Depuis plusieurs années, la mondialisation du marché, l'augmentation des exigences des clients, et la recherche permanente d'une baisse des coûts induisent un accroissement fort de la complexité du monde industriel. Ainsi, la collaboration inter-organisationnelle devient essentielle pour maintenir et renforcer la compétitivité des entreprises. Dans cette optique, le système d'information peut, selon sa flexibilité et sa robustesse, freiner ou faciliter cette collaboration. Cette problématique est le point de départ du projet MISE (Mediation Information System Engineering) qui propose une solution pour la conception et la réalisation d'un système d'information collaboratif. Cette solution se base sur une démarche d'ingénierie dirigée par les modèles, couplée à une approche Business Process Management (BPM) et reposant sur les Architectures Orientées Services (SOA). Cette démarche se déroule en deux étapes : (i) la génération d'une cartographie de processus répondant à une situation collaborative (niveau métier), et (ii) sa transformation en un système exécutable (niveau technique). Les travaux présentés dans ce manuscrit s'inscrivent dans cette démarche. Ils s'intéressent en particulier au passage du niveau métier vers le niveau technique en se focalisant sur les aspects non-fonctionnels. Nous présentons une approche permettant (i) d'annoter les activités métier à l'aide d'exigences non-fonctionnelles lors de la modélisation des processus collaboratifs, (ii) de rationaliser la gestion des services et leurs propriétés non-fonctionnelles au moyen de la Gouvernance SOA, et enfin (iii) de faire une réconciliation non-fonctionnelle entre les activités et les services. Nous avons validé les concepts de notre approche au travers de deux prototypes : Petals BPM-NFR pour la modélisation et l'annotation non-fonctionnelle des processus métier, et EasierGov-NFR pour la gouvernance des services et leurs propriétés non-fonctionnelles ainsi que la réconciliation non-fonctionnelle. Un cas d'étude illustre notre approche pour prouver son applicabilité. Ces travaux s'inscrivent au sein du projet européen FP7 CHOReOS. / Over the last years, the globalization, the increase of customers requirements, and the constant search for lower costs, have induced a steep complexity of organization's management. Therefore, inter-organizational collaboration becomes essential to maintain and enhance the competitiveness of enterprises. In this context, the information system may, depending on its flexibility and its robustness, hamper or facilitate this collaboration. One approach to resolve this problem has been taken by the MISE (Mediation Information System Engineering) project. It aims to provide an effective implementation of a collaborative information system, based on Model-Driven Engineering, coupled with a Business Process Management approach (BPM) and supported by Service-Oriented Architecture (SOA). This solution consists in two steps: (i) the generation of a business processes map from the description of a collaborative situation (business level), and (ii) the transformation of these process models into an executable system (technical level). The works detailed in this PhD take roots in this solution and improve it by adding non-functional aspects management during the transition from the business level to the technical level. We present an approach that: first (i) annotates the business activities with Non-Functional Requirements (NFR) in the processes modelling stage, second (ii) rationalizes the management of services and their non-functional properties through SOA Governance, and third (iii) makes a non-functional reconciliation between activities and services. We validate our approach through two prototypes: Petals BPM-NFR for modelling and non-functional annotation of business process, and EasierGov-NFR for the governance of services and their non- functional properties, and the non-functional reconciliation. A case study illustrates our approach to demonstrate its applicability. This work is supported by the FP7 European project CHOReOS.

