Modliser lacteur dans le systme

1
Préambule

• Modéliser lacteur dans le système
• dinformation stratégique dune université
• Frédérique PEGUIRON
• Odile THIERY
• Frederique.Peguiron_at_loria.fr
• Odile.Thiery_at_loria.fr
• Équipe SITE

Entrepôt de données
Notre modèle
2

• Rappel
• du contexte

Préambule

• Constitution dun pôle de ressources
  documentaires
• dans un cadre pédagogique
• Pour la formation et à la recherche
• Prise en compte de lutilisateur
• Environnement de formation où évoluent
• des acteurs,
• des systèmes de ressources documentaires,
• des systèmes de production dinformation,
• des systèmes de recherche dinformation

• Rappel
• du contexte

3

• Rappel
• du contexte

Préambule

• Mise à disposition par les dispositifs des
  nouvelles
• technologies éducatives
• de ressources documentaires,
• de cours,
• de projets,
• de données financières,
• de données administratives,
• de informations sur les acteurs,
• de systèmes de partage dinformation

• Rappel
• du contexte

4

• Les enjeux

Préambule

• Les étudiants ont pour but de réussir, trouver un
  emploi
• Les enseignants produisent et diffusent des
• Informations
• Les décideurs ont besoin danticiper pour mener
  une
• politique globale

Améliorer loffre de recherche
Améliorer la visibilité
Élaborer des indicateurs

• Les enjeux

• Rappel
• du contexte

5

• Système
• d'information

Préambule

• Dans une université cohabitent de nombreux
• Systèmes dInformation (SI) spécifiques aux
• besoins des institutions.
• Ces systèmes éparses abritent des informations
• qui peuvent être utiles aux composantes voisines

Comment participer à lamélioration du SI ?
Efforts de rationalisation
Mutualisation de fonds dinformation

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

6

• SI-SIS-SID

Préambule

• Comment faire évoluer ?
• 
  Système dinformation
  Stratégique (SIS)
• Système dInformation (SI)
• 
  Système dInformation
  Décisionnel (SID)
• Quels buts dans les réflexions de léquipe SITE
  quant à
• lamélioration des SI ?
• pour satisfaction des
  utilisateurs finals
• 
  (consultation et/ou de prise de décision)
• Lentrepôt de données permet de proposer des
  solutions
• 
  pour évolution dun SI en SIS en SID

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

• SI-SIS-SID

7

• SI-SIS-SID

Préambule

• La classification des acteurs de luniversité
  basée
• sur leurs activités pour la construction des
  bases
• métiers.
• Lentrepôt de données permet la mise à
  disposition
• des décideurs
• dindicateurs
• pour mise en évidence des causes de certains
  faits
• Lanalyse des rôles des différents acteurs permet
  de
• dresser
• des métadonnées

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

• SI-SIS-SID

8

• L'existant

Préambule
NABUCO
APOGEE
HARPEGE
Lexistant

• Mise en relief de quatre éléments importants
• dont nous tenons compte pour lélaboration de
  notre
• stratégie
• Lagence de mutualisation des universités
• Lentrepôt de donnée de lAMUE
• Laudit de Cap Gemini et Young
• Lesup portail

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

• SI-SIS-SID

• L'existant

9

• L'existant

Préambule
Agence de mutualisation des universités

• Sur un plan national lAgence de
• mutualisation des universités mène une
• étude pour produire des cahiers des
• charges autour des futurs produits de
• lAMUE pour 2006
• Scolarité
• Gestion
• pour lélaboration fonctionnelles,
• organisationnelles et techniques du SI ou
• Système dinformation de gestion dun
• établissement

