Thèse de doctorat : Sciences de gestion : Université Nancy 2 : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. Index.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Sciences de gestion : Lille 1 : 2006. / N° d'ordre (Lille 1) : 3755. Résumé en français et anglais. Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. p. 442-451.

The Erasmus+ 2014-2020 program offers the possibility for higher education institutions to work as a consortium to pilot mobility projects under the Key Action 1: Learning Mobility of Individuals. In Brittany, two consortia were formed in 2015 to pool resources and optimize the mobility of students and staff. This Master thesis studies both consortia and seeks to highlight the enrichment of the institutions, the territorial dynamism of the consortia, and the sustainability of the activities organized with project management skills specific to consortia management. The analysis presents a set of contexts favourable to the development of higher education consortia on the Breton territory determining the extent of the pooling work to be coordinated to achieve the desired impacts. The creation of shared tools, continuous evaluation plans and impact measurers by the steering committees help attract new institutions unfamiliar with the administrative management of Erasmus+ projects. The Europhile nature of the Breton regional authorities also encourages the openness of Breton educational institutions to European mobility to develop the higher education studies of their students.

No description available.

Pour améliorer l’analyse des risques dans les projets et renforcer son efficacité, les gestionnaires de projet devraient réutiliser les expériences et les bonnes pratiques acquises au cours de projets antérieurs. Le retour d’expérience constitue une source de connaissances importante pour réduire les niveaux d’incertitude et donc les risques dans les projets. Les méthodologies de retour d’expériences sont ainsi devenues réellement reconnues dans de nombreuses entreprises. Toutefois, ces entreprises se sont souvent contentées de recueillir des informations en fin de projet en pensant que cela suffirait à générer les connaissances nécessaires pour améliorer leur performance. Malheureusement, la capitalisation de ces expériences est traditionnellement une étape statique à la clôture du projet qui permet simplement la capture de quelques événements mémorisés par les experts impliqués. En outre, l’information capitalisée est difficile à réutiliser directement dans une nouvelle analyse des risques. Nos efforts se sont concentrés sur l’élaboration d’une méthode ayant pour but d’améliorer le processus de gestion des risques dans les projets en utilisant un système de retour d’expérience et, ainsi, de contribuer à une logique d’amélioration continue. La méthode envisagée est basée sur un système d’exploitation des connaissances qui permet de développer des compétences clés comme : la résolution des problèmes, la capacité à prendre des décisions collectivement, la réflexion, l’apprentissage et la capacité prospective (envisager). Le modèle proposé est défini sur la base de l’étude de la contribution de trois domaines centraux : le Management de Projets, le Management des Risques et le retour d’expérience. La singularité de nos travaux réside dans le fait d’intégrer explicitement un mécanisme de retour d’expérience en continu afin d’améliorer la performance des processus de gestion des risques dans les projets. Nous proposons de mettre en oeuvre une démarche de modélisation des connaissances orientée retour d’expérience. Nous définissons un modèle permettant de caractériser les projets, les risques et les expériences en vue du repérage, de la capitalisation et de l’exploitation des connaissances. La modélisation de ces éléments permet également de disposer d’une structuration facilitant une lecture plus rapide du projet ou de ses processus. Nous avons donc développé un modèle qui permet de représenter les éléments clé utilisés lors du processus de management des risques et ainsi de faciliter la capitalisation les expériences et la recherche des expériences antérieures similaires. Cela permet ensuite de standardiser et d’améliorer la démarche de management des risques. Du point de vue de la recherche des expériences antérieures, nous définissons : D’une part, un algorithme de recherche des expériences similaires fondé sur les comparaisons entre des graphes étiquetés orientés. Cela consiste en l’établissement d’une correspondance entre deux graphes (le graphe 1 étant le contexte du projet actuel et le graphe 2 le contexte d’un projet passé enregistré sous forme d’expérience) par une factorisation par paire de la matrice d’affinité qui découple la structure des noeuds et des arcs similaires (Zhou et De la Torre, 2012). D’autre part, un algorithme pour trouver la correspondance optimale entre ces graphes, de sorte que la somme de la compatibilité des noeuds et des arcs soit maximisée. Pour ce faire, nous avons utilisé un algorithme génétique. Enfin, nous proposons une démarche d’exploitation des expériences passées similaires. De cette manière nous pouvons obtenir un ensemble de risques associés à ces objets similaires afin d’alimenter le système d’aide à la décision dans la gestion du projet. / In order to improve Project Risk Management and to reinforce its effectiveness, the managers of the project should reuse the experiences and the good practices acquired in previous projects. The Experience Management constitutes an important source of knowledge to reduce the levels of uncertainty and thus the risks in the projects. The methodologies for Experience Management have thus become truly recognized in many companies. However, these companies were often satisfied to collect information at the end of the project by thinking that would be enough to generate knowledge necessary to improve their performance. Unfortunately, the capitalization of these experiments is traditionally a static stage at the close of the project, which simply allows the capture of some events memorized by the implied experts. Moreover, capitalized information is difficult to reuse directly in a new-risk analysis. Our efforts focused on developing a methodology to improve the Risk Management Process in Projects using an Experience Management System and thus contribute to the logic of continuous improvement. The proposed approach is based on a knowledge-based system that enables the development of key competencies such as problem solving, collective decision-making, reflection, learning and prospective capacity. The proposed model is based on the study of the contribution of three central fields: Projects Management, Risks Management and the Experience Management. The singularity of our work lies in the fact of integrating a mechanism back from experiment explicitly uninterrupted in order to improve the performance of the processes of risk management in the projects. We propose to implement a knowledge-based modeling approach based on Experience management. We define a model to characterize projects, risks and experiences for the identification, capitalization and exploitation of knowledge. The modeling of these elements also makes it possible to have a structuring facilitating a faster reading of the project or its processes. Therefore, we have developed a model which allows us to represent the key elements used during the risk management process and thus to facilitate the capitalization of the experiments and the research of previous similar experiences. That then makes it possible to standardize and improve the risk management approach. From the point of view of the search for previous experiences, we define: On the one hand, an algorithm of research of similar experiments founded on the comparisons between directed labeled graphs. That consists of the establishment of a correspondence between two graphs (graph 1 being context of the current project and graph 2 context of the last project recorded in the form of experiment) by a pairwise factorization of the affinity matrix, which decouples the structure of nodes and similar arcs (Zhou and Of Torre, 2012). On the other hand, an algorithm to find the optimal correspondence between these graphs, so that the sum of the compatibility of the nodes and the arcs is maximized. With this intention, we used a genetic algorithm. Lastly, we propose an approach of exploitation of similar last experiences. In this manner, we can obtain a set of risks associated with these similar objects in order to feed the assistance system with the decision in the management of the project.

