Cette thèse se situe dans le domaine de la modélisation spatio-temporelle, et nos travaux portent plus particulièrement sur la gestion de l'information statistique territoriale. Aujourd'hui, la mise à disposition d'un grand volume d'informations statistiques territoriales par différents producteurs (Eurostat, l'INSEE, l'Agence Européenne de l'Environnement, l'ONU, etc.) offre une perspective d'analyses riches, permettant de combiner des données portant sur des thématiques diverses (économiques, sociales, environnementales), à des niveaux d'étude du territoire multiples : du local (les communes) au global (les états). Cependant, il apparaît que les supports, les définitions, les modalités de classification, et le niveau de fiabilité de ces données ne sont pas homogènes, ni dans l'espace, ni dans le temps. De ce fait, les données sont difficilement comparables. Cette hétérogénéité est au cœur de notre problématique, et pour lui faire face, c'est-à-dire l'appréhender, la mesurer et la contrôler, nous faisons dans cette thèse trois propositions pour permettre in fine une exploitation avisée de ce type de données. La première proposition a pour cible le support de l'information statistique territoriale, et cherche à rendre compte à la fois de son caractère évolutif et de son caractère hiérarchique. La deuxième proposition traite du problème de variabilité sémantique des valeurs statistiques associées au support, au moyen de métadonnées. Nous proposons un profil adapté du standard ISO 19115, facilitant l'acquisition de ces métadonnées pour des producteurs de données. La troisième proposition explore la mise à disposition d'outils pour analyser et explorer ces informations dans un mode interactif. Nous proposons une plate-forme dédiée aux analyses statistiques et visant à repérer des valeurs exceptionnelles (outliers en anglais), et à les mettre en relation avec leur origine, et les modalités de leur production. / This thesis is in the field of spatiotemporal modelling, and our work focuses specifically on the management of territorial statistical information. Today, the availability of large amounts of statistical information by different regional producers (Eurostat, INSEE, the European Environment Agency, the UN, etc..) offers a rich analytical perspective, by the combination of data on various topics (economic, social, environmental), at various levels of study: from the local (municipalities) to global (states). However, it appears that the spatial supports, the definitions, the various classifications and the reliability level of those data are very heterogeneous. This heterogeneity is at the core of our problem. In order to cope with that, that is to say to measure, control and analyse this heterogeneity, we are drawing three proposals allowing for a wiser exploitation of this kind of data. The first proposal aims at taking into account the change of the support through the time, modelling both the evolutive aspect of the territories and their hierarchical organisation. The second proposal deals with the semantic variability of the data values associated to this support, through the use of metadata. A profile of the ISO 19115 standard is defined, in order to ease the edition of those metadata for data producers. The last proposal defines a platform dedicated to spatiotemporal data exploration and comparison. In particular, outliers can be discovered though the use of statistical methods, and their values can be discussed and documented further through the use of metadata showing their origin and how they have been produced.

