Introduction aux SIAD
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1. Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 39 Processus d cisionnel g n ral en ID 1 3 phases majeures 1 Construction de la base de donn es d cisionnelle Mod lisation conceptuelle des donn es multiformes etmultisources Alimentation de l entrep t extraire nettoyer transformer charger Stockage physique des donn es 2 S lection des donn es analyser Besoins d analyse de l utilisateur Data mart Cubes multidimensionnels Tableaux ou tables bidimensionnels 3 Analyse des donn es Stastiques et reporting OLAP Data Mining Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 40 Processus d cisionnel g n ral en ID 2 Extraction de connaissance partir de donn es Knowledge Discovery in Databases KDD cycle de d couverte d information regroupant la conception de grandes bases de donn es ou Entrep ts de donn es Data Warehouse tous les traitements effectuer pour extraire de l information des donn es dont la Fouille de donn es Data Mining Es Gestion des donn es Aide la d cision Bases de Donn es Tables Tableaux Ce A I Construction BDD p Analyse Cubes multi Data warchouses dimensionnels m Grandes bascs l j P de donn es 2 Analyses statistiques Reporting Multim dia Data Marts Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 41 Entrep t de donn es 1 Niveau exploitation Pr sentation 5 1772. activit s concernant principalement des rythmes inf rieurs au mois et conduit des d cisions dont les cons quences sont court ou tr s court terme d cisions de port e limit e champ local et limit Pilotage Planification et le contr le manag riaux activit s conduisant des d cisions dont les cons quences sont moyen terme d cisions de port e interm diaire entre celles de R gulation et de Planification Strat gique Planification Strat gique activit s engendrant des d cisions majeures dont les cons quences sont long terme d cisions de port e globale champ global on STZZZ Planification Strat gique qq mois p jours E bn R gulation qq heures local et limit manager global champ des d cisions Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 5 Typologie des d cisions de Simon Pour tudier comment les dirigeants de l entreprise prennent des d cision Simon 1960 propose une typologie des d cisions D cision programmables d cision r p titives et routini res et une proc dure a t d finie pour les effectuer vitant ainsi d avoir les reconsid rer chaque fois qu elles se pr sentent D cision non programmables il n a pas t possible de d finir une proc dure sp cifique pour les effectuer soit du fait qu elles sont nouvelles non structur es inhabituelles En fait il y a un continuum D cisions D cisi
3. 2 Mod lisation des processus d cisionnels le mod le IDC de Simon Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 10 Le mod le IDC de Simon 1 Herbert Alexander Simon 1916 2001 a t prix Nobel d conomie en 1978 Il a re u avec Allen Newell en 1975 le Prix Turing principale distinction en informatique En 1960 il propose le mod le IDC Intelligence Design Choice ou en fran ais Intelligence Mod lisation Choix Reste le mod le de r f rence Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 11 Le mod le IDC de Simon 2 IDC pour Intelligence Design Choice D Phase d intelligence investigation processus de formulation du probl me d cisionnel problem setting confrontation entre situation per ue et situation voulue perception de dissonance d finition de valeurs d objectifs de fronti res d actions solutions possibles D Phase de mod lisation conception laboration de mod le d actions possibles de plans d action intentionnels de strat gies possibles permettant la r solution du probl me problem solving d crire pr voir l tat du syst me si on lui applique une action possible C Phase de choix s lection valuation comparaison classement des actions possibles choix d une action parmi ces actions possibles si aucune action n est satisfaisante reconsid rer les phases ant rieures Introduction
