Leçon 4 : Typologie des SI

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1 Leçon 4 : Typologie des SI Typologie des SI Système formel Système informel Typologie des SI Chaque jour au sein d une organisation Le système d info stocke, traie ou restitue des quantités importantes de données Les responsables opérationnels interrogent le système afin de prendre des décisions Les différentes entités ou personnes dans l entreprise sont reliées entre elles par un ensemble d outils afin de travailler de façon coordonnée Typologie du SI informatisé Le système transactionnel Le système décisionnel Le système communicationnel I) Le système transactionnel 1) Définition Le système transactionnel comprend les applications informatiques chargées d automatiser les tâches bien définies, automatisables et répétitives. 2) Caractéristiques C est le ss-système le plus ancien et le plus répandu Manipule des données élémentaires Traite de gros volume de données Il fait appel à des processus stable Repose majoritairement sur SGBD 1

2 3) Objectif du système transactionnel Saisir les transactions Fournir de l info élémentaire =>Il gère les tâches les plus répétitives, internes ou externes 4) Les évolutions du système transactionnel Le sous système transactionnel est sûr fortement contingent au type d organisation qu il sert. Au début de l informatisation, les applications étaient morcelées. Elles reflétaient la réalité des organisations avec la contrainte de l état de la technologie de l époque. Les systèmes transactionnels vont évoluer dans deux directions. L interconnexion des systèmes L intégration des applications a) EDI (échange de données informatisées) Définition : Transmission d informations de gestion dans syntaxe standardisée entre les systèmes informatiques de deux organisations avec un minimum d interventions humaines. La puissance de ce système repose sur son universalité donc sa standardisation. Système d information EDIFACT Message EDIFACT R.V.A (réseau à valeur ajouté) WEB EDI Traducteur Formulaire électronique Page HTML Système d information NAVIGATEUR INTERNET 2

3 b) ERP, Entreprise Ressources Planning Définition : Progiciel de gestion intégré visant à instaurer un langage commun entre les différentes applications de l entreprise grâce à la centralisation et à l homogénéisation des données. Objectifs : Au départ, cette intégration a visé à remédier aux difficultés générées par l hétérogénéité et les spécificités des différents composants logiciel du sous système transactionnel. Actuellement, l objectif est de mettre en place un véritable langage commun dans l entreprise, permettant la mise en œuvre d applications transversales partagées par l ensemble du système. Systèmes privés *Suivi d ateliers *Système de CAO *Système propriétaire E.R.P (Composant propre) *Gestion commerciale *Chaîne logistique *Production *Finance, comptabilité *Reporting *Gestion des ressources humaines Systèmes externes *Clients *Fournisseurs *Service Web c) SCM, Supply Chain Management Définition : Il s agit d un concept, soutenu par un ensemble d applications, visant à optimiser les flux physiques d informations entre les différents acteurs de la chaîne logistique. Objectifs : La SCM a pour objectif de gérer l ensemble des processus, de la gestion des prévisions des ventes jusqu à la gestion des livraisons, en passant par la gestion des commandes, la planification et la gestion de la production. Ce concept peut être étendu des fournisseurs des fournisseurs jusqu au clients des clients et tend alors vers l entreprise réseau. Stratégie Tactique Administration / transaction Exécution 3

4 Stratégie : - implantation - localisation - choix des fournisseurs - stratégie de production Tactique : - planification des ventes - planification de la distribution et du transport Administration / transaction : - commandes - ordres de production - ordres de transport Exécution : - production -stockage - transport Conclusion 4

5 II) Le système décisionnel 1) Gérer c est décider L info n est pas une fin en soi mais elle constitue pour l organisation la base du processus de décision. L informatique décisionnelle a pour objectif d aider et d accélérer la prise décision. Le système décisionnel ne contribue pas directement à la productivité mais il est une source de différenciation stratégique de l organisation. La prise de décision : le modèle rationnel Intelligence Le phase d intelligence : il s agit pour les acteurs de l organisation, d identifier le problème Conception La phase de conception : il s agit d envisager toutes les solutions possibles permettant d atteindre une solution optimale Choix La phase de choix : lors de cette phase il s agit de ce décider pour une solution optimale Mise en oeuvre La phase mis en œuvre : l individu exécute les actions réclamées par la solution choisie 2) Les limites du modèle relationnel Le modèle relationnel ne prend pas en compte les paramètres humains et organisationnels de la prise de décision D autres modèles ont été proposés. - le modèle de la rationalité limitée des acteurs (choisir la moins bonne solution) - le modèle de l organisation bureaucratique - le modèle de l organisation politique - le modèle de la poubelle (ne rein prévoir, tout faire au dernier moment et s adapter) 5

