outil devient plus performant donc plus attractif Cette d marche est comparable celle utilis e pour la diffusion d une innovation 2 Proposition d une m thode d aide au traitement des IFI La m thode propos e pour l aide au traitement des IFI se fonde sur une d marche progressive qui laisse beaucoup d initiatives au raisonnement du praticien qui ne se 170 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI trouve pas de ce fait enferm dans une proc dure rigide Cette m thode propose des l
513. rs les services L exemple qui suit illustre la proc dure de regroupement pr c dente Nous avons choisi d lib r ment 10 informations relatives au th me de recherche IBM s oriente vers les 4 Cette id e est inspir e de WESTLAND et WALLS 1991 qui pr conisent de lever l ambigu t en utilisant un dictionnaire qui pr cise le contenu des mots utilis s 176 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI services Ces informations ont t collect es partir de sources diverses presse conomique et presse sp cialis e par des traqueurs Ces informations sont des exemples caract re p dagogique qui ont pour but d illustrer ce qu on veut dire sachant que probablement elles sont aujourd hui d pass es Ces informations ont subi trois analyses Figure 39 1 choisir ces informations articles de presse parmi d autres s lection de niveau 1 2 s lectionner dans l information primaire articles de presse une information courte et significative s lection de niveau 2 3 choisir les mots cl s significatifs liste d index liant cette information d autres informations s lection de niveau 3 Les informations issues de la s lection du niveau 2 seront regroup es par th mes sous th mes et serviront plus tard construire des repr sentations puzzle Informations S lelction S Article Seresfion S Phrase Indexation s lec ion de mots cl s S M
514. ructur il pourra tre r solu Pour ces raisons nous pr f rons qualifier le traitement des IFI comme tant un probl me difficile structurer Malgr notre r serve quant l utilisation de cette appellation il demeure que notre t che consiste approcher la structuration des informations Parmi les d finitions avanc es de la structuration nous choisissons celle donn e par TODA et al 1991 la structuration d un probl me exploration du probl me est l int gration et la transformation des informations disponibles sous forme d une connaissance utile sa r solution Compte tenu de la d finition de structuration ci dessus nous consid rons le traitement des IFI comme un processus de structuration d information en vue de fournir au dirigeant des entreprises une connaissance utile leurs actions Nous avons introduit la notion de processus de r solution de probl me Mais il est int ressant de nous situer et de clarifier notre probl me vis vis de ce processus notamment celui de SIMON Notre t che consiste cr er un probl me formuler une m thode de traitement prolong e par un outil informatique Mais nous n avons pas de d cision prendre Nous avons seulement quelques informations et nous souhaitons obtenir une signification Plus tard des d cisions seront peut tre prises Mais ceci n est pas notre principale pr occupation 28 Une donn e est quelque chose de connu qui sert de po
515. s ce jour sont visualis es dans ce module sous plusieurs th mes Si l information nouvellement saisie pr sente des caract ristiques communes avec les th mes existants elle sera ins r e dans les th mes ad quats Dans le cas contraire elle constituera un th me part 1 4 Le module d extraction des informations La base de donn es d velopp e sous Lotus Notes permet d extraire des informations par mots cl s soit par requ tes multicrit res soit par requ tes pr enregistr es 291 Chapitre 4 141 L extraction des information par mots cl s L ex cution du module Extraction par mots cl s est ind pendant de l ex cution des modules pr c dents Il offre l utilisateur la possibilit de faire des extractions automatiques Ainsi un utilisateur peut consulter et visualiser les informations en utilisant les crit res ci dessous 1 Informations peu importantes 2 Informations tr s importantes 3 Informations par auteur 4 Informations par collecteur 5 Informations par date de saisie 6 Informations par nom d acteur 7 Informations par source de saisie Parmi ces crit res l extraction d informations par date de saisie demeure la plus int ressante car elle permet de visualiser toutes les informations class es par date de saisie de r examiner l enrichissement des informations effectu par les autres utilisateurs et d en faire une synth se au cours d une discussion collective 1 42 L ext
516. s Liste des informations Repr sentation matricielle Repr sentation puzzle 1 2 3 4 5 L N Spi Inf 1 ja gt Inf 3 MD 2 EA i Inf 6 M3 R o 6 J a Eeg de EA Inf 2 Inf 5 5 D Fa Inf 4 Y Figure 53 Affectation automatique de liens l ment i j k avec k 1 2 n d signe le type de lien existant entre deux informations 4 3 1 Une liste de liens La cr ation d une repr sentation puzzle r sulte du passage d un raisonnement effectu par l utilisateur pour affecter diff rents liens aux informations Les liens utilis s sont la confirmation la contradiction et la causalit 4 3 2 Les commentaires sur les liens Il existe deux types de commentaires 1 le premier type de commentaire sur un lien tabli entre deux informations permettrait d expliquer la signification du lien par exemple en cliquant sur le lien appara t en bas du menu de l cran une zone qui permet de saisir le contenu du commentaire 2 le second type de commentaire permettrait d expliquer la signification d un lien Par exemple double cliquer sur la souris fait appara tre la signification du lien choisi 4 3 3 Les objets manipulables dans l cran d une repr sentation puzzle Les objets manipulables sont num r s ci dessous 1 L information centrale Elle constitue le point d ancrage du raisonnement 213 Chapitre 3 2 L hypoth se Elle correspond au but recherch travers le traitement d
517. s Vitesse de d veloppement de la technologie Vitesse de d veloppement des applications Cr ation de nouvelles entreprises Nombre de concurrents en quipement Communication dans des situations extr mes Nombre de concurrents en offre de service construit 6 Portabilit de l outil Tableau 25 Exemple d interpr tation de la technologie du t l phone cellulaire D apr s El SAWY et PAUCHANT 1988 b Les triggers Les triggers sont les d clencheurs qui provoquent le changement des templates Il y a trois types de triggers e le trigger source est la source d information d o provient le d clencheur e le trigger information est l information qui contient le d clencheur e le trigger latent est le trigger information source d information qui peut ult rieurement d clencher ou viter le changement des templates c Twitches Ce sont le r sultat d un processus conflictuel de tension entre les templates th mes et les triggers stimuli qui se traduit par un changement des templates Un twitch est d fini comme un mouvement court avec une motion soudaine La modification des templates prend diverses formes e Substitution d un twitch ajouter un nouveau construit ou supprimer un construit existant d un template e Articulation d un twitch fusionner deux construits d un template en un seul ou s parer un construit d un template en deux sous construits e Magnitude d un twitch modifier la pond ration d un con
518. s informations ouvertes par le biais des bases de donn es des publications des m thodes et d outils bibliom triques Cette veille technologique est seulement orient e vers les informations scientifiques et techniques Ainsi dans une entreprise orient vers les services pas de R amp D la veille technologique n est pas indispensable Nous pouvons distinguer deux sous facettes de la veille technologique la veille des brevets et la veille des produits innovants a La veille brevets et propri t industrielle C est le moyen par lequel l entreprise surveille r guli rement les brevets d pos s la fois pour que ses concurrents n utilisent pas les proc d s qu elle a d velopp s et pour tre inform e des nouveaux brevets d pos s b La veille de produits innovants C est le moyen par lequel l entreprise veille et anticipe la mise sur les march s de produits nouveaux ou de produits de substitutions de fa on distancer les concurrents et baisser les co ts de production 3 4 2 La veille concurrentielle C est l activit par laquelle l entreprise identifie ses concurrents actuels ou potentiels en les individualisant Dans cette d marche l objectif de l entreprise est de conna tre la strat gie de chaque concurrent identifi de fa on anticiper les d cisions susceptibles de 51 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes conduire des menaces ou des opportunit s par exemple
519. s participants pond rent cette liste sur une chelle de 1 7 qui servira mesurer l apprentissage dans une tape ult rieure 135 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique Phase 3 La traque de nouvelles informations Les participants se retrouvent trois fois par semaine sur une p riode de trois mois de traque continue Chaque fois qu un participant collecte une nouvelle information il remplit une fiche de collecte et la pr sente aux autres participants Des discussions s ensuivent d une dur e de 10 15 mn L interpr tation des nouvelles informations collect es par interaction des participants produit une information riche en signification Ces discussions changent souvent le point de vus des participants envers le th me de traque car des possibilit s de nouvelles applications et de nouveaux march s mergent de cette discussion Phase 4 L laboration des deuxi mes repr sentations cognitives A la fin de la p riode des trois mois et la suite d une r union de groupe les repr sentations cognitives finales mergent Encore une fois les participants pond rent les descripteurs en utilisant une chelle de 1 7 sans montrer aux participants les premi res repr sentations cognitives d j g n r es Phase 5 discussion des deux types de repr sentations cognitives labor es Une fois que les nouvelles repr sentations cognitives mergent EL SAWY et PAUCHANT ont remis chaqu
520. s 316 6 2 3 Les limites du prototype informatique du traitement des FT ss 317 6 3 LES NOUVELLES PISTES DE RECHERCHES ss posi n aE A EAER ET EEA AATE TEER 317 6 3 1 Des perspectives sous forme de pistes de validation ss 317 6 3 2 Les perspectives d am lioration de la m thode de traitement des FI 318 6 3 3 Les perspectives d am lioration du prototype informatique ss 320 R f rences bibliographiques EE TS EU CE 0 30 Glossaire Soucieux de faciliter aux lecteurs la compr hension de ce manuscrit nous pr cisons dans ce qui suit la d finition des principaux concepts utilis s Anticipation L anticipation d un v nement par exemple une opportunit ou bien une menace r sulte d une comparaison entre l horizon de temps auquel se r alisera l v nement par exemple la menace et le d lai n cessaire l entreprise pour r agir cet v nement Information anticipative C est une information qui permet d anticiper un v nement ou bien une action d un acteur de l environnement S agissant d un acteur de l environnement les informations anticipatives sont de deux types les informations de potentiel qui nous renseignent sur les potentiels d un acteur pertinent et les informations d alerte pr coce qui se pr sentent sous forme d IFI et qui nous renseignent sur l amorce d un v nement Cible La cible de la veille strat gique d signe les domaines les acteurs clients fournisseurs concurrents etc et les
521. s apports et des recommandations sur les possibilit s de recherches ult rieures prolongeant nos apports 37 Probl matique Traitement des informations fragmentaires et incertaines Du management strat gique la veille strat gique g 81q 814 Quoi Chapitre 1 Le probl me crucial de la veille strat gique Le traitement des informations fragmentaires et incertaines Pourquoi Chapitre 2 M thode de traitement et cahier des charges en vue de produire des connaissances proc durales concr tis es par un outil informatique Comment m thode Chapitre 3 Proposition d un outil pour la construction des repr sentations puzzle et pour susciter des r actions de la part des utilisateurs potentiels Comment outil Chapitre 4 Figure 4 Figure synth tique du plan de la th se 38 Chapitre 1 Partie 1 Cadre de la recherche probl matique du traitement des informations fragmentaires et incertaines CHAPITRE 1 DU MANAGEMENT STRAT GIQUE L VEILLE STRAT GIQUE Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes SECTION 1 ECOUTE DE L ENVIRONNEMENT EXTERIEUR EN QUETE DES INFORMATIONS ANTICIPATIVES Prendre des d cisions qui s adaptent rapidement en situation d urgence et de crise nous para t de plus en plus d actualit la mondialisation des march s les menaces des concurrents l volution rapide des technologies l exigence des clients les v nements politiques e
522. s auteurs de la cartographie cognitive rapport par RAKOTOARIVELO 1995 les cartes cognitives dans le domaine de la recherche en management se focalisent presque exclusivement sur les inf rences du type causal Les r sultats 203 Chapitre 3 R2 R3 R4 R5 R6 R7 obtenus montrent que notre d marche de traitement des IFI suit une direction l g rement diff rente des cartes cognitives causales Ceci montre une particularit de notre recherche Le r sultat R1 confirme que la r flexion des personnes est heuristique car les repr sentations obtenues ne sont pas similaires m me m thode diff rentes repr sentations Il existe diff rentes m thodes d organisation des informations et les repr sentations obtenues correspondent des repr sentations l mentaires Probablement toute repr sentation future sera une combinaison de ces repr sentations l mentaires Nous avons identifi le type de repr sentations mais nous ne connaissons pas pourquoi il y a cinq cas identifi s Les repr sentations cr er d pendent de la nature des liens utiliser et des objectifs recherch s Le regroupement des informations et leur liaison sont deux tapes n cessaires au traitement des IFI Il faudra chercher valider la typologie avec d autres exemples et d autres informations et avec d autres groupes de travail 3 2 4 Analyse des difficult s observ es lors de la construction des puzzle Les diffi
523. s auteurs ont montr que cet environnement est ambigu DAFT et LENGEL 1986 caract ris par une vitesse acc l r e des changements BOUGEOIS et EISENHARDT 1988 et une volution non lin aire ANSOFF 1980 De nombreuses enqu tes indiquent que les changements de l environnement sont au centre des pr occupations des dirigeants d entreprises CALORI et al 1993 Par exemple une tude empirique r cente KHALIL 1996 montre qu en 1990 la position concurrentielle de certains pays par rapport aux USA est la suivante Japon 1 Cor e 2 Allemagne 3 Taiwan 4 Singapour 5 France 6 La m me tude r alis e 4 ans plus tard en 1994 montre que le classement est devenu comme suit Cor e 1 Chine 2 Taiwan 3 Singapour 4 Japon 5 Allemagne 6 Dans de telles conditions l environnement des entreprises ne se manifeste plus seulement comme une contrainte qui n cessite une adaptation mais aussi comme un potentiel d avantage concurrentiel si l anticipation strat gique annonc e par ANSOFF 1975 est pratiqu e par les entreprises L tude de JAIN 1984 illustre bien le passage des grandes entreprises am ricaines d une strat gie d adaptation une strat gie d anticipation La confrontation des entreprises des situations plus dynamiques et plus complexes explique pourquoi l attention commence en partie se d placer de la gestion par r p tition selon KOENIG 1994 la gestion par anticipation Dans un
524. s automatiquement affect es des repr sentations puzzle pr existantes e Les utilisateurs ne savent pas comment amorcer un d but de construction des repr sentations puzzle e Il y a manque de convivialit au niveau de la repr sentation des informations stock es de la navigation de l ex cution de la facilit d utilisation de la construction des repr sentations puzzle etc e Il pr sente une architecture ferm e par exemple ne permet pas d int grer des images e La base de donn es n est pas prot g e e La version V2 est d pourvue d aide en ligne ce qui rend son utilisation un peu difficile pour des n ophytes Pour surmonter certains de ces inconv nients LESCA et CARON 1995c proposent de d velopper d autres repr sentations puzzle pr structur es pour amorcer un d but de raisonnement d utiliser la logique floue pour cr er de la signification une typologie des liens pour faciliter le raisonnement des utilisateurs un zoom pour faciliter la construction une biblioth que d actions pour orienter des actions 1 1 4 Apports et limites de la m thode et des prototypes PUZZLE pour le traitement des IFI Bien que la m thode PUZZLE soit ressentie comme utile et satisfaisante dans sa formalisation elle demeure difficile mettre en uvre L interpr tation d pend de la pr sence d un facilitateur pouvant constituer un contexte signifiant De ce fait l intuition et la perception de l utilisateur sont beaucoup plus
525. s ces deux premiers cas r duire l incertitude implique soit de rechercher de nouvelles informations soit de partager les informations disponibles en vue de ressortir une richesse JULIEN 1996 3 Mais il y a une autre explication de l incertitude C est la difficult traiter l information pour produire des repr sentations signifiantes Dans ce cas le progr s c est de cr er de nouvelles m thodes de traitement des informations LESCA 1995a 1 2 3 Le probl me de l ambigu t Plusieurs auteurs mettent en avant ce probl me WALSH et FAHEY 1986 constatent que l ambigu t des informations est un probl me relatif au traitement des IFI Pour LESCA et DELAMARRE 1994 l ambigu t des informations rend difficile l utilisation des m thodes existantes de traitement des informations L ambigu t est synonyme de l existence de plusieurs interpr tations parfois contradictoires d une situation ou d un probl me WEICK 1979 Plusieurs raisons expliquent l existence de l ambigu t Par exemple lorsqu une IFI est consid r la fois comme une opportunit et une menace JACKSON et DUTTON 1988 A cette premi re explication WESTLAND et WALLS 1991 en rajoutent trois autres 1 face une situation les connaissances des dirigeants ne sont pas partag es 2 l information est trop compress e r duction de la taille de l information par exemple r duire un article de journal sous forme d une phrase 3 il y a