4. Introduction aux Syst mes Interactifs d Aide la D cision SIAD 2009 Bernard ESPINASSE Professeur l Universit d Aix Marseille 1 Typologie des d cisions dans l entreprise 2 Mod lisation des processus d cisionnels le mod le IDC 3 Les syst mes interactifs d aide la d cision SIAD 4 SIAD et Informatique D cisionnelle ID 5 Introduction aux SIAD de groupe Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 1 Plan 1 Typologie des d cisions dans l entreprise 2 Mod lisation des processus d cisionnels le mod le IDC 3 Les syst mes interactifs d aide la d cision SIAD 4 SIAD et Informatique D cisionnelle ID 5 Introduction aux SIAD de groupe Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 2 1 Typologie des d cisions dans l entreprise Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 3 Niveaux de management dans l entreprise Les d cisions dans l entreprise sont li es aux activit s qui s y d roulent Anthony 1966 distingue 3 niveaux d activit s manag riales Planification strat gique Contr le manaaq rial g organizational control IN a TR TT TT TT TT EEEE TT Pilotage Planification manag riale z FE organizational planning Contr le Sberatlonnel Z R gulation Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 4 Niveaux de management dans l entreprise R gulation contr le op rationnel
5. 3 Syst mes interactifs d Aide la D cision SIAD Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 16 Le besoin de SIAD D cisions quotidiennes gt prise sur la base d intuitions et d exp riences acquises Situations nouvelles gt prise de d cision plus difficile Actuellement environnements de d cisions plus complexes Evolution rapide et d cisions plus complexes Quantit d alternatives et d information plus grande co t des erreurs Strat gie essai erreur non applicable gt Utilisation de Syst mes Interactifs d Aide la D cision SIAD Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 17 D finition d un SIAD Un SIAD est un syst me d information interactif flexible adaptable et sp cifiquement d velopp pour aider la r solution d un probl me de d cision en am liorant la prise de d cision un amplificateur du raisonnement humain proth se doit assister le d cideur et pas le remplacer Decision Support System DSS il utilise des donn es fournit un interface utilisateur simple et autorise l utilisateur d velopper ces propres id es ou points de vue i peut utiliser des mod les soit standards soit sp cifiques pour supporter les diff rentes phases de la prise de d cision et inclure un syst me base de connaissances Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 18 Types de probl mes trait s par les
6. Bernard ESPINASSE 23 Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 24 SIAD et mod le IDC 2 C Choice S lection La s lection des principes de choix crit re d valuation e Meilleure solution assez bonne solution solution satisfaisante e Prise de risque ou non e Mod les Normatifs et Descriptifs La g n ration des alternatives La pr diction des r sultats La mesure des r sultats Choisir entre les diverses alternatives e Recherche d alternatives mod les normatifs toutes les alternatives ou d un nombre limit d alternatives mod les descriptifs e Evaluation des r sultats et recommandation d une alternative Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 25 Mod les normatifs et descriptifs des SIAD Les mod les normatifs Enum ration compl te e Arbres et Tables de d cision e Analyse multicrit re MEU Maximum expected Utility Optimisation via des algorithmes ou des formules analytiques e Programmation lin aire programmation convexe e Programmation multi objectifs Les mod les descriptifs Simulation Pr diction analyse des cons quences futures des alternatives Heuristiques e Programmation heuristique e Syst mes base de connaissances Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 26 Les SIAD Algorithmes versus Heuristiques d cisions D ara DORE E ee pea fortement faiblement structur es s
7. amplificateur du raisonnement humain proth se m moire m moire memoire m moires centrale externes Long Terme Court Terme PIS E SE BdD Int ractivit accent mis sur le dialogue H M direct simple et rapide Alors la langue naturelle pas la plus indiqu e notion de cl ture cognitive Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 32 D veloppement de SIAD outils Approche num rique manipulation de donn es SIAD d velopp s partir de tableurs rapide et conomique SIAD sp cifiques une t che ou et un d cideur divers SIAD relevant de divers domaines l industrie a ronautique automobile la finance la gestion du personnel les conventions collectives Approche symbolique manipulation de connaissance usage de techniques relevant de l intelligence artificielle Repr sentation des connaissances syst mes experts techniques d apprentissage Du d cideur individuel au groupe de d cideurs SIAD de groupe GDSS usage notamment de r seaux locaux et internet Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 33 D veloppement de SIAD difficult s les objectifs r els du d cideur voluent pouvoir moyen de pression communication diff rentiation les probl mes des d cideurs changent temps et type de d veloppement la compr hension difficile du processus mental de la d cis
