Gestion des informations de l’entreprise 1

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1 Gestion des informations de l’entreprise 1
ENSG 2 mars 2004

2 Quelques informations
Michel Volle, 63 ans Formation : X, statistique, économie, docteur en histoire Expérience : INSEE, cabinet ministériel, France Telecom, Air France, ANPE, Bouygues Telecom, création d’entreprises etc. Ouvrages : Analyse des données Histoire de la statistique industrielle Le métier de statisticien e-conomie Délégué général du club des maîtres d’ouvrage des systèmes d’information Conseil en systèmes d’information, enseignement (ULB, ENSG)

3 Gestion des informations de l’entreprise
2 mars 2004 : Présentation du module 9 mars 2004 : Les ERP (« Enterprise Resource Planning ») 23 mars 2004 : « Knowledge Management » 30 mars 2004 : le SI de la gestion des ressources humaines 6 avril 2004 : l’informatique de communication 20 avril 2004 : informatisation des relations entre l’entreprise et le monde extérieur 27 avril 2004 : Organisation et gestion du SI

4 I – L’entreprise est un être vivant

5 Cycle de vie de l ’entreprise
Pionniers, innovation Organisateurs, rationalisation Financiers, rentabilisation Prédateurs, destruction valeur temps Fusions etc.

6 Quatre parties prenantes de la décision
PDG ; relation avec les actionnaires, banquiers, administration, gouvernement ; médias, communication Politique Stratèges (directeurs, décideurs) ; experts (concepteurs métier) ; organisateurs (managers) ; utilisateurs finals Métiers Administration DG ; contrôle de gestion ; direction financière ; direction de l’organisation Informatique Maîtrise d’œuvre; dimensionnement des ressources ; architecture, choix des solutions ; expertise technique ; relations avec les fournisseurs ; exploitation

7 Sociologie des dirigeants
En France les dirigeants ne sont pas des ingénieurs Bien sûr, il y a des exceptions... Ils n’ont jamais mis les mains sur un clavier Ceux qui sont en place aujourd’hui ne le feront jamais Se font parfois une « grande idée » sur le « système d’information » Volontarisme = velléité Toute réalisation est mesquine, comparée au rêve Mépris de la technique, surestimation du médiatique 7

8 Sociologie des métiers
Détenteurs du savoir professionnel de l ’entreprise, mais... 1) Problème intellectuel Emboîtage de divers niveaux d’expertise Difficulté à « réaliser » Exemple : le workflow Difficulté à modéliser, à prioriser 2) Problème d’organisation Crainte envers la transparence Crainte envers les changements d’organisation, la suppression des niveaux hiérarchiques intermédiaires Relation entre expertise métier et décision SI 8

9 La tache aveugle de l’intellect
Concret = individuel Abstrait = conceptuel nouveau habituel Tache aveugle

10 Le SI, révélateur des valeurs
L’entreprise est-elle « nombriliste » ou « tirée par le marché » ? Quelle est la structure déterminante : l ’organisation ou le marché (clients, concurrents, fournisseurs?) Des révélateurs Identifiants Numéro de la ligne dans les télécoms ; numéro de compte dans les banques. Identifie-t-on les clients ou les services ? Référentiels une nomenclature de produits par usine ? Un SI par filiale ? Découpage des missions, des régions selon l’équilibre de pouvoir ? Interopérabilité Sait-on interfacer le SI avec ceux des partenaires ?

11 Sociologie de l’administration
Compression des coûts « enveloppe informatique » Simplicité de l’organisation refus de la distinction MOA/MOE « tout ça c ’est de l ’informatique » Confusion entre données comptables et indicateurs économiques Le tableau de bord du Président est-il de bonne qualité ? 9

12 Le compromis managérial
L’entreprise dévorée par son organisation interne Une image : la cervelle aspirée par l’intestin Le dirigeant à la recherche de la paix dans l’équipe de direction Pérennité des découpages inadéquats Le « pragmatisme » : Ce n’est pas le recours méthodique à l’expérimentation… … mais le fait de prendre son parti de l’organisation existante Impossibilité pratique de l’administration des données Effets pervers de la comptabilité analytique Corruption et honnêteté Refus de l’innovation Une image : avancer à reculons, sous la pression d’une main posée sur la poitrine Les chutes sont nombreuses Le massacre des innocents

13 Sociologie de l’informatique
Culture du traitement des données Méconnaissance de l’informatique de communication « Ce n’est pas de l’informatique » Difficultés de communication Mauvaise maîtrise du langage connoté La séduction des fournisseurs Préférence pour les solutions chères 6

14 Crise de l’entreprise procédures longues et incertaines
délais et budgets incontrôlables et dépassés négociations qui ne convergent pas remise en question des décisions désaveu des mandataires ajournement des rendez-vous absentéisme en réunion réunions sans ordre du jour, durée limite ni compte rendu pannes sans responsable identifié messagerie et courrier infidèles documentation non à jour « certification qualité » substituant une sécurité illusoire à la vigilance et à l'esprit de responsabilité  informatique désordonnée (ressaisies manuelles, ergonomie pénible, référentiels redondants)