526. s des formats graphiques en utilisant diff rentes couleurs vert jaune et rouge 8 01 R seaux n 34 janvier 1997 154 Chapitre 2 Les caract ristiques ci dessus facilitent la recherche et l acc s aux informations m moris es Mais actuellement la mise en place d un Data Warehouse est tr s co teuse Cet outil est encore l tat de conception et seule les grandes entreprises telles Oracle IBM ou Informix ont un projet en cours de d veloppement Le Data Mart ou Data Warehouse d partemental qui est va tre commercialis est une version plus petite du Data Warehouse Il autorise l acc s de multiples fichiers existants mais pas toutes les bases de donn es 1 9 5 Le Data Mining ou le Knowledge Data Discovery KDD Ce concept r f re aux r ponses identifi es suite une requ te d informations concernant un sujet partir des informations du Data Warehouse auxquels un cadre n aurait pas pens Le KDD combine diverses techniques r seaux neuronaux syst mes experts logique floue analyse statistique 1 9 6 Les apports et les limites du Data Warehouse et du KDD pour le traitement des IFI L approche du Data Warehouse est relativement proche de la m thode PUZZLE En effet le concept de Data Warehouse cherche cr er des liens relations entre diverses informations disponibles dans diverses sources en vue de faciliter la prise de d cision Mais ce concept est l tat de conception et le co t
527. s informations d informations Gingo Saisie des informations selon de phrases normalis es en utilisant les graphes conceptuels Graphe avec structure modifiable par l ajout de nouvelles informations Outil de recoupement Construction de repr sentations visuelles d informations Decision Typologie des liens Explorer Inspiration Mobilit des informations et des liens liens dynamiques Fonctions ergonomiques actualisation suppression ajout modification TD Pr sence d un zoom Ecriture de commentaires Pr sence de couleurs Diff rentes fontes et couleurs Tableau 46 R sum des id es tir es de l tude de logiciels 251 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges 7 Conclusion de la section 2 Comme nous l avons d j montr cf chapitre 2 p 121 122 beaucoup d auteurs insistent sur l utilisation d outils informatiques pour aider traiter les informations de l environnement Cependant apr s examen de certains logiciels disponibles nous nous sommes rendus compte qu il n existe pas d outils logiciels pour faciliter le traitement des informations du type IFI En outre ceux disponibles ne sont pas d un grand int r t pour la veille strat gique Ceci contredit les annonces commerciales affirmant que certains logiciels sont destin s la veille strat gique Certes il existe une vari t de logiciels con us pour assister la prise de d cision Cependant leur do
528. s informations Qui traque Quelles comp tences Quelle t che Comment s lectionner les informations cruciales Remont e des informations circulation Qui sont les destinataires Quels outils de communication Traitement des informations Ou stocker Nature du stockage centralis d centralis Comment valuer les informations stock es Comment extraire les informations stock es Comment amplifier les informations Sous quel format pr senter les informations trait es Comment diffuser les informations trait es A qui transmettre les informations trait es Actions prises Comment faciliter des d cisions laboration de r ponses Evaluation du processus Comment diagnostiquer le dispositif de veille strat gique Tableau 16 Questions pour une mise en place d un dispositif de veille strat gique La mise en place d un dispositif de veille strat gique n cessite des outils informatique que nous r sumons sur la Figure 20 81 Chapitre 1 Remont E mail cryptographie Traitement Transformation des IFI sous forme d actions utiles de Puzzle Formation la la traque des IFI 0 Outil pour valuer les forces et les faiblesses des activit s de veille Fennec Outil pour identifier les besoins pour une veille strat gique Pertino Action Int gration des informations trait es dans un processus de d cisi
529. s liens proximit euclidienne pour Leximappe et proximit s mantique pour PUZZLE Tableau 41 Tableau r capitulatif de comparaison Conclusion Leximappe ne peut servir de support pour impl menter notre cahier des charges Mais il peut tre utilis pour identifier des IFI troisi me quadrant Ainsi Leximappe peut tre consid r comme un outil d aide au ciblage et de synth se des informations de veille strat gique scientifique et technique En outre nous retenons les id es suivantes 1 le regroupement des informations sous forme d une repr sentation visuelle et synth tique 2 la construction de graphes avec structure modifiable 3 l utilisation des liens pour mettre en relation des th mes mergents 229 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges 3 2 Le logiciel Vigilance Vigilance est un logiciel de veille technologique dont les fonctions offertes sont le stockage l organisation et la synth se d information ainsi que la diffusion des dossiers de veille technologique L ensemble des donn es introduites dans Vigilance constitue le DGI Dossier G n ral d Information Ces donn es sont h t rog nes et peuvent tre introduites d une mani re automatique qu elles proviennent de bases de donn es externes ou non Elles sont imm diatement incorpor es la base de connaissances sous forme d une fiche signal tique et reli es entre elles par une typologie de liens qui mett
530. s modulaires pour le Data Warhouse d apr s 01 R seaux n 34 janvier 1997 155 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique pr c dente il ressort que les m thodes pr sent es ne sont pas bien adapt es pour ce faire voir Tableau 27 Construction d un tableau de bord cf Annexe 3 Elle permet de construire un tableau qui contient une liste de variables scanner C est une m thode pour orienter la collecte des informations G n ration de sc narios L interpr tation des informations se fait par des interactions entre Leap et Quest cf Annexe d ses peris 3 Evaluation des crises per ues C est une m thode pour valuer les menaces M thodes bas es sur les crit res Elles permettent d interpr ter les informations collect es par une liste de crit res Fusion d informations C est une m thode pour obtenir une connaissance compl te coh rente et signifiante en se basant sur des informations floues Data Warehouse C est une approche pour relier l ensemble des informations contenues dans diverses bases de donn es de l entreprise Elle n cessite des experts externes l entreprise pour le traitement Elle n est pas transmissible aux dirigeants d entreprise Elle n cessite des experts externes l entreprise C est une m thode difficile mettre en uvre Elle ne permet que tr s partiellement d interpr ter les IFI collect s Il est difficile d
531. s puzzle Un outil informatique aussi attrayant que possible permet aux praticiens de remplacer les ciseaux la colle et la photocopieuse et constitue un facteur stimulant Il permet de m moriser et s lectionner les informations construire les repr sentations puzzle et r duire le temps de construction Il peut servir d agenda de travail plusieurs s ances 1 d livrer un compte rendu sous forme d une repr sentation visuelle puzzle construite et son interpr tation actions possibles 2 rappeler durant une s ance ult rieure la repr sentation puzzle d j construite et rapprocher les nouvelles informations saisies la repr sentation puzzle construite afin de l actualiser L outil accroche les regards dans une premi re tape et int resse individuellement les praticiens dans une deuxi me tape une utilisation en groupe peut favoriser le dialogue et faciliter la communication entre les praticiens LESCA 1994c L outil peut galement servir de moyen pour simuler rapidement le traitement des IFI en d pla ant les informations l cran dans diverses directions les utilisateurs peuvent ainsi arriver affiner les repr sentations puzzle par petites touches successives ceci peut g n rer des d clics inattendus dans l esprit des praticiens 168 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI e L interface utilisateur peut stimuler la g n ration d id es MACCRIMMON et WARG
532. s sont tr s peu pr par s exploiter les informations anticipatives Cette constatation est confirm e par les pratiques de veille strat gique d une P M I cit e par LESCA 1992 En effet cette P M I a mis en uvre une veille strat gique soutenue par des facteurs exceptionnels personnel motiv un circuit de communication efficace une direction participative et pourtant l exp rience de veille strat gique a chou car aucune m thodologie n a t pr vue pour traiter les informations anticipatives collect es Cet chec est loin d tre un cas isol 56 Chapitre 1 4 Conclusion de la section 1 De l tude pr c dente nous r sumons les points essentiels retenir pour la suite de cette recherche Dans un environnement turbulent l ouverture des entreprises sur leur environnement ext rieur est une condition n cessaire de succ s durable Cette ouverture est n cessaire pour viter des ruptures et des discontinuit s Les entreprises doivent tre capables de d tecter les signaux annonciateurs d volution et de changement L coute et la collecte des informations d alerte informations anticipatives sont n cessaires la formation de strat gie partir de situations mergentes Les informations anticipatives sont incertaines impr cises ambigu s et fragmentaires D sormais nous qualifions ces informations par informations fragmentaires et incertaines not es IFI La gestion de ces informations e
533. s sur l aide la cr ativit un outil informatique peut accro tre la cr ativit des individus durant un processus de r solution de probl me 35 Fronti res fix es la recherche et d limitation du sujet A La veille strat gique est un processus cinq phases le ciblage la traque la communication le traitement et les actions Nous focaliserons notre tude seulement sur la phase de traitement des informations fragmentaires et incertaines N Cette recherche vise proposer une nouvelle m thode prolong e par un outil informatique en se basant sur les critiques faites aux versions pr c dentes des prototypes PUZZLE Cependant elle ne saurait pr tendre tre une m thode qui cr e de la signification cl en main Cette d marche vise aider la pens e en proposant un raisonnement qui suscite des questions plus qu il n aide proposer des r ponses Cette tude couvre une partie de biais d origine organisationnelle cognitive d interpr tation et de communication Mais elle ne saurait pr tendre faire une tude d taill e de ces biais Nous ne faisons que r pertorier certains biais afin de s en pr munir au cours de la phase de traitement Nous cherchons proposer une aide la construction des repr sentations puzzle Mais cette aide n est pas un automate qui d livre automatiquement des repr sentations puzzle Nous tudierons un certain nombre de logiciels disponibles sur le march de fa on
534. science de la part des entreprises a fait appara tre la n cessit de ne plus se contenter d informations fragmentaires obtenues la demande Il devient n cessaire de d finir les informations obtenir pour atteindre un but pr cis car les sp cialistes s accordent et pensent que 95 des informations sont disponibles et publi es DOU 1992 Aujourd hui avec l mergence de nouveaux besoins une surveillance syst matique de l environnement permet par une gestion efficace des informations externes de ma triser les informations anticipatives et de fournir des informations utiles aux d cideurs c est l objet de la veille strat gique 3 1 La n cessit d organiser la gestion des informations anticipatives G rer les informations anticipatives signifie identifier tr s t t ces informations durant la phase de d couverte les traiter pour ressortir leur impact potentiel sur l entreprise et influencer leur volution de mani re ce que l entreprise augmente son efficacit KING 1984 Une telle gestion des informations anticipatives n cessite une organisation sous forme d un processus appel veille strat gique qui englobe diverses t ches et qui sera d fini ult rieurement Dans le processus de management strat gique Figure 10 LESCA 1986 a montr que la veille strat gique intervient deux niveaux dans l analyse du positionnement strat gique qu elle occupe et dans la conception de strat gies d sir es
535. seaux d anciens l ves d une m me cole les passionn s de l informatique les membres d une association qui fr quentent les concurrents les congr s et les expositions les voyages d tudes D autres proc d s sont plus douteux les nouveaux embauch s sont pri s de se mettre table les gar ons livreurs collectent des renseignements chez les clients les professeurs et les tudiants stagiaires servent de cheval de Troie dans les laboratoires concurrents Sur la nature de ces sources informelles les veilleurs Science et Technologie 1990 interrog s font preuve d une grande discr tion Pour certains auteurs tels MARTINET et RIBAULT 1989 les informations issues de sources informelles repr sentent 80 des informations Ceci met en relief le r le important des syst mes d informations informels et non structurels Il a t observ dans l tude r alis e par la d fense des USA tude sur la premi re source consult e par un cadre lorsqu il a besoin d information et rapport e par DAVID et SUTTER 1985 que l information est recherch e dans le milieu du travail dossiers 1 Il s agit de la Th se de LEE C H du laboratoire CERAG qui porte sur la comparaison entre le profil des traqueurs fran ais et cor ens 70 Chapitre 1 personnels coll gue etc dans 50 des cas et l ext rieur du milieu de travail dans 20 des cas b Les sources d informations formelles Ce sont les sources d informations ayant une
536. sentations puzzle plus organis es Nous consid rons le traitement des IFI comme une d marche de cr ativit bas e sur quatre l ments un produit construction des repr sentations puzzle faisables et utiles un processus transformation des informations disponibles sous forme d une repr sentation avec affectation des liens des individus cr atifs pouvant cr er les repr sentations puzzle un environnement qui peut contribuer la cr ativit d un produit L illumination correspond l instant ou une image signifiante est cr e Ce qui nous int resse dans cette tude c est le r le que peut jouer un outil informatique en tant qu environnement d aide la cr ation des repr sentation puzzle La construction des repr sentations puzzle s inspire d un processus connu en cr ativit processus de cr ation de connexions qui consiste cr er de nouvelles id es en se basant sur celles existantes Nous envisageons d instrumenter ce m canisme travers 164 Chapitre 2 une affectation des liens confirmation contradiction causalit aux informations disponibles en vue de g n rer des hypoth ses de travail Cette recherche constitue donc le prolongement d un axe de recherche propos par VALETTE La suite de notre travail s ins re dans la perspective d am liorer le concept PUZZLE et d instrumenter la construction des puzzle Analyse interne forces faiblesses M t strat gi a
537. sept phases orientation identifier le probl me pr paration collecter et regrouper les informations pertinentes analyse ressortir les alternatives partir des informations id ation regrouper les alternatives par id es incubation d lib ration pour l illumination synth se mettre les id es cote cot valuation juger le r sultat des id es retenues Nous remarquons qu il y a une similarit entre les phases de la r solution cr ative de probl mes identifi s par WALLAS et les phases de la r solution de probl mes et la prise de d cision sp cifi e par DEWY 1933 et SIMON 1960 2 4 Synth se et analyse critique sur la r solution de probl mes et le traitement des IFI Le traitement des IFI par rapport au problem solving consiste r pondre la question suivante comment atteindre notre but pour passer d une situation insatisfaite informations fragmentaires incertaines et d pourvues de signification la situation souhait e cr ation d une signification utile l action des dirigeants Or les dirigeants ne connaissent pas forc ment le probl me qu ils auront traiter En outre nous ne disposons pas au d but du traitement de toutes les informations n cessaires au traitement Les informations que nous poss dons ne sont pas toujours suffisantes pour la construction d une signification ajouter cela l ambigu t de ces informations Ainsi nous n avons pas de probl me r soudre