Neste trabalho e proposta a abordagem TempER-Tr, uma técnica de modelagem conceitual, fundamentada em rede de Petri, que integra a especificação das propriedades dinâmicas de um sistema a um modelo de dados temporal do tipo entidade relacionamento. Um modelo ou esquema conceitual descreve as propriedades identificadas de um sistema a ser desenvolvido. Estas propriedades podem ser classificadas em propriedades estáticas e propriedades dinâmicas As propriedades estáticas descrevem os estados que o sistema pode alcançar, enquanto que as propriedades dinâmicas descrevem as transições entre estes estados. A modelagem conceitual das propriedades estáticas é normalmente conhecida como modelagem de dados. A modelagem das propriedades dinâmicas é denominada de modelagem funcional ou comportamental. Mais especificamente, o modelo TempER-Tr é uma extensão de um trabalho anterior, conhecido como ER-Tr. No modelo ER-Tr, para descrever as propriedades estáticas de um sistema utiliza-se o modelo entidade-relacionamento convencional. No modelo TempER-Tr passa-se a adotar um modelo entidade-relacionamento temporal. Aliado a isto, uma nova linguagem de anotação, baseada em SQL, com mais poder de expressão é proposta. O modelo entidade-relacionamento convencional não possui dispositivos de modelagem capazes de especificar restrições que envolvam a associação dos objetos com o tempo, exigindo que isto se faca ao nível da modelagem das propriedades dinâmicas. Em um modelo entidade-relacionamento convencional, os conjuntos de entidades e relacionamentos apresentam apenas duas dimensões: a primeira refere-se as instâncias (linhas) e a segunda aos atributos (colunas). Em uma abordagem entidade relacionamento temporal, uma nova dimensão e acrescentada: o eixo temporal, possibilitando que as restrições temporais decorrentes da associação entre os objetos possam ser especificadas ao nível do modelo estático. Um requisito importante a ser preenchido por um modelo de dados temporal é permitir que em um mesmo diagrama seja possível associar objetos (entidades, relacionamentos ou atributos) temporalizados com objetos não temporalizados. lsto porque em sistemas de informação alguns dados precisam ser explicitamente referenciados ao tempo e outros não, ou porque não mudam com o tempo, ou porque é irrelevante ao usuário saber quando os fatos ocorreram. O modelo de dados temporal proposto neste trabalho, denominado TempER, pressupõe que todas as entidades, sejam elas temporalizadas ou não temporalizadas, apresentam uma "existência", ou seja, uma validade temporal. No caso das entidades temporalizadas esta existência é um subconjunto de pontos do eixo temporal. Em virtude disto são chamadas de entidades transitórias. Em relação as entidades não temporalizadas, e assumido que "existem sempre", ou seja, a sua validade temporal é constante, implícita e igual a todo o eixo temporal. Por isto são denominadas entidades perenes. Tanto as entidades transitórias quanto as entidades perenes, são focalizadas pelo modelo TempER através de duas perspectivas: uma intemporal e outra temporal. Através da perspectiva intemporal as entidades apresentam duas dimensões, semelhança do que ocorre em um modelo entidade-relacionamento convencional. Através da perspectiva temporal as entidades apresentam três dimensões, as duas convencionais e mais o tempo. Enquanto que o modelo de dados temporal descreve as propriedades estáticas de um sistema, o modelo comportamental, a outra face da abordagem TempER-Tr, focaliza as transações executadas no interior do sistema, em resposta a eventos que ocorrem no ambiente externo. Estas transações, quando efetivadas, provocam mudanças de estados no sistema. Entretanto, para estarem habilitadas a ocorrer, é necessário que um determinado conjunto de restrições dinâmicas sejam atendidas, o que se configura em um comportamento análogo ao de uma rede de Petri. O modelo TempER-Tr é completamente mapeável, inclusive o modelo de dados temporal, para a rede CEM, um tipo de rede de Petri de alto nível. Isto permite que a sua semântica seja formalmente especificada e possibilita o aproveitamento das características das redes de Petri. / This dissertation presents TempER-Tr approach. TempER-Tr is a conceptual modeling technique based on Petri nets that integrates the specification of the dynamic properties of system to a temporal entity-relationship data model. A model or conceptual schema describes the identified properties of a system. These properties can be classified into static and dynamic properties. The static properties describe the states that the system can reach, while the dynamic properties describe the transitions between the states. The conceptual modeling of the static properties is usually known as data modeling, while behavioral or functional modeling deals with dynamic properties. The TempER-Tr model is an extension of a model known as ER-Tr. In the ER-Tr model, the conventional entity-relationship model is used to describe the static properties of a system. In the TempER-Tr model, it is adopted a kind of temporal entityrelationship model. In addition, a new notation language is proposed, based on SQL, with more expression power. The