No description available.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L’investissement en matière de systèmes d’information (SI) constitue un enjeu fondamental de développement des organisations mais également un risque considérable, compte tenu des probabilités d’échecs de ce type de projet. La prise en compte du facteur humain est une composante essentielle de la réussite d’un projet SI, devant être considérée comme partie intégrante du processus d’innovation. Appliqué au domaine des Systèmes de Transport Intelligents (ITS), ce travail de recherche s’est évertué à proposer une démarche intégrant l’activité humaine et ses transformations au cœur du processus de conduite de projet SI. Son objectif était de fournir à l’association ITS Bretagne un canevas d’intervention permettant de poser un diagnostic complet des besoins d’accompagnement d’une organisation, souhaitant intégrer un ITS, et de construire, à partir des résultats de ce diagnostic, un dispositif de conduite de changement adapté. Fondamentalement intégrative, la démarche élaborée s’appuie sur une opérationnalisation du processus de genèse instrumentale (Rabardel, 1995) – c’est-à-dire la transformation mutuelle des composantes techniques et humaines d’un instrument – à des niveaux d’activités organisationnels, collectifs et individuels. Elle s’inscrit de manière transversale et continue au sein des trois temps d’analyse des usages : l’acceptabilité, l’acceptation et l’appropriation. Sa mise en œuvre dans le cadre d’un projet pilote, au sein de la chaîne logistique d’un industriel français, a permis d’en démontrer sa faisabilité et sa pertinence, tout en ouvrant des champs de recherche quant à ses applications et développements futurs / Information System (IS) investment is a major issue for the development of organizations although it also represents a significant risk, regarding the failure probability of these kinds of projects. The Human Factor is a key component of successful IS projects, and must be considered as part of the innovation process. Applied to the field of Intelligent Transport Systems (ITS), this research work does its utmost to put forward an approach to integrate human activity and its transformation at the heart of IS project management processes. The goal of this research was to provide ITS Bretagne with an intervention framework, which would enable it to diagnosis what support would be needed by an organization which is planning to integrate an ITS. The results of this diagnosis would then be used to propose an appropriate change management procedure. Intrinsically integrative, the approach created in this research is based on the operationalization of the instrumental genesis process (Rabardel, 1995) – i.e. the mutual transformation of human and technical components of an instrument – at organizational, collective and individual activity levels. It works in a transversal and continuous way, throughout the three usage analysis stages: acceptability, acceptance and appropriation. The use of this intervention framework for an experimental project, within the logistic chain of a French manufacturer, enabled us to prove its feasibility and relevance, as well as opening up new fields of research concerning its future applications and development

La réalisation d'un outil d'aide à la conduite de projets, dans le domaine de l'aménagement en eau, nécessite l'étude du transfert de la connaissance, depuis les experts du domaine, vers l'outil informatique. L'architecture informatique de cette station de travail intelligente est présentée, avec comme paradigme, celui des systèmes experts de seconde génération: plusieurs niveaux de connaissance apparaissent qui nécessitent plusieurs formes d'acquisition de la connaissance. Pour l'acquisition de la connaissance profonde, un simulateur de projets est utilisé; et un système télématique, à base d'apprentissage automatique à partir d'exemples, permet de traiter l'acquisition de la connaissance de surface. Cet apprentissage est effectué au moyen de la construction incrémentale d'un réseau de dépendances perçues. Néanmoins, nous n'exigeons pas du système télématique qu'il apprenne seulement à partir d'exemples de problèmes résolus et fournis par les experts. Le système doit aussi être capable de dialoguer avec les experts de façon à faire valider la connaissance apprise. Ceci permet d'éviter l'introduction de certaines données erronées, tout en autorisant les changements de la base de connaissance dus à une éventuelle évolution du domaine (innovation technologique, évolution règlementaire, ...)