538. servation correspondante Ces observations sont relatives aux questions et aux difficult s mentionn es par les participants durant le d roulement des exp riences en se servant d une grille d observation Ci dessous nous exposons certaines remarques prises lors de la r alisation des exp riences A Observations faites le 4 12 95 matin Construction d une repr sentation puzzle Pour tracer des liens entre les informations d une repr sentation puzzle les participants n 1 et n 2 ont proc d comme suit O GT ER O e lire l ensemble des informations du dossier e recenser tous les couples d informations susceptibles de pr senter des liens e tablir les liens entre les num ros d information plut t qu entre les informations 199 Chapitre 3 Agencement des informations Au cours de la construction des repr sentations puzzle nous avons remarqu que certains participants tel le n 11 agencent les informations comme si elles taient disponibles sur l cran d un ordinateur Ils d placent les informations dans toutes les directions jusqu ce qu un type de lien soit identifi De plus les liens affect s ne sont pas d finitifs Un va et vient est souvent le cas Ceci justifie le changement de la structure de la repr sentation construite Signification des informations Les participants n 3 et n 6 trouvent les informations du dossier trop courtes et pauvres de signification B Observations faites le
539. services IBM se partagerait en plusieurs soci t s IBM met les pr occupations des clients en priorit Les engagements avec les clients seront formalis s Contradiction IBM d oit ses clients IBM infl chit sa strat gie PO Est la cause de 2 Centralisation d IBM contr le de toutes ses filiales Figure 98 Repr sentation puzzle autour de l acteur IBM France et du th me Service construite avec la version V 2 4 Conclusion du chapitre 4 Dans ce dernier chapitre nous avons compl t le cahier des charges d un outil de traitement des IFI travers la description du m canisme de zoom et d unzoom Ce m canisme permet de construire d une mani re interactive des repr sentations puzzle Ce m canisme permet d atteindre quatre objectifs 1 faciliter la navigation dans une repr sentation puzzle en synth tisant les informations 2 r duire la taille d une repr sentation puzzle 3 faciliter l ajout et la suppression des n uds informations et des liens 4 permettre une construction progressive des repr sentations puzzle Ce chapitre contient galement la description de l application informatique d velopp e prototype PUZZLE 3 Nous rappelons que nous avons construit une base de donn es pour la saisie d informations la visualisation l enrichissement et le regroupement des informations sous Lotus Notes En outre nous avons propos une d marche pour la
540. ses probl mes r alis elles r agissent avec efficacit Elles font tout ce que font leurs concurrents En strat gie nous les appelons les suiveuses c Entreprises attentistes Ce sont les entreprises qui ne sont ni proactives ni r actives au changement Nous pouvons les classer en deux sous cat gories 1 Les entreprises qui ne se soucient que pour des probl mes de management qui surgissent de jour en jour Elles sont caract ris es par l absence de r flexion strat gique Elles sont traditionnellement centr es sur leurs produits Elles fabriquent puis essayent de vendre Elles n ont pas encore compris que l environnement ext rieur est plus important que leurs produits 2 Les entreprises qui estiment tre les meilleures En un sens ce fut le cas d IBM Dans les ann es 1980 et pensant qu elle tait la meilleure dans le domaine de l informatique IBM a n glig la concurrence qui se prolif rait dans son secteur Soudain elle a d couvert des concurrents redoutables tels Apple Compaq etc Et en m me temps IBM a d couvert son propre appauvrissement 3 De la gestion des informations anticipatives la veille strat gique La guerre conomique l accroissement de la comp titivit l volution rapide des technologies les menaces permanentes que font peser les concurrents actuels et potentiels non identifi s font passer la gestion des informations dans le domaine strat gique de l entreprise Cette prise de con
541. seules informations critiques NANUS 1982 3 limiter le nombre d informations traquer et les d finir par consensus plus tard EL SAWY 1988 1 33 La circulation Cette phase d j signal e par AAKER 1983 consiste organiser la remont e des informations recueillies l ext rieur de l entreprise vers l int rieur pour viter la perte 2 JI s agit de la th se de S BLANCO qui porte sur la conception d une m thode d aide la s lection des informations de veille strat gique CERAG 73 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes et assurer le partage de l information le secret des managers japonais n est pas de savoir forc ment plus que leurs concurrents mais de savoir avant eux et de communiquer instantan ment l information tous les collaborateurs concern s Le partage des IFI a aussi un autre r le savoir de r duire l incertitude de faciliter l action et d offrir une certaine forme d assurance ceux amen s prendre des d cisions JULIEN 1996 L activit de remont e n cessite deux t ches d finir la destination des informations et organiser la transmission des informations entre utilisateurs potentiels 1 3 3 1 La destination des informations Il est clair que le processus de veille strat gique n acquiert toute son importance que si les diverses informations capt es sont mises imm diatement la disposition des personnes susceptibles de les utiliser Ainsi il
542. sont num rot s de 13 15 Nous pr sentons les liens sous forme de couples ni nj o niet nj sont les deux extr mit s du lien Ainsi nous obtenons la liste n13 no n13 ne nis n3 niy n2 n15 no n15 n3 Par rapport la structure initiale il suffit de rajouter l ensemble des informations et des liens Par rapport la structure courante il faudra respecter certaines r gles qui ont t explicit es dans les paragraphes pr c dents et qui concernent l ajout d un n ud n appartenant pas un NSG l ajout d un n ud appartenant un NSG l ajout d un lien entre deux n uds n appartenant pas un n ud NSG l ajout d un lien dont l une extr mit appartient un NSG l ajout d un lien entre deux n uds d un n ud NSG Soit consid rer n15 dans le NSG 11 et n13 et n14 comme des n uds visibles Le r sultat de ces transformations est illustr la Figure 88 o se trouve la vue courante et la structure initiale La d marche suivre est la suivante 1 ajouter le n ud n 3 comme un n ud visible ajouter le lien de contradiction entre les deux n uds n13 et no ajouter dans le n ud NSG 12 un NES faisant r f rence n13 AeA N ajouter un lien de confirmation entre le NES 13 appartenant au n ud NSG 12 et le n ud interne ne ajouter un LE entre le n ud NSG 12 et le n ud ms ajouter le n ud n14 comme un n ud visible ajouter le lien de confirmation entre les deux n uds n1
543. sous Decision Explorer dans un environnement tr s convivial couleur zoom d agrandissement et de r duction diff rents cadres pour repr senter les informations diff rents styles de fonte Cette construction est facile et efficace et ne demande que quelques minutes 312 Conclusion G n rale 6 Conclusion g n rale La veille strat gique est le processus par lequel l entreprise se met l coute prospective de son environnement dans le but de saisir des opportunit s et d viter des menaces La veille strat gique est une composante du syst me d information de l entreprise qui est tourn vers l exploitation d un flux d informations form d informations fragmentaires et incertaines IFI Comme nous l avons d j pr cis la veille strat gique est un processus it ratif et d apprentissage cinq phases principales le ciblage la traque la circulation le traitement et les actions Nous avons identifi les principaux probl mes relatifs aux cinq phases qui peuvent entraver le bon d roulement d une activit de veille strat gique Parmi les cinq phases cit es nous avons focalis notre attention sur la phase de traitement des informations fragmentaires et incertaines sous forme de repr sentations utiles l action des dirigeants Nous avons ensuite montr que cette phase soul ve son tour une multitude de probl mes entre autres l utilisation de m thodes et d outils informatiques D o notre premi re quest
544. sous groupements 3 mettre des liens entre les informations d un m me sous groupement 4 mettre des liens aux informations inter sous sgroupements 2 La repr sentation niveaux ou en arborescence Dans ce type de repr sentation Figure 47 b suite une lecture des informations les id es principales repr sentant les niveaux sont g n r es et ordonn es de mani re refl ter un certain raisonnement Ces niveaux peuvent tre des id es principales les moyens mis en uvre les objectifs Ceci est suivi d une affectation et d une liaison des informations l chelle de chaque niveau La lecture de cette repr sentation se fait du haut vers le bas de droite gauche et de gauche droite La construction d une telle repr sentation se fait comme suit 1 identifier et g n rer les niveaux id es 2 ordonner ces niveaux de mani re refl ter le raisonnement 3 affecter les informations chaque niveau 4 relier les informations l chelle de chaque niveau Par exemple une d composition pourrait tre la suivante id e principale moyens mis en uvre objectifs 201 Chapitre 3 Cette repr sentation est similaire la distinction entre les valeurs les cons quences et les actions au sens de GUTMAN 1982 ou bien la distinction entre les objectifs les facteurs cl s et les options au sens de EDEN et al 1992 ou encore la repr sentation tablie par PORAC et al 1987 cit par RAKO
545. squ on change les param tres de visualisation d un graphe VCG visualise le d placement des n uds des positions initiales vers les nouvelles positions x utiliser diverses couleurs pour les liens et les contours des n uds 6 permettre un utilisateur de s lectionner un sous graphe un sous ensemble de sommets et de liens lorsque le graphe est trop large se focaliser sur une partie du graphe sans perdre la vue globale du graphe entier TS N xr construire un graphe avec une fonction zoom TR OO x g n rer diverses formes pour les contours des n uds ellipses rectangles etc TR O x g n rer diverses formes de liens segment continu segment en pointill ligne sous forme de courbe ligne bris e Conclusion VCG ne peut pas servir de support pour instrumenter notre cahier des charges 5 3 Synth se des logiciels de traitement des graphes Les biblioth ques d algorithmes les visualiseurs de graphes et les diteurs de graphes ne sont pas adapt s la construction des repr sentations puzzle En effet les biblioth ques d algorithmes et les visualiseurs ne permettent pas la modification de la structure des graphes A l inverse les diteurs de graphes permettent la fois la manipulation directe et la modification des graphes Mais ils sont d pourvus d une base de donn es pour saisir les informations et les n uds des graphes ne peuvent pas tre des informations courtes Le Tabl
546. ssus de surveillance de l environnement d une entreprise Cette coute est n cessaire pour que l entreprise survive et s adapte dans un monde concurrentiel En effet d apr s ANSOFF 1980 l coute des signaux annonciateurs de changements externes en provenance de l environnement d une firme peut aider transformer des menaces en opportunit s Cette coute est de plus en plus au centre des pr occupations des dirigeants En effet il ressort d une tude de CALORI 1994 que les deux tiers du temps des dirigeants d entreprise interrog s taient consacr s aux futurs changements ou aux volutions possibles du secteur d activit Une r cente tude empirique de BUDD et MINNIS 1997 a r v l que les grandes entreprises am ricaines consid rent les ressources internes et l coute de l environnement externe comme deux facteurs importants l impl mentation des strat gies Certaines entreprises ont compris les enjeux de cette ouverture et se sont mises l coute de leur environnement ext rieur Par exemple la SNECMA consomme 100 mille documents pour surveiller son environnement concurrentiel et technologique Science et Technologie 1990 RHONE POULENC consacre un budget de 4 milliards de francs et emploie une cinquantaine de chercheurs charg s uniquement d explorer et de surveiller les travaux des laboratoires en amont afin de saisir des opportunit s 2 1 2 Etre capable de d tecter les informations anticipatives annonci
547. st d une importance capitale pour la survie des entreprises Cette gestion n cessite d instaurer dans les entreprises un climat d ouverture au risque La veille strat gique est le processus qui permet d organiser la gestion des informations fragmentaires et incertaines Arriv s ce stade notre r flexion devient maintenant comment s organiser pour saisir une information fragmentaire et incertaine annon ant un v nement avant sa r alisation totale ou encore comment organiser un dispositif de veille strat gique Et quels sont les probl mes qui mergent de cette organisation Ceci est l objet de la section suivant 57 Chapitre 1 SECTION 2 PRESENTATION DE LA VEILLE STRATEGIQUE ET SES PROBLEMES Dans la section pr c dente nous avons mis en vidence un type particulier d information sur lesquelles l entreprise pourrait agir afin d tre comp titive Ces informations sont annonc es sous forme de bribes dans la collecte et l interpr tation peut r v ler l existence de menaces et d opportunit s Nous avons signal que la veille strat gique est le processus permettant de g rer au mieux ces informations Cette nouvelle section a pour objet de compl ter nos connaissances sur les informations fragmentaires et incertaines en r pondant la question suivante comment pourrait on s organiser pour mettre en place un dispositif de veille strat gique et quels sont les probl mes engendr s alors 1 Chapitre 1 Sectio
548. ste fusionner deux informations ou plus d une repr sentation puzzle en une seule information plus riche Par exemple dans la Figure 42 les informations ns ne ny relatives l coute client pr occupation client et engagement formalis peuvent tre fusionn es sous une seule information coute client N Subdiviser N ud consiste subdiviser une information riche d une repr sentation puzzle en deux informations ou plus Par exemple dans la Figure 42 le mot service est vague dans IBM s oriente vers les services Il peut tre subdivis en plusieurs autres termes plus pr cis 1 service march et 2 service client Le service march son tour peut tre subdivis en 11 march national 12 march m tropolitain 13 march rural Le service client peut tre son tour subdivis en 21 service entreprise 22 service client 23 service Internet c Modification Modifier_N ud consiste modifier 1 le contenu d une information en vue de mieux le pr ciser 2 la valeur de la fiabilit et de l importance d une information pour les mettre jour Par exemple dans la Figure 42 l information n7 les engagements seront formalis s peut tre modifi e en IBM envisage de formaliser ces relations avec ses clients en vue de mieux les satisfaire 4 termes utilis s en cr ativit 187 Chapitre 3 d Substitution de liens Ajouter_Lien consiste ajouter un lien entre deux inform
549. ste de discussion du Email management de l information listserv ua fsysb uark edu et des syst mes d informations Sujet SUB imssis l your name CREATE L Liste de discussion sur la Email cr ativit dans les entreprises LISTSERV listserv acsu buffalo edu EE PRES Sujet SUB CREATE L Global Marketplace discussions sur des changes Email majordomo tradinghouse com Digest commerciaux et opportunit s Sujet SUB Global Marketplace Digest du commerce dans un monde ouvert Tableau 14 Exemples de forums listes de discussion sur Internet Une recherche d informations r guli re peut s effectuer l aide de simples outils qu on appelle moteurs de recherche ou d extraction comme Altavista Lycos Netfind etc Ces moteurs sont utiles pour la traque des comp tences noms adresses Email de personnes la surveillance des offres d emploi la traque de sources d informations conf rences caract ristiques des nouveaux produits la visite de sites souvent int ressants tels que ceux de la presse sp cialis e anglo saxonne et fran aise ou de cabinets de consultants 01 Informatique num rique ou autres concepts cl s N anmoins la recherche d informations moyennant les bases de donn es en ligne et les newsgroups n cessitent le recours des outils de recherches sp cifiques appel s agents intelligent de recherche d information 1 3 2 5 La s lection des informations cruciales la m thode Selec
550. stin es surmonter certaines de ces difficult s en vue d une nouvelle version du prototype PUZZLE 1 Proposition pour la saisie des informations dans la base de donn es e Pour enlever une partie de l ambigu t prouv e par les individus lors du traitement des IFI nous sugg rons de faire un enrichissement pr traitement lors de la saisie des informations dans la base de donn es Dans cette perspective nous pourrons utiliser des crit res tels la pertinence le A propos etc e Proposer une aide en ligne pour donner une d finition pr cise et concise des deux crit res de regroupement proximit et similitude Ceci facilitera le regroupement chaque fois qu il y aura de nouvelles informations saisies e Saisir les informations avec un acc s l information primaire 2 Propositions pour la construction des repr sentations puzzle e Am lioration de la navigation du puzzle vers le masque de saisie Saisir les IFI dans la base de donn es avec un acc s l information primaire en utilisant des zooms lien hypertexte Ceci pourrait faciliter l amorce d un raisonnement en acc dant aux dates de saisie l importance la fiabilit au commentaire etc e Proposition d une liste de liens ouverte L outil ne doit pas tre restreint l utilisation d un nombre limit de liens Il doit permettre l utilisateur au besoins d en cr er de nouveaux e Aide en ligne pour l affectation des liens Clarifier la typologie de l
