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Management des systèmes d’information 1 er infographie (IPSOS) Les chiffres clé

Management des systèmes d’information 1 er infographie (IPSOS) Les chiffres clés en faveur de la « digitalisation » des E françaises (2019) : 77% des entreprises interrogées reconnaissent que le numérique participe à leur croissance. 38% d’entre-elles enregistrent une augmentation de leur chiffre d’affaire. Lien entre cette tendance (digitalisation) et quels sont les enjeux de cet investissement et quel est sa part de création de valeur. 2 ème infographie (BPI France) : En 2016, 3/5 des E françaises sont passées au Big Data (=données massives collectées aux niveaux du comportement des internautes et des préférences de consommation) Quelques informations étonnantes : Ces E reposent sur des plateformes numériques qui leur permettent de jouer un rôle d’intermédiation entre différents acteurs du marché. Leur création de valeur résulte du contenu produit par les utilisateurs de ces plateformes. Dans ces modèles économiques, les données sont au cœur du processus de création de valeur. Ce sont des firmes qui participent à une économie de l’immatériel qui ne nécessite pas de produire des biens physiques comme dans un marché économique traditionnel. Input => information : devient une source de processus concurrentiel. Partie 1 : Les concepts principaux en management des SI Séance 1 : Introduction et fondamentaux  Qu’est-ce qu’un SI ? 2 grandes catégories de définition : 1. Définition fonctionnelle (répond à la question à quoi ça sert) : un SI est un outil de gestion d’E qui permet d’acquérir, de mémoriser, de traiter et de partager des infos dans des orga. 2. Définition organisationnelle : un SI est un dispositif organisationnel qui va rassembler des technologies, des règles, des procédures et des acteurs pour aider une orga à atteindre un objectif ou assister une de ces fonctions (= les services => ressources humaines / comptabilité). Deuxième définition est plus large, un SI ne peut pas se réduire à une technologie de l’info => on retiendra donc la 2ème def. Un SI est composé de 2 sous-systèmes : 1. Un système technique (matériel, données interface…) 2. Un système social et organisationnel (organisations, acteurs sociaux, règles…) Le MSI s’intéresse à la manière dont ces deux dimensions s’influencent et s’autoalimentent de manière dynamique. 3 exemples empiriques (on retrouve les 2 piliers) : Lequel illustre le mieux une problématique de management des systèmes des info ? 1) Le 16 février 2020, à l’aéroport de Londres Heathrow, 100 vols perturbés et très peu d’informations aux passagers...en raison de difficultés techniques: panneaux d’affichage des départs et systèmes d’information d’enregistrements (check-in) 2) En 2018, Revlon décide de mettre en place un SI (ERP) en mandatant la société SAP...l’échec du projet a ralenti les expéditions des produits et a fait perdre à l’entreprise environ 64 millions de USD de vente nette 3) En 2018, un bug dans le système d’Amazon au cours des premières heures de leur « Prime Day » entraine la colère des clients et provoque une perte considérable des ventes pour l’entreprise Parmi ces 3 exemples, lequel illustre le mieux un problème en MSI? L’évènement 1 et 3 sont des pb d’ordre technique, outil de l’information => causes du pb purement informatique. L’évènement 2 : l’échec du projet n’est pas lié à un pb de fonctionnalité / bug mais va s’expliquer par une absence d’accompagnement du changement, de mauvaises communications qui n’a pas suscité l’adhésion des acteurs et qui a entrainé la perte de chiffre d’affaire.  Qu’est-ce que le management des SI? Le management des SI c’est l’étude de l’informatisation / digitalisation des orga, notamment à 3 niveaux : 1. Au niveau des processus internes de l’E : le niveau ayant l’analyse la plus stabilisé, car c’est le phénomène le plus ancien, il consiste à mieux maitriser le flux d’info des orga. 2. Au niveau de la relation clients : digitalisation développée avec la diffusion d’internet. Il s’agit d’analyser des SI support de la fonction marketing. 3. Au niveau de la stratégie d’entreprise / d’innovation : l’étude des nouveaux modèles éco du digital et notamment de leur renouvellement par des industries vieillissantes.  Je sais identifier des métiers liés au champ du management des SI Séance 2 : Les SI comme aide à la décision Partie 1: Qu’est-ce qu’un SIAD ?  