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

• SI-SIS-SID

• L'existant

10

• L'existant

Préambule
L'Entrepôt de Données du projet Pilotages des
Etablissements

• En Avril 2001, Jean-Baptiste Nataf élabore un
  document
• Structure de l'entrepôt de données de pilotage
• Les objectifs de l'entrepôt de données de
  pilotage des
• universités et leurs conséquences sur sa
  structure et sa
• construction
• En Mai 2001, Jean-François Desnos publie un
  article
• Agence de Modernisation des Universités et
  Établissements
• Le projet Entrepôt de Données
• Sibylle Rochas, chargée de mission
• Aide au pilotage
• Modérateur edsites_at_listes.agence.cpu.fr
• Liste de correspondance pour l'entrepôt de données

Extracteur de données
Méta-dictionnaire

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

• SI-SIS-SID

• L'existant

11

• L'existant

Préambule
Laudit

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

• SI-SIS-SID

• L'existant

12

• L'existant

Laudit
Préambule

• Diagnostic interdomaines et SI
• On peut trouver résumées les fonctions
• de pilotage dans les établissements

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

• SI-SIS-SID

• L'existant

13

• L'existant

Environnement numérique de travail daccès
intégré aux services pour les étudiants et le
personnel de lenseignement supérieur
Préambule
ESUP
Un espace numérique de travail désigne un
dispositif global fournissant à un usager un
point daccès à travers les réseaux à lensemble
des ressources et des services numériques en
rapport avec son activité. Il est un point
dentrée pour accéder au système dinformation
de létablissement. Létablissement
denseignement est le périmètre de référence de
lespace numérique de travail du point de vue de
lutilisateur. Lespace numérique de
travail sadresse ainsi à lensemble des usagers,
étudiants, enseignants, personnels
administratifs et techniques. Cela ne signifie
pas que les services et ressources sont
exclusivement fournis par létablissement
lespace numérique de travail doit au contraire
favoriser leur mutualisation, au niveau inter
établissements, avec les partenaires publics et
privés, en France, en Europe ou au niveau
international

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

• SI-SIS-SID

• L'existant

14

• L'existant

Environnement numérique de travail daccès
intégré aux services pour les étudiants et le
personnel de lenseignement supérieur
Préambule
ESUP
Esup portail contient les briques assurant
l'accès aux applications métiers mises en place
dans les universités (comptabilité, scolarité,
GRH, enseignement à distance, gestion
documentaire...). Il sappuie sur le système
d'information de l'établissement qui doit être
conçu en cohérence avec les applications de
gestion propres à létablissement.

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

• SI-SIS-SID

• L'existant

15

• L'existant

NORMES
Préambule
Le répertoire des schémas XML des
administrations Version du 1er juin 2004
Pivot
Java 2 Enterprise Edition Platform
Simple Object Access Protocol

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

• SI-SIS-SID

• L'existant

16

• L'existant

PLAN LOCAL
Préambule
RSS Rich Site Summary sources XML Accessibles
sur Internet à travers des formats RSS
syndication de contenu

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

• SI-SIS-SID

• L'existant

17

• IE

Préambule

• Ce préambule constitue un cadre pour notre
  problématique
• entre
• lintelligence économique
• le processus décisionnel
• la problématique de linformation
• Selon Carlo Revelli Cest le processus de
  collecte, de
• traitement et de diffusion de linformation qui a
  pour objet
• la réduction de la part dincertitude dans la
  prise de toute
• décision stratégique.
• Comment peut-on limiter les risques de
  management ?
• recours à un E.D.
• amélioration par des vues différentes par types
  dacteurs

• Système
• d'information

• Rappel
• du contexte

• Les enjeux

• SI-SIS-SID

• L'existant

• IE

18

• Définition

Préambule

• William H Inmon Le Data Warehouse est une
  collection de
• données orientées sujet, intégrées, non volatiles
  et historisées,
• organisées pour le support d'un processus d'aide
  à la décision.
• Communément Un entrepôt de données ou data
  warehouse est une base de données daide à la
  décision qui est maintenue séparément de la base
  opérationnelle de lorganisation.
• LEntrepôt de données est entièrement construit
  selon une approche dimensionnelle, c'est-à-dire
  qui fait appel aux techniques qui favorisent
  l'analyse multidimensionnelle des données.