551. stique sp cifique de cette tude D autres travaux se limitent peu pr s ce nombre CHAMEEVA et al 1995 Par exemple pour construire des cartes cognitives l exp rience de BOUGON WEIK et BINKHORST 1977 privil gie 19 concepts d finis a priori Pour la construction de cartes cognitives individuelles MARKOCZY et GOLDBERG 1993 se limitent 10 concepts items 127 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique d autre part tudier les segments de cible ou parcelles d image pour prendre des actions Ces repr sentations permettent de compl ter les repr sentations d j cr es de l environnement et de v rifier la coh rence des informations qui constituent ces repr sentations Ainsi cette m thode peut tre vue comme un outil et un moyen pour parvenir une signification des informations collect es Le but est de produire des hypoth ses dont la validation va permettre de r duire l incertitude et peut tre de prendre des d cisions 1 13 Les prototypes PUZZLE Pour op rationnaliser le concept et la m thode PUZZLE notre quipe a d velopp des outils informatiques qui portent le m me non que la m thode PUZZLE A l heure actuelle nous disposons de deux versions successives la premi re version Vi implant e sur le logiciel SACADO et la seconde version V2 d velopp e sous ACCESS 1 1 3 1 La version V1 du prototype PUZZLE Le prototype PUZZLE d velopp par VALETTE 1993 sous la
552. strat gique qui constitue le domaine de notre tude Notre objectif est tourn vers le traitement des informations fragmentaires et incertaines de veille strat gique Soucieux de guider le lecteur comprendre le contenu de cette recherche nous pr cisons dans ce qui suit les principales notions rencontr es La veille strat gique selon LESCA 1994a est le processus par lequel l entreprise se met l coute anticipative de son environnement dans le but cr atif de saisir des opportunit s et de r duire son incertitude et ses risques MORIN 1991 d finit un outil logiciel comme un ensemble de principes r gles et instructions commandant contr lant les op rations cognitives MORIN 1986 d finit la m thode comme suit le mot m thode ne signifie nullement m thodologie Les m thodologies sont des guides a priori qui programment les recherches alors que la m thode qui se d gage de notre cheminement sera une aide la strat gie Le but de la m thode ici est d aider penser par soi m me pour r pondre au d fi de la complexit du probl me LESCA 1994a d finit le traitement comme le processus de transformation des informations fragmentaires et incertaines sous forme de repr sentations repr sentations de type puzzle utiles l action des dirigeants Ainsi le traitement des informations 2 Les connaissances logiciels peuvent prendre diverses formes outil et prototype informatis prototype inform
553. struit d un template e Twitch entra nant c est le construit latent d un template qui peut provoquer le changement d un template Il est appel template entra nant Ceci correspond une information centrale 1 3 2 Les apports et limites de la m thode 3T pour le traitement des IFI La m thode 3 T d interpr tation collective des IFI est d velopp e partir d une tude empirique et appliqu e au cas d une technologie mergente Cette m thode peut tre utilis e pour le traitement des IFI Mais elle pr sente dans ce cas des insuffisances Elle ne pr cise pas les conditions d utilisation dans le cas d une traque continue sur un th me ouvert comme l orientation d une entreprise vers les services Dans ce cas quels 3 tout ce qui est susceptible de donner lieu une image mentale assez forte dans l esprit du sujet 137 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique seront les templates Et si le nombre de templates est sup rieur 2 comment la m thode se comporterait elle En outre cette m thode n a pas t r utilis est N anmoins la m thode 3T pr sente plusieurs avantages que nous r sumons dans les points ci dessous e la signification na t du rapprochement progressif des informations recoupement des informations dans un th me e L interaction entre les participants fournit une information riche en signification ceci permet de surmonter l ambigu t des IFI e Lorsqu un cons
554. t la compr hension du mod le utilis par le dirigeant e Selon SMITH 1989 la r solution d un probl me mal structur est une activit orient e vers la compr hension du processus cognitif individuel Notre tude s oriente alors vers cette tentative de compr hension du mod le de traitement utilis par un individu 3 1 Le processus de traitement des IFI L interpr tation des IFI qui repose sur les mod les mentaux peut tre mieux comprise dans le cadre de la th orie de la rationalit limit e Dans un premier temps il convient alors d expliquer cette th orie et de d finir le mod le mental 3 1 1 La rationalit limit e de SIMON La th orie de SIMON 1960 1974 offre les bases pour la compr hension de la rationalit limit e Elle est bas e sur le mod le intelligence conception choix valuation qui a permis de mieux comprendre ce que pouvait constituer l aide la d cision SIMON analyse l homme travers son interaction avec son environnement Il pense que la complexit des volutions du comportement de l homme est pour une grande part le reflet de la complexit de l environnement dans lequel il se trouve Pour faire face la complexit de son environnement l homme utilise sa pens e qu il consid re comme un syst me de traitement de l information STI construit par apprentissage individuel et par la transmission sociale du savoir Tout s apprend et est susceptible d am lioration par in
555. t lui assurer un succ s durable Le mod le du management strat gique Figure 5 est constitu de deux phases La premi re phase concerne la collecte et l interpr tation des informations en vue de d tecter des opportunit s et des menaces Les informations issues du traitement qui sont des informations synth tis es alimentent le processus de d cision de l entreprise qui constitue la deuxi me phase Dans le management strat gique la finalit de la surveillance de l environnement est de produire de la signification par le rapprochement progressif des informations anticipatives Dans ce cas nous parlons d laboration cr ation de repr sentations signifiantes 28 Chapitre 1 Environnement Environnement ext rieur int rieur Information Phase 1 coute de l environnement et interpr tation des informations Phase 2 prise de d cision Prise de d cision strat gique strat gique Formulation de strat gies R ponses strat giques en temps r el Mise en oeuvre Impl mentation Figure 5 Le processus de management strat gique d apr s WANG et al 1991 2 3 Les informations sur lesquelles nous focalisons notre attention sont des informations anticipatives Selon ANSOFF 1975 les v nements identifi s gr ce au processus de surveillance de l environnement diff rent selon leur degr de pr cision 1 Certaines informations sont suffisamment claires et pr cises pou
556. t gique est elle n cessaire pour toute entreprise us 61 1 1 2 Exemple d une m thode est d un outil de mesure de pertinence Pertin occse 62 1 2 LES CARACTERISTIQUES DU PROCESSUS DE VEILLE STRATEGIQUE seen 63 L2 Un processus transversal ss niin need 63 1 2 2 Fr quence de la veille Un processus continu 63 12 3 Un processus participatifissssssissesenssetietiernsseetieiiereercattrette teste en dns estate seen EEE EEE ENEP oR sie 64 1 2 4 Un processus d apprentissage collectif ss 64 EAS Un processus it ratif etenean did duel dd ete en nt net Must ess din nues 64 1 3 COMMENT ORGANISER UNE VEILLE STRATEGIQUE 7 siennes 65 LS Le ciblagesssss st ER A A une te E ie inerte er A a Pen lies 65 13 2 La Tague nn nn nn Rene ren et aan te na nr TR 68 13 35 EdcirCulafionssstn fe nt nn ee AE 73 L34 Trattementides IFRS RS RER AREAS RU ARR RE LS Re A ne ARE 75 EII Les actions DSOS EE nn Ann A en ee rte nn Aer sin 76 1 3 6 L valuation du dispositif de veille strat gique ss 79 1 3 7 R capitulatif d une mise en uvre d un processus de veille strat gique 80 1 4 EFFICACITE DU PROCESSUS DE VEILLE STRATEGIQUE sssssseoeesseseseeesssesertreesssssrroetssssnresersesseserereesessen 82 LA PHASE D ETUDE LE TRAITEMENT DES IFI sessesesesesoesoroesesececoerororsesecccoeroroesesecceeesoroesesecosoesoroesee 82 2 1 RAPPEL DE L IMPORTANCE DU TRAITEMENT DES IFI ss 83 2 1 1 T moignage sur la difficult de trai
557. t PUZZLE Nous reviendrons sur les d tails au cours de la deuxi me partie de cette th se 1 SYBIL manipule des crit res et des sous crit res pour valuer les alternatives Nous pensons reprendre cette id e pour faciliter le regroupement des IFI proposer des crit res et des sous crit res de regroupement Les premiers sont g n riques et les seconds sont sp cifiques 2 Sybil manipule une typologie de liens de raisonnement Notre recherche sur le traitement des IFI est orient e vers la conception d une m thode d aide la construction de repr sentations signifiantes prolong e par un cahier des charges d un outil informatique L outil cr er peut tre vu comme un environnement de raisonnement et de communication similaire SYBIL Cet environnement permet aux utilisateurs de produire des arguments pour relier les IFI et construire les repr sentations puzzle Le raisonnement pr conis serait l utilisation des liens N anmoins la liste pr conis e par LEE et LAI est tr s longue et nous doutons quant son utilisation r elle Cependant nous pouvons retenir parmi cette liste les liens suivants le lien de confirmation le lien de contradiction le lien de causalit 3 Dans SYBIL LEE et LAI ont d velopp des objets manipulables tels les buts les alternatives les questions Il serait souhaitable dans un outil d aide au traitement des IFI de manipuler des objets tels VERIFIER des informations et des hypoth ses
558. t de construire d enregistrer et de supprimer des requ tes Le bouton Tableau 51 Le module de recherche d extraction d informations de Lotus Notes 143 Les requ tes pr enregistr es et la diffusion d informations sur profils L application d velopp e sous Lotus Notes permet 1 d laborer des requ tes par tape une requ te est automatiquement sauvegard e durant la session de travail en cours et pouvant servir ult rieurement 2 de sauvegarder et de rappeler des requ tes Les requ tes pr enregistr es sont un type de classement semi automatique d informations lesquelles correspondent certains profils de personnes des centres d int r t particuliers d individus Une personne X peut par exemple avoir besoin d informations sp cifiques relatives IBM et services Ce besoin peut tre exprim sous forme d une requ te enregistr e et consult e par la suite Elaborer une requ te pr enregistr e revient 1 lister l ensemble des personnes ayant besoin d informations 2 d finir les informations dont elles auront besoin 3 tablir des requ tes compos es en combinant divers crit res 4 enregistrer les requ tes Les requ tes pr enregistr es seront non seulement utilisables durant la session de travail mais elles pourront si l utilisateur le d sire tre reprises au cours d une autre session ce qui permet la diffusion d informations sur profil figure ci dessous Utilisateur 1 Uti
559. t de l tude d EL SAWY et PAUCHANT 1988 que certains participants au cours d un processus d interpr tation des IFI ont utilis le raisonnement heuristique par analogie Ce dernier consiste r soudre un probl me en le d pla ant vers la r solution d un autre probl me 119 Chapitre 2 A l occasion de la validation d un outil d aide au traitement des IFI LESCA 1995a observe que le raisonnement heuristique est utilis par des individus une id e surgit d autres informations sont recherch es un va et vient s tablit entre diff rentes interpr tations les id es rebondissent des commentaires et des hypoth ses sont ajout es par l utilisateur etc 3 3 3 2 La contrainte temporelle PEARCE et al 1992 arrivent au r sultat que toute m thodologie ou tout outil de veille strat gique destin aux P M E doit tre directement utilisable par les dirigeants et adapt leurs capacit s Pour BENIS 1984 plus une organisation est submerg e par l information et plus elle a soif de sens Selon l auteur c est le r le des dirigeants de fournir du sens aux informations Mais cette t che ne semble pas tre la priorit des dirigeants car selon ISENBERG 1985 les dirigeants ne disposent pas de temps suffisant ni de moyens ni de la volont pour traiter les IFI En effet le traitement n cessite des d ductions Mais selon MOLES 1990 le cerveau humain est tr s peu capable de d ductions car il exige du temps et d
560. t de la perception de menaces ou d opportunit s ces perceptions seront prises pour des v rit s absolues On ne cherche pas les d mentir cas d une intoxication ou d sinformation mais les confirmer 3 la difficult d tablir des relations entre les variables que contiennent les informations Des corr lations illusoires ont tendance tre tablies Ainsi dans le cas du traitement des IFI la mise en relation des IFI affectation de lien est ressentie comme une t che difficile 3 3 3 10 Synth se pour le traitement des IFI Les dirigeants traitent les IFI en utilisant le raisonnement heuristique Ces dirigeants ne disposent pas du temps suffisant pour r soudre des probl mes et r sistent l utilisation d outil informatiques Compte tenu de ces limites nous d duisons les caract ristiques d un bon outil d di aux dirigeants il doit tre facile d utilisation MESCH 1984 utile rapide et doit comporter peu d op rations ex cuter HAMMOND 1973 En effet selon MACCRIMMON et al 1994 les utilisateurs trouvent l outil informatique rigide car il comporte beaucoup d op rations ex cuter ANSOFF 1980 sugg re trois conditions l utilisation d une m thode permettre d aider au traitement des IFI tre facile d utilisation et tre faisable accessible en termes de ressources d une entreprise Outre les facteurs cit s pr c demment l utilisation des m thodes et des outils de traitement peut influer sur
561. t de relier les performances d une entreprise son environnement ext rieur C est une expression g n rique multiples facettes Les caract ristiques des informations concern es diff rent selon le cas Elles sont tr s formalis es acc s facile dans le cas de la veille technologique et pour laquelle des m thodes et des logiciels existent Nous reviendrons sur ce sujet dans la deuxi me partie Cependant pour la veille concurrentielle et commerciale les informations ont des caract ristiques sp cifiques anticipatives qualitatives incertaines fragmentaires et se pr sentent sur des supports tr s divers texte image son Pour ces raisons nous focalisons plus notre attention sur la veille commerciale et la veille concurrentielle Nous avons pr sent les principaux probl mes Tableau 18 qui peuvent entraver le bon d roulement d un processus de veille strat gique et dont la r solution n cessite des solutions rapides pour garantir la qualit et l efficacit d un bon syst me de veille strat gique Notre objectif n est pas de d velopper tous ces axes de recherche car ces probl mes ne sont pas d gale importance Certains sont plus urgents que d autres Compte tenu de cette caract ristique nous avons choisi de focaliser notre attention sur le probl me de traitement des IFI Probl me 1 Identification des besoins et type de veille strat gique mettre en place Probl me 2 Ciblage des acteurs de l environnement et re
562. t diverses disciplines auxquelles nous faisons r f rence la strat gie le marketing les syst mes d information la th orie des syst mes et la th orie de l information Certains auteurs de ces disciplines voquent des probl mes li s au traitement des informations fragmentaires et incertaines En strat gie AGUILAR 1967 et BRIGHT 1970 ont insist sur la n cessit d tre l coute de l environnement L attention des dirigeants ne doit plus tre focalis e sur le 4 D apr s SOENEN dans HOLLARD et al 1994 La technique de la niche consiste r soudre un probl me en utilisant l interdisciplinarit en se basant sur une discipline de base Edgar MORIN et beaucoup d autres ne cessent de rappeler que l interdisciplinarit doit s appuyer sur des bases disciplinaires fortes 25 rep rage et l exploitation des r gularit s ph nom nes r p titifs mais doit s attacher r pondre l imp ratif de flexibilit strat gique nonc par ANSOFF 1975 Pour conna tre son environnement PORTER 1980 1982 propose cinq forces comp titives pouvant changer l volution d une industrie la puissance des clients la puissance des fournisseurs la pression des technologies de substitution les concurrents entrants les groupes de pression PORTER sugg re une liste exhaustive d information collecter sur chacune de ces forces Dans un environnement turbulent MINTZBERG et WATTERS 1985 ont montr que la formation de strat
563. t l export de donn es partir de traitement de texte des bases de donn es en ligne ISI des bases de donn es CD ROM des formats d affichage adapt s aux styles des utilisateurs sur une fen tre on affiche la fois les donn es et leur format de pr sentation des macro commandes des commandes qui automatisent certaines t ches telle l import de donn es 1 3 2 Le logiciel File Maker Pro File Maker Pro est un SGBDK Il permet le stockage et l extraction de documents et offre les fonctions suivantes 1 le stockage de documents num rique 2 le stockage d images 3 l acc s et navigation dans le document en texte int gral via des mots cl s 4 l extraction rapide des documents recherch s 5 une pr sentation facile de l information stock e 6 l administration de plusieurs fichiers ayant des relations complexes File Maker Pro permet de manipuler dans une base de donn es les sept champs suivants texte nombre date temps image et son calcul r sum 1 3 3 Le logiciel Brise Brise est un logiciel de gestion documentaire qui offre les fonctions suivantes le stockage l extraction et la diffusion d informations Le stockage des informations Brise offre les fonctions de stockage suivantes 1 la cr ation de base de donn es avec un mot de passe 2 la saisie des fiches d informations et la cr ation de mod les personnalis s titre r sum auteur source commentaire 3 l ajout et la suppress
