Dans l’immense catalogue des travaux consacrés à l’étude des chemins de fer, cette thèse prétend àune certaine originalité en abordant la question des fonctions et des usages de la comptabilitéferroviaire. Cette question s’inscrit dans un cadre plus global d’étude des pratiques comptables desentreprises de réseau. Appliquée aux compagnies de chemin de fer des origines à 1937, notre étudea pour ambition d’identifier les facteurs de contingence et d’évolution de la comptabilité ferroviaire.À ce dessein, nous avons mobilisé les travaux de Flichy pour dépasser le déterminisme desprincipaux paradigmes en histoire de la comptabilité. Les résultats de cette étude montrent que lesfonctions explicites de la comptabilité ne correspondent pas souvent à ses usages sociaux. Desfacteurs de contingence sont identifiés pour expliquer la divergence des usages de la comptabilitépar les différents acteurs du secteur ferroviaire. Cette étude a permis également d’identifier troisrégimes majeurs dans l’évolution des savoirs théoriques et pratiques en matière de comptabilitéferroviaire. Le premier régime de la pratique (1817-1842) est caractérisé par la diversité despratiques comptables et l’inexistence d’un savoir théorique structuré. Le deuxième régime de latechnique (1842-1883) est caractérisé par des phénomènes de mimétismes et de recherche de lameilleure méthode comptable. Enfin, le troisième régime de la technologie (1883-1937) secaractérise par une rigueur méthodologique et scientifique, notamment à travers l’introduction de laformation et l’enseignement, dans l’élaboration des règles comptables. / In the vast catalog of works devoted to the study of railways, this thesis claims to originality inapproaching the question of the functions and uses of the railway accounting. This question is part ofa more comprehensive study of accounting practices within network industries. Applied to railwaycompanies from origins to 1937, this study aims to identify contingency factors and development ofrailway accounting. For this purpose, we mobilized Flichy work to overcome the determinism of themain paradigms in accounting history. The results of this study show that the explicit functions ofaccounting often do not correspond to its social (implicit) uses. Contingency factors were identifiedto explain the divergent uses of accounting by the stakeholders operating in the railway sector. Thisstudy also identified three major periods in the development of theoretical and practical knowledge inrailway accounting. The first period of practice (1817-1842) is characterized by the diversity ofaccounting practices and the lack of a structured theoretical knowledge. The second period oftechnique (1842-1883) is characterized by the phenomenon of mimicry and search for the bestaccounting method. The third regime of evolution, technology (1883-1937), is characterized bymethodological and scientific rigor, notably through the introduction of training and education in thedevelopment of accounting rules.

L'interopérabilité entre les systèmes a été identifiée comme un problème majeur auquel sont confrontées les entreprises lorsqu’ils ont le besoin de collaborer avec d'autres organisations et de participer au sein d’un réseau d’entreprises. Pour atteindre une qualité d'interopérabilité supérieure et garantir une collaboration efficace, un certain nombre d'Exigences d'Interopérabilité (EI) doivent être satisfaites. Ainsi, l'interopérabilité doit être vérifiée et continuellement améliorée. L’Analyse de l’Interopérabilité (ANIN) est une manière de vérifier l’interopérabilité des systèmes. Cependant, en général, la notion « d’exigence » est implicite et présentée sous forme de critères d'évaluation dans les approches ANIN. Il a également été identifié que les interdépendances entre les EI ne sont pas explicitement définies. En effet, leurs interdépendances doivent être prises en compte car elles peuvent aider à identifier les impacts sur l'ensemble du système. De plus, la majorité des approches ANIN sont manuelles, ce qui est un processus laborieux et long qui dépend souvent des connaissances « subjectives » des experts. Dans ce contexte, cette recherche propose un Système d'Analyse de l'Interopérabilité basé sur la Connaissance (SAIC) pour soutenir la prise de décision au sein des entreprises en réseau. Une méthodologie « Design Science Research » (DSR) a été adoptée pour mener à bien la contribution proposée. Premièrement, une