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SETIT 2009 5th International Conference: Sciences of Electronic, Technologies o

SETIT 2009 5th International Conference: Sciences of Electronic, Technologies of Information and Telecommunications March 22-26, 2009 – TUNISIA - 1 - Modélisation et Simulation de Flux Dans un Service d’Imagerie de l’HMRUO Mohamed MOUSSA et Khaled BELKADI Département d’Informatique, Faculté des Sciences, USTOran-Algérie BP 1505 Oran M’naouer 31000 Oran Algérie assuom78@gmail.com belkadi1999@yahoo.com Résumé: L’étude des systèmes hospitaliers est complexe à cause du grand nombre d’entités qu’ils contiennent et de leurs interactions. Pour gérer cette complexité, la modélisation aide au choix des entités pertinentes et donc à la négligence des entités non pertinentes. Le résultat de ces choix est appelé modèle et contient donc la description d’une partie pertinente du système. Pour faire face à cette complexité, il faut utiliser une méthodologie qui permet la séparation des phases d’analyse de spécification, de conception et d’implémentation (ASCI). Dans ce papier, nous présentons et nous étudions la méthodologie ASCI et nous essayons de mettre en œuvre les étapes à suivre pour la modélisation et la simulation du service d’imagerie de l’hôpital militaire régionale universitaire d’Oran HMRUO-Algérie. Pour cela nous construisons deux modèles : un modèles de connaissance construit avec l’outil ARIS Toolset et le modèle de connaissance implémenté avec Simula. Les résultats obtenus sont sur le taux d’utilisation des salles et des radiologues du service imagerie ainsi que les temps d’attentes des patients. Mots clés: Modélisation, méthodologie ASCI, simulation, système hospitalier. INTRODUCTION La méthodologie utilisée pour la modélisation est cruciale dans une étude de simulation. Mal menée, elle peut conduire à des pertes de temps énormes en réunion avec les hospitaliers et à un modèle de simulation inutilisable car erroné. Ce papier nous permet de définir l’approche de modélisation utilisé dans les systèmes complexes tels que le système hospitalier. Le processus de modélisation proposé fournira des modèles (modèle de connaissance, modèle d’action, modèle de résultat) dont l’évaluation permettra de fournir des indicateurs de performances. Dans ce papier nous allons détailler la méthodologie ASCI déjà prouvée comme une méthodologie pour l’étude des systèmes de production. Dans un premier temps, nous présentons la méthodologie ASCI que nous avons adopté pour notre étude, et nous présentons le service imagerie du système hospitalier de l’HMRUO sur lequel nous avons mis en œuvre notre application. L’outil ARIS est utilisé pour la construction du modèle de connaissance et Simula pour le modèle d’action. 1. Une démarche de modélisation des systèmes complexes La démarche présentée par Gourgand et Kellert en 1991 [GOU 91] est utilisée principalement pour la modélisation de systèmes de production. Cette méthodologie est basée sur une approche orientée objet permettant la construction consécutive de deux modèles : Un modèle de connaissance et des modèles d’action pour un système donné. Ce processus est dénommé «Analyse- Spécification- Conception-Implantation » (ASCI). La phase d’analyse et de spécification concerne le modèle de connaissance et la phase de conception et d’implantation le modèle d’action. On trouve dans la littérature [CHA 01] que cette démarche a été utilisée avec succès dans la modélisation des STU (système de trafic urbain). Elle a été adaptée aussi aux systèmes hospitaliers [COM 94], [CHA 05], [MEB 06] et [GOU 05]. SETIT2009 - 2 - Figure 1. Processus itératif de modélisation La réalisation du modèle de connaissance doit être réalisée en collaboration avec les experts du domaine. Ce modèle doit rester cohérent dans le temps, quel que soit son niveau de finesse et quelles que soient les évolutions apportées au système lors de son utilisation. Les objectifs à atteindre lors de l’étude doivent être clairement identifies de façon à connaître les problèmes à résoudre. Ceci fait partie de l’identification précise du contexte et des limites de l’étude. La construction du modèle de connaissance consiste en la récolte et la formalisation de la connaissance sur le système étudié. Une phase d’analyse fonctionnelle et structurelle formalise le système sous une forme graphique ou syntaxique. Une méthode de décomposition peut être employée pour faciliter la formalisation de la connaissance lorsque le système étudié est complexe. Une phase de spécification, permet l’expression du fonctionnement des entités du système et des flux. En particulier, le système de pilotage doit être spécifié de façon précise, compte tenu des événements à prendre en compte. Le format des données d’entrée du système doit être spécifié. La spécification ainsi réalisée doit permettre aux experts en modélisation et aux experts du système de s’accorder sur le fonctionnement (réel ou désiré) du système. La construction du modèle de connaissance nécessite l’utilisation d’outils et/ou de formalisation adaptés. Le modèle d’action est une traduction du modèle de connaissance dans un formalisme mathématique ou dans un langage de programmation (par exemple un langage de simulation) permettant l’évaluation des critères de performances choisis. Plusieurs modèles d’action peuvent être construits à partir du même modèle de connaissance. La construction et l’utilisation consécutives de ces deux modèles constituent le processus de modélisation. 