564. t le stockage des informations soit la recherche d informations soit l analyse et la synth se d informations sous forme graphique ou encore la construction de graphes Aucun outil ne permet lui seul de r pondre aux besoins de notre cahier des charges Par rapport notre cahier des charges nous avons choisi deux outils Lotus Notes et Decision Explorer Dans Lotus Notes nous avons d velopp une base sp cifique pour le stockage l enrichissement pr traitement des informations la visualisation et le regroupement des informations par th me Dans Decision Explorer nous avons propos une m thode pour la construction des repr sentations puzzle selon notre cahier des charges Notre application permet une saisie d informations efficace un enrichissement qui permet d associer aux informations saisies des arguments plus riches une consultation facile un regroupement des informations th me Ainsi avec le regroupement propos il est inutile 311 Chapitre 4 d laborer des quations d extraction d informations qui sont co teuses en temps et n cessitent la connaissance du langage d interrogation Via ce regroupement les informations n cessaires la construction d une repr sentation puzzle sont export es en format texte vers l environnement de construction des repr sentations puzzle A nsi le passage de Lotus Notes vers Decision Explorer est op rationnel La construction des repr sentations puzzle est op rationnelle
565. t m2 Il n est pas n cessaire d ajouter de lien externe entre ces deux NSG car il en existe d j un ajouter dans le NSG n12 un NES faisant r f rence n le NES faisant r f rence n7 existe d j dans le NSG nn ajouter un lien de confirmation entre le NES faisant r f rence n et le n ud n7 et entre le NES faisant r f rence n7 et le n ud nz Vue en expansion GSI Vue d velopp e lien externe gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction Figure 82 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s ajout d un lien de confirmation entre les deux n uds nz et n7 276 Chapitre 4 Exemple 9 la suppression d un lien visible Consid rons l exemple type Figure 69 en retirant le lien reliant les n uds ns et n7 La Figure 83 montre bien que les seules modifications sont la suppression de la structure courante ainsi que de la structure initiale du lien reliant le n ud n5 au n ud ny Vue d velopp e gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction lien externe esse l ments limin s Figure 83 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s suppression du lien visible entre les n uds ns et n7 Exemple 10 la suppression d un lien cach par un n ud complexe Supposons que dans l exemple type Figure 69 nous retirions entre les deux n uds n et m le lien de confirmation Il suffit donc de re
566. t militaires impr vus la gestion en temps r el des crises des march s mon taires les d cisions des organisations dans un contexte impr visible Il s agit bien d une nouvelle mise en situation et d un nouveau type de management strat gique de l urgence et de la d cision en situation de crise Ainsi cette section se propose de r pondre deux questions 1 Peut on anticiper pour ne pas tre pris de court par les v nements 2 Comment organiser cette anticipation 2 Chapitre 1 section 1 De la planification strat gique au management strat gique De nos jours l environnement des firmes est de plus en plus turbulent Cette turbulence se concr tise par la multiplication des menaces et par l aspect inattendu et brutal des discontinuit s La turbulence rend caduque toute gestion uniquement fond e sur l exp rience JOFFRE et KOENIG 1992 Les enjeux sont normes En effet des entreprises sont cr es tandis que d autres disparaissent Dans les paragraphes qui suivent nous allons justifier le fait que les discontinuit s sont mieux g r es dans le cadre du management strat gique que dans le cadre de la planification strat gique 2 1 Action des organisations dans un environnement turbulent Notre attention est port e sur l environnement ext rieur des entreprises Face la turbulence de l environnement les entreprises doivent prendre quatre mesures e s ouvrir sur leur environnement ext rieur pour tre l
567. tance strat gique JOFFRE et KOENIG 1992 Information amont LESCA et SCULER 1995 Information d alerte LAUTRE 1991 LESCA 053 sas Signal anticipateur LESCA et ROUIBAH 1997 Signal pr coce BRIGHT 1970 Signal d alerte PORTNOFF 1990 BAUDELET 1995 LESCA 1995a 1995b ROUIBAH et LESCA 199 1997 MORIN 1985 Signaux de l environnement MARTEAU 1985 Signal faible amp Weak signal ROUIBAH et LESCA 1996 1997 LESCA 1995a 1995b 1996 LESCA et CARON 1995 JOFFRE et KOENIG 1992 ROUACH 1996 ANSOFF 1975 NARCHAL et al 1987 WALLS et al 1992 ANSOFF 1975 Signes avant coureurs d volution TANGUY 1994 significative Significant signals BRIGHT 1 Signs of change BRIGHT Tableau 3 Petit lexique des expressions li es l information anticipative 2 3 2 Les informations anticipatives sont diff rentes des tendances Nous pouvons distinguer deux types d v nements les tendances lourdes et les informations anticipatives 1 Les tendances lourdes selon JOFFRE et KOENIG 1992 sont celles qui se retrouvent dans tous les secteurs et dont l accentuation a pour cons quence d entra ner de profondes volutions Par exemple le vieillissement est une tendance de l industrie cosm tique Les recherches effectu es dans ce domaine tudes futures sont orient es vers l extrapolation du pass sur le futur en tenant compte des tendances Ceci g n re une recherche des continuit s
568. te de cr ation cf section chapitre 2 p 143 145 Il serait int ressant d tablir des r gles formelles pour sp cifier et faciliter l utilisation des liens de raisonnement dans un futur prototype PUZZLE Cette id e est inspir e de BONANNO et al 1994 qui ont tabli des r gles pour identifier des liens interobjets dans une mod lisation objet Cette perspective revient identifier des r gles pour chaque couple d IFI Le D veloppement d une base de connaissances Nous sugg rons de cr er une base de connaissances qui contiendrait des cas r els de traitement rencontr s dans la litt rature et des actions mener Par exemple que faut il faire suite l identification d une nouvelle technologie Comment valuer son impact Ceci est un gros travail qui n cessite d interviewer les experts de la veille strat gique sur les cas trait s et d effectuer un tat de l art partir des publications existantes livres de strat gies et de management strat gique th ses articles dans les journaux 6 3 3 Les perspectives d am lioration du prototype informatique Nous avons propos le cahier de charges d une m thode pour le traitement des IFI Nous avons d j mentionn les limites de l application informatique r alis e car nous n avons pas pu informatiser la totalit de ce cahier des charges N anmoins nous gardons en t te l id e d informatiser les fonctions non d velopp es Ci dessous nous indiquons certaines fonctio
569. tement des IFT ns 83 2 1 2 R sultat d enqu te par questionnaire confirmation du probl me ss 64 2 2 LES DIFFERENTES FACETTES DU CONCEPT DE TRAITEMENT DES FI 84 2 3 PROPOSITION D UNE DEFINITION DU TRAITEMENT DES IFL 85 CONCLUSION DE LA SECTION 2 smsnnennenennennnenereneneneneenerenennnesense 87 CONCLUSION DU CHAPITRE 1 ssssnnnnnenerenennennnenerenenesenennnsenenesenssense 88 CHAPITRE 2 SECTION 1 LES PROBLEMES SOULEVES LORS DU TRAITEMENT DES IFI 90 1 1 LA POSITION DES IF PAR RAPPORT A LA DECISION sise sense 90 1 2 L ATTITUDE DES DIRIGEANTS FACE A L INFORMATION nine seen 91 1 21 L probl me de surinformation sessen een ei Rides E A EER EA E ERES 9 1 2 2 Le probl me de lincertitudes nsin aeree nai E EERE AR AE aT 92 1 23 Leprobl mede lambiguit s ss ak E ETa aE E EE de ANA Ea E de 92 1 2 4 Le probl me de langage shit antibes entr kiana oE a Eaa aa E aA 93 12 E probl med incoh rence tissssri nn dti ann in NUE men Mate 93 1 2 6 Le probl me des m thodes de traitement 93 LE TRAITEMENT DES IFI EST UN PROBLEME DIFFICILE A STRUCTURER ss 94 2 1 LES DECISIONS STRATEGIQUES APPELLENT LE TRAITEMENT DES IFI oooonnnnensoesneneoresseseneeresseserersesesseee 94 2 1 1 Une d cision strat gique fait intervenir le temps ss 95 2 1 2 Une d cision strat gique est peu r p titive ss 95 2 1 3 Une d cision strat gique est complexe sise 95 2 2 LA COMPLEXITE DU
570. ter les informations en provenance du service de marketing Parmi les raisons voqu es nous pouvons citer les points ci dessous e l information n est pas appropri e aux pr occupations du moment c est dire que les utilisateurs n prouvent pas le besoin de s en servir imm diatement e l information est limit e c est dire qu elle est focalis e sur un sujet pr cis et ne tient pas compte ni des besoins ni des pr occupations du moment des utilisateurs Le traitement des IFI s ins re dans cette perspective puisque les informations collect es n ont pas de relation directe avec une d cision prendre dans l imm diat 1 2 L attitude des dirigeants face l information Face aux informations collect es l attitude des dirigeants d entreprise prend diverses formes surcharge incertitude ambigu t probl me de langage incoh rence Nous allons discuter ces aspects pour sp cifier le contexte de cette tude 1 2 1 Le probl me de surinformation Nous avons d j soulign ce probl me cf chapitre 1 p 72 73 et nous insistons nouveau sur ce point car en pr sence d une surinformation les messages pertinents se noient dans du bruit de fond En effet l information est avant tout un principe d conomie moins nombreuses seront les donn es n cessaires meilleure sera l information Et un surplus d informations c est dire ce qui d passe ce qui est strictement n cessaire am ne l arr t de toute inf
571. tervention de mod les plus perfectionn s La seule limite cette adaptation consiste selon SIMON un tr s petit nombre de caract ristiques intrins ques de l environnement interne de l homme pensant Se basant sur des exp rimentations conduites dans le cadre de son groupe de recherche et sur les travaux de MILLER 1956 SIMON a identifi les principales limites suivantes e le d lai n cessaire pour fixer un item schunk ou information dans la m moire court terme est r duit 4 e la quantit d information qui peut se maintenir dans la m moire court terme mesur e par le nombre d items est r duite MILLER 1956 limite la capacit humaine de traitement des informations __ informations e le d lai de transmission entre la m moire court terme et la m moire long terme A partir de ces limites SIMON et son quipe ont d gag un mode de raisonnement du fonctionnement du syst me de traitement humain fond sur une logique de satisfecit raisonnement approximatif et non d optimisation Le raisonnement repose sur un traitement s quentiel qui n envisage pas l ensemble des possibilit s mais qui r alise une exploration progressive selon un processus d lib ratif jusqu ce que soit atteinte une solution r pondant des crit res minimum Cette d marche est adapt e des capacit s cognitives limit es en moyens de calcul et en d lais de m morisation Elle s impose dans des situations qu
572. tes les deux heures et muni d un signal d alerte informant l arriv e d un message confidentiel British Gas est inform constamment de l arriv e de nouvelles informations Ceci lui permet de prendre des d cisions en temps r el 1 9 3 Les apports et les limites des EIS au traitement des IFI Les recherches sur les EIS traitent une pr occupation qui n est pas la n tre Les donn es sont des informations de fonctionnement GRAY 1996 et non des IFI synth tiser les informations engrang es dans les bases de donn es de l entreprise sous des formats visuels afin de faciliter et accro tre l efficacit des cadres Au d but de l apparition des EIS les auteurs pionniers de ce domaine WANG et TRUBAN 1991 CARLSSON et WIDMEYER 1990 WESTLAND et WALLS 1991 VOLONINO et WATSON 1990 ont propos les EIS comme les outils par excellence pour e traiter les informations externes l entreprise sans trop de biais et qui sont de nature floue e chercher et traquer les informations annonciatrices de changement et alerter les cadres d entreprise e permettre d identifier des menaces et des opportunit s importantes Certes il y a eu des tentatives pour d velopper des outils d di s au traitement des IFI mais notre connaissance ces outils n ont pas atteint leurs objectifs 153 Section 2 M thodes de traitement disponibles analyse critique Dans les EIS existants les fonctions offertes sont limit es l acc s aux informatio
573. tes mais qui rapproch es entres elles prennent progressivement de la signification Offrir une libert d exploration travers la construction d une repr sentation puzzle permet l utilisateur de d couvrir des relations inattendues entre les informations traiter des d clics d opportunit s ou de menaces Pour renforcer cette libert d exploration le dialogue entre l utilisateur et l ordinateur est r duit au minimum au profit d une participation plus active de l utilisateur dans la construction de la repr sentation puzzle 2 4 Les conditions d utilisation de la m thode et l outil d velopp s Une bonne utilisation de notre m thode et du prototype informatique qui l accompagne n cessite de satisfaire les conditions suivantes a Les conditions d utilisation de la m thode 1 Avoir un ou plusieurs acteur sous surveillance 2 Collecter des informations aussi anticipatives que possible 3 Exprimer les informations sous forme de phrases courtes et significatives 4 Avoir quelques informations pour cr er une repr sentation puzzle 5 Avoir des personnes motiv es pour construire les repr sentations puzzle qui acceptent de traiter des informations fragmentaires ambigu s et incertaines 6 Avoir la capacit d valuer l impact d une image cr e opportunit menace b Les conditions d utilisation de la base de donn es sous Lotus Notes 1 Pour saisir et regrouper les informations il est conseill d utiliser Lot
574. teurs ext rieurs l entreprise ou concernent des v nements non totalement r alis s En outre elles sont ambigu s car il existe plusieurs interpr tations possibles de ces informations anticipatives L exemple pr c dent IBM s oriente vers les services est la fois une information anticipative et ambigu C est une information anticipative car elle annonce un v nement non encore totalement r alis C est une information ambigu car elle ne pr cise pas de quel service s agit il Est ce le service rendu au client Est ce le service coute client Est ce le service Internet etc D apr s DUBOIS et PRADE 1987 l impr cision et l incertitude peuvent tre consid r es comme deux points de vues antagonistes sur une m me r alit qui est l imperfection de l information Si on repr sente une information sous forme d une proposition logique l impr cision r f re au contenu de cette proposition valeur et l incertitude r f re sa v rit entendu au sens de sa conformit une r alit Dans la langue fran aise il y a d autres qualificatifs qui renvoient l impr cis le vague le flou et l ambigu Le vague et le flou d une information r sident dans l absence de contour bien d limit de l ensemble des valeurs affect es aux objets qu elle concerne Cependant il y a un seul r f rentiel Par exemple la temp rature est lev e 36 Chapitre 1 L ambigu t est une forme d impr cision li e a
575. thode qu elle ne l est pas Malheureusement le RDSS pr sente des inconv nients 1 les informations sont stock es dans la base de donn es sous forme de mots cl s 2 les n uds des graphes sont visualis s sous forme d abr viations elles n ont de signification que pour ceux qui les saisissent 3 le RDSS ne permet pas la mobilit d informations lors de la construction des graphes 4 il ne permet pas de modifier la structure du graphe car c est un visualiseur de graphes C est dire il ne permet pas de d placer la fois des informations et des liens qui leurs sont associ s Cette m thodologie peut elle tre appliqu e pour le traitement des IFI L application de la m thode passe par les tapes suivantes 1 choisir les sources d informations 2 d composer les informations en besoins et r sultats 3 former une matrice dont les lignes et les colonnes repr sentent respectivement les besoins et les r sultats et dont les l ments indiquent la relation entre ces besoins et ces r sultats il n est pas n cessaire de sp cifier les informations mais uniquement les relations entre les besoins r sultats 243 Section 2 Logiciels susceptibles de r pondre au cahier des charges 4 sp cifier les besoins et les r sultats possibles sous forme de mots cl s qui repr sentent le domaine d int r t strat gie relier ensuite les IFI l ensemble des mots cl s actuellement le RDSS ne permet pas cett
576. tilisation de mots L affectation automatique des informations un th me suppose au pr alable l identification d une liste de mots sous th mes et ou index Quelle que soit la mani re de r aliser les regroupements le r sultat escompt est le m me permettre une consultation facile et rapide des informations stock es 24 Phase 3 la construction de repr sentations puzzle Supposons que quelques informations aient t extraites d un th me Comment peut on cr er des repr sentations puzzle La construction d une repr sentation puzzle est un processus trois tapes principales qui s interf rent ROUIBAH et LESCA 1996 1997 1 l laboration d une premi re repr sentation puzzle 2 la visualisation de la repr sentation construite 3 la variation modification de la repr sentation labor e suite une comparaison avec le mod le mental Rappelons que notre objectif n est pas de d couvrir le mod le mental mais de construire des repr sentations puzzle susceptibles d tres accept es par les dirigeants Informations regroup es peeeeeesseeseeeesneeeesness Structuration EELEE NN E ES Affectation des liens R arrangement des gt 8 Modification visualisation du mod le puzzle Apprentissage _ Comparaison Figure 40 Processus de construction des repr sentations puzzle 24 1 Etape 1 l affectation de lien aux IFI Lorsque des informations relatives un th me ont