approche basée sur l’ingénierie des exigences a été adaptée pour obtenir des EI pertinentes, établir un lien entre les EI obtenues et les composantes du système concerné et définir les interdépendances entre les EI. Pour conceptualiser formellement les connaissances sur l’ANIN, en englobant l'ensemble des EI, les problèmes et solutions d'interopérabilité ainsi que leurs relations, nous avons proposé l’Ontologie de l'Analyse de l'Interopérabilité (OAI). Une approche d'Ingénierie Système basée sur des Modèles a été appliquée pour définir les concepts de l'ontologie. Un prototype du SAIC utilisant l'OAI comme modèle de connaissance a été développé sur une plate-forme Java. L'outil résultant peut exploiter les connaissances sur l'interopérabilité et les informations provenant de la situation actuelle des systèmes évalués pour identifier les problèmes et améliorations potentiels. La contribution proposée a été évaluée grâce à une étude de cas basée sur une véritable entreprise en réseau / Enterprise systems’ interoperability has been identified as a significant issue faced by enterprises, which need to collaborate with other companies and participate within Networked Enterprises. To achieve a higher quality of interoperability and ensure an effective collaboration, a certain number of Interoperability Requirements (IRs) should be satisfied. Thus, interoperability should be verified and continuously improved. A manner for verifying the enterprise systems’ interoperability is through the Interoperability Assessment (INAS). However, in general, the notion of “requirement” is implicit and presented as Interoperability Evaluation Criterion (IEC) in the INAS approaches. It also has been identified that the IEC interdependencies are not explicitly defined. Indeed, their interdependencies should be considered as they can support the identification of impacts on the overall system. Further, the majority of the INAS approaches are manual-conducted, which is a laborious and time-consuming process and in many times depends on the “subjective” knowledge of experts, which can be expensive in time and money when hiring external consultants. In this context, this research proposes a Knowledge-Based Interoperability Assessment System (KBIAS) for supporting decision-making within Networked Enterprises. A Design Science Research (DSR) methodology has been adopted for conducting the work. First, A Requirement Engineering (RE) approach has been adapted to elicit and define relevant IRs, which are father related with system’s components. Such IRs are used as IEC during the INAS process. To formally conceptualise the knowledge about the INAS (subsuming the set of IRs, interoperability problems and solutions), we proposed the Ontology of Interoperability Assessment (OIA). A Model-Based System Engineering approach has been applied for defining and organising the concepts of the proposed ontology. A prototype of the KBIAS using the OIA as its knowledge model has been developed in a Java platform. The developed tool can exploit the knowledge about interoperability issues and information from the as-is situation of the assessed systems for identifying potential problems and improvements. The contribution proposed in this research has been evaluated through a case study based on a real Networked Enterprise

Les travaux de recherche présentés dans mon mémoire d'HDR s'articulent autour de la problématique de la collaboration et de la prise de décision dans les entreprises en réseau, dans des contextes de chaînes logistiques et d'analyse du cycle de vie des produits. Ces travaux ont débuté sur la thématique des modèles informatiques pour la prise de décision dans les systèmes de production. Après avoir étudié les différentes méthodes de modélisation d'entreprise ainsi que les approches liées au pilotage dans les entreprises industrielles, nous avons proposé un modèle de simulation des processus industriels permettant de coupler un simulateur a événement discret, dédié à l'analyse des flux physiques, à un modèle de simulation décisionnel et organisationnel à base d'Agents cognitifs. Nous avons par la suite abordé la problématique de la prise de décision et montré que l'efficacité de la décision dépend de sa capacité à exploiter des mécanismes d'apprentissage comparables à ceux utilisés par l'homme ; pour cela nous avons proposé une évolution du modèle de simulation en intégrant dans les agents logiciels des mécanismes