L'évolution rapide dans les environnements métier d'aujourd'hui impose de nouveaux défis pour la gestion efficace et rentable des processus métiers. Dans un tel environnement très dynamique, la conception des processus métiers devient une tâche fastidieuse, source d'erreurs et coûteuse. Par conséquent, l'adoption d'une approche permettant la réutilisation et l'adaptabilité devient un besoin urgent pour une conception de processus prospère. Les modèles de processus configurables récemment introduits représentent l'une des solutions recherchées permettant une conception de processus par la réutilisation, tout en offrant la flexibilité. Un modèle de processus configurable est un modèle générique qui intègre de multiples variantes de procédés d'un même processus métier à travers des points de variation. Ces points de variation sont appelés éléments configurables et permettent de multiples options de conception dans le modèle de processus. Un modèle de processus configurable doit être configuré selon une exigence spécifique en sélectionnant une option de conception pour chaque élément configurable.Les activités de recherche récentes sur les modèles de processus configurables ont conduit à la spécification des langages de modélisation de processus configurables comme par exemple configurable Event-Driven Process Chain (C-EPC) qui étend la notation de l'EPC avec des éléments configurables. Depuis lors, la question de la conception et de la configuration des modèles de processus configurables a été étudiée. D'une part, puisque les modèles de processus configurables ont tendance à être très complexe avec un grand nombre d'éléments configurables, de nombreuses approches automatisées ont été proposées afin d'assister leur conception. Cependant, les approches existantes proposent de recommander des modèles de processus configurables entiers qui sont difficiles à réutiliser, nécessitent un temps complexe de calcul et peuvent confondre le concepteur du processus. D'autre part, les résultats de la recherche sur la conception des modèles de processus configurables ont mis en évidence la nécessité des moyens de soutien pour configurer le processus. Par conséquent, de nombreuses approches ont proposé de construire un système de support de configuration pour aider les utilisateurs finaux à sélectionner les choix de configuration souhaitables en fonction de leurs exigences. Cependant, ces systèmes sont actuellement créés manuellement par des experts du domaine qui est sans aucun doute une tâche fastidieuse et source d'erreurs .Dans cette thèse, nous visons à automatiser le soutien de la variabilité dans les modèles de processus configurables. Notre objectif est double: (i) assister la conception des processus configurables d'une manière à ne pas confondre les concepteurs par des recommandations complexes et (i) assister la création des systèmes de soutien de configuration afin de libérer les analystes de processus de la charge de les construire manuellement. Pour atteindre le premier objectif, nous proposons d'apprendre de l'expérience acquise grâce à la modélisation des processus passés afin d'aider les concepteurs de processus avec des fragments de processus configurables. Les fragments proposés inspirent le concepteur du processus pour compléter la conception du processus en cours. Pour atteindre le deuxième objectif, nous nous rendons compte que les modèles de processus préalablement conçus et configurés contiennent des connaissances implicites et utiles pour la configuration de processus. Par conséquent, nous proposons de bénéficier de l'expérience acquise grâce à la modélisation et à la configuration passées des processus afin d'aider les analystes de processus dans la construction de leurs systèmes de support de configuration. / Today's fast changing environment imposes new challenges for effective management of business processes. In such a highly dynamic environment, the business process design becomes time-consuming, error-prone, and costly. Therefore, seeking reuse and adaptability is a pressing need for a successful business process design. Configurable reference models recently introduced were a step toward enabling a process design by reuse while providing flexibility. A configurable process model is a generic model that integrates multiple process variants of a same business process in a given domain through variation points. These variation points are referred to as configurable elements and allow for multiple design options in the process model. A configurable process model needs to be configured according to a specific requirement by selecting one design option for each configurable element.Recent research activities on configurable process models have led to the specification of configurable process modeling notations as for example configurable Event-Driven Process Chain (C-EPC) that extends the EPC notation with configurable elements. Since then, the issue of building and configuring configurable process models has been investigated. On the one hand, as configurable process models tend to be very complex with a large number of configurable elements, many automated approaches have been proposed to assist their design. However, existing approaches propose to recommend entire configurable process models which are difficult to reuse, cost much computation time and may confuse the process designer. On the other hand, the research results on configurable process model design highlight the need for means of support to configure the process. Therefore, many approaches proposed to build a configuration support system for assisting end users selecting desirable configuration choices according to their requirements. However, these systems are currently manually created by domain experts which is undoubtedly a time-consuming and error-prone task.In this thesis, we aim at automating the support of the variability in configurable process models. Our objective is twofold: (i) assisting the configurable process design in a fin-grained way using configurable process fragments that are close to the designers interest and (ii) automating the creation of configuration support systems in order to release the process analysts from the burden of manually building them. In order to achieve the first objective, we propose to learn from the experience gained through past process modeling in order to assist the process designers with configurable process fragments. The proposed fragments inspire the process designer to complete the design of the ongoing process. To achieve the second objective, we realize that previously designed and configured process models contain implicit and useful knowledge for process configuration. Therefore, we propose to benefit from the experience gained through past process modeling and configuration in order to assist process analysts building their configuration support systems. Such systems assist end users interactively configuring the process by recommending suitable configuration decisions.

