Après avoir défini l’Architecture d’Entreprise, en tant que discipline, son contexte de transformation, puis ses principaux cadres et méthodes (la méthode Praxeme surtout), cette thèse décrit les besoins en modélisation, notamment pour représenter les processus métier et les prises de décision opérationnelles.Après un état de l’art des langages et notations existants pour la modélisation des processus métier, des prises de décisions et des règles métier, tant dans le monde académique quand dans le monde industriel, les langages et notations standards sont présentés en détail. Cette thèse démontre les limites des langages et notations pour modéliser les processus métier à représenter les prises de décisions opérationnelles.Puis, elle évalue le nouveau langage DMN (Decision Model and Notation), proposée par l’OMG (Object Management Group) et sujet de recherche principal de cette thèse, afin de vérifier qu’elle constitue une solution alternative mieux adaptée, en appliquant le principe de séparation des préoccupations.Le modèle DMN obtenu est composé d’un diagramme et de tables de décision. Les expérimentations avec un démonstrateur, mises en oeuvre dans cette thèse, montrent qu’il est possible d’automatiser les prises de décisions opérationnelles ainsi modélisées. Plusieurs solutions techniques seront détaillées puis comparées, à la lumière de la MDA (Model Driven Architecture).Enfin, plusieurs perspectives intéressantes de l’utilisation de DMN sont développées dans la conclusion. / After defining the Enterprise Architecture, as a discipline, its context of transformation, and then its main frameworks and methods (the Praxeme method above all), this thesis describes the modeling needs, notably to represent the business processes and the operational decisions.After a state of the art of existing languages and notations for the modeling of business processes, decision-making and business rules, both in the academic world and in the industrial world, the standard languages and notations are presented in detail.This thesis demonstrates the limitations of the languages for modeling business processes to represent operational decision-making.It then evaluates the new DMN language (Decision Model and Notation), proposed by the OMG (Object Management Group) and the main research subject of this thesis, in order to verify that it is a better adapted alternative solution, applying the separation of concerns principle.The resulting DMN model is composed of a diagram and decision tables. The experiments with a demonstrator, implemented in this thesis, show that it is possible to automate the operational decision-making and modeled. Several technical solutions will be detailed and compared in light of the MDA (Model Driven Architecture).Finally, several interesting perspectives of the DMN use are developed into the conclusion.

Vu la rapidité de l'évolution des connaissances des domaines, la maintenance des systèmes d'information est devenue de plus en plus difficile à gérer. Afin d'assurer une flexibilité de ces systèmes, nous proposons une approche qui permet de représenter les connaissances des domaines dans des modèles de représentation des connaissances plutôt que de les coder, dans un langage de programmation informatique, dans l'application du domaine. Ceci assurerait une meilleure flexibilité des systèmes d'information, faciliterait leur maintenance et permettrait aux experts métier de gérer eux même l'évolution des connaissances de leur domaine. Pour cela, nous proposons une approche qui permet d'intégrer des ontolo- gies et des règles métier. Les ontologies permettent de modéliser les connais- sances d'un domaine. Les règles permettent aux experts métier de définir et d'automatiser, dans un langage naturel contrôlé, des décisions du métier en se fondant sur les connaissances représentées dans l'ontologie. Ainsi, les règles dépendent des entités modélisées dans l'ontologie. Vu cette dépendance, il est nécessaire d'étudier l'impact de l'évolution des ontologies sur les règles. Pour cela, nous proposons l'approche MDR (Modéliser - Détecter - Réparer) qui permet de modéliser des changements d'ontologies, de détecter les problèmes de cohérence qu'ils peuvent causer sur les règles métier et de proposer des solutions pour réparer ces problèmes. L'approche proposée est une approche orientée experts métier et est fondée sur les systèmes de gestion des règles métier.

Vu la rapidité de l'évolution des connaissances des domaines, la maintenance des systèmes d'information est devenue de plus en plus difficile à gérer. Afin d'assurer une flexibilité de ces systèmes, nous proposons une approche qui permet de représenter les connaissances des domaines dans des modèles de représentation des connaissances plutôt que de les coder, dans un langage de programmation informatique, dans l'application du domaine. Ceci assurerait une meilleure flexibilité des systèmes d'information, faciliterait leur maintenance et permettrait aux experts métier de gérer eux même l'évolution des connaissances de leur domaine. Pour cela, nous proposons une approche qui permet d'intégrer des ontolo- gies et des règles métier. Les ontologies permettent de modéliser les connais- sances d'un domaine. Les règles permettent aux experts métier de définir et d'automatiser, dans un langage naturel contrôlé, des décisions du métier en se fondant sur les connaissances représentées dans l'ontologie. Ainsi, les règles dépendent des entités modélisées dans l'ontologie. Vu cette dépendance, il est nécessaire d'étudier l'impact de l'évolution des ontologies sur les règles. Pour cela, nous proposons l'approche MDR (Modéliser - Détecter - Réparer) qui permet de modéliser des changements d'ontologies, de détecter les problèmes de cohérence qu'ils peuvent causer sur les règles métier et de proposer des solutions pour réparer ces problèmes. L'approche proposée est une approche orientée experts métier et est fondée sur les systèmes de gestion des règles métier.