Repr´esentation IDEF0 de l’activit´e de prise de d´ecision

Le premier ´el´ement du module de l’aide `a la d´ecision, ´etant le contexte de la d´ecision, est acquis par le syst`eme IDSS via une interface informatique, permettant la communication et l’´echange des donn´ees (comme d´ecrit dans la Figure 2.10), dont le protocole n’est pas impos´e par le syst`eme IDSS pour deux raisons principales. La premi`ere est que nous souhaitons concevoir un syst`eme intelligent d’aide `a la d´ecision g´en´erique, pouvant ˆetre utilis´e dans n’importe quel environnement. La deuxi`eme raison est qu’il existe plusieurs techniques d’´echange de donn´ees dont le choix d´epend des standards de communication

132 Chapitre 7.Module d’aide `a la d´ecision

adopt´es et parfois mˆeme de la pr´ef´erence de l’utilisateur final qui peut, par exemple107, pr´ef´erer d’utiliser le web service108 au lieu de l’´echange des donn´ees via des sockets programm´es109. Le deuxi`eme ´el´ement du module, ´etant l’ensemble des traces de processus, est g´en´er´e par le moteur du module de trac¸abilit´e dont l’impl´ementation sera discut´ee en d´etails dans le chapitre suivant. Pour choisir la ou les techniques `a adopter pour concevoir le troisi`eme ´el´ement, ´etant le moteur de fouille et d’analyse, nous souhaitons parcourir les travaux de recherche qui se basent sur l’Intelligence Artificielle (IA) et la Business Intelligence (BI) pour supporter la prise de d´ecision globale et locale ; ceci fera l’objet de la sous-section suivante.

7.3

Etat de l’art sur quelques techniques de l’IA et de la BI supportant la´

prise de d´ecision

7.3.1 Quelle est la diff´erence entre l’intelligence artificielle, la fouille de donn´ees, l’apprentissage automatique, la fouille de processus et la business intelligence ?

Malgr´e le tas de d´efinitions qu’elle a, l’intelligence artificielle est tout simplement une science visant le d´eveloppement des syst`emes informatiques capables d’ex´ecuter des tˆaches n´ecessitant une intelligence humaine, telles que la vision par ordinateur et la reconnaissance de la parole entre autres. Dans la pratique, les tˆaches n´ecessitant de l’intelligence ont besoin de se doter de la capacit´e d’induire, de mani`ere autonome, de nouvelles connaissances `a partir des exp´eriences ou des observations pass´ees. Ainsi, une grande partie du domaine de l’intelligence artificielle est occup´ee par l’apprentissage automatique (Figure 7.5.a), qui permet de construire des syst`emes ayant la capacit´e de tirer des lec¸ons (ou apprendre) de leurs propres exp´eriences pour am´eliorer leur performance. De plus, les techniques de l’apprentissage automatique et ceux des statistiques sont tr`es utilis´ees, ou consid´er´ees comme base pour le d´eveloppement de nouvelles techniques d´edi´ees `a la fouille de donn´ees110, comme le montrent les figures7.5.bet7.5.c. Cette derni`ere traite un grand volume de donn´ees, appel´e ”Big Data”, et a g´en´eralement pour but de d´ecouvrir des informations pr´eliminaires dans un domaine o`u il y’a peu de connaissances pr´ealables, et/ou de pr´edire avec pr´ecision les situations futures, appel´ees observations par la communaut´e de l’apprentissage automatique. La notion de fouille de processus, ´etant aussi r´ecente par rapport aux autres domaines discut´es ci-dessus, a aussi gagn´e beaucoup d’int´erˆet ces derni`eres ann´ees pour son support pr´ecieux pour la prise de d´ecision. La question la plus populaire qui se pose `a ce stade l`a est : ”La fouille de processus n’est t-elle pas juste une nouvelle appellation, plus myst´erieuse et accrochante, de la business intelligence ?” Pour r´epondre objectivement `a cette question, nous devons d’abord d´efinir la notion et le processus de la business intelligence. En effet, cette derni`ere se voit comme l’ensemble des techniques, outils et services qui analysent les donn´ees pour permettre la prise des d´ecisions m´etier strat´egiques et tactiques. Selon Vuori [2006], le processus de la business intelligence, pr´esent´e dans la Figure7.6.a, consiste `a :

– Identifier et collecter les informations n´ecessaires pour une analyse donn´ee. Ces informations peuvent venir de diff´erentes sources de donn´ees et doivent subir un ´eventuel pr´e-traitement pour ˆetre

107. Plusieurs standards et approches existent, nous avons cit´e deux pour justifier le choix de ne pas imposer un protocole de communication.

108. C’est un syst`eme logiciel permettant de supporter la communication machine-machine sur un r´eseau informatique. En d’autres termes, une machine peut appeler, sans intervention humaine, les services offerts par d’autres machines via internet et ind´ependamment des plates-formes et des langages utilis´es [Ferris and Farrell,2003].

109. Ils permettent d’´etablir un canal de communication bidirectionnel entre deux machines du r´eseau. Une des deux machines sera le serveur qui, apr`es avoir accept´e la demande de connexion, ´ecoute la demande de l’autre machine appel´ee client et fournit la r´eponse appropri´ee [Stevens et al.,2004].

110. Deux grandes parties se distinguent quand il s’agit de comparer la fouille de donn´ees et l’apprentissage automatique. La premi`ere voit que ce dernier est une des techniques utilis´ees pour fouiller dans les donn´ees, tandis que la deuxi`eme ´equipe assure que l’apprentissage automatique utilise les techniques de la fouille de donn´ees pour construire un mod`ele permettant la pr´ediction des situations futures. Nous partageons l’avis de la premi`ere ´equipe puisque la fouille de donn´ees, ayant ´et´e introduite en 1930 sous le nom de ”Knowledge discovery”, se voit plus ancienne que l’apprentissage automatique ayant ´et´e introduit en 1950 [Import.io,

2017]. De ce fait, nous consid´erons que l’apprentissage automatique est une des techniques utilis´ees par la fouille de donn´ees, comme d´ecrit dans la Figure7.5.b.

7.3. ´Etat de l’art sur quelques techniques de l’IA et de la BI supportant la prise de d´ecision 133

7.5.a. L’utilisation des techniques de l’apprentissage automatique pour d´evelopper les capacit´es d’un syst`eme artificiellement intelligent [Van Duin and Bakhshi,2017]

7.5.b. L’utilisation des techniques de l’apprentissage automatique pour explorer les donn´ees [Mayo,2017]

7.5.c. Diff´erence entre les domaines de fouille de donn´ees et de l’apprentissage automatique selon

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