Une entreprise doit être capable de décrire et de demeurer réactive face à un événement endogène ou exogène. Une telle flexibilité peut s'obtenir par la gestion des processus d'entreprise (Business Process Management - BPM). Lors d'une démarche BPM, différentes transformations interviennent sur les modèles de processus développés par l'analyste métier et l'expert en technologies de l'information. Un non-alignement se crée entre ces modèles hétérogènes lors de leurs manipulations : il s'agit du "fossé métier-TI" tel que décrit dans la littérature. L'objectif de notre travail est de proposer un cadre méthodologique permettant un meilleur pilotage des processus métier, afin de tendre vers un alignement systématique de leur modélisation à leur implémentation au sein du système cible. A l'aide de concepts issus de l'ingénierie d'Entreprise et des Systèmes d'Informations dirigée par les modèles et des TI, nous définissons une démarche générique assurant une cohérence intermodèle. Son rôle est de conserver et de fournir toutes les informations liées à la structure et à la sémantique des modèles. En permettant la restitution intégrale d'un modèle transformé au sens de l'ingénierie inverse, notre plateforme permet une synchronisation entre modèle d'analyse et modèle d'implémentation. Le manuscrit présente également l'adéquation possible entre l'ingénierie des procédés et le BPM à travers un point de vue multi-échelle. / A company must be able to describe and to remain responsive against endogenous or exogenous events. Such flexibility can be obtained with the Business Process Management (BPM). Through a BPM approach, different transformations operate on process models, developed by the business analyst and IT expert. A non-alignment is created between these heterogeneous models during their manipulation: this is the "business-IT gap" as described in the literature. The objective of our work is to propose a methodological framework for a better management of business processes in order to reach a systematic alignment from their modelling to their implementation within the target system. Using concepts from Model-driven Enterprise and Information System engineering, we define a generic approach ensuring an intermodal consistency. Its role is to maintain and provide all information related to the model structure and semantics. By allowing a full restitution of a transformed model, in the sense of reverse engineering, our platform enables synchronization between analysis model and implementation model. The manuscript also presents the possible match between process engineering and BPM through a multi- erspective scale.

Les organisations adoptent de plus en plus les Systèmes (PAIS) pour gérer leurs processus métiers basés sur les services en utilisant les modèles de processus appelés «modèles de processus métiers». Motivés par l’adaptation aux exigences commerciales et par la réduction des coûts de maintenance, les organisations externalisent leurs processus dans le Cloud Computing. Selon l'Institut NIST, Cloud Computing est un modèle qui permet aux fournisseurs de partager leurs ressources et aux utilisateurs d’y accéder de manière pratique et à la demande. Dans un tel environnement multi-tenant, l'utilisation de modèles de processus configurables permet aux fournisseurs de processus Cloud de fournir un processus personnalisable qui peut être configuré par différents tenants en fonction de leurs besoins.Un processus métier peut être spécifié par plusieurs perspectives tel que la perspective de flux de contrôle, la perspective des ressources, etc. Plusieurs approches ont été proposées au niveau des premières perspectives, notamment le flux de contrôle. Cependant, la perspective ressource, qui est d'une importance égale, était négligée et pas explicitement définie. D’un côté, la gestion de la perspective ressource spécifiquement l’allocation des ressources Cloud est un thème d’actualité qui implique plusieurs recherches. La modélisation et la configuration des ressources sont une tâche sensible nécessitant un travail intensif. Malgré l’existence de différentes approches, elles traitent principalement les ressources humaines plutôt que des ressources Cloud. D’un autre côté, malgré le fait que le concept des modèles de processus configurables est très complémentaire au Cloud, la manière dont comment les ressources sont configurées et intégrées est à peine manipulée. Les approches proposées travaillant sur l’extension de la configuration de ressources, ne couvrent pas les propriétés Cloud notamment l’élasticité et le partage.Pour répondre à ces lacunes, nous proposons une approche pour supporter la modélisation et la configuration de l’allocation des ressources Cloud dans les modèles de processus configurables. Nous visons à (1) définir une description unifiée et formelle pour la perspective ressource, (2) assurer une allocation de ressource correcte, sans conflits et optimisée, (3) Aider les fournisseurs de processus à concevoir leur allocation de ressources configurable de manière fine afin d'éviter des résultats complexes et importants, et (4) Optimiser la sélection des ressources Cloud par rapport aux exigences liées aux propriétés Cloud (élasticité et partage) et propriétés QoS.Pour ce faire, nous proposons d'abord un cadre sémantique pour une description de ressources sémantiquement enrichies dans les processus métiers visant à formaliser les ressources Cloud consommées à l'aide d'une base de connaissances partagée. Ensuite, nous nous basons sur les processus métiers sociales pour fournir des stratégies afin d'assurer une allocation de ressources contrôlée sans conflits en termes de ressources. Par la suite, nous proposons une nouvelle approche qui étend les modèles de processus configurables pour permettre une allocation de ressources Cloud configurable. Notre objectif est de déplacer l'allocation de ressources Cloud du côté des tenants vers le côté du fournisseur de processus Cloud pour une gestion centralisée des ressources. Après, nous proposons des approches génétiques qui visent à choisir une configuration optimale des ressources d'une manière efficace sur le plan énergétique en améliorant les propriétés QoS.Afin de montrer l'efficacité de nos propositions, nous avons développé concrètement (1) une série de preuves de concepts, en tant que partie de validation, pour