15 Crise du langage Jargon Crise des concepts
Acronymes, anglicismes, noms propres, vocabulaire technique Fréquence des mots « sérieux », « professionnalisme », « méthodologie », « rigueur » Termes abstraits : « méthodologie » pour méthode, « problématique » pour problème, « technologie » pour technique, « générique » pour général, « spécifique » pour particulier ou pour local, « commanditaire » pour donneur d'ordres, « ordonnancement » pour mise en ordre Abus du superlatif : le manque de contraste interdit la perception des priorités. Expressions qui s’autodétruisent : « principes concrets », « schéma exhaustif », « synthèse détaillée », « pilotage stratégique » Crise des concepts On dit « organisation » mais on dessine un organigramme ; « processus » sans définir livrables, acteurs ni délais ; « qualité » (« méthodologie de démarche qualité ») sans indiquer de critères. Confusions : données comptables / indicateurs économiques ; gestion / expertise ; observation / explication ; donnée statistique / donnée individuelle.

16 Approche médicale L’entreprise est sujette à des pathologies
C’est un être vivant : il est né et il mourra Ne pas la supposer a priori rationnelle ni efficace Dimensions de la pathologie : sociologique philosophique (refus de la modélisation) intellectuelle (difficulté de la modélisation) Aide au diagnostic : une check-list L’approche médicale est longue, lente et discrète Démarche sociologique et philosophique : Modification indirecte des comportements (école de Palo Alto) Un « compliment » à éviter : « Ce que vous faites est stratégique pour l’entreprise » Démarche intellectuelle : Professionnaliser la maîtrise d’ouvrage

17 Sortir de la crise Priorité : restaurer le processus de décision
Le langage suivra Il revient aux dirigeants de structurer l’architecture de l’entreprise: processus de production et de gestion, outils d’observation et interprétation, élaboration de la stratégie Comment faire ? Progresser par petits pas (méthode de Palo Alto) Tableaux de bord sélectifs et clairs pour les dirigeants Comités équilibrés l’expertise technique s’exprime, la légitimité politique décide  Qualité sémantique du système d’information administration des données, référentiels Équilibre entre maîtrise d'ouvrage et maîtrise d'œuvre du système d'information

18 Check-list du SI 1) le poste de travail des utilisateurs finals
SI opérationnel Informatique de communication 2) le système d’aide à la décision des dirigeants et managers 3) l’architecture du SI Organisation des responsabilités Sémantique 4) la maîtrise du SI Évolution fonctionnelle Plate-forme technique Économie

19 Un système d’information mûr
Pour y arriver Surmonter les obstacles, modifier l’organisation, faire accepter de nouvelles valeurs et de nouvelles compétences Qu’est-ce qu’un SI mûr ? Référentiel en bon état, processus bien outillés, composants modulaires et évolutifs, interopérabilité avec les partenaires, processus administratifs équipés de workflows, divers médias bien articulés, SIAD en place, Intranet et Internet entrés dans les mœurs, SI urbanisé, Utilisateurs satisfaits « on sait ce qu’on a à faire », « la boîte marche bien », « c’est bien organisé », « on est bien dirigés » etc. Que reste-t-il à faire ? Utiliser le SI : former les nouveaux venus, animer les « bonnes pratiques », administrer les processus Maintien à l’état de l’art : veille technologique, veille SI Gérer les frontières : « spécifique » / « progiciel » interne / externe Adapter le SI aux évolutions de l’entreprise Minimiser le coût du SI

20 II – Le SI dans l’entreprise

21 Processus

22 Processus industriel

23 Travail de bureau

24 Travail de bureau

25 Évolution du SI

26 Situation actuelle

27 Entropie du SI Désordre des référentiels Désordre des codages
Identifiants Nomenclatures Désordre des codages Dialectes locaux Mauvaise gestion informatique des données de référence Sources d’entropie Partenariat Fusion d’entreprises Le désordre, état naturel du SI

28 Efficacité du semi-désordre
Études de cas : Exploitation d’une centrale nucléaire Pilotage d’un avion Informatique de gestion Systèmes experts Niveau optimal de la formalisation Deux formes polaires de laxisme : Raideur méthodologique La perfection est impossible, l’automatisation trop poussée démotive les opérateurs humains Fatalisme et laisser aller Un SI totalement désordonné n’est pas un système, et ne contient pas d’information Le semi-désordre résulte d’un arbitrage intelligent Pertinence, sobriété, cohérence S’arrêter au niveau d’abstraction raisonnable

29 Articuler l’ordinateur et l’être humain
Capacités exclusives de l’être humain : comprendre, expliquer, décider, concevoir Capacités de l’ordinateur : classer, copier, vérifier, trier, traiter les données Laisser à la première ligne sa capacité d’initiative Un exemple : la mise en place de l’e-business Ingénierie d’affaires e-management Positionnement, priorités, contours de l’entreprise, organisation interne Qualité du système d’information