Entrepôt de données

• Définition

19

• Transcodage

Préambule

• Dans notre cas, il sagit de mettre à disposition
  des décideurs de l'université des informations
  synthétiques autour d'indicateurs choisis par
  eux.
• Permettre de réaliser des tableaux de bord.
• gt constat, suivi d'opérations, prévision.
• gt Mise en évidence des causes de certains
  faits.

Entrepôt de données
Tables de transcodage par un petit apport
dinformations permettent de rapprocher des
données de bases de données différentes qui
seraient restées complètement séparées
Exemple de données chargées (élément du
méta-dictionnaire)

• Définition

• Transcodage

20

• Indicateur

Préambule

• Quelles informations contiennent un tableau de
  bord ?
• des indicateurs

Entrepôt de données

• Donner un exemple

• Indicateur

• Définition

• Transcodage

21

• Tables

Dans un langage plus technique, ces données sont
désignées par l'appellation variables. Chaque
variable se voit attribuer une valeur qui joue un
rôle d'indicateur. Les faits, dans un entrepôt
de données, sont normalement numériques, puisque
d'ordre quantitatif.
Préambule

• Tables de faits
• Contiennent les données observables (les faits)
  que l'on
• possède sur un sujet et que l'on veut étudier,
  selon divers
• axes d'analyse (les dimensions).
• Tables de dimensions
• Contiennent les axes d'analyse (les dimensions)
  selon
• lesquels on veut étudier des données observables
  (les faits)
• qui, soumises à une analyse multidimensionnelle,
  donnent
• aux utilisateurs des renseignements nécessaires à
  la prise
• de décision.

Entrepôt de données
On appelle dimension un axe d'analyse. Il peut
s'agir d'une période de temps comme un exercice
financier, des activités menées au sein d'un UFR.

• Indicateur

• Tables

• Définition

• Transcodage

22
Schéma en étoile

• Schémas

Préambule
Entrepôt de données

• Indicateur

• Tables

• Schémas

• Définition

• Transcodage

23
Schéma flocon de neige

• Schémas

Préambule
Entrepôt de données

• Indicateur

• Tables

• Schémas

• Définition

• Transcodage

24
Constellation de faits

• Schémas

Préambule
Entrepôt de données

• Indicateur

• Tables

• Schémas

• Définition

• Transcodage

25

• OLAP

Préambule

• LOLAP ou Online Analytical Processing
• Technique informatique d'analyse
  multidimensionnelle,
• qui permet aux décideurs, d'avoir accès
  rapidement et de
• manière interactive à une information pertinente
  présentée
• sous des angles divers et multiples, selon leurs
  besoins
• particuliers.

Entrepôt de données
Quel intérêt ? Mettre en évidence la cause de
certains faits, évoquée dans les objectifs

• Indicateur

• Tables

• Schémas

• Définition

• Transcodage

• OLAP

26

• Cubes

Inscription
coordonnées
Renseignements cours
Stage
exercices Emploi
corrigés

procédures
Année  début, milieu, fin
Préambule
Fonction
Étudiant
Représentation graphique des informations
contenues dans une base de données, sous la
forme d'un cube à plusieurs dimensions, lequel
cube permet d'analyser ces données sous
différents angles, grâce à l'organisation de
celles-ci en axes d'analyses et en variables à
analyser.
Entrepôt de données

• Indicateur

• Tables

• Schémas

• Cubes

• Définition

• Transcodage

• OLAP

27

• Métadonnées

Préambule

• La récupération des données est fonction de leur
  qualité. Leur
• qualification est facilitée par la construction
  dun référentiel
• de métadonnées.
• Les métadonnées, prises en compte lors de
  lusinage de lE.D.
• permet la construction de son méta-dictionnaire.
• Plus précisément les métadonnées représentent
  toutes les
• informations nécessaires à laccès et à la
  compréhension de
• lexploitation des données dun point de vue
• Sémantique
• Origine
• Règles
• Agrégation
• Stockage
• Format
• Utilisation