8. aux SIAD Bernard ESPINASSE 12 Le mod le IDC de Simon 3 Intelligence Il tendue de contr le K Arrow ll rationalit limit e H Simon mise en uvre action opirum um Satisfecit Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 13 Le mod le IDC et types de d cisions Le Moigne 1973 met en correspondance l importance des phases du mod le IDC au regard de la structuration des d cisions ou probl mes Phases Intelligence Conception S lection Semi Faiblement Types de structur es structur es d cisions Programmables Tr s longtemps avant le d veloppement de l informatique l aide la d cision s est r duite l aide au choix phase de s lection Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 14 Le mod le IDC et types d aide la d cision Phase Exemple Type d aide la d cision inquisition faciliter l acc s des donn es recherche textes d finition de recherches d information sur situation Intelligence relations similaires recherche de diff rences analyse de donn es recherche de structures de d cisions interpr tation de faits formulation d hypoth ses similaires Conception mod lisation recherche d outils de mod lisation simulation valuation de crit res estimation pr diction Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 15
9. permettant d extraire d une base de donn es des connaissances sous la forme de mod les de description pour d crire le comportement actuel des donn es et ou pr dire le comportement futur des donn es e Graphes d Induction e R seaux de neurones e Analyse discriminante e R gression logistique e Tests statistiques Echantillonnage s statis Re chantillonnage Pr paration des donn es Visualisation des donn es f mod les Connaissances E p B d Fouille des Mise en forme des a393 a donn es Data mining Connaissances donn es D ploi ment Exploitation Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 44 Fouille de donn es 2 La fouille de donn es la rencontre de plusieurs disciplines Techniques utilis es selon leur origine Analyse de donn es Statistique exploratoire Description factorielle Discrimination Clustering Statistiques Th orie de l estimation tests conom trie Maximum de vraisemblance et moindres carr s R gression logistique M thodes g om triques probabilit s ACP ACM Analyse discriminante CAH indiidu 1 mdmdu 2 indmidu n Informatique Intelligence artificielle Apprentissage symbolique Reconnaissance de formes Informatique Base de donn es Exploration des bases de donn es Volum trie R gles d association motifs fr quents Une tape de l int
10. AD S Informatique Svst Bases de yst emes d Information Does Sciences SI AD _ Intelligence Artificielle Cognitives Syst mes Experts Sciences du NS Recherche Management Op rationnelle D Sciences de la d cision A SIAD Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 21 Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 22 Historique des SIAD SIAD et mod le IDC 1 1968 NTELUGCENT Wiis I Intelligence Investigation recherche d information Carroll Zannet PEE Pa EPS M e Trouver les objectifs ou buts du d cideur 1971 UEN COUE Pour cela recherche des informations pertinentes A Scott Morton Peut devenir elle m me un probl me de d cision POBTFOND MNGT SYST Classification de la d cision nn i n D composition en sous probl mes 1975 GMIS GADS IMDSS D Design Conception de mod les Donovan Carlson Ness PR i G n ration d veloppement analyse des diverses alternatives 1978 architecture interactivit d cision organisation GNO d a plusieurs mod les de d cision Sprague Grace Alter Keen e Variables de d cision e Les relations math matiques ou symboliques entre ces variables 1983 base de g n rateur station de travail Pour un mod le quantitatif de d cision connaissances de DSS personnelle e D terminer les composants du mod le Bonczek amp al Wagner Dickson Levine amp Pomerol e La structure du mod le Introduction aux SIAD