577. tion Le processus de d cision n est plus alors lin aire mais it ratif Parmi ces phases les trois premi res sont li es celles d velopp es par DEWY 1933 Quel est le probl me Quelles sont les alternatives Quelle est la meilleure alternative 99 Chapitre 2 Processus cr atifs de r solution de probl mes Le processus cr atif de r solution de probl mes est consid r comme un processus plusieurs phases PLSEK 1996 propose un tat de l art des mod les cr atifs d velopp s il y a 80 ann es Le premier mod le d velopp est celui de WALLAS 1926 L auteur propose un mod le quatre phases 1 Pr paration il s agit de d finir le probl me de collecter les informations et d explorer les solutions 2 Incubation cette phase consiste effectuer une d lib ration consciente ou inconsciente pour identifier une solution cr ative 3 Illumination cette phase correspond au moment o une certaine id e cr ative merge 4 V rification c est la phase au cours de laquelle on s assure de la faisabilit de l id e cr ative Selon les auteurs traitant de la cr ativit les activit s durant l incubation et l illumination sont invisibles pour un observateur ext rieur CAMPBELL 1960 et SIMONTON 1988 ajoutent que l acte de cr ation est initi par la chance La plupart des mod les d velopp s par la suite s inspirent du mod le de WALLAS Par exemple OSBORN 1953 d finit un mod le
578. tion des informations Adapt de MALONE 1975 Mais nous avons vu qu il est difficile de d velopper des mod les mentaux si les IFI sont nombreuses Auquel cas nous avons besoin la fois de cadres ou mod les pour regrouper les informations traiter et de m thodes et d outils ad quats pour structurer les informations sous des formats plus lisibles et faciliter ainsi leur traitement Les mod les structurels obtenus sont test s et compar s individuellement ou collectivement par rapport au mod le mental et modifi s si n cessaire A travers ce processus d apprentissage nous pouvons graduellement obtenir une meilleure compr hension de la signification des informations traiter possibilit d une menace opportunit La communication et l archivage des repr sentations obtenues deviennent un support important pour consolider notre compr hension de la signification cr e avec d autres personnes Ce processus comporte plusieurs aller retour entre le mod le mental et le mod le structurel Il s apparente un raisonnement approximatif Tout le probl me revient construire le mod le structurel A travers cette comparaison nous ne pr tendons pas d couvrir le mod le mental mais proposer le mod le structurel susceptible d tre accept par les dirigeants Et nous faisons l hypoth se que s il est accept il se rapproche du mod le mental Le processus de cette mod lisation Figure 25 pr sente quatre formes d in
579. tirer des deux structures le lien de confirmation entre ces deux n uds La Figure 84 illustre ce cas Vue d velopp e lien externe gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction she l ments limin s Figure 84 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s suppression d un lien cach par un n ud complexe 277 Chapitre 4 Exemple 11 la suppression d un lien cach par un lien externe dont une seule extr mit est un n ud complexe Sur le m me exemple type Figure 69 supprimons le lien qui se trouve entre les n uds ns et n7 Le r sultat est repr sent dans la Figure 85 Vue en expansion GSI Vue d velopp e lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction ce l ments limin s Figure 85 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s suppression du lien cach liant n3 n7 Les diff rentes op rations de mise jour sont pr sent es ci dessous 1 supprimer du GSI le lien entre les deux n uds ns et n7 2 supprimer le lien externe qui lie le lien n7 au NSG nu puisque ce lien ne repr sente plus aucun lien de la structure initiale 3 supprimer le lien qui relie le NES repr sentant n7 et le n ud ns 4 supprimer du NSG nu le NES repr sentant n7 puisque ce dernier est un NES isol Exemple 12 la suppression d un lien cach par un lien externe dont les deux extr mit s sont des n uds complexes P
580. tives car du fait de la complexit croissante de l environnement il n y a pas a priori de signal sans signification Plut t l entreprise d tecte le moindre signal d alerte d un changement de l environnement plus nombreux sont les param tres de libert dont elle dispose pour r agir a contrario plus les signaux sont multiples visibles et convergents moins il reste l entreprise de possibilit d action JOFFRE et KOENIG 1992 incitent les entreprises pratiquer la gestion par anticipation pour se distinguer et surprendre Au fur et mesure que l univers strat gique est devenu plus turbulent l entreprise doit pouvoir anticiper les v nements et r agir promptement aux surprises Il ne s agit plus tant aujourd hui de s organiser dans les r gularit s que de vivre de discontinuit Celle ci est a priori plus inqui tante mais elle ne comporte pas que des inconv nients car de l v nement peut surgir l opportunit qui change le cours de l histoire En d tectant de mani re pr coce les v nements naissants les faits porteurs d avenirs l entreprise peut se distinguer et surprendre les autres Selon DOU 1995 la chasse l information est ouverte car plus que jamais la capacit anticiper les volutions des march s des technologies et l aptitude innover seront des l ments d terminant dans la comp titivit des entreprises Ainsi la gestion des informations anticipatives est une mani re d aider la prise
581. tous les domaines et en tirer les enseignements pour sa strat gie Syst me d Information du 2 5 1996 rapporte que Lafuma num ros un fran ais du sac dos mis en place un dispositif de veille une batterie d une vingtaine de clignotants qui traduisent les volution affectant l environnement de Lafuma Les collaborateurs du PdG pr parent le cahier des id es qui rassemble tous ce qui leur tombe sous la main et qui leur semble int ressant Ce cahier est examin tous les deux mois pour trier les id es et y donner suite 43 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes d informations soit deux fois plus que les USA Le r seau des t l communications de Mitsui est comparable celui du gouvernement n erlandais belge ou suisses D autres pays d Europe sont tr s performants et encouragent la veille strat gique La France n a boug que tardivement et petit pas Par exemple le gouvernement BALADUR par d cret du 4 avril 1995 a cr un comit national pour la comp titivit et la s curit conomique Les professionnels de la veille strat gique jugent cette mesure utile mais insuffisante L Etat fran ais semble vouloir s impliquer davantage pour aider les entreprises en mati re de veille strat gique l instar du Japon et des Etats Unis 3 2 3 La veille strat gique est un axe de recherche prioritaire de la commission europ enne La commission europ ennetf affirme que l Union Europ enn
582. tre d int r t que nous int resse sujet d un acteur externe politique commerciale d un concurrent projet d un client force de vente ou R amp D Phase 4 Lister des th mes prioritaires permettant d amorcer une activit de traque Il est conseill de se limiter un petit nombre de th mes environ une quinzaine par exp rience Phase 5 Pour orienter le ciblage des informations il est conseill de donner au moins deux ou trois exemples correspondant chacun des th mes cibl s Phase 6 Lister des sources d informations Au terme de cette derni re phase du processus de ciblage la m thode pr conise des sources d informations pour acc der aux informations de chaque th me retenu A l issue de cette tape nous disposons d une liste d acteurs surveiller nominalement cit s une liste aussi exhaustive que possible des th mes d information au sujet de chaque acteur s lectionn susceptibles d tre cibl s ainsi que des conseils sur les sources d informations Tableau 12 Acteur 1 Acteur 2 Acteur I Tableau 12 Matrice acteurs th mes de la m thode Cible 1 3 2 La traque Selon LESCA 1992 les informations concern es par la veille strat gique ne sont pas des informations qui viennent d elles m mes l entreprise Celles qui parviennent d elles m mes sont de peu d int r t Les informations de grand int r t doivent se m riter il faut aller les chercher La bonne r ussite du processus de
583. tructure Cependant il arrive que l utilisateur ait besoin d appliquer plusieurs transformations la fois par exemple le rajout de plusieurs n uds et ou de liens la fois arriv e de plusieurs informations ou la suppression de plusieurs n uds et ou de liens la fois Nous pouvons citer titre d exemple la manipulation d l ments complexes La suppression d un n ud complexe revient supprimer les n uds et liens qu il contient puis le supprimer Alors que l ajout d un n ud complexe est en r alit le r sultat de plusieurs op rations d ajout d un ensemble de n uds L ajout d un lien externe ne sera pas trait puisqu il n cessite d tre pr cis Nous pr senterons dans ce qui suit les r gles g n rales suivre ainsi qu un exemple d illustration 4 1 La suppression d un n ud complexe Les modifications apporter au graphe la suite d une suppression de n uds complexes sont les suivantes 279 Chapitre 4 supprimer r cursivement partir des deux structures courante et initiale les l ments n ud liens NES contenus dans le n ud NSG supprimer puis supprimer le n ud NSG supprimer l ensemble des n uds NES faisant r f rence des l ments qui viennent d tre supprim s supprimer les liens pendants Reprenons la vue group e de la Figure 70 La suppression du n ud NSG 2 dans cette configuration consiste supprimer r cursivement les l ments contenus dans le NSG 2
584. truit d un template pr sente une information riche en signification il est clat subdivis en deux sous construits A l inverse lorsque deux construits d un template ont la m me signification ils sont fusionn s pour former un nouveau construit e Le traitement des IFI est stimul par l existence d une information centrale le twitch entra nant selon l appellation d El SAWY L tude a montr que les individus sont incapables d identifier cette information travers une r flexion r trospective e Il est possible des moments diff rents de percevoir une volution travers une comparaison entre deux repr sentations e Une m thode it rative est n cessaire pour cr er de la signification un va et vient entre l interpr tation et la traque de nouvelles informations pour surmonter l incertitude est n cessaire e L interpr tation collective des IFI g n re une signification plus riche que l interpr tation individuelle e La perception d une signification est al atoire Le twitch qui provoque cette signification est informel En effet il ressort que l examen des twitches stimule l interpr tation plus que l examen des templates En d autres termes on obtient plus de signification en examinant les changements qui s op rent dans un template suppression ajout fusion s paration des construits existants qu en examinant les construits eux m mes d un template Nous utiliserons ces transformations pour essayer de
585. ts chercheurs internes et externes l entreprise Le mod le construit permet un utilisateur de r pondre aux questions suivantes concernant un th me donn d veloppement du t l phone cellulaire qui travaille sur ce th me quels sont les brevets d pos s l ext rieur Par qui Quels sont les chercheurs de cet organisme Quelles sont leurs activit s Participent ils des projets de recherche en cours Sur quoi travaillent ils maintenant 58 Est issus d une collaboration entre le CRRM la soci t R soudre soci t rachet e et l ADIT Le soci t R soudre n existe plus et l id e de ce logiciel est reprise au CRRM par un doctorant Email Leveille crrm univ mrs fr 230 Chapitre 3 L outil permet donc de cr er des th mes de recherche sous forme d un r seau et d effectuer des recherches d informations via diff rents modes automatique semi automatique manuel Il dispose en outre d un environnement graphique pour afficher le r seau d informations et permettre ainsi l utilisateur de naviguer dans ce r seau Activit Activit Pole Projet Programme de R amp D Participe Activit Service Leader de Activit appartient l Rattach Organisme Zone externe hi rarchie
586. u Management Strat gique qui a t popularis e en France par le Professeur LESCA Bien qu elle ne soit pas tr s commode nous continuons utiliser cette appellations Devenir de plus en plus dynamique et plus r actif aux turbulences et aux opportunit s cach es sont les objectifs principaux de la veille strat gique La veille strat gique est un processus cinq phases LESCA 1994a le ciblage la traque la communication le traitement et les actions Les phases de ce processus ont t l objet de plusieurs recherches r alis es dans notre quipe MARTEAU 1985 VERGNAUD SCHEFFER 1992 VALETTE 1993 SCHULER 1994 CARON 1997 ainsi que d autres tudes en cours de r alisation Ces travaux puisent dans diverses disciplines et concourent la construction d une th orie globale sur la veille strat gique Ces travaux s articulent et se compl tent la fois pour fournir des outils d aide la veille strat gique car il existe encore trop peu de connaissances utiles dans le domaine Face ce constat nous sommes conduit concevoir des concepts et d velopper des supports d aide qui peuvent prendre la forme d outils informatiques Mais cette invention ne peut tre faite seulement travers un seul travail individuel Elle n cessite le recours un travail d quipe Dans cette cha ne de travaux chaque chercheur se distingue par un travail personnel C est sur l un des maillons de cette cha ne que nous focalisons n
587. u es pour conna tre la prochaine position des objets Niveau 2 le raffinement de la situation Dans cette phase est effectu e une op ration de description ou d interpr tation des relations entre les objets et les v nements en vue d une meilleure compr hension des objets d j identifi s Elle englobe plusieurs activit s entre autres l valuation multi perspective On utilise les donn es obtenues partir de l analyse pr c dente pour 148 Chapitre 2 obtenir une vue de la situation selon trois perspectives diff rentes visualis es par des couleurs bleue pour les forces amies rouge pour les forces ennemies et blanche pour une vision neutre Niveau 3 le raffinement de la menace Les objectifs sont multiples et visent produire une valuation de la menace pour estimer les capacit s des forces ennemies pr dire leurs intentions et d terminer le niveau de danger de la situation Ensuite on s int resse produire une valuation de cette menace suivant les perspectives bleues rouges et blanches Niveau 4 le raffinement des processus Le dernier niveau de la fusion de donn es est appel raffinement du processus Il joue le r le de communication entre les processus associ s aux phases d crites pr c demment 1 7 4 Les apports et les limites de la m thode pour le traitement des IFI Cette m thode est appliqu e plusieurs domaines surveillance de proc d s industriels contr le du trafic a rie
588. u GSI mise jour du GSC et qu un second utilisateur d cide d appliquer la m me transformation au GSC mise jour du GSI alors ils obtiendront le m me graphe zoomable Afin d illustrer les diff rentes transformations relatives aux groupements reprenons les exemples qui ont servi pour illustrer les diff rentes op rations de groupement Zoom et Unzoom Nous pr senterons les diff rents cas possibles d ajout et de suppression de n uds et de liens savoir l ajout d un n ud ou d un lien visible l ajout d un n ud ou d un lien cach la suppression d un n ud ou d un lien visible la suppression d un n ud ou d un lien cach 2 1 L ajout d un n ud L ajout d un n ud dans la repr sentation puzzle GSI n a aucune incidence sur la vue group e GSC et r ciproquement Autrement dit si l utilisateur d cide d ajouter une nouvelle information n ud dans la repr sentation puzzle il faudra la rajouter galement dans la vue group e et r ciproquement A nsi il suffit d ajouter la vue group e la nouvelle information en veillant ce qu elle occupe la bonne place cach ou visible 2 1 1 L ajout d un n ud visible Dans ce cas l utilisateur d cide de l ajout d une nouvelle information qui est visible dans la vue group e Il suffit d ajouter le n ud aux deux structures GSI et GSC Puisque le GSI contient n n uds alors la nouvelle information sera repr sent e par le n ud qui portera le num ro n 1 Bien entendu
589. u langage et l existence de plusieurs r f rentiels Par exemple dans la phrase IBM s oriente vers les services il y a une ambigu t car nous ne savons pas de quel service s agit il Est ce le service rendu au client le service Internet le service coute client etc Ainsi une information est ambigu dans la mesure o elle renvoie plusieurs contextes significations possibles Dans cette tude ce deuxi me type d impr cision l ambigu sera pris en consid ration Cet claircissement est utile l tude de certaines m thodes de traitement que nous verrons plus loin cf chapitre 2 p 145 146 2 3 5 Pourquoi g rer les informations anticipatives La gestion des informations anticipatives est une n cessit justifi e par les points suivants e Le manque d information co te souvent plus cher que son co t d acquisition perte de contrats devant des concurrents plus dynamiques perte de temps li e la recherche d une information existante dans l entreprise mais qu on ne parvient pas localiser etc Ainsi la ma trise de l information anticipative est une condition de r ussite e Le manque d information handicape la r activit de l entreprise car les d cisions strat giques sont prises sur la base d informations annonciatrices de changement e L information anticipative permet de r duire les co ts d tude et d innovation BONAITI 1994 e L information anticipative est collect e pour apprendre en i
