| Titre : | Une approche à base d’agents pour Data Mining à travers un ERP |
| Auteurs : | Nadjib Mesbahi, Auteur ; Okba Kazar, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2018 |
| Format : | 1 vol. (140 p.) / 30 cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | ERP,Data Mining,Clustering,Règles d’association métiers,K-Means,Apriori,partitionnement horizontal,Système Multi-Agents (SMA). |
| Résumé : |
Aujourd’hui, le progiciel de gestion intégré (ERP) est devenu le centre nerveux des systèmes d'information des entreprises. Cet outil fournit une gestion homogène et cohérente des informations entre les différents acteurs métiers de l’entreprise à l’aide d’une grande base de données ERP centrale.
Vu qu’une énorme quantité de données stockées dans cette base de données ERP produite par l'utilisation quotidienne du système ERP, il est important d’intégrer des outils décisionnels pour analyser et interpréter ces données ERP métiers, afin d’extraire des connaissances décisionnelles tant au niveau interne qu’externe permettant au management de l’entreprise d’être plus efficace dans la prise de décision ( finance, RH, marchés, concurrence,…). A cet effet, le Data Mining est une technologie puissante dédiée à l’extraction des connaissances à exploiter pour valoriser et analyser les données métiers ERP stockées dans une base de données volumineuse centralisée. Cependant, les algorithmes propres au Data Mining nécessitent généralement de grandes capacités de traitement, qui peuvent être fournies par le recours à des traitements parallèles et distribués, mais la difficulté de ces algorithmes augmente exponentiellement avec l’évolution de la base de données ERP. L’objectif de notre thèse est de proposer des solutions pour revisiter des tâches de Data Mining non supervisé sur le progiciel ERP, tout en utilisant le paradigme du système multi-agents. Nos approches proposées permettent une manipulation parallèle et flexible des données métiers ERP dues à l’aspect décentralisé des systèmes multi-agents, ayant pour objectif la distribution du processus de découverte de connaissances entre plusieurs entités autonomes et coopératives. Il s'agit en premier lieu de proposer « une approche basée agents pour le clustering de données via un système ERP », tout en prenant en compte les spécificités d'exécution parallèle distribuée. Et en second lieu, nous proposons « une approche distribuée à base d’agents pour l’extraction des règles d’association métiers », tout en se basant sur le partitionnement intelligent de données ERP. Pour valider cette démarche, nous avons appliqué ladite approche lors de la réalisation d’une étude de cas réel au niveau de l’Entreprise Nationale de Services aux Puits (ENSP). Le but principal de nos travaux dans le cadre de cette thèse est d’améliorer le processus d'extraction des connaissances à travers de la grande base de données centrale du système ERP, et ce en termes de temps d’exécution et qualité de présentation des connaissances. Par conséquent, le processus de décision de systèmes ERP devient plus amélioré. |
| Sommaire : |
Remerciements ...................................................................................................................... ii
ملخص .................................................................................................................................... iii Abstract ................................................................................................................................ iv Résumé ..................................................................................................................................v Liste des publications ........................................................................................................... vi Introduction générale ..............................................................................................................1 Chapitre I : Progiciels de gestion intégrés (ERP) .....................................................................5 I.1. Introduction ..................................................................................................................5 I.2. Historique de l’ERP ......................................................................................................5 I.3. Définitions de l'ERP .....................................................................................................6 I.4. Caractéristiques d'un ERP .............................................................................................7 I.5. Architecture d’un ERP ..................................................................................................7 I.5.1. Architecture technique d’un ERP ...........................................................................7 I.5.2. Architecture modulaire d’un ERP ..........................................................................8 I.6. Avantages d’un ERP ................................................................................................... 10 I.7. Intérêts de l’ERP dans l'entreprise............................................................................... 11 I.8. Inconvénients des ERP ............................................................................................... 11 I.9. Topologies des ERP.................................................................................................... 12 I.9.1. ERP généralistes .................................................................................................. 12 I.9.2. Les ERP spécialisés (ERP métiers) ...................................................................... 12 I.9.3. Les ERPs verticaux .............................................................................................. 13 I.10. Marché des ERP ....................................................................................................... 13 I.10.1. Les ERP propriétaires ........................................................................................ 14 I.10.2. Les ERP open source ......................................................................................... 14 I.11. Implantation de l’ERP .............................................................................................. 