de raisonnement et d'apprentissage (raisonnement à base de cas). Après cette phase d'étude des organisations et des processus intra-entreprise, ces architectures ont ensuite été enrichies de manière à intégrer des problématiques liées à la dimension collaborative dans le cadre des entreprises en réseau et des chaînes logistiques. Pour cela, nous avons proposé des modèles de simulation multi-agents afin de modéliser et de simuler les comportements des acteurs décisionnels dans le cadre des processus collaboratifs, et en particulier, le lien entre collaboration et partage d'information et l'amélioration des performances locale (à chaque entreprise) et globale (à l'ensemble de la chaîne logistique). En parallèle des travaux menés sur la modélisation et la simulation des processus décisionnels dans les entreprises en réseau, il est vite apparu la nécessité d'approfondir les problématiques liées aux systèmes d'information et à la gestion des connaissances. En effet, les processus décisionnels dans des contextes collaboratifs nécessitent un alignement des systèmes d'information aux différents processus organisationnels. Les principaux systèmes d'information existants, par exemple les ERP, ou les systèmes PLM pour la gestion du cycle de vie des produits, ont pour objectif principal d'organiser, de stocker, et de restituer les informations liées aux processus et aux produits dans les différentes phases de leurs cycles de vie (de la conception au recyclage, en passant par les phases de fabrication, de stockage, de maintenance, de distribution,...). Nous avons donc traité de certaines problématiques posées par cet alignement, et en particulier l'intégration des systèmes d'information, l'interopérabilité des systèmes, et la gestion des connaissances. L'évolution de mes préoccupations peut ainsi s'analyser selon quatre phases successives, qui correspondent à un élargissement progressif des problématiques traitées : de la modélisation et la prise de décision dans les systèmes de production, vers la modélisation et la simulation des processus collaboratifs dans les chaînes logistiques et les entreprises en réseau, puis l'intégration par les systèmes d'informations des processus PLM et Supply Chain, et enfin le développement d'architectures et de solutions distribuées pour le partage et l'échange d'information et de connaissances tout au long du cycle de vie des produits. Ces travaux de recherches se sont développés selon trois principaux axes scientifiques : a. Conception de modèles de simulation et d'aide à la décision pour l'étude de la dynamique des systèmes complexes et l'évaluation des performances : modèles formels de décision multicritères, décision collective et distribuée,... b. Intégration des systèmes d'information et mise en place d'architectures et de référentiels techniques pour la gestion et le suivi des données : approches par les modèles, MDA, interopérabilité... c. Développement de systèmes de gestion des connaissances (méthodes hybrides d'ingénierie des connaissances, modèles pour la capitalisation et la réutilisation des connaissances, formalisme de modélisation de la coopération/négociation entre acteurs dans les systèmes distribués... Ces trois dimensions convergent en fait vers un paradigme plus large pour l'aide à la décision dans le cadre des entreprises en réseau : le paradigme de l'entreprise cognitive et collaborative. Ce paradigme place au cœur de la performance des entreprises la nécessité de mettre en œuvre des modes d'organisation réactifs et des modes de collaboration et de synchronisation des systèmes d'information leur permettant de s'intégrer à des chaînes logistiques en fonction des besoins, ou de participer à des projets de développement de produit, et de mettre en place des partenariats et des échanges de manière efficace et facilement reconfigurable. Ceci rejoint les préoccupations actuelles sur les principes d'agilité des entreprises, d'urbanisation des systèmes d'information, et de cloud computing par exemple. Dans ce contexte, et en synthèse de ce mémoire, nous proposerons des pistes de réflexion et des perspectives de recherche issues de ces axes scientifiques, dont les orientations principales sont : vers la définition de modèles cognitifs d'aide à la décision pour les entreprises en réseau, basés sur la simulation et l'optimisation, et intégrant des notions de durabilité des systèmes et des produits et de capitalisation des connaissances à long terme.