conventional entity-relationship model doesn't provide tools to specify constraints that involve the association of objects with the time dimension, requiring that this have to be done at the dynamic properties modeling level. At the conventional entityrelationship model the entities and relationships sets present just two dimensions: the first one is related to the instance (lines) and the second to the attributes (columns). At a temporal entity-relationship approach, a new dimension is added: the time line. This way, the temporal constraints can be specified at the level of the static diagrams. An important requirement to be supplied by any temporal data model is the possibility to relate, into the same diagram, time-varying objects with time-invarying objects. This is due to the fact that in information systems some data need to be explicitly related to time and others don't, either because they don't change with time, or because users don't need to know when the facts occurred. • The temporal data model proposed in this work, nominated TempER, presupposes that all entities, being them time-varying or time-invarying, have an "existence", or a temporal validity. At the time-varying entities, named transitory entities, this existence is a subset of points from the time line. In time-invarying entities, named perennial entities, it is assumed that they "always exist", i.e., their temporal validity is constant, implicit, and equal to all points of the time line. Transitory entities, as much as perennial entities, are focused by the TempER model through two perspectives: a temporal perspective and a non-temporal perspective. Through the non-temporal perspective the entities present two dimensions - lines and columns - similar to a conventional entity-relationship model. Through the temporal perspective the entities present three dimensions: the two conventional dimensions and, in addition, the time dimension. While the temporal data model describes the static properties of a system, the behavioral model in the TempER-Tr approach focus the transactions that are executed by the system, in response to the events that occur at the external environment. A certain set of dynamic constraints must be attended so that transactions are enable to occur. This configures a behavior similar to a Petri net. The TempER-Tr model is completely mappeable, inclusive the temporal data model, to the CEM net, a kind of high level Petri net. This way, the semantic of TempER-Tr model is formally specified. In addition, the utilization of the characteristics of Petri nets is possible.

Neste trabalho e proposta a abordagem TempER-Tr, uma técnica de modelagem conceitual, fundamentada em rede de Petri, que integra a especificação das propriedades dinâmicas de um sistema a um modelo de dados temporal do tipo entidade relacionamento. Um modelo ou esquema conceitual descreve as propriedades identificadas de um sistema a ser desenvolvido. Estas propriedades podem ser classificadas em propriedades estáticas e propriedades dinâmicas As propriedades estáticas descrevem os estados que o sistema pode alcançar, enquanto que as propriedades dinâmicas descrevem as transições entre estes estados. A modelagem conceitual das propriedades estáticas é normalmente conhecida como modelagem de dados. A modelagem das propriedades dinâmicas é denominada de modelagem funcional ou comportamental. Mais especificamente, o modelo TempER-Tr é uma extensão de um trabalho anterior, conhecido como ER-Tr. No modelo ER-Tr, para descrever as propriedades estáticas de um sistema utiliza-se o modelo entidade-relacionamento convencional. No modelo TempER-Tr passa-se a adotar um modelo entidade-relacionamento temporal. Aliado a isto, uma nova linguagem de anotação, baseada em SQL, com mais poder de expressão é proposta. O modelo entidade-relacionamento convencional não possui dispositivos de modelagem capazes de especificar restrições que envolvam a associação dos objetos com o tempo, exigindo que isto se faca ao nível da modelagem das propriedades dinâmicas. Em um modelo entidade-relacionamento convencional, os conjuntos de entidades e relacionamentos apresentam apenas duas dimensões: a primeira refere-se as instâncias (linhas) e a segunda aos atributos (colunas). Em uma abordagem entidade relacionamento temporal, uma nova dimensão e acrescentada: o eixo temporal, possibilitando que as restrições temporais decorrentes da associação entre os objetos possam ser especificadas ao nível do modelo estático. Um requisito importante a ser preenchido por um modelo de dados temporal é permitir que em um mesmo diagrama seja possível associar objetos (entidades, relacionamentos ou atributos) temporalizados com objetos não temporalizados. lsto porque em sistemas de informação alguns dados precisam ser explicitamente referenciados ao tempo e outros não, ou porque não mudam com o tempo, ou porque é irrelevante ao usuário saber quando os fatos ocorreram. O modelo de dados temporal proposto neste trabalho, denominado TempER, pressupõe que todas as entidades, sejam elas temporalizadas ou não temporalizadas, apresentam uma "existência", ou seja, uma validade temporal. No caso das entidades temporalizadas