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Bascans, Jérémy. Modèles de mémoires d'entreprise avec intégration automatique d'informations

Bascans, Jérémy (2017). Modèles de mémoires d'entreprise avec intégration automatique d'informations.

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Résumé en francais

Aujourd'hui, les entreprises manipulent de gros volumes d'information qui ne cessent d'augmenter, toujours plus complexes et hétérogènes, autant dans leurs contenus que dans leurs structures. Ces informations, vitales pour le fonctionnement de ces entreprises, représentent aussi un capital de connaissances qui est souvent peu exploité. De ce fait, une attention particulière est portée aux systèmes de Mémoire d'Entreprise (ME). Ces mémoires ont pour objectif de capitaliser les informations produites et échangées par tous les acteurs internes et externes (Système d'Information (SI), employés, clients, fournisseurs, etc...) de l'entreprise dans le but de les représenter, de les partager et d'aider à la prise de décision collaborative. Les informations organisées, partagées et réutilisées, deviennent ainsi des connaissances organisationnelles. L'implantation d'une telle mémoire demande une forte implication de tous les acteurs en impactant directement leurs tâches et en nécessitant des modifications de leur SI. Dans ce contexte, l'objectif de cette thèse est de permettre la capitalisation automatique des informations en organisant, représentant et contextualisant automatiquement au mieux les informations, afin qu'elles puissent être partagées puis exploitées tout en limitant au maximum l'effort des acteurs. En plus d'impliquer les acteurs, les recherches actuelles se limitent souvent à des solutions spécifiques aux types d'entreprises et de mémoires. Afin de contribuer à lever ces limitations, nous proposons une approche de " Mémoire d'Entreprise Adaptative avec Intégration Automatique des Informations ", basée sur un réseau hétérogène étendu. Un premier niveau de cette approche propose un méta-modèle de ME corrélé à un processus d'intégration automatique des informations indépendant du type d'entreprise, du métier et ses acteurs. Afin d'aider tout type d'entreprise à construire sa ME à partir du méta- modèle, nous proposons, à un second niveau, un modèle générique et extensible lié à un algorithme d'intégration automatique des informations, nommé MEIAI pour Mémoire d'Entreprise avec Intégration Automatique des Informations. Ce modèle MEIAI a été implémenté et validé dans sa capacité à intégrer automatiquement de nouvelles informations d'une manière pertinente. Parce que Wikipédia est un important vecteur de connaissance basé sur la création collaborative véhiculant des valeurs de partage très fortes, nous avons choisi d'évaluer la capacité de notre prototype à organiser l'information de la même manière que lui. L'évaluation concerne le processus d'appariement automatique d'informations dont l'objectif est d'associer de manière intelligible, dans un cadre général non déterministe, les informations entre elles dans la mémoire. Pour ce faire, nous avons dans un premier temps évalué et comparé notre approche en liant des documents à des sujets d'intérêts de manière similaire à Wikipédia pour comparer les similarités et dissimilarités entre eux. Dans un second temps, nous avons procédé à une étude détaillée des dissimilarités au travers d'une évaluation par l'homme de l'organisation de l'information au sein de notre ME et de son intégration automatique.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Chevalier, Max
Soule-Dupuy, Chantal
Ecole doctorale:Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)
laboratoire/Unité de recherche :Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), UMR 5505
Mots-clés libres :Mémoire d'entreprise adaptative - Gestion des connaissances - Fond documentaire - Organisation de l'information - Classification automatique - Méta-modèle - Réseau hétérogène
Sujets :Informatique
Déposé le :20 Mar 2018 09:43