Qu’est-ce que l’aide à la décision? Les économistes standards = la décision comme le moment final du processus décisionnel. Hypothèse de la rationalité parfaite = agents éco optimisent pour atteindre la meilleure décision sous contrainte de l’info dispo. L’aide à la décision est l’activité de celui qui aide à obtenir des éléments de réponse aux questions que se pose un intervenant dans un processus de décision en lui fournissant des techniques scientifiques pour objectiver son jugement. - Eclairer la décision / objectiver une décision - Accroître la cohérence entre l’évolution du processus et, les objectifs et le système de valeurs Comment ? Par des voies dites scientifiques... Techniques scientifiques correspondent à des schémas de représentations d’une catégorie de phénomènes pour servir de support à l’investigation. Aide à la décision par techniques scientifiques dans les domaines de la finance. Ajd l’aide à la décision est utilisé dans gestion des crises environnementales. « Un modèle est un schéma qui, pour un champ de questions, est pris comme représentation d'une classe de phénomènes plus ou moins habilement dégagés de leur contexte par un observateur pour servir de support à l'investigation et/ou à la communication. » Chaque extrémité de l’arbre présente un résultat potentiel. Ajd technique numérique, automatisation de cette aide externe à la décision  Qu’est-ce qu’un système d’information d’aide à la décision (SIAD)? SIAD => un système d’’observation qui permet à partir de données / stat de donner aux décideurs d’une orga les moyens d’identifier des alertes de gestion (à quel moment prendre décision stratégique), de suivre évolution de l’activité, l’investigation de phénomènes très particuliers. Données de gestion et/ ou de statistiques les moyens de : - Identification des alertes de gestion, - Suivi de l’évolution de l’activité, - Investigation de sujets ou phénomènes particuliers Aide à la décision d’achat / de consommation : Yuka Aide à la décision de mobilité : Waze (problématique du temps réel)  Paradoxe : « IS should exist only to support decisions » (Gorry & Scott Morton, 1971, « A Framework for Management Information Systems », Sloan Management Review) => Idée selon laquelle les SI doivent rester une aide et ne pas remplacer la décision humaine. Ambitieux : dès les années 70 déjà peur du remplacement. Albert Simon : a vision très large de la décision, a essayé de comprendre comment els technologies numériques pouvaient être complémentaires avec les humains. Simon reconnait la situation des administrations : ordinateur ont un faible impact sur les décisions. Depuis 1997, tendance renversée : 1) progrès des interfaces web 2) temps réel (vitesse de transmission des données) 3) les fonctions d’autoapprentissage => Système d’aide à la décision plus pertinent En 1997, HA Simon reconnaît que les ordinateurs « ... ont eu un faible impact sur la prise de décision au travers de la recherche opérationnelle et des sciences de gestion, et au travers des systèmes experts développés en intelligence artificielle ». 1ère grande période : 1) A l’origine: La recherche opérationnelle Fait apparaitre les premiers outils d’aide à la décision. On la définit comme une approche quantitaitve qui permet de fournir des outils pour rationnaliser, simuler et optimiser le fonctionnement d’un système. Les méthodes se sont des maths et des stat. Cela a été initié dans le domiane militaire. Idée = rationaliser les ressources. A l’époque on parle de « science de la décision ». Années 70 => des groupes de recherches opérationnelles dans des grandes E de transport en FR. Années 80 => naissance des systèmes experts. 2) Les systèmes experts Ce sont des systèmes d’info qui permettent de raisonner sur des tâches qui st soumises à une expertise humaine considérable. Exemples : diffusés dans des industries intensives en connaissance comme le secteur médical. => aide au diagnostic pour les médecins. Affine le jugement sur des bases objectives. + Industrie sidérurgique + centrales nucléaires (panne etc) + sur les marchés financiers (systèmes experts d’analyse financière) 3) Algorithmes et Big Data Années 2000 => les systèmes d’aide à la décision sont illustrés par la diffiusion d’algorithmes et de Big Data. Def algorithme = un système d’info qui permet de décrire les étapes d’une procédure pour réaliser une action. Le plus connu = l’algorithme de google qui permet d’ordonner des info sur les requêtes des internautes. Partie 2: Quelles sont les grandes problématiques théoriques?  Le modèle canonique de Simon (1960) - Une rupture paradigmatique avec la théorie du choix rationnel Paradigme de la rationalité limitée = Les agents économiques ont une forme de rationalité limitée, qui les dotent de biais cognitifs et de capacités cognitives et calculatoires réduites. Pas de processus d’optimisation mais de satisfaction (s’arrêter à la 1ère option satisfaisante). Il étudie les décisions de manière dynamique. Comment des erreurs dans des décisions passées vont influencer les décisions futures => apprentissage des erreurs. - La critique apportée : la nature de l’ensemble théorique précèdent uploads/Management/ management-des-si.pdf