Entrepôt de données
Descripteurs

• Indicateur

• Tables

• Schémas

• Cubes

• Métadonnées

• Définition

• Transcodage

• OLAP

28

• Transition

Préambule
Entrepôt de données
Corréler Besoins et Bases métiers
Notre modèle

• Transition

29

• Besoins

Préambule

• Besoin dinformation sur la discipline
  pédagogique Pourquoi ?
• gt Pour rapprocher les étudiants et les
  enseignants
• gt Pour gérer les groupes de TD et de TP
• Point dancrage discipline pédagogique
• Décompartimenter les services de gestion
  Pourquoi ?
• Toutes les informations doivent pouvoir servir à
  tous les utilisateurs dun campus
• On le perçoit au niveau décisionnel. Cest
  identique au niveau du
• système dinformation. Cette transversalité fait
  appel au
• rapprochement des données.
• Le moteur de rapprochement peut varier Comment
  ?
• gt LE.D. permet de faire des tables de
  correspondance
• gt Le S.I. met à disposition des moteurs de
  rapprochement plus incisifs

Entrepôt de données
Notre modèle
Lannuaire constitue un exemple. Il est le pivot
du S.I. qui va nous permettre délaborer des
analyses

• Besoins

• Transition

30

• EQuA²te

Préambule

• Daprès le modèle EQuA²te élaboré au sein de
  léquipe SITE,
• une situation de recherche dinformation implique
  les phases
• cognitives suivantes
•  
• Lexploration du monde de l'information
  ? Explore
• Linterrogation de la base de l'information
  ? Query
• Lanalyse de la base de l'information
  ? Analyse
• Lannotation basée sur différentes préférences ?
  Annote
•  
• Nous tirons parti de ce modèle pour analyser les
  situations de
• nos différents acteurs en situation de recherche
  ou de
• production dinformation.

Entrepôt de données
Notre modèle

• EQuA²te

• Besoins

• Transition

31

• Acteurs

Préambule

• Catégorisation par type dacteurs
• Type dacteurs sous-catégorisé
• Besoins et rôles des acteurs
• Fonctions utilisées lors de la R.I.
• Temps mesure la variation des
• activités
• Quantification par rubrique pour
• évaluations du volume des
• activités
• Le profil des activités doit permettre
• de répondre notamment à la question 
• Quels sont les problèmes à résoudre ?

Entrepôt de données
Notre modèle

• Besoins

• EQuA²te

• Transition

• Acteurs

32

• Classification

Préambule

• Lorsque nous analysons tous les items, nous
  pouvons dire quun
• utilisateur (U) est représenté est par un type
  (T), des fonctions (F),
• des besoins (B) et des activités (A) selon ce
  modèle
• T Etudiants, Responsables, Enseignants,
  Administratifs
• F apprendre, enseigner, diriger, missionner,
  organiser, gérer, conseiller
• B inscription, exercice, formation, emploi,
  projet, corrections, recensement, organisation,
  évaluation, budget, déploiement, conformité,
  planification, textes officiels, dépenses,
  recettes
• A explorer, interroger, analyser, synthétiser,
  annoter, intégrer

Entrepôt de données
RU (T, F, B, A)
Notre modèle

• Besoins

• EQuA²te

• Transition

• Acteurs

• Classification

33

• Classification

Préambule

• Pour être plus précis, nous utilisons un ratio
  pour évaluer les
• besoins et les activités sur une année en
  relation avec les
• sous-catégories dacteurs.

Entrepôt de données
Notre modèle
Certains acteurs nont pas dactivité danalyse.
Nous tenons compte de ces multiples observations
pour développer nos bases métiers. En analysant
les activités utilisées sur le S.I., nous pouvons
en déduire le type dacteur. Nous pouvons aider
lacteur identifié par anticipation, en lui
proposant des informations supplémentaires pour
améliorer les résultats de lutilisateur.