11. En d Client d cisionnel Analyse Exploration Niveau fusion Transformation fusion faction filtrage Extraction filtrage Extraction filtrage CBD soure gt Donn es op rationnelles BD l gataires Donn es externes Niveauextraction Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 42 Entrep t de donn es 2 Niveau extraction de donn es e extraction de donn es des bases de donn es l gataire et op rationnelles SGBD traditionnel en OLTP et de l ext rieur approche push d tection instantan e des mises jour sur les BD op rationnelles pour int gration dans l ED approche pull d tection p riodique des mises jour des BD op rationnelles pour int gration dans l ED Niveau fusion de donn es e int gration des donn es provenant des diff rentes sources e chargement et stockage des donn es dans la BD entrep t organis e par sujets e rafra chissement au fur et mesure des mises jour Niveau exploitation de donn es e analyse et l exploration des donn es entrepos es e formulation de requ tes complexes afin de trouver des faits tudier l analyse de tendance courbes d volution extrapolation d couverte de connaissance r gles contraintes e pr sentations graphiques vari es Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 43 Fouille de donn es 1 Ensemble de techniques d exploration de donn es
12. SIAD Probl mes o les pr f rences jugements intuitions et l exp rience du d cideur sont essentiels a recherche d une solution n cessite recherche d information formalisation d finition structuration du probl me calcul manipulation de donn es les crit res pour la d cision sont nombreux en conflit et fortement d pendant de la perception de l utilisateur La solution doit tre obtenue en temps limit Le probl me volue rapidement Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 19 Caract ristiques des SIAD Caract ristiques des SIAD Syst me en interaction avec un utilisateur d cideur Aide pour les d cisions peu ou mal structur s en connectant ensemble des jugements humains et des informations calcul es Aide diff rentes cat gories de d cideurs ou de groupes de d cideurs Supportent des processus interd pendants ou s quentiels et adaptatifs dans le temps Le d cideur a le contr le du processus de d cision et peut remettre en cause les recommandations Utilisation de mod les et de plus en plus des connaissances Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 20 Place des SIAD dans l entreprise Syst mes transactionnels Pilotage strat gique Pilotage manag rial IS NS TR CREER EE Pas ABY aN A R gulation SN DE Syst mes d aide la d cision Champs disciplinaires associ s aux SI
13. e Recherche Op rationelle RO la simulation l optimisation Syst mes en g n ral mal int gr s au syst me d information op rationnel et devant tre d velopp s par des informaticiens Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 37 Historique de l informatique d cisionnelle 2 Ann es 90 2000 essor de l informatique d cisionnelle technologie informatique permettant le d veloppement d environnements sp cialis s pour l aide la d cision notamment des entrep ts de donn es Data Warehouse de nombreux algorithmes souvent issus des statistiques et de FIA permettant d extraire des informations partir de donn es brutes sont arriv s maturit ces algorithmes sont regroup s dans des logiciels de fouille de donn es Data Mining et permettent la recherche d informations nouvelles ou cach es partir de donn es De plus en plus ces donn es sont issues du Web aussi la recherche d information et la fouille de donn es sur le Web ou Web Mining sont de plus en plus d actualit Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 38 Probl matique de l informatique d cisionnelle 3 Volume d information Connaissances Avantage comp titif Svst me d information d cisionnel Informations Syst mes decisionne op rationnels Syst me Syst me d information op rationnels Te ature de information Donn es Donn es Information Connaissance
14. elligence artificielle R seaux de neurones algorithmes g n tiques Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 45 5 Introduction aux SIAD de groupe Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 46 Caract ristiques des SIAD de Groupe GDSS Caract ristique du groupe taille du groupe dynamiques diff rentes 1 10 et gt 10 historique du groupe connaissance mutuelle des membres du groupe degr d exp rience aisance difficult travailer ensemble divers tendance politique des membres pr sence ou absence de leader degr de complexit de la t che de d cision pour le groupe Caract ristique des membres formation ant rieure exp rience professionnelle comp tence rang ou statut personalit ge sexe motivation Caract ristique de l environnement contexte contexte organisationnelle dans lequel la d cision doit tre prise circonstance pr sentes ch ance imp ratives tat de crise fr quence des r unions lieu o elles se d roulent dur e de chaque r union exp rience professionnelle Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 47 Technologies pour supporter les groupes e courier l ctronique e SI d entreprise e computer conferencing lieu e t l conf rence diff rent vid oconf rence RS PLACE m me temps a 7 m me lieu Electronic Meeting Rooms info centres War Rooms sall