esta existência é um subconjunto de pontos do eixo temporal. Em virtude disto são chamadas de entidades transitórias. Em relação as entidades não temporalizadas, e assumido que "existem sempre", ou seja, a sua validade temporal é constante, implícita e igual a todo o eixo temporal. Por isto são denominadas entidades perenes. Tanto as entidades transitórias quanto as entidades perenes, são focalizadas pelo modelo TempER através de duas perspectivas: uma intemporal e outra temporal. Através da perspectiva intemporal as entidades apresentam duas dimensões, semelhança do que ocorre em um modelo entidade-relacionamento convencional. Através da perspectiva temporal as entidades apresentam três dimensões, as duas convencionais e mais o tempo. Enquanto que o modelo de dados temporal descreve as propriedades estáticas de um sistema, o modelo comportamental, a outra face da abordagem TempER-Tr, focaliza as transações executadas no interior do sistema, em resposta a eventos que ocorrem no ambiente externo. Estas transações, quando efetivadas, provocam mudanças de estados no sistema. Entretanto, para estarem habilitadas a ocorrer, é necessário que um determinado conjunto de restrições dinâmicas sejam atendidas, o que se configura em um comportamento análogo ao de uma rede de Petri. O modelo TempER-Tr é completamente mapeável, inclusive o modelo de dados temporal, para a rede CEM, um tipo de rede de Petri de alto nível. Isto permite que a sua semântica seja formalmente especificada e possibilita o aproveitamento das características das redes de Petri. / This dissertation presents TempER-Tr approach. TempER-Tr is a conceptual modeling technique based on Petri nets that integrates the specification of the dynamic properties of system to a temporal entity-relationship data model. A model or conceptual schema describes the identified properties of a system. These properties can be classified into static and dynamic properties. The static properties describe the states that the system can reach, while the dynamic properties describe the transitions between the states. The conceptual modeling of the static properties is usually known as data modeling, while behavioral or functional modeling deals with dynamic properties. The TempER-Tr model is an extension of a model known as ER-Tr. In the ER-Tr model, the conventional entity-relationship model is used to describe the static properties of a system. In the TempER-Tr model, it is adopted a kind of temporal entityrelationship model. In addition, a new notation language is proposed, based on SQL, with more expression power. The conventional entity-relationship model doesn't provide tools to specify constraints that involve the association of objects with the time dimension, requiring that this have to be done at the dynamic properties modeling level. At the conventional entityrelationship model the entities and relationships sets present just two dimensions: the first one is related to the instance (lines) and the second to the attributes (columns). At a temporal entity-relationship approach, a new dimension is added: the time line. This way, the temporal constraints can be specified at the level of the static diagrams. An important requirement to be supplied by any temporal data model is the possibility to relate, into the same diagram, time-varying objects with time-invarying objects. This is due to the fact that in information systems some data need to be explicitly related to time and others don't, either because they don't change with time, or because users don't need to know when the facts occurred. • The temporal data model proposed in this work, nominated TempER, presupposes that all entities, being them time-varying or time-invarying, have an "existence", or a temporal validity. At the time-varying entities, named transitory entities, this existence is a subset of points from the time line. In time-invarying entities, named perennial entities, it is assumed that they "always exist", i.e., their temporal validity is constant, implicit, and equal to all points of the time line. Transitory entities, as much as perennial entities, are focused by the TempER model through two perspectives: a temporal perspective and a non-temporal perspective. Through the non-temporal perspective the entities present two dimensions - lines and columns - similar to a conventional entity-relationship model. Through the temporal perspective the entities present three dimensions: the two conventional dimensions and, in addition, the time dimension. While the temporal data model describes the static properties of a system, the behavioral model in the TempER-Tr approach focus the transactions that are executed by the system, in response to the events that occur at the external environment. A certain set of dynamic constraints must be attended so that transactions are enable to occur. This configures a behavior similar to a Petri net. The TempER-Tr model is completely mappeable, inclusive the temporal data model, to the CEM net, a kind of high level Petri net. This way, the semantic of TempER-Tr model is formally specified. In addition, the utilization of the characteristics of Petri nets is possible.