aider à concevoir des modèles de processus et remplir une base de connaissances de modèles de processus hétérogènes avec des ressources Cloud et (2) ont effectué des expériences sur des modèles de processus réels à partir de grands ensembles de données / Organizations are recently more and more adopting Process-Aware Information Systems (PAIS) for managing their service-based processes using process models referred to as business process models. Motivated by adapting to the rapid changing business requirements and reducing maintenance costs, organizations are outsourcing their processes in an important infrastructure which is Cloud Computing. According to the NIST Institute, Cloud Computing is a model that enables providers sharing their computing resources (e.g., networks, applications, and storage) and users accessing them in convenient and on-demand way with a minimal management effort. In such a multi-tenant environment, using configurable process models allows a Cloud process provider to deliver a customizable process that can be configured by different tenants according to their needs.A business process could be specified from various perspectives such as the control-flow perspective, the organizational perspective, the resource perspective, etc. Several approaches have been correctly proposed at the level of the first perspectives, in particular the control-flow, i.e., the temporal ordering of the process activities. Nevertheless, the resource perspective, which is of equal importance, has been neglected and poorly operated. The management of the resource perspective especially the Cloud resource allocation in business processes is a current interesting topic that increasingly involves many researches in both academics and industry. The design and configuration of resources are undoubtedly sensitive and labor-intensive task. On the one hand, the resource perspective in process models is not explicitly defined. Although many proposals exist in the literature, they all targeted human resources rather than Cloud resources. On the other hand, despite of the fact that the concept of configurable process models is highly complementary to Cloud Computing, the way in how resources can be configured and integrated is hardly handled. The few proposals, which have been suggested on extending configuration to resources, do not cover required Cloud properties such as elasticity or multi-tenancy.To address these limitations, we propose an approach for supporting the design and configuration of Cloud resource Allocation in configurable business process models. We target to (1) define a unified and formal description for the resource perspective, (2) ensure a correct, free-of-conflict and optimized use of Cloud resource consumption, (3) assist process providers to design their configurable resource allocation in a fine-grained way to avoid complex and large results, and (4) optimize the selection of Cloud resources with respect to the requirements related to Cloud properties (elasticity and shareability) and QoS properties.To do so, we first suggest a semantic framework for a semantically-enriched resource description in business processes aiming at formalizing the consumed Cloud resources using a shared knowledge base. Then, we build upon social business processes to provide strategies in order to ensure a controlled resource allocation without conflicts in terms of resources. Next, we propose a novel approach that extends configurable process models to permit a configurable Cloud resource allocation. Our purpose is to shift the Cloud resource allocation from the tenant side to the Cloud process provider side for a centralized resource management. Afterwards, we propose genetic-based approaches that aim at selecting optimal resource configuration in an energy efficient manner and to improve non-functional properties.In order to show the effectiveness of our proposals, we concretely developed (i) a set of proof of concepts, as a validation part, to assist the design of process models and populate a knowledge base of heterogeneous process models with Cloud resources, and (ii) performed experiments on real process models from large datasets

L’internet des objets est au coeur desprocessus industriels intelligents grâce à lacapacité de détection d’évènements à partir dedonnées de capteurs. Cependant, beaucoup resteà faire pour tirer le meilleur parti de cettetechnologie récente et la faire passer à l’échelle.Cette thèse vise à combler le gap entre les fluxmassifs de données collectées par les capteurs etleur exploitation effective dans la gestion desprocessus métier. Elle propose une approcheglobale qui combine le traitement de flux dedonnées, l’apprentissage supervisé et/oul’utilisation de règles sur des évènementscomplexes permettant de prédire (et doncéviter) des évènements indésirables, et enfin lagestion des processus métier étendue par cesrègles complexes.Les contributions scientifiques de cette thèse sesituent dans différents domaines : les processusmétiers plus intelligents et dynamiques; letraitement d’évènements complexes automatisépar l’apprentissage de règles; et enfin et surtout,dans le domaine de la fouille de données deséries temporelles multivariéespar la prédiction précoce de risques.L’application cible de cette thèse est le transportinstrumenté d’oeuvres d’art / Internet of things is at the core ofsmart industrial processes thanks to its capacityof event detection from data conveyed bysensors. However, much remains to be done tomake the most out of this recent technologyand make it scale. This thesis aims at filling thegap between the massive data flow collected bysensors and their effective exploitation inbusiness process management. It proposes aglobal approach, which combines stream dataprocessing, supervised learning and/or use ofcomplex event processing rules allowing topredict (and thereby avoid) undesirable events,and finally business process managementextended to these complex rules. The scientificcontributions of this thesis lie in several topics:making the business process more intelligentand more dynamic; automation of complexevent processing by learning the rules; and lastand not least, in datamining for multivariatetime series by early prediction of risks. Thetarget application of this thesis is theinstrumented transportation of artworks.