15. es d quipe e Decision Conference m me place simultan diff r adapt de R Johansen 1989 TEMPS Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 48 Exemples de GDSS PLEXSYS Plexus System 1 D velopp l Universit d ARIZONA par Nunamaker Applegate Konsynski en 1987 puis Numaker Vogel Konsynski en 1989 Op rationnel depuis Novembre 1987 Salle pour recevoir des petits groupes cran de tableau noir projection tableau noir facilitateur E mi projecteur barco Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 49 Exemples de GDSS PLEXSYS Plexus System 2 Etapes du processus d cisionnel concern es par les principaux modules du syst me Etape 1 D finition formulation du probl me de d cision par les membres du groupe Etape 2 Brainstorming lectronique a transmission individuelle de donn es sous anonymat b change d id es de fa on arbitraire et anonyme pour S informer mutuellement des orientations prises par le groupe solliciter des r actions stimuler la r flexion en cours Remarque Outre la discr tion le logiciel garantit l absence d interruption ou de perturbation du travail des autres utilisateurs Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 50 Exemples de GDSS PLEXSYS Plexus System 3 Phase 3 Analyse des id es mises travail fait par le logiciel Classement automatique par
16. ion les conception implantation acceptation utilisation et valuation difficiles d un SIAD besoin d une approche de conception sp cifique Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 34 Approche volutive 4 phases essentielles propos e par Courbon Phase 1 motivation du futur utilisateur identifier le probl me crucial Phase 2 fournir rapidement un prototype et l affiner progressivement avec l utilisateur Phase 3 l largir progressivement d autres probl mes Phase 4 valuer de fa on permanente l utilit du syst me volution ou abandon Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 35 4 Informatique D cisionnelle ID Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 36 Historique de l informatique d cisionnelle 1 Ann es 70 80 d buts de l Informatique D cisionnelle D veloppement d outils d dition de rapports de statistiques exploitant les BD du Syst me d information Op rationnel D veloppement de petits syst mes d aide la d cision base de tableurs simulation budg taire D veloppement de syst mes experts IA syst mes base de r gles con us par extraction de la connaissance d un ou plusieurs experts D veloppement de syst mes sp cifiques d aide la d cision SIAD Syst me d Aide la D cision DSS Decision Support Systems bas s sur des techniques d
17. nce partir de donn es donn es entrep t et fouille de donn es Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 7 Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 8 Exemples de d cision par niveau d activit manag riale pr vision d activit CT tenue compte client composition flotte camions organisation de structur es tourn es M thodes PERT ordonnancement de D cisions f2P devis gestion de tr sorerie faiblement _ structur es simulation sous traitance O N simulation budg taire m thode Montecarlo prog lin pr paration de budgets et programmes d finition individuelle de r mun ration lancement campagne de promotion analyse bayl sienne D cisions gestion stock analyse de budget sur co ts standard localisation d usines ou program pjes de d cision mod le comptable magasins mables budg taire statistique r gression R O graphes prog lin lissage ordonnancement de analyse sur d penses de fusion et acquisition D cisions production structures actions o semi facturation particuli re plan de remplacement r gles de r mun ration plans L T simulation lancement de nouveaux produits S lection de responsables attaque de march s nouveaux multi crit re Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE
18. on de la base de mod les stockage des acc s ex cution des mod les mise jour liens et recherche de mod les par requ tes Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 29 Architecture g n rale d un SIAD 3 L interface Homme Machine Fournir un acc s aux bases de donn es bases de connaissances et bases de mod les Permettre d tablir des liens entre ces diff rents syst mes Visualisation des informations multimodales graphiques 2D ou 3D textes vid o images anim es ou non Fournir une interface le plus convivial possible langue naturelle traitement de la parole autres Fournir des aides l utilisateur pour mener bien sa t che et le guider travers des exemples tre flexible et adaptable en fonction des diff rents utilisateurs styles cognitifs diff rents et de ces diff rentes t ches mais aussi des mod les utilis s Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 30 Architecture g n rale d un SIAD 4 MODULE DONNEES 5 syst me de chargement base de donn es syst me de gestio syst me de gestio de la de la base de mod les base de donn es gestion des m gestion du gestion entr es dialogue des sorties MODULE MODELES base de mod les S SYSTEME DE COMMUNICATION L langa e INTERFACE Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 31 Interactivit des SIAD couplage Homme Machine e SIAD
19. ons D cisions programmables Semi structur es Faiblement structur es Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 6 Activit s manag riales et types de d cisions De fa on g n rale pour chacun des niveaux manag riaux la r partition des types de d cision concern s est Planification strat gique d cisions N non structur es FN NT Pilotage RC 4 Sd cisions programmables R gulation CR aoa mn a a structur es 5 nouma A CE CRE CR KAAAAADARARADA CE h k e k e h e h e a e e e e e a CR CR CR NNNMAAAANNAAAAN CR h h k k a a e A A NOR EA CR AKARADAAAAAAAN du Le Le Fe de de de de Le Le de de de de de La de M thodes techniques de prises de d cision Traditionnelles Modernes e L habitude e Recherche Op rationnelle RO D cision e La routine Les mod les programmables Proc dures op rationnelles standardis es L analyse math matique La simulation par ordinateur Le traitement informatique des donn es par programmes algorithmes e Le jugement e Les techniques heuristiques de DA L intuition la cr ativit r solution de probl mes et leur D cision non w informatisation intelligence artificielle programmables Les r gles empiriques syst mes experts programmation sous e La s lection et la contraintes formation des d cideurs Le traitement informatique d extraction de connaissa
20. th me identification limination des redondances Affichage des informations sur l cran g ant Phase 4 Vote classement des id es deux cas possibles a proc dure de vote proprement dite de fa on anonyme et en parall le par les participants le classement e chaque participant fournit une liste ordonn e des id es pr c demment retenues phase 3 e le module agr ge les informations et les transmet sous une repr sentation graphique appropri e avec donn es statistiques l appui Remarque Avant chaque session de prise de d cision une s ance de pr paration portant sur les donn es et les mod les sp cifiques utiliser est faite par un facilitator et ou un ou plusieurs repr sentants du groupe Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 51
21. tructur es programmables domaine d intervention des SIAD Algorithme r alisation selon un r pertoire fini d actions l mentaires nomm es r alisables priori et dur e limit e dans le temps d terministe Heuristique technique de r solution qui tient compte chaque pas des r sultats pr c dents et en d duit la strat gie adopter par la suite ind terministe par analogie par l absurde par r currence hasard Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 27 Architecture g n rale des SIAD 1 Interface Homme Machine Base Base de Base de d informations mod les connaissances Introduction aux SIAD Bernard ESPINASSE 28 Architecture g n rale d un SIAD 2 La base d information bases de donn es bases de connaissances Fonctions e Mettre en corr lation des donn es de diff rentes sources e Recherche rapide de donn es pour des requ tes et des rapports e R aliser des t ches de recherche complexe et des manipulations de donn es bas es sur des requ tes La base de mod les Cr ation de mod les partir de ceux existants ou partir de rien Interconnexion de mod les Manipulation de mod les afin de mener des exp riences et des analyses d alternatives Catalogue des diff rents mod les avec un acc s ceux ci et leur mode d emploi ventuellement Gesti
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