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Record W2525757758

Méthode de génération d’alternatives de processus d’affaires au sein d’une pme du secteur aéronautique au Québec

2015· article· fr· W2525757758 on OpenAlexaboutno aff
Thibault Hamon

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicBusiness Process Modeling and Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsD bandPolitical sciencePhysicsOptics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

DÉDICACEÀ ma famille REMERCIEMENTS Je tiens à adresser mes remerciements à toutes les personnes qui m'ont apporté leur aide pour mener à bien ce projet de recherche.En premier lieu, je remercie tout particulièrement Robert Pellerin, mon directeur de recherche et professeur à l'École Polytechnique de Montréal, ainsi que Louis Rivest, mon codirecteur de recherche et professeur à l'École de technologie supérieure, pour leur aide, leur soutien ainsi que pour le temps qu'ils m'ont consacré durant cette maîtrise recherche.Ils ont su me faire profiter de leurs conseils et de leurs expériences qui ont été précieux tout au long de ce projet.Je tiens également à remercier l'ensemble des membres de la compagnie partenaire de ce projet pour leur accueil pendant un peu plus de trois mois ainsi que pour leur implication tout au long de ce projet.Enfin, je remercie le CEFRIO qui a créé le programme PME aéro 2.0 qui a permis de rendre ce projet possible.v RÉSUMÉ Les PME du secteur de l'industrie aérospatiale sont soumises à des pressions importantes des grands donneurs d'œuvre qui souhaitent obtenir des gains continus de productivité.Ces pressions se matérialisent par des demandes de collaborations plus étroites, d'échange d'information plus soutenu, de prise en charge d'un plus grand éventail d'activités de production et par des réductions des temps de cycle (CEFRIO, 2014).Pour répondre à ces pressions, les PME de ce secteur ont pour la plupart entrepris des programmes de transformation de leurs processus d'affaires.L'objectif commun de ces projets est de gagner en performances opérationnelles.Il existe deux grands types de transformation : les projets d'amélioration continue, connus sous le nom de BPI (Busines Process Improvement) qui s'intéressent à des changements incrémentaux dans les processus, et les projets de réingénierie, appelés aussi BPR (Business Process Reengineering), qui favorisent plutôt des changements radicaux, avec une refonte complète des processus.Dans les deux cas, il existe de nombreuses méthodologies dans la littérature qui permettent de mener à bien ces projets de transformations.Cependant, elles ne sont pas adaptées aux PME, car elles demandent des ressources importantes.C'est d'autant plus vrai pour les méthodologies de BPR qui sont réputées pour nécessiter plus d'organisation, de temps et de ressources financières (Kettinger et al., 1997).De plus, ces méthodologies sont non explicites (Lemieux et al. 2013;Zellner, 2011) et la détermination d'alternatives de processus d'affaires, qui correspond au passage du processus actuel au processus futur, est peu détaillée dans ces méthodologies.Ainsi, pour transformer un processus, il faut générer de nouvelles idées de processus.Pour cela, il faut agir sur les activités ou la structure d'activités, les rôles associés ou encore sur les intrants ou extrants.Il est aussi possible de développer d'autres techniques et outils pour supporter ces activités.Ces outils peuvent être des systèmes d'informations qu'il est possible de changer ou d'implanter pour supporter des activités d'un processus.Cependant, il est nécessaire d'avoir des connaissances sur les alternatives de façons de faire.Dans certaines organisations, des personnes manquent de ces connaissances, c'est souvent le cas dans les PME.Elles demandent alors de l'aide à des consultants ou des vendeurs de progiciels.Ces personnes ne sont plus maîtres de leurs transformations de processus.Les nouveaux processus dépendent alors essentiellement de la sélection du système d'information.Mais même si ces systèmes d'informations peuvent être vi nombreux, les dirigeants des PME n'en connaissent généralement que quelques-uns et dans le cas d'un consultant, il privilégiera une solution avec laquelle il a déjà travaillé.Finalement, la sélection est effectuée sur un petit nombre de progiciels, l'étude est restreinte et la qualité du processus final n'est pas optimale.Comme réponse à ces limites et aux possibilités de recherches qu'elles apportent, ce mémoire propose une méthode de génération d'alternatives de processus d'affaires adaptées au contexte des PME, qui s'insère dans un projet de BPR et qui encadre le processus de sélection d'un système d'information.Cette méthode est découpée en deux grandes phases, la première étant un diagnostic du fonctionnement actuel et la seconde une définition du processus futur.La méthode proposée est appliquée dans une PME du secteur aérospatial.Des observations par le chercheur ont eu lieu sur le terrain afin d'établir un diagnostic et de sélectionner un processus à reconcevoir.Ce processus a tout d'abord été modélisé.Ensuite, les besoins actuels et futurs de la compagnie ont été définis et confirmés.Par la suite, une identification des solutions techniques qui peuvent répondre aux besoins a eu lieu.Enfin, les processus futurs ont été construits avec ces solutions et ils seront évalués prochainement.Finalement, même si l'application de la méthode n'est pas terminée dans la compagnie, le modèle semble accessible aux PME grâce aux faibles ressources requises.Elle permet notamment de faire apparaître clairement une structure d'activités liée avec les intrants, extrants et les rôles à mettre en place avec chacune des solutions étudiées.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.941
Threshold uncertainty score0.117

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0030.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.218 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
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