590. uctur s qui peuvent se pr senter sous diff rents formats textes et images Les recherches de documents s effectuent alors par une extraction multicrit re sur les informations mots cl s l aide d un thesaurus notamment et parfois sur du texte int gral Il existe divers logiciels de gestion documentaire tels Texto Idealist Superdoc Aidel au Le Cheylas Taurus DCI 218 Chapitre 3 Pantin Sysdex Scalaire Bordeaux Docubase CEGIDIM Boulogne Mistral Bull Paris la d fense Edibase Volt Versaille 13 La pr sentations de quelques outils de stockage Il existe une panoplie d outils permettant le stockage d informations Nous en citerons seulement quelque uns cf annexe 8 p 365 avec certains de leurs avantages et inconv nients 1 3 1 Le logiciel Idealist Idealist est un gestionnaire documentaire permettant l indexation de document le stockage et l extraction Les documents sont stock s la fois sous forme de fiches signal tiques et de document num rique que l on peut s lectionner suivant des mots cl s en acc dant par un syst me Le mode d extraction hypertexte tr s pratique et flexible est galement disponible pour acc der et naviguer dans un document Par exemple il permet de s lectionner n importe quel mot du texte d un document et de naviguer dans le document via ce mot cl Outre ces fonctions Idealist permet le stockage des informations multim dia images et son l import e
591. uelques concepts Afin d employer lors de la pr sentation des diff rentes r gles de Zoom et d Unzoom un seul vocabulaire nous introduisons les d finitions et concepts suivants Vue en expansion structure initiale c est le graphe sur lequel est effectu e une vue par groupements successifs autrement dit c est la repr sentation puzzle Vue group e c est un graphe construit partir d une vue qu on a d un graphe en rempla ant un sous graphe de ce dernier par un nouveau n ud Vue d velopp e structure courante c est l ensemble form par la superposition de la repr sentation puzzle not e P d une vue group e sur P et de tous les n uds complexes successivement group s pour obtenir la vue 257 Chapitre 4 S il n existe plus aucun n ud complexe dans la vue group e les trois diff rentes vues vue en expansion vue group e vue d velopp e sont identiquement repr sent es NSG le n ud sous graphe Ce concept repr sente un n ud complexe qui est la fois un n ud et un graphe Il est pr sent dans la vue group e en tant que n ud mais il contient en tant que graphe un ensemble de n uds ventuellement de type NSG Un NSG peut tre connect avec d autres n uds de la vue group e par des liens g n r s automatiquement par le syst me appel s liens externes LE ni n uds internes Ce sont des n uds pr sents dans la vue group e qui sont grouper au sein d un nouveau n ud sous eraphe NSG
592. uer une synth se des enrichissements effectu s par les utilisateurs 1 2 1 L enrichissement des IFI collect es L enrichissement des IFI est un processus it ratif plusieurs boucles qui peut se faire d une mani re asynchrone en pr sence de plusieurs utilisateurs Il existe une aide en ligne pour faciliter ce processus Ci joint le d tail de cette aide 286 Chapitre 4 Degr de surprise e Pourquoi a t on collect cette information Quel est l v nement annonc par l IFI et susceptible de se produire e L information d clenche t elle dans notre esprit un d clic d une menace viter ou d une opportunit saisir e L information est elle li e une pr occupation imm diate Ceci revient exprimer l information par des attributs de menace opportunit par exemple annonce d un nouveau produit Confirmation Contradiction e L information vient elle infirmer ou confirmer des informations existantes e L information apporte t elle une contradiction des informations existantes Combler des lacunes e L information vient elle combler des lacunes e L information r pond t elle des questions d j soulev es Cr ation de prolongement e L information nous met elle sur une piste laquelle nous n avions pas pens e L information cr e t elle un prolongement sur un sujet d j trait Soul vement de questions r ponses e L information nous apporte t elle un compl ment aux
593. uisqu il est n cessaire d avoir dans la vue group e deux n uds complexes nous consid rons le graphe zoomable compos de la vue initiale repr sent e la Figure 67 et de la structure courante de la Figure 70 Nous d cidons donc de supprimer le lien de confirmation entre les n uds ns et ns 278 Chapitre 4 N4 Vs en Vue en expansion GSI Vue d velopp e N9 gt lien de causalit lien de confirmation lien de contradiction lien externe Sens l ments limin s Figure 86 Une vue sur une repr sentation puzzle apr s suppression du lien cach liant ns ns Le r sultat est repr sent dans la Figure 86 La mise jour consiste 1 supprimer du GSI le lien de confirmation entre les deux n uds ns et ns 2 le lien externe entre les deux n uds complexes n11 et n12 n est pas supprim puisqu il repr sente le lien reliant les n uds ns et n7 3 supprimer le lien de confirmation entre le NES faisant r f rence ns et le n ud ns ainsi que le lien tablit entre le NES faisant r f rence ns et le n ud ns 4 supprimer du NSG nu le NES faisant r f rence ns Le NES faisant r f rence ng n est pas supprim du NSG n12 4 Application des diff rentes transformations sur une repr sentation puzzle Les diff rentes transformations pr sent es dans les paragraphes pr c dents concernent la modification d un seul l ment de la s
594. uite l arriv e d une nouvelle information mise jour de la repr sentation puzzle 11 fusionner deux n uds 12 subdiviser un n ud en deux n uds ou plus 13 remplacer un n ud existant par un nouveau n ud nouvelle information e Les op rations l mentaires sur la signification cr e Ajouter Modifier Supprimer les l ments suivants HYPOTHESE ARGUMENTATION ACTION CONFIRMER ACTUALISER RECHERCHER COMPLETER L outil qui impl mente le cahier des charges pr c dent peut avoir le menu g n ral suivant Ajouter un n ud Vert opportunit Ajouter un lien Rouge menace Supprimer un n ud Blanc vision neutre Supprimer un lien et incompl te Supprimer un puzzle S lectionner tout Modification nformation puzzle centrale brute Information Zoom Couleur Fichier Puzzle Edition Puzzle Hypoth se Arguments Action Synth se Causal Confirmation Opposition iste l information Ur L Fusionner noeud Dissocier noeud Rechercher Confirmer Actualiser Compl ter g 215 Chapitre 3 Figure 54 Ecran d une interface graphique d un outil PUZZLE 216 Section 1 Cahier des charges d un outil informatique d aide au traitement des IFI 5 Conclusion de la section 1 Dans cette section nous avons pr sent un mod le conceptuel ainsi que son ca
595. un nouveau prototype PUZZLE nous retenons les deux id es suivantes 1 La recherche d information par concept demeure la plus avantageuse Error Reference source not found Celle ci est int gr e dans Lotus Notes 2 La recherche d informations sur profil aussi connue sous le nom de questions enregistr es est utile pour d livrer des informations sur demande des utilisateurs potentiels ayant exprim s leurs besoins sous forme de mots cl s ou des th mes 3 Les logiciels d analyse et de synth se d informations Il existe divers outils d di s l analyse et la synth se d informations cf Annexe 8 p 365 Notre tude se limite quelques uns d entre eux 3 1 Le logiciel Leximappe L abondance et la diversit des sources d informations pr sentes dans les bases de donn es ont amen la cr ation d une vaste gamme d outils informatis s fond s sur des m thodes statistiques d valuation de l information scientifique et technique Parmi 226 Chapitre 3 ces outils citons Leximappe T tralogie etc Leximappe est un logiciel d velopp par le Centre Sociologique de l Innovation Description de Leximappe Leximappe est un logiciel d analyse de l information scientifique et technique mots cl s et titres normalis s t l d charg e partir de bases de donn es scientifiques et de bases de brevets Leximappe permet d aider r pondre titre non exhaustif aux questions suivantes 1 Quels sont
596. ur la production de variations d associations d items c est dire la g n ration d items et leur combinaison selon diff rents ordres en vue de produire des associations visions e la m thode K J est bas e sur le r arrangement aveugle d items pour produire une signification inattendue e selon LARSON 1997 5 penser n est plus que d placer des informations dans la t te 4 La visualisation des images ou des associations Des auteurs du domaine de la cr ativit insistent sur le r le de l image e Selon COUGER et al 1993 la tendance des individus aux images est une d marche naturelle e Pour MOLES 1990 penser c est sch matiser et visualiser e BACHELARD dans BAUDELET 1995 montre l int r t des images nous ne sommes pas des cr ateurs d images ex nihilo En revanche nous pouvons combiner des images ou les d former 1 7 Les m thodes de traitement issues des Sciences de l Ing nieur En dehors des m thodes pr c dentes nous avons eu recours d autres m thodes de traitement des informations qualitatives issues des Sciences de l Ing nieur 1 7 1 La logique floue Nous avons d cid d tudier la logique floue car elle nous a t sugg r e au cours de la validation de la version 2 de l outil PUZZLE En effet les recherches sur la logique floue suscitent de plus en plus d int r t de part dans le monde Cette logique n est pas une philosophie orientale mais une science Cette 3 LARSON N
597. us efficace et plus dynamique la veille strat gique 126 Chapitre 2 Un puzzle est un ensemble d informations organis concernant un m me th me Un th me concerne un acteur de l environnement per u pertinent par les dirigeants de l entreprise Ces informations ont les caract ristiques suivantes e elles se rapportent une question que l on se pose au sujet d un acteur ou l une de ses actions qui est cens e nous int resser et sur laquelle nous voulons tre inform s de mani re aussi anticipative que possible e elles concernent un acteur pertinent de l environnement qui soit susceptible de mettre en p ril l avenir de l entreprise Il peut tre un client actuel ou potentiel un concurrent actuel ou potentiel un fournisseur etc e elles se pr sentent sous la forme d une phrase m me si elles sont issues de sources documentaires articles de presse ou orales des phrases prises la vol e dans une r union une information re ue travers une relation amicale etc e elles sont cens es se recouper progressivement et s enrichir mutuellement pour cr er de la signification e elles doivent tre peu nombreuses afin de privil gier une visualisation d ensemble e elles permettent la cr ation de repr sentations dynamiques elles doivent donc tre mobiles facile d placer e elles doivent permettre une repr sentation aussi imag e que possible 1 1 2 La m thode PUZZLE Cette m thode repose sur
598. us Notes en mode Client Serveur afin de rendre plus utile l utilisation de l enrichissement pr traitement des informations car les utilisateurs ne travaillent pas forc ment dans la m me enceinte sur des postes distants 2 Dans l application d velopp e en mode Client un utilisateur est la fois cr ateur de documents diteur d posant et lecteur Mais il n est pas concepteur Ainsi l utilisation d un mot de passe et de l enrichissement pr traitement ont une plus grande utilit seulement en mode Client Serveur 3 Avant de proc der au regroupement d une nouvelle information saisie il est conseill de consulter les th mes existants 4 Nous sugg rons que le choix des th mes de regroupement soit r alisable au cours d une discussion collective 5 Dans une utilisation en groupe il est conseill qu une seule personne soit charg e de l indexation des informations saisies et de la synth se des enrichissements pr traitement effectu s par les membres du groupe 302 Chapitre 4 c Les condition d utilisation de Decision Explorer 1 Utiliser une imprimante couleur pour visualiser la fois les couleurs utilis es dans la repr sentation puzzle et les couleurs utilis es pour identifier un objectif ou une image sous forme d une menace d une opportunit ou d une vision neutre 2 Avoir un personnel sachant manipuler sur un ordinateur 3 Il est conseill de commencer par les individus les plus enthousiastes et
599. us avons introduit le traitement des IFI Nous avons choisi une d finition de ce traitement travers la cr ation d une signification utile l action des dirigeants Dans cette section nous affinons notre compr hension de ce traitement travers l tude des points suivants D crire les probl mes rencontr s lors du traitement des IFI Rechercher le lien entre les d cisions strat giques et le traitement des IFI Clarifier le traitement des IFI par rapport aux travaux sur le Problem Solving Montrer les caract ristiques du traitement des IFI Montrer les facteurs qui influent sur le traitement des IFI Comprendre le mod le de traitement des IFI IS OO BB ND Choisir le format de pr sentation des informations trait es 1 Chapitre 2 Section 1 Les probl mes soulev s lors du traitement des IFI Nous avons d j vu cf chapitre 1 p 83 que les dirigeants d entreprise ne savent pas traiter les IFI Nous avons analys le pourquoi de l incapacit des entreprises traiter les IFI et nous avons trouv plusieurs facteurs que nous regroupons selon deux cat gories e Position des IFI par rapport la d cision e Probl mes rencontr s au cours du traitement en particulier la disponibilit des m thodes de traitement 1 1 La position des IFI par rapport la d cision Nous avons d j vu cf chapitre 1 p 44 qu il y avait deux modes g n riques de veille en aval de la d cision r
600. us retenons les id es suivantes 1 construire une base de donn es pour faciliter le classement des IFI collect es 2 construire une repr sentation puzzle avec une manipulation directe l cran 3 x g n rer des th mes pour faciliter l extraction des informations de la base N Nr permettre une libert d exploration pour d couvrir et explorer des chemins de pens es O1 Z construire des repr sentations puzzle pour faciliter le recoupement TR eD x permettre la construction d un sous graphe lorsque la taille du graphe est assez grande TS N xr valuer les degr s de liaison entre deux informations TR O0 x r duire les croisements de liens pour all ger la vision d une repr sentation puzzle TR O x proposer une fonction zoom pour r duire la taille du graphe et rendre la construction plus conviviale 6 Synth se g n ral des logiciels tudi s Cette section fait une synth se des id es retenues partir des logiciels tudi s pr c demment a Le stockage des informations avec acc s au document d origine Une architecture permettant une saisie des informations selon la Figure 63 conviendrait parfaitement pour le stockage des informations Flle n cessite un scanner un logiciel de reconnaissance de caract res ainsi qu une base de donn es telle Lotus Notes 246 Chapitre 3 Base de donn es Editeur des puzzles Fiche signal tique
601. us th me et la construction des repr sentations puzzle Nous avons vu qu l heure actuelle il n existe pas d outils logiciels capables de r pondre l ensemble de ces fonctions sp cificit s La majorit des outils disponibles tudi s ont tendance satisfaire certaines fonctions de notre cahier des charges mais pas toutes la fois De l tude des logiciels nous avons retenu certaines id es que nous pensons utiles la fois pour le stockage l enrichissement des informations l extraction et le d veloppement des repr sentations puzzle zoom minimiser le croisement de liens etc L tude des logiciels nous a permis de choisir Lotus Notes comme environnement pour le stockage l enrichissement des informations le regroupement par th me et sous th me la consultation des informations et Decision Explorer pour la construction des repr sentations puzzle N anmoins dans Decision Explorer la construction des repr sentations puzzle pr sente des limites d affichage des informations dans un plan unique Au plan spatial l cran d un P C est limit Ainsi il faut donc r duire la taille de la repr sentation visualis e lorsque le nombre des n uds informations est trop lev Nous proposons au chapitre 4 de 1 conceptualiser un m canisme de zoomage ainsi que la navigation dans les repr sentations puzzle construites Ceci revient r pondre la question suivante comment diminuer la taille du graphe
602. usieurs auteurs insistent sur l utilisation des repr sentations visuelles car les individus sont tr s sensibles aux images Le choix d une repr sentation graphique est fond e sur plusieurs travaux th oriques dont les principaux r sultats sont donn s par MEYER 1991 les recherches en psychologie cognitive ont montr que les individus traitent plus vite les informations lorsque celles ci sont pr sent es sous formes auditives et visuelles Les images ont un grand nombre d atouts en tant que langage de communication SERRE FLOERSHEIM 1993 d crit ces atouts Parmi ces atouts l image est accessible au plus grand nombre de personnes elle est riche et porteuse d informations et de suggestions elle est f conde car chaque retour sur elle apporte un compl ment d information elle est imm diate car le message saute aux yeux plus vite que sous forme de texte QUONIAM 1988 argumente le choix d une repr sentation graphique nous admettons qu il faut souvent consentir une perte d information pour obtenir en revanche un gain de signification car la plupart des analyses constituent une condensation de l information Prenons l exemple d une photographie elle permet de reconna tre un individu carte d identit mais elle ne restitue pas l tendue d taill e de son caract re Il en est un peu de m me des m thodes qui peuvent difficilement retransmettre le contenu de 1000 articles en deux graphes elles peuvent par contre en donner