6 3) Typologie des types de décisions Il est possible de distinguer 3 types de décisions : - les décisions structurées - les décisions non structurées - les décisions semi-structurées Décisions structurées Décisions semi structurées Décisions non structurées Le type de décision, selon le niveau de l organisation Niveau opérationnel Niveau tactique Niveau stratégique Gestion des stocks Gestion de la Délocalisation d un Relances clients (syst. production site transactionnel) Gestion de la trésorerie Prévisions Plan d investissement Planification de projet budgétaires Action publicitaire Recrutement de cadre Projet de recherches et Développement (système décisionnel) 4) Les outils du système décisionnel Objectif : réduire l incertitude liée à toute prise de décision stratégique ou tactique Moyens : fournir en temps voulu une info sélective, fiable, agrégée et adaptée. Caractéristiques : - application sur mesure - données polymorphes - prépondérance des données externes - l interface de présentation est très importante - difficulté d évaluer le R.O.I. (retour sur investissement) a) L info centre Définition : l info centre met les données du système transactionnel à la disposition des utilisateurs en leur permettant d effectuer des opérations simples d agrégations ou de sélection sur des données. Objectifs : ils doivent permettre de procéder à des requêtes sur la base de données de l entreprise et de procéder à la mise en forme des résultats. Caractéristique : les outils d info centre utilisent des données structurées ayant un niveau de finesses élevé. Ils sont utilisés pour résoudre les problèmes structurées ou semi structurés. b) Les systèmes experts (résout 80 % des pbs) Définition : programme simulant les comportements et les raisonnements qui seraient effectué par des experts pour résoudre un problème dans un environnement professionnel donné te précis. 6

7 Objectif : le système doit pouvoir expliquer pourquoi il suit tel raisonnement et a besoin de telle information. Limites : la constitution d un système à base de connaissance suppose l exploitation d un «gisement» de connaissances existant et exploitable dans l entreprise. - Arriver à faire un diagnostic (ex de la voiture en panne) (1) arriver à trouver un expert (2) difficulté de programmation (3) - Stocker les connaissances Définition : un système expert est composé Limites : - la construction est délicate - la maintenance est difficile - les possibilités sont limitées Base de connaissance + Moteur d inférence + Interface utilisateur c) Les SIAD Définition : il assiste le décideur dans la formulation d un problème complexe ou peu structuré. Il étudie une partie limitée de l entreprise ; en détaillant et en visualisant l information selon des critères d analyse différents. Objectif : il s agit d un outil de modélisation qui permet d assister le décideur dans la formulation d un problème complexe ou peu structuré. Il propose un certain nombre de services (bloc note, gestion des services, annotation de document, planification de la démarche, ) Le SIAD étudie une partie limitée de l entreprise ; il y détaille l information et permet de la visualiser selon des critères et des angles d approche différents. Exmple de SIAD Problème il s agit au sein du service Marketing, d analyser de façon multidimensionnelle des données concernant les ventes d un produit donné dans le temps. 7

8 Jours Canal Client Produit Canal distribution Produit Modélisation des ventes Client Historique d) Les EIS Définition : il s agit d un ensemble d outils permettant au management d analyser les informations essentielles de son organisation et de son environnement. Caractéristiques : les informations doivent remonter de toutes «les terminaisons nerveuses sensibles» de l entreprise. Il exploite souvent les données issues d un ERP. Leur interface prend souvent la forme de tableaux de bord. e) Le data mining Définition : le data mining ou «Forage de Données» est un ensemble de techniques qui permettent de découvrir de nouvelles relations tendances et modèles dissimulés dans de grandes bases de données. Objectif : le Data Mining a pour objectif de pallier les limites des processus d algorithmique traditionnel en mimant le mode de fonctionnement du cerveau humain. Caractéristiques : le data mining fait appel à des techniques anciennes issues des pratiques et des techniques nouvelles issues des travaux sur l intelligence artificielle. 8

9 A la différence des SIAD et des outils d info centre la démarche est inductive et prend en compte la totalité des informations disponibles. La data mining, exemples de domaines d utilisation - Marketing direct : ciblage - Grande distribution : analyses comportementales - Internet : comportement de l internaute (cookies, fichier log) - Banque : analyse du risque - Assurance : détection des fraudes Typologie des outils de Data Mining Analyse exploratoire - segmentation - corrélation entre données - valeurs atypiques ou anormales Modélisation prédictive - découverte de «patterns/formes» Meilleure connaissance de l environnement Prévision de l avenir Limites du datamining : «Les techniques de forages de données sont si efficaces qu elle peuvent se substituer à l expérience des experts pour la construction des modèles.» «Les outils de forages de données mettront en évidence des solutions/formes/patterns interprétables, sans qu il soit nécessaire que le problème de gestion soit identifié ou formulé.» Conclusion Les attentes des utilisateurs : - années 70 : produire - années 80 : gérer (=> hausse du prix des matières premières et importante inflation) - années 90 : prévoir - années 2000 : deviner 9

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