30 Dialectique APU - EHO L’Automate Programmable doué d’Ubiquité
Exécute des actions répétitives ou prévisibles Classe et trouve des données, calcule, copie, transcode « These machines have no common sense; they do exactly as they are told, no more and no less. This fact is the hardest concept to grasp when one first tries to use a computer » (Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming, 1997) L’Être Humain Organisé Interprète les données, gère l’incertitude, traite les cas particuliers Synthétise des informations, comprend, explique, décide, conçoit Plusieurs spécialités concourent dans un même processus la « maîtrise d’ouvrage » du SI a pour fonction d’articuler l ’EHO et l ’APU

31 Entreprise de service = définir et articuler l ’EHO et l ’APU pour les mettre au service de la production de valeur EHO APU - Langage naturel et langage conceptuel - Un changement analogue à celui provoqué par l ’écriture - Le raisonnement passe du « what is » au « how to » - Questions de savoir-faire et de savoir-vivre

32 III – Approche linguistique du SI

33 Urbanisation du SI

34 Application, composant, processus
Structure de données + algorithmes de calcul Composant Ensemble de classes organisées autour d’une classe maître et décrivant un être du monde réel Analogue à « dossier » Passer de l’application au composant = faire passer la priorité des algorithmes aux données Processus Succession des tâches qui concourent à la production de valeur Les applications ne contiennent pas d’information sur les processus Les SI modernes automatisent le parcours des dossiers entre les divers agents qui doivent les traiter

35 De l’urbanisation à la modélisation
Une même démarche, une portée différente Chronologie, granularité La modélisation Langage UML (Unified Modeling Language, 1997) Domaines, processus, activités, composants, données Diagrammes d’activité, de classe, de séquence Un problème : la communication Un pivot : le référentiel

36 Le référentiel Donnée = couple logique formé par une définition et une mesure Type de la mesure : booléen, entier, réel, qualitatif, ordinal etc. La donnée devient une information lorsqu’elle est communiquée à un être humain capable de l’interpréter Les définitions sont contenues dans le référentiel « Populations » Identifiants Nomenclatures Identification du propriétaire de chaque donnée L’administration des données est garante de la qualité du référentiel

37 Règles concernant les identifiants
Définir correctement la population dont il s’agit d’identifier les individus Ne pas confondre le client avec le service qui lui est rendu Construire un identifiant pérenne Il doit rester attaché à l’individu pendant tout son cycle de vie Ne pas confondre le rôle de l’identifiant avec celui des attributs L’identifiant ne doit être porteur d’aucune information Préférer un nombre tiré au hasard, après avoir vérifié qu’il n’a pas déjà été utilisé S’interdire de réutiliser un identifiant à la fin du cycle de vie

38 Les nomenclatures (1) Nomenclature = classification, typologie, systématique etc. Les nomenclatures d’activités Classement selon la matière première, le produit, la technique Classement selon le critère d’association (1942) La nomenclature des classes sociales Les « Classifications Parodi » de 1945 et la catégorie des « cadres » Les « Catégories socio-professionnelles », un pivot pour la statistique et l’administration

39 Les nomenclatures (2) Classification des phénomènes naturels
Classification des animaux à l’âge classique La « cladistique », fondée sur la génétique, et ses innovations Électricité, magnétisme, lumière Classifications dans le système d’information Référentiel des clients, produits, partenaires etc. Rubriques comptables Découpage géographique Segmentation de la clientèle (dimension scientifique du marketing)

40 Règles concernant les nomenclatures
Règle formelle Une suite de partitions emboîtées, sans omission ni double emploi Règle fonctionnelle Regrouper les individus selon les actions que l’entreprise entend conduire envers eux Règle pratique Documenter clairement la nomenclature Règles techniques Clarté du code utilisé pour identifier les classes Procédures de vérification dans les systèmes de saisie et les interfaces Vérification syntaxique (message d’erreur) et sémantique (message d’anomalie) Disponibilité des tables de passage (transcodage)

41 Mettre en place une administration des données
Identifier la personne chargée de l’ADD, lui donner les moyens et pouvoirs nécessaires Recenser les populations concernées par les processus de l’entreprise Répertorier les identifiants, les évaluer, les améliorer Répertorier les nomenclatures, les évaluer, les améliorer

42 Règles concernant le partage des références
Asservir les tables de codage à une « table de référence » Consultation au coup par coup ou réplication des modifications sans délai Actions à entreprendre Identifier les tables de codage, vérifier la qualité de leur relation à la table de référence

43 Comment construire un référentiel
Risque : s’égarer dans le détail d’une partie du référentiel Il n’existe pas de règle logique pour déterminer le niveau de détail pertinent Se donner un budget et un délai limités Pratiquer une démarche « top down » : tout couvrir, en faisant progresser le détail Compléter ensuite selon les demandes des utilisateurs

44 Lectures recommandées
Textes fondamentaux Ferdinand de Saussure, Cours de Linguistique générale, Payot 1916 John von Neumann, The Computer and the Brain, Yale Nota Bene 2000 Expériences Isabelle Boydens, Informatique, normes et temps, Bruylant, Bruxelles 1999 Bernard Guibert, Jean Laganier, Michel Volle : " Essai sur les nomenclatures industrielles " in Economie et Statistique, no 20, février 1971 Michel Volle, Le métier de statisticien, Economica 1984