Contribution à l’amélioration des processus métiers d'entreprise.
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Date
2018-05-13
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Abstract
Résumé (Français et/ou Anglais) :
En réponse à un environnement de plus en plus volatile et compétitif, les entreprises examinent comment leurs processus métiers peuvent être repensés, afin d'améliorer leurs performances et leurs réactivités vis-à-vis du marché. Cependant, il y a un manque - terrible - d'approches globales pour l’identification, l’analyse et l’optimisation des conceptions de processus métier. Le but de cette recherche est de développer un Framework d'optimisation évolutionnaire multi objectifs (ou multicritères) des conceptions (ou instances) de processus métiers capable de (i) représenter des conceptions de processus métiers d'une manière quantitative, (ii) composer d’une manière algorithmique des conceptions de processus métiers en fonction d’exigences spécifiques. (iii) Identifier les conceptions de processus métiers optimales en utilisant une proposition d’un nouveau algorithme évolutionnaire. Enfin, (iv) évaluer la qualité des nouvelles conceptions optimisées de processus métiers en usant d’une fonction de Fitness capable de traiter jusqu’à trois (03) critères d’optimisation. Cette recherche propose une représentation technique pour les conceptions de processus métiers en utilisant, à la fois, une perspective visuelle et quantitative. Elle propose également l’algorithme de vérification inverse des processus métiers - Rear Process Verification Algorithm - (ReProVA) -, qui est un algorithme pour la vérification et la recomposition de nouvelles conceptions de processus métiers. L’évaluation de ces conceptions se fait par l’intermédiaire d’une fonction de Fitness adaptée à l’optimisation multi objectifs proposée. Le Framework d'optimisation proposé est au cœur de cette recherche. Il emploie la représentation technique citée, ReProVA, la fonction de Fitness et un algorithme évolutionnaire amélioré, pour l’optimisation multi objectifs. Le Framework est capable de générer une série de conceptions alternatives optimisées de processus métier, en fonction des exigences données, le tout se basant sur un modèle de processus métier proposé. Enfin, un scénario de processus métier inspiré de la vie réelle est présenté et utilisé. Afin d'évaluer, à la fois, la capacité du Framework dans l'optimisation évolutionnaire multicritères d’un scénario de processus métier tiré de la vie réelle, et la performance du dit algorithme évolutionnaire amélioré. Les résultats de l’expérimentation ont démontré la capacité du Framework proposé à automatiser le processus de composition, d’identification, de vérification et d’optimisation des conceptions de processus métier avec des valeurs d’attributs optimisées.
Description
Doctorat en Sciences