603. ussi bien le domaine g opolitique que celui du renseignement technique C est un logiciel de recherche d informations multilingues fonctionnant dans n importe quelle langue bas e sur la technique de traitement linguistique de l information TAIGA est fond essentiellement sur une analyse s mantique de l information Cette analyse consiste associer une s quence de marqueurs linguistiques une repr sentation interne dont le r le est de consigner le sens de cette s quence La plupart des syst mes de traitement linguistiques ou analyseurs linguistiques d composent les traitements possibles d un texte selon cinq cat gories 1 l analyse morphologique 2 l analyse lexicale 3 l analyse syntaxique 4 l analyse s mantique 5 l ex cution pragmatique Parmi ces niveaux d analyse le niveau s mantique est le plus complexe formaliser L approche choisie par TAIGA consiste faire faire une distinction entre le signifiant et le signifi Soit l exemple suivant le mot avion en fran ais est compos de cinq graph mes a v i o n qui constituent son signifiant crit Son signifi est extrait du concept avion d crit ainsi moyen de transport qui vole avec un pilote avec des ailes La d marche TAIGA se propose d indexer les s quences au niveau du signifi La conception de TAIGA est n e d une vidence les syst mes de recherche documentaires existants appr hendent les documents trav
604. utiles sont d j disponibles Les publications sont encore peu fr quentes dans le domaine du traitement des informations fragmentaires et incertaines Plusieurs tudes se sont int ress es la veille strat gique que nous pouvons classer en deux groupes empirique et th orique Les tudes empiriques ont trait des pratiques de veille strat gique dans les entreprises FAHEY et al 1981 JAIN 1984 BALLAZ 1992 Les tudes th oriques ont trait seulement un aspect de veille formalisation du processus de veille strat gique d finition de l environnement m thodes de mise en place d un syst me d information collecte des informations sources d information stockage et communication des informations contribution des technologies de l information dans le domaine des syst mes d information etc Il s agit par exemple des recherches de AAKER 1983 CALORI 1989 NARCHAL et al 1987 GILAD et GILAD 1986 ABRAMSON 1997 LINVILLE 1996 JAWORSKI et al 1993 LENS et ENGLEDOW 1986 Mais ces tudes ont omis de signaler le probl me du traitement des informations fragmentaires et incertaines Afin de conna tre l tat du processus de veille strat gique dans les entreprises notre quipe de recherche a r alis plusieurs tudes empiriques Les r sultats de ces recherches ont conduits aux deux constats suivants 1 Les entreprises sont actuellement dans l incapacit d exploiter les informations fragmentaires et
605. utiliser approche objet bases de donn es objets gestion documentaire SGBDR acc s direct au contenu de l information Nous privil gions un stockage qui 1 Evite la duplication du stockage de l information dans diff rents endroits Ceci viterait plusieurs services ayant besoin d une information similaire ou tr s voisine de faire la m me recherche 2 Permet chaque personne ayant besoin d informations d y acc der instantan ment 80 des renseignements recherch s par un d cideur se trouvent au sein m me de son entreprise La difficult est de les trouver MARTINET et MARTI 1995 3 Pr serve la confidentialit et la mise jour des informations Compte tenu des trois fonctions pr c dentes nous privil gions que les informations collect es sur l ext rieur soient rassembl es en un lieu unique centralis tout en tant 2 Il existe sur le march divers logiciels par exemple PGP Pretty Good Privacy qui est un logiciel am ricain La soci t fran aise CIEMI t l 04 90 09 74 ou bien 04 90 09 75 18 vient de d velopper un logiciel qui permet de crypter tout message lectronique envoy En particulier ce logiciel fonctionne sur Lotus Notes 75 Section 2 Pr sentation de la veille strat gique et ses probl mes accessibles tous les utilisateurs potentiels autoris s Une base de donn es du type client serveur semble tre la mieux adapt e 1 3 4 3 La transformation des IFI en fo
606. utour d IBM s oriente vers les alliances suite l identification d une lacune au cours de l interpr tation de la repr sentation puzzle Figure 45 nous a permis de collecter les informations suivantes Alliance IBM Toshiba Siemens d veloppement d une nouvelle puce Alliance IBM H P Apple technologie orient e objet Alliance Toshiba IBM Siemens Motorola Alliance IBM Goldstar accord de d veloppement commun Alliance IBM Matsushita d veloppement du Power P C Alliance IBM Apple n gociation secr te pour contrecarrer l arriv e de Windows 95 Alliance en Allemagne IBM Philips autour des semi conducteurs Alliance IBM Philips autour du multim dia 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Alliance IBM Motorola Apple production d un microprocesseur commun 10 Alliance IBM Toshiba au Japon production des cristaux liquides 11 Collaboration IBM Computer Associate d veloppement de logiciels base de reconnaissance vocale 12 IBM envisage des alliances Ces informations sont regroup es sous un th me car elles satisfont les index Power P C Microprocesseur Semi conducteur Cristaux liquide Reconnaissance vocale La construction de la repr sentation puzzle est illustr e dans la figure suivante 195 Chapitre 3 Tbm Motorola Apple production d un microprocesseur commun i sur le standards C D Ibm Apple H P MC Technologie orient e
607. utres n auront jamais su que des informations int ressantes taient leur port e 2 Confidentialit des informations Le syst me doit pr server la confidentialit des informations collect es pour viter leur piratage Mais comment prot ger ses informations 3 Stockage et diffusion des informations aux personnes susceptibles de les exploiter 1 3 3 3 Utilisation des technologies d informations existantes Il existe diff rents moyens et outils pour communiquer et diffuser les informations de veille Par exemple WANG et TURBAN 1991 LESCA et ROUIBAH 1997 proposent d utiliser la messagerie lectronique Email pour mettre les informations collect es la port e des utilisateurs potentiels Malheureusement ces outils ne remplissent pas toutes les caract ristiques cit es pr c demment car il existe sur le march des outils capables d intercepter les messages envoy s par Email Ces outils appel s agents intelligents sont capables de r cup rer tous les messages non chiffr s non cod s ROUIBAH et al 74 Chapitre 1 1997 Ainsi pour prot ger la diffusion des informations anticipatives une solution envisageable serait d utiliser un logiciel de chiffrement L objectif est d envoyer un message chiffr que personne ne peut ouvrir en cours de route une personne qui soit la seule pouvoir le d chiffrer par une cl de d chiffrement Une autre solution par exemple consiste diffuser les informations
608. uve d Ascq Paradox Microsoft aux Les Ulis dBase Borland dBase 4D ACI Reims Informix Informix Paris La D fense Ingres Ingres France Paris La D fense Sybase File Maker Pro Claris Lotus Notes etc N anmoins il existe actuellement des bases de donn es permettant la fois de stocker une fiche signal tique et du texte document entier comme Lotus Notes et Oracle Il existe trois types de bases de donn es les bases de donn es locales les bases de donn es partag es et les bases de donn es Client Serveur 1 11 Les bases de donn es locales Les base de donn es locales sont les plus simples manipuler Les donn es sont stock es dans la machine locale et le moteur de la base est galement sur la machine locale Il est impossible que deux utilisateurs acc dent simultan ment la m me base de donn es Autrement dit chaque utilisateur a ses propres donn es les probl mes de concurrence disparaissent Les bases de donn es locales sont donc utiles aux applications qui sont distribu es un grand nombre d utilisateurs Il existe un grand nombre de syst mes de gestion de bases de donn es locales tels Access Microsoft ainsi que ceux cit s ci dessus Ces syst mes de bases de donn es peuvent s utiliser en local ou en fichiers partag s 1 12 Les bases de donn es partag es Une base de donn es fichiers partag s se comporte presque comme une base de donn e locale mis part que dans c
609. v t d sormais une importance strat gique pour les entreprises qui afin d am liorer leurs positions doivent apprendre g rer et prot ger cette information strat gique Ceci est l objet de la Veille Strat gique La veille strat gique permet de r pondre des questions sur l activit d un concurrent ou sur l information disponible dans un domaine pr cis Elle s appuie la fois sur l information existante dite information ouverte par le biais des bases de donn es et l information molle ou grise d tect e de fa on plus al atoire dans un colloque ou transmise verbalement par un informateur ou encore r sultant d un croisement d informations qui priori n ont rien en commun 15 VILLAIN J lors d une conf rence Les Echos 1994 La veille technologique pour une meilleure comp titivit 16 Transfert et innovation technologique n 2 1996 44 Chapitre 1 3 3 1 D finition de la veille strat gique En France le terme de veille strat gique a fait son irruption dans le monde de l information depuis les ann es 1980 Autour de cette notion se cr ent de nouvelles formations l Universit de nouveaux m tiers domaine de veille de nouvelles fonctions d entreprises unit veille et de nouvelles entreprises Nombre d ouvrages et d articles paraissent actuellement sur la notion de veille Nous mettons en vidence les d finitions cit es dans la litt rature voir Tableau 7 AGUILAR Acquisit
610. valider 2 quels sont les crit res de validation 3 quelles sont les difficult s du terrain 3 2 1 Les difficult s de validation Plusieurs auteurs estiment que l valuation d un syst me d information est difficile mesurer Ci dessous nous citons les opinions de quelques auteurs D apr s MCCUSKER 1992 il existe trois raisons qui expliquent cette difficult 1 les auteurs ne sont pas d accord sur ce qu il faut mesurer 2 le b n fice n est pas facilement per u 3 le b n fice g n r ne peut pas tre quantifi 304 Chapitre 4 HOLLARD et al 1994 signale que le probl me de l valuation performance efficacit des logiciels est un probl me difficile r soudre MACCRIMMON et WAGNER 1994 signalent qu il n y a pas de consensus sur la mani re d valuer un produit cr atif Mais ils estiment que la validation revient mesurer le nombre d id es qui mergent de l utilisation de ce produit Selon ISENBERG 1985 la validation doit tre faite en entreprise en collaboration avec des dirigeants En outre l auteur estime qu il est imp ratif de savoir clairement ce qu on veut que le mod le soit et fasse Un bon mod le est pour le chercheur synonyme de la qualit d ex cution et de l l gance technique Pour le praticien un bon mod le est celui qui est compatible avec son style cognitif facile d utilisation et qui lui procure une utilit per ue Des opinions cit es pr c demme
611. veur Lotus Notes r side sur un r seau local et toutes les stations de travail et tous les serveurs de Lotus Notes sont connect s par l interm diaire de c bles ou de modems L acc s aux donn es est contr l par le serveur des niveaux tr s fins ce qui minimise le niveau d acc s aux donn es qui doivent tre chang es entre le poste de travail de l utilisateur et le serveur distant Le syst me de s curit de Lotus Notes assure la fiabilit des communications dans un environnement public En effet Lotus Notes est dot d une s rie de m canismes de s curit pour garantir que seules les personnes autoris es puissent acc der aux bases de donn es et aux documents Un support la connaissance des individus Lotus Notes peut tre consid r comme un outil qui contribue am liorer l intelligence de l organisation Mais la capacit cognitive de l organisation est d abord celle des individus qui la composent Dans Lotus Notes les services de gestion et de partage de bases de documents permettent de transmettre et de capitaliser la connaissance des diff rents experts faisant partie de l organisation Un instrument de liaison avec l environnement Les trois supports d crits ci dessus sont associ s une utilisation interne et peuvent am liorer la valeur ajout e du travail dans une organisation en am liorant les connaissances de l activit de celle ci Ces trois supports peuvent tre orient s pour une utilis
612. w 52 3 p 79 90 MESCH A M 1984 Developping an affective environmental assess fonction Managerial Planning mars avril p 17 22 MEYER A D 1991 Visual data in organizational research Organization Science vol 2 n 2 p 218 236 MEYER H 1990 L information Un nouvel outil de management pour gagner dans le monde des affaires d aujourd hui Rivages Les Echos MICHELET B 1988 Analyse des associations Th se de Doctorat Universit de Paris VIL Il traite des informations scientifique et technique m thode Leximappe MILLER G A 1956 The magical number seven plus or minus two some limits on our capacity for processing informations Psychological Review mars vol 63 n 2 p 81 97 MILLER W 1987 The creative edge Addison Wesley Readung M A 324 Bibliographie MINTZBERG H and WATERS J 1985 Of strategic deliberate and emergent Strategic Management Journal vol 6 n 3 p 257 272 MINTZBERG L Et WESTLEY L 1989 Visionary leadership and strategic management Strategic Management Review vol 10 p 17 32 MITROFF I Et EMSHOFF J R 1979 On strategic assumption making a dialectical approach to policy and planning Academy of Management Review vol 4 n 1 p 1 12 MOCKLER J et DOLOGITE D 1988 Developing knowledge based systems for strategic corporate planning Long Range Planning vol 21 p 97 102 MOENAERT R DE MEYER A DESCHOOLMEESTER D et SOUDER W E 1992
613. xemple les bulletins d informations la revue de presse la diffusion s lective d information DSI les tableaux de bord les notes de synth se les cartes cognitives un graphe riche en signification les tableaux d indicateurs pour le suivi des concurrents Le Tableau 15 illustre une comparaison entre les bulletins de sommaire les revues de presse les DSI et les bases de donn es 1 3 4 5 Diffuser les informations trait es aux utilisateurs potentiels La diffusion des informations trait es n cessite de d finir les utilisateurs potentiels et les outils de diffusion des r unions internes des comptes rendus des dossiers organis es etc Nous privil gions l utilisation d un outil informatique du type client serveur pour faciliter cette diffusion Un tel support permet de faire face aux modes oral et crit 1 3 5 Les actions prises Une fois que le traitement des IFI est effectu deux situations sont examiner 76 Chapitre 1 1 Les informations trait es sont floues et ne permettent pas une vision assez claire Dans ce cas elles ont besoin d tre compl t es par d autres informations On revient alors la premi re tape du processus de veille Figure 15 afin de mieux cibler ces informations Si cette op ration est insuffisante des personnes seront d sign es pour traquer les informations manquantes 2 Les informations trait es sont suffisamment signifiantes Dans ce cas elles doivent d boucher sur l la
614. yst mes complexes Paris Dunod 178 P LE MONDE INFORMATIQUE 1993 Dossier sur les SIAD 24 septembre 1993 LE MONDE INFORMATIQUE 1993 Leximappe 10 mars 1993 LE MONDE INFORMATIQUE 1997 Comment faire face aux pr dateurs 17 janvier 1997 321 Conclusion G n rale LEBRATY J 1992 Management et gestion quel apprentissage In Economies et Soci t s S rie Science de Gestion SG n 18 Juillet 1992 p 131 159 LEE J et LAI K Y 1991 What s in design rationale Humain Computer Interaction vol 6 p 251 280 LENDARIS G 1980 Structural modeling A tutorial guide IEEE Transaction on Systems Man and Cybernetics vol SMC 10 n 12 december p 807 840 LENZ R ET J ENGLEDEW 1985 Environmental analysis the applicability of current theory Strategic Management Journal vol 7 n 4 p 329 346 LENZ R T amp ENGLEDOW J L 1986 Environmental analysis units and strategic decision making a field study of selected leading edge corporations Strategic management journal 7 p 69 89 LES ECHOS 1989 Veille technologique des erreurs m diter Dossier hebdomadaire Les Echos Industrie 22 f vrier LES ECHOS 1993 Le language dernier bastion humain 6 juin LESCA H 1994a Veille strategique pour le management strategique Etat de la question et axes de recherche In Economies et societ s s rie science de gestion n 20 vol 5 p 31 50 LESCA H 1995b The Crucial Problem
615. yst mes de fusion 4 ieme journ e nationnale sur les applications des sous ensembles floue Lille le 1 2 d cembre p 97 107 PORAK J F THOMAS H Et EMME B 1987 Knowing the competition the mental models of retailing strategists Inc G Jonhson Ed Busines strategy and Retainling Wiley New york PORTER M 1993 L avantage concurrentiel des nations Trad 1993 de l am ricain par Pierre MIRAILLDS et al Inter dition 883 p PORTER M 1982 Choix strat giques et concurrence Economica PORTNOFF A Y 1990 Une strat gie globale Science amp Technologies n 27 28 juillet aout 1990 p 52 54 POUND W F 1969 The process of problem finding Industrial Management Reviw 11 p 1 19 PREBLE J F 1982 Future forecasting with LEAP Long Range Planning Vol 15 rn 4 p 64 69 PROCTOR T 1988 Experiments with two computer assisted creative problem solving aids Omega vol 17 n 2 1988 p 197 200 QUONIAM L 1988 Bibliom trie sur des r f rences bibliographiques m thodologie p 242 261 In La veille technologique Sous la direction de DESVALS H Et DOU H Dunod Paris RAKOTOARIVELO C 1995 Carte cognitive et management tat de l art S rie de recherche CERAG 96 01 RAKOTOARIVELO C 1996 Carte cognitive et management S rie de Recherche CERAG 96 01 RAKOTOARIVELO C et TRAHAND J 1993 Am liore la qualit des d cisions prises en groupe le recours au concept de

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