Neste trabalho e proposta a abordagem TempER-Tr, uma técnica de modelagem conceitual, fundamentada em rede de Petri, que integra a especificação das propriedades dinâmicas de um sistema a um modelo de dados temporal do tipo entidade relacionamento. Um modelo ou esquema conceitual descreve as propriedades identificadas de um sistema a ser desenvolvido. Estas propriedades podem ser classificadas em propriedades estáticas e propriedades dinâmicas As propriedades estáticas descrevem os estados que o sistema pode alcançar, enquanto que as propriedades dinâmicas descrevem as transições entre estes estados. A modelagem conceitual das propriedades estáticas é normalmente conhecida como modelagem de dados. A modelagem das propriedades dinâmicas é denominada de modelagem funcional ou comportamental. Mais especificamente, o modelo TempER-Tr é uma extensão de um trabalho anterior, conhecido como ER-Tr. No modelo ER-Tr, para descrever as propriedades estáticas de um sistema utiliza-se o modelo entidade-relacionamento convencional. No modelo TempER-Tr passa-se a adotar um modelo entidade-relacionamento temporal. Aliado a isto, uma nova linguagem de anotação, baseada em SQL, com mais poder de expressão é proposta. O modelo entidade-relacionamento convencional não possui dispositivos de modelagem capazes de especificar restrições que envolvam a associação dos objetos com o tempo, exigindo que isto se faca ao nível da modelagem das propriedades dinâmicas. Em um modelo entidade-relacionamento convencional, os conjuntos de entidades e relacionamentos apresentam apenas duas dimensões: a primeira refere-se as instâncias (linhas) e a segunda aos atributos (colunas). Em uma abordagem entidade relacionamento temporal, uma nova dimensão e acrescentada: o eixo temporal, possibilitando que as restrições temporais decorrentes da associação entre os objetos possam ser especificadas ao nível do modelo estático. Um requisito importante a ser preenchido por um modelo de dados temporal é permitir que em um mesmo diagrama seja possível associar objetos (entidades, relacionamentos ou atributos) temporalizados com objetos não temporalizados. lsto porque em sistemas de informação alguns dados precisam ser explicitamente referenciados ao tempo e outros não, ou porque não mudam com o tempo, ou porque é irrelevante ao usuário saber quando os fatos ocorreram. O modelo de dados temporal proposto neste trabalho, denominado TempER, pressupõe que todas as entidades, sejam elas temporalizadas ou não temporalizadas, apresentam uma "existência", ou seja, uma validade temporal. No caso das entidades temporalizadas esta existência é um subconjunto de pontos do eixo temporal. Em virtude disto são chamadas de entidades transitórias. Em relação as entidades não temporalizadas, e assumido que "existem sempre", ou seja, a sua validade temporal é constante, implícita e igual a todo o eixo temporal. Por isto são denominadas entidades perenes. Tanto as entidades transitórias quanto as entidades perenes, são focalizadas pelo modelo TempER através de duas perspectivas: uma intemporal e outra temporal. Através da perspectiva intemporal as entidades apresentam duas dimensões, semelhança do que ocorre em um modelo entidade-relacionamento convencional. Através da perspectiva temporal as entidades apresentam três dimensões, as duas convencionais e mais o tempo. Enquanto que o modelo de dados temporal descreve as propriedades estáticas de um sistema, o modelo comportamental, a outra face da abordagem TempER-Tr, focaliza as transações executadas no interior do sistema, em resposta a eventos que ocorrem no ambiente externo. Estas transações, quando efetivadas, provocam mudanças de estados no sistema. Entretanto, para estarem habilitadas a ocorrer, é necessário que um determinado conjunto de restrições dinâmicas sejam atendidas, o que se configura em um comportamento análogo ao de uma rede de Petri. O