2. Le principe de la décomposition d’ASCI De façon à appréhender la complexité des systèmes étudiés, Il est important d’utiliser une décomposition (Figure 2) en trois sous systèmes : - Le sous système physique, - Le sous système logique, - Le sous système décisionnel. Une telle décomposition a été utilisée avec succès pour les systèmes hospitaliers [COM 94]. Le sous système logique (noté SSL) est constitué des transactions que le système doit traiter, des ensembles des services (opérations) élémentaires concernant le traitement des flux de transactions, et des entrées dans le système qui s’y rapportent. Le sous système physique (noté SSP) est structuré en unités constituées des entités physiques nécessaires à la réalisation de l’ensemble des services élémentaires. La topologie du sous système physique définit l’ensemble des moyens physiques (ressources actives et passives), leur répartition géographique et leurs interconnexions. Le sous système décisionnel (noté SSD) ou sous système de gestion est structuré en centres de décision. Il contient l’ensemble des règles de fonctionnement du système et les algorithmes pour le pilotage du système. La mise en œuvre des politiques de gestion d’un système nécessite la possibilité d’agir sur les entités du SSL et du SSP à partir des informations issues de ces sous systèmes. Ce sont les centres de décisions qui assurent le regroupement de ces informations et qui déclenchent des actions en fonction des conditions satisfaites. Les activités du SSD sont les suivantes : - Réception des informations des autres sous systèmes (par exemple par le bais de capteurs), - Action sur le SSL : par exemple, mise en œuvre de règles de choix d’allocation des ressources, - Action sur le SSP : par exemple, mise en place de règles de gestion des pannes et de règles de gestion de l’attribution des ressources. 3. Les outils de modélisation Le choix d’un outil de modélisation est une étape inévitable. Dans la plupart des articles passées en revue, l’utilisation d’un simples diagramme au formalisme plus ou moins rigoureux est monnaie courante. Pourtant, il existe un panorama relativement étendu de méthodes de modélisation et de diagnostic pour l’entreprise ; le terme « entreprise » doit ici être compris au sens large, désignant tout système de Performances du système modélisé Modèle d’action Système réel ou à concevoir Modèle de connaissance d’un système Système d’information Tableau de bord Recueil et formalisation de la connaissance Étape 1 d’analyse et de spécification Description du fonctionnement du système dans un formalisme graphique ou en langage usuel Étape 3 Exploitation du modèle d’action construit Conception et implémentation Évaluation de la performance Étape 4 Action sur le système Étape 2 Traduction dans un formalisme mathématique ou de programmatio n Détermination d’un outil de gestion en Temps réel SETIT2009 - 3 - production, dont les hôpitaux. Un rapport de recherche entrant dans le cadre du projet HRP2 [TRI 04] présente un état de l’art exhaustif des techniques de modélisation pour l’entreprise et l’application de trois d’entre elles – SADT, GRAI et ARIS – jugées les plus adaptées à l’analyse des systèmes hospitaliers. Figure 2. Communication entre les trois sous systèmes. Les diverses techniques diffèrent de manière significative dans le point auquel elles fournissent la capacité de modéliser les processus. Quelques techniques se concentrent principalement sur les fonctions, d'autres sur des rôles, mais d'autres sur des données. Dans le meilleur des cas, ce qui pourrait être nécessaire est le développement d'une technique simple et holistique qui pourrait effectivement représenter tous les points de vue de modélisation et par conséquent s'appliquer dans toutes les situations de modélisation. Pour notre étude nous avons choisi l’outil ARIS Toolset pour la modélisation de notre système hospitalier (service imagerie). 3.1. Le Framework ARIS ARIS n'est pas simplement un outil, mais un concept ou un cadre qui supporte la conception, l'analyse, l'optimisation et la mise en place des processus d’entreprise. Le cadre de modélisation ARIS, représenté sur la figure 3 est bâti sur une approche multi niveaux et multi vues. Le modèle se fonde sur une modélisation des processus par un diagramme de processus, réalisée à l’aide d’une boite à outils. Pour chaque vue un panorama de modèles est proposé. Bien évidement, pour une étude, il convient de sélectionner un nombre réduit de type de modèle afin d’assurer la cohérence uploads/Management/ modelisation-et-simulation-de-flux-dans-un-service-d-x27-imagerie-de-l-x27-hmruo.pdf