15 I.11.1. Processus d'implantation de l’ERP ..................................................................... 15 I.11.2. Facteurs clés de succès de l’implantation de l’ERP ............................................ 17 I.12. Impact de l’implantation de l’ERP sur la performance dans l’entreprise .................... 19 I.13. Conclusion ............................................................................................................... 20 Chapitre II : KDD et Data Mining......................................................................................... 21 II.1. Introduction ............................................................................................................... 21 II.2. Motivation et définition du Data Mining .................................................................... 21 II.3. Processus KDD et Data mining ................................................................................. 22 Table des matières II.4. Tâches de Data Mining .............................................................................................. 25 II.5. Techniques de Data Mining ....................................................................................... 25 II.5.1. Les techniques prédictives ou supervisées ........................................................... 25 II.5.2. Les techniques descriptives ou non supervisées .................................................. 26 II.6. Le Clustering ............................................................................................................. 26 II.6.1. Principe du clustering ......................................................................................... 26 II.6.2. But de clustering ................................................................................................. 26 II.6.3. Etapes du processus de clustering ....................................................................... 27 II.6.4. Algorithmes de clustering ................................................................................... 28 II.7. Règles associatives .................................................................................................... 29 II.7.1. Concepts et définitions ....................................................................................... 30 II.7.2. Etapes d'extraction des règles d'association ......................................................... 31 II.7.3. Algorithmes d’extraction de règles d’association ................................................ 32 II.7.4. Avantages et inconvénients des règles d'association ............................................ 36 II.8. Data Mining distribué ................................................................................................ 36 II.8.1. Concepts du parallélisme .................................................................................... 37 II.8.2. Stratégie d'équilibrage de charge......................................................................... 39 II.8.3. Fragmentation de données .................................................................................. 39 II.8.4. Défis de Data Mining distribué ........................................................................... 40 II.9. Techniques utilisées dans le Data Mining Distribué ................................................... 41 II.9.1. La Classification distribuée ................................................................................. 41 II.9.2. Le Clustering Distribué ....................................................................................... 41 II.9.3. Les Règles d’Association Distribuées ................................................................. 41 II.10. Algorithmes de règles d’association parallèles et distribués ..................................... 42 II.10.1. Algorithmes basés sur le parallélisme de données ........................................ 42 II.10.2. Algorithmes basés sur le Parallélisme de taches ........................................... 44 II.11. Discussion et étude des algorithmes distribués présentés ......................................... 45 II.11.1. Parallélisme de taches .................................................................................. 46 II.11.2. Parallélisme de données ............................................................................... 46 II.12. Conclusion .............................................................................................................. 47 Chapitre III : Etat de l’art sur les systèmes de Data Mining à base d’agents .......................... 48 III.1. Introduction ............................................................................................................. 48 III.2. Motivation de couplage du Data Mining avec les SMA ............................................ 48 III.3. Généralité sur les Systèmes Multi-Agents (SMA) .................................................... 49 III.3.1. Concept d’agent ................................................................................................ 49 III.3.2. Les différents types d'agent ............................................................................... 50 III.3.3. Systèmes multi agents ....................................................................................... 52 III.3.4. Coopération entre agents ................................................................................... 53 III.3.5. Communication entre agents ............................................................................. 54 III.4. Avantages de la contribution de SMA dans le Data Mining ...................................... 57 III.5. Quelques travaux du Data Mining basé Agents ........................................................ 57 III.5.1. Approches basés agents pour la tâche du Clustering .......................................... 58 III.5.2. Approches basées agents pour l’extraction des règles d’association ................... 65 III.6. Approches Data Mining pour les ERP ...................................................................... 68 III.7. Conclusion ............................................................................................................... 