modelo TempER-Tr é completamente mapeável, inclusive o modelo de dados temporal, para a rede CEM, um tipo de rede de Petri de alto nível. Isto permite que a sua semântica seja formalmente especificada e possibilita o aproveitamento das características das redes de Petri. / This dissertation presents TempER-Tr approach. TempER-Tr is a conceptual modeling technique based on Petri nets that integrates the specification of the dynamic properties of system to a temporal entity-relationship data model. A model or conceptual schema describes the identified properties of a system. These properties can be classified into static and dynamic properties. The static properties describe the states that the system can reach, while the dynamic properties describe the transitions between the states. The conceptual modeling of the static properties is usually known as data modeling, while behavioral or functional modeling deals with dynamic properties. The TempER-Tr model is an extension of a model known as ER-Tr. In the ER-Tr model, the conventional entity-relationship model is used to describe the static properties of a system. In the TempER-Tr model, it is adopted a kind of temporal entityrelationship model. In addition, a new notation language is proposed, based on SQL, with more expression power. The conventional entity-relationship model doesn't provide tools to specify constraints that involve the association of objects with the time dimension, requiring that this have to be done at the dynamic properties modeling level. At the conventional entityrelationship model the entities and relationships sets present just two dimensions: the first one is related to the instance (lines) and the second to the attributes (columns). At a temporal entity-relationship approach, a new dimension is added: the time line. This way, the temporal constraints can be specified at the level of the static diagrams. An important requirement to be supplied by any temporal data model is the possibility to relate, into the same diagram, time-varying objects with time-invarying objects. This is due to the fact that in information systems some data need to be explicitly related to time and others don't, either because they don't change with time, or because users don't need to know when the facts occurred. • The temporal data model proposed in this work, nominated TempER, presupposes that all entities, being them time-varying or time-invarying, have an "existence", or a temporal validity. At the time-varying entities, named transitory entities, this existence is a subset of points from the time line. In time-invarying entities, named perennial entities, it is assumed that they "always exist", i.e., their temporal validity is constant, implicit, and equal to all points of the time line. Transitory entities, as much as perennial entities, are focused by the TempER model through two perspectives: a temporal perspective and a non-temporal perspective. Through the non-temporal perspective the entities present two dimensions - lines and columns - similar to a conventional entity-relationship model. Through the temporal perspective the entities present three dimensions: the two conventional dimensions and, in addition, the time dimension. While the temporal data model describes the static properties of a system, the behavioral model in the TempER-Tr approach focus the transactions that are executed by the system, in response to the events that occur at the external environment. A certain set of dynamic constraints must be attended so that transactions are enable to occur. This configures a behavior similar to a Petri net. The TempER-Tr model is completely mappeable, inclusive the temporal data model, to the CEM net, a kind of high level Petri net. This way, the semantic of TempER-Tr model is formally specified. In addition, the utilization of the characteristics of Petri nets is possible.