• Besoins

• EQuA²te

• Transition

• Acteurs

• Classification

34

• B.M.

Pour associer les besoins des utilisateurs avec
les fonctions de recherche, nous utilisons des
outils pour analyser le comportements des
utilisateurs. LE.D. nous permet de corréler les
utilisateurs et les ressources dinformation
durant lannée.
Préambule
Entrepôt de données
Notre modèle

• Besoins

• EQuA²te

• B.M.

• Transition

• Acteurs

• Classification

35

• B.M.

METADONNEES
Préambule

• Notre approche de filtrage par le profil de
  lutilisateur est donc
• basée sur la modélisation de lutilisateur en
  intégrant
• des attributs didentification de lutilisateur
• du comportement de lutilisateur
• du contexte dutilisation
• Le processus de filtrage pour les bases métiers
  sopère par filtrage
• fonctionnel.
• LE.D. qui fait la corrélation entre les types
  dutilisateurs, les
• ressources dinformation et la R.I. au cours du
  temps permet
• denrichir les métadonnées existantes par des
  descriptions sur les
• fonctions, les besoins et les activités.

Entrepôt de données
Notre modèle

• Besoins

• EQuA²te

• B.M.

• Transition

• Acteurs

• Classification

36

• Exemple

Sql
cours.xml cours.xsd cours.xsl cours.css
Cours Exemple 1 Exemple 2 Exercice 1 Exercice
2 Corrigé 1 Corrigé 2
Préambule
Visualisation Etudiant type 1 Etudiant type 2
Visualisation Enseignant
exemple1.xml exemple1.xsd exemple1.xsl exemple1.cs
s
exemple2.xml exemple2.xsd exemple2.xsl exemple2.cs
s
Visualisation Etudiant type 1 Etudiant type
2 Temps T
Métadonnées
Entrepôt de données
Ldap
Métadonnées
Métadonnées
Analyse des logins
Autour dune discipline pédagogique
Changement demploi du temps
éléments trouvés dans bases de cours ltopen urlgt
Moteur Sur lE.D.
S
Notre modèle
éléments trouvés dans critiques autour dauteurs
ltbibliomlgt
Changement de salle
O
éléments trouvés dans livres électroniques ltopen
urlgt
Coût en personnel
A
éléments trouvés dans bases de données ltopen urlgt
Coût matériel
P
Coût dune discipline
éléments trouvés dans actualités ltRSSgt

• Exemple

• Besoins

• EQuA²te

• B.M.

• Transition

• Acteurs

• Classification

37

• Modèle

RUBICUBE
Préambule
Récupération Utilisateur Besoins Identification Cl
assification Usinage Bases métiers Enrichissement
S
S
S
I
D
Entrepôt de données
Notre modèle

• Exemple

• Besoins

• EQuA²te

• Modèle

• B.M.

• Transition

• Acteurs

• Classification

38
Préambule
Conclusion
Intérêt de connaître lexistant pour pouvoir
sarticuler, sintégrer avec les projets en
cours. Nous avons montré, par ce papier, ce qui
manque à un système dinformation pour devenir un
système dinformation stratégique en proposant un
entrepôt de données qui offre des vues
différentes selon les types d'acteurs dont le but
est de les modéliser pour améliorer les services
rendus.
Entrepôt de données
Notre modèle

• Besoins

• EQuA²te

• Exemple

• Modèle

• B.M.

• Transition

• Acteurs

• Classification

39
Préambule
Perspectives
Récupération
Utilisateur
Besoins
Identifications
Entrepôt de données
réflexions sur une discipline pédagogiquegtles
mêmes résultats sur une autre discipline
Notre modèle
Classification
Usinage
Bases métiers
Enrichissement
Merci