69 Chapitre IV : Une approche multi-agents coopératifs pour le clustering de données via un ERP.............................. 70 IV.1. Introduction ............................................................................................................. 70 IV.2. Fondements théoriques ............................................................................................ 71 IV.2.1. Progiciels de gestion intégrés (ERP) .................................................................. 71 IV.2.2. Data Mining et Clustering de données ............................................................... 71 IV.2.3. Mesure de similarité .......................................................................................... 72 IV.2.4. Algorithme K-Means ........................................................................................ 73 IV.3. Motivation et objectifs de l’approche proposée ........................................................ 74 IV.4. Architecture multicouches de l’approche proposée CMAAC-ERP ........................... 74 IV.2.5. Couche Interface Utilisateur .............................................................................. 76 IV.2.6. Couche ERP : .................................................................................................... 76 IV.2.7. Couche de découvertes de connaissances. ......................................................... 77 IV.5. Architecture fonctionnelle de l’algorithme K-Means basé agents ............................. 77 IV.2.8. Agent d'interface DM ........................................................................................ 78 IV.2.9. Agent facilitateur .............................................................................................. 79 IV.2.10. Agent de données ............................................................................................ 80 IV.2.11. Agent Initialiseur-Clusters ............................................................................... 81 IV.2.12. Agent Affecteur-Clusters................................................................................. 82 IV.2.13. Agent Calcul-Centroide ................................................................................... 83 IV.2.14. Agent Calcul-Distance .................................................................................... 84 IV.6. Mécanisme de coopération dans l’approche « CMAAC-ERP » ................................ 85 IV.7. Communication des agents dans « CMAAC-ERP » ................................................. 85 IV.8. Scenario de fonctionnement des agents du système .................................................. 86 IV.9. Analyse comparative sur les approches relatives au clustering basées agents ............ 87 IV.10. Conclusion et perspectives ..................................................................................... 89 Chapitre V : Une approche à base d’agents pour la distribution des règles d’association par métier à partir d’un ERP .......... 90 V.1. Introduction .............................................................................................................. 90 V.2. Objectifs de l’approche proposée «AADARB-ERP » ................................................ 91 V.3. Présentation de l’approche « AADARB-ERP » ......................................................... 91 V.3.1. Architecture générale de « AADARB-ERP » ...................................................... 91 V.3.2. Architecture du système multi-agents ................................................................. 94 V.4. Architecture fonctionnelle des agents du système ...................................................... 96 V.4.1. Agent interface DM ............................................................................................ 96 A. Architecture interne de l’agent interface DM ....................................................... 96 B. Fonctionnement de l’agent interface utilisateur ................................................... 97 V.4.2. Agent partitionnement de données ERP .............................................................. 98 A. Architecture interne de l’agent de partitionnement de données ERP ......................... 98 B. Fonctionnement de l’agent de partitionnement de données ERP ............................... 99 V.4.3. Agents de règles d’association .......................................................................... 100 A. Architecture interne de l’agent de règles d’association ........................................... 100 B. Fonctionnement d’agent de règles d’association ..................................................... 101 V.5. Communications des agents dans l’approche «AADARB-ERP »............................. 102 V.6. Scénarios de fonctionnement de l’architecture SMA proposée ................................. 103 V.7. Analyse comparative sur les approches relatives à DARM à base d’agents .............. 104 V.8. Implémentation et expérimentation de l’approche proposée..................................... 106 V.8.1. Outils d'implémentation.................................................................................... 107 V.8.2. Description du domaine d’application .............................................................. 112 V.8.3. Préparation des données ................................................................................... 112 V.8.4. Implémentation des sites distribués de données ERP ........................................ 116 V.8.5. Interfaces du système développé ....................................................................... 117 V.8.6. Expérimentations.............................................................................................. 119 V.8.7. Résultats expérimentaux obtenus ...................................................................... 119 V.9. Conclusion .............................................................................................................. 123 Conclusion générale et perspectives .................................................................................... 125 Bibliographie ................. |
| En ligne : | http://thesis.univ-biskra.dz/id/eprint/4144 |
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