Laboratoire Sciences Pour l’Environnement Conception et structuration d'un observatoire de veille dans un contexte d'Intelligence Economique Elisabeth SCARBONCHI Emmanuelle De GENTILI Laboratoire Sciences Pour l’Environnement Université de Corse

Définitions et approche de l’IE Rapport Henri Martre « L’intelligence Economique: «l'ensemble des actions coordonnées de recherche, de traitement et de diffusion de l'information utile aux acteurs économiques ». Expressions et synonymes : competitive intelligence, business intelligence, strategic watching, economic security, competitive and technical intelligence, knowledge management (KM) Veille scientifique, technique et concurrentielle, Intelligence territoriale, système d’information stratégique et décisionnelle, gestion des connaissances; Approche globale L'approche I.E ne peut se réduire à la prise en compte d’information partielle et doit mettre en oeuvre une véritable ingénierie composée d'outils de capture et d'analyse pour la production d'informations élaborées et de données pertinentes à des fins stratégiques.

Information Elaborée et gestion des connaissances Sources d’informations brutes Capture et création de corpus a analyser Traitement et création De réseaux de connaissances BIE Normalisées, évolutives interactives Knowledge Management Aide à la décision Généralement on met le triange À l’envers.

CONCEPTION D’UN OBSERVATOIRE Nécessité de prendre en compte la totalité des informations disponibles (scientifiques, Techniques, économiques, géographiques etc.) Hétérogénéité des sources Convergence des méthodes de traitements

Exemple Société Technip

Structuration: Schéma fonctionnel SOURCES DOCUMENTAIRES DONNEES FACTUELLES Réf. Bibliogr. Résultats Mesures etc. Str.chimiques Spectres Courbes Brevets Web Données Géo. Multimedia Textuelles Logiciels spécifiques Indexation Mémorielle Analyseurs statistiques, Analyse de données etc. Banque d’Information Elaborée - BIE

Caractéristiques des sources d’informations et des données Les sources documentaires classiques Les Banques de Données de brevets Les sources de données et de résultats de calcul Les sources de mesures Les données qualitatives de contextes Les sources d’information spécialisées etc.

Typologie des sources et des données Sources documentaires Données factuelles Qualitatif Quantitatif Qualitatif Quantitatif Données numériques mesurées, observées Informations textuelles Banque de données de références etc. Information numérique, mesures etc. Données scientifiques, techniques, contextes

Définition d’une donnée  Une donnée est une information bien identifiée dont la qualification est précise: valeur mathématique, nom, marque, carte, photo, schéma etc. Cette définition qui s'applique la plupart du temps à des données numériques peut s'avérer cependant insuffisante si l’on ne précise pas, pour sa compréhension et son exploitation, les contextes et les commentaires (conditions expérimentales, observations etc.). Pour chaque donnée, il conviendra donc de préciser : Sa nature et ses caractéristiques (localisation, volume etc.) Les conditions expérimentales Les contextes

Caractéristiques d’une donnée Localisation Volume Accessibilité et transparence Précision Fiabilité Homogénéité Périodicité des mise à jour

Fiabilité et qualité d’une donnée La vérification de la collecte (homogénéité) La vérification de la saisie de données La vérification de la cohérence des données et des contextes: Par comparaison croisée des données Par l'établissement de relations entre les données Par l'analyse des données La vérification externe par un groupe d'experts L’utilisation d'un label de qualité (données assorties d'un label du fournisseur garantissant la fiabilité des données par des collèges d'experts qui qualifient la mesure du point de vue scientifique). Cette opération est obligatoire dans la mesure ou l'exploitation de données factuelles peut conduire à des prises de décision impliquant une responsabilité opérationnelle.

Exploitation des sources : Méthodes et outils Acquisition des informations et des données : Les méthodes classiques (équations booléennes, moteurs de recherches etc. ) La méthode introduisant l’indexation Mémorielle (exhaustivité, pertinence, interactivité etc.) Les Moyens d’observations et de mesures opérationnelles Traitements Les méthodes statistiques Analyse de données Analyse des mots associés Clusterisation dans le cadre du Web 2.0

Exploitation des sources : Méthodes et outils Outils utilisés Acquisitions des informations et des données (Mémoire EVénementielle d’Actualisation - MEVA) Analyse des sources de brevets (Matheo-Patent) Analyse Statistique (Matheo-Analyzer) Analyse de données (Tétralogie) La production de Banques d’Information Elaborée-BIE Des informations structurées Les représentations graphiques et synthétiques

MEVA Mémoire EVénementielle d’Actualisation Méthode d’indexation en connaissances dite « mémorielle » Recherche ciblée d’informations pertinentes grâce a la construction de profils de veille fondés sur les concepts, les contextes et leurs associations. Codage du profil de veille en un langage pivot interprétatif

Banques d’Informations Elaborées – BIE Personnalisation par rapport à la problématique de veille Evolutivité: prenant en compte l’évolution en temps réel des préoccupations d’un utilisateur Interactivité: production en temps réel les connaissances thématiques – THM Intégration dans des représentations graphiques de résultats (listes, réseaux, matrices etc.) Utilisables dans un réseau collectif d’experts.

Conclusion Définir une stratégie de veille Cibler et analyser les sources d’informations et de données Mettre en place une ingénierie Alimenter les banques d’Informations Elaborées Veiller aux questions de vulnérabilités et de sécurité

Information Elaborée et gestion des connaissances Schéma général de la démarche Banques d’Informations Elaborées (BIE) Capture Indexation Traitement SOURCES RIndexatioéseaux Réseaux de Connaissances (contextes) Aide à la décision Knowledge Management- KM Décideurs

Merci de votre attention