Dans un monde où les personnes et les objets sont de plus en plus connectés et localisés, l’information géographique (IG) est très présente dans notre quotidien et sa prise en compte dans les systèmes d'information (SI) de gestion devient incontournable. Les particuliers et les entreprises la mobilisent de manière croissante pour se repérer dans l’espace, accéder à diverses données statistiques géo-référencées, planifier des déplacements, etc.Les développements actuels sur les systèmes mobiles par exemple, impliquent de facto une dimension spatio-temporelle (ST), souvent réservée aux SI géographiques (SIG). Par conséquent, de nombreux systèmes logiciels sont amenés à entretenir une relation très étroite et précise avec le monde réel afin d'ouvrir de nouveaux champs d'applications comme les villes intelligentes, les usines du futur ou une nouvelle génération de systèmes de logistique.L'ampleur de cette évolution est majeure puisqu'en termes de données, au moins 80% sont concernées (http://www.esrifrance.fr/sig1.aspx). Cependant, un analyste est souvent confronté à des difficultés pour capturer des exigences d'une manière générale, rendant nécessaire une approche organisée et plus systématique. C'est dans ce contexte que nous orientons notre étude vers le domaine de l'ingénierie des exigences (IE) pour mieux construire un raisonnement qui prend en compte la dimension ST. C'est une étape clé dans le développement de telles exigences dans un projet d'évolution de SI de gestion.Le cadre proposé intègre des contributions dans les domaines de l'IE et de la géomatique. En ce sens, nous avons retenu particulièrement la méthode KAOS qui propose une approche d'IE orientée buts et outillée avec un logiciel nommé "Objectiver". Dans un premier temps, nous proposons une extension de la méthodologie KAOS à la dimension spatio-temporelle. KAOS répond déjà aux questions du "POURQUOI", du "COMMENT", du "QUOI" et du "QUI". Nous abordons dans notre recherche plus précisément, les questions du "QUAND "et du "OÙ". Nous utilisons pour ceci deux axes de recherche : d'une part nous explorons la dualité dimensions spatiales/temporelles, afin de transposer à la dimension spatiale des techniques d'IE déjà définies. D'autre part, nous prenons en considération des notations largement utilisées dans les SIG, et ce, afin de les intégrer dans les primitives d'IE et faciliter ainsi la capture d'exigences spatio-temporelles. Nous avons réalisé un prototype à l'aide de l'outil "Objectiver". Cependant, les résultats présentés restent applicables à d'autres méthodes et outils.Afin de pousser le plus possible l'évolution d'un système existant, nous proposons dans un deuxième temps, d'examiner plus spécifiquement des stratégies ouvertes d'intégration, exploitant ainsi des briques ouvertes en matière de données et/ou de services pour répondre à des besoins géomatiques identifiés. Nous pensons aux utilisateurs de ces SI qui doivent pouvoir intégrer des aspects spatiaux et temporels au sein de leurs règles de gestion ou règles métier.Se pose alors la question "comment identifier les aspects ST des règles métier par un processus d'IE ?" qui nous amène à réfléchir sur la construction d'un SI de gestion, qui soit capable de séparer la vue métier de la vue système. Nous montrons plus spécifiquement comment les règles métiers peuvent être identifiées sur la base d'aspects spatio-temporels. Nous avons outillé notre contribution et nous l'illustrons à travers une étude de cas réelle de fusion de deux universités. Ensuite, nous montrons à travers cette même étude de cas comment déployer de telles règles dans les composants les plus appropriés en veillant à garantir une architecture ouverte. / In a world where people and objects are increasingly connected and localized, geographic information (GI) is very present in our daily life and its inclusion in the management information systems becomes essential. Individuals and enterprises mobilize increasingly to orient themselves in space, access to various statistical data georeferenced, plan travel...Current developments on mobile systems, for example, involve a space-time dimension, often reserved for geographic information systems (GIS). Therefore, many software systems are required to maintain a very close relationship and precise with the real world to open up new fields of application such as smart cities, factories of the future or a new generation of logistics systems.The magnitude of this change is major since in terms of data, at least 80% are concerned (http://www.esrifrance.fr/sig1.aspx). However, an analyst often faces difficulties in capturing requirements in general, necessitating an organized and systematic approach. It is in this context that we direct our study to the field of requirements engineering (RE) to better build an argument that takes into account the space-time dimension. This is a key step in the development of such requirements in a management information system development project.The proposed framework includes contributions in the fields of RE and geomatics. In this sense, we have particularly caught the KAOS method that offers a goal oriented requirements engineering approach and equipped with a software named "Objectiver".First, we propose an extension of the KAOS methodology in the space-time dimension. KAOS already answered the questions of "WHY", the "HOW", the "WHAT" and the "WHO". We approach our research specifically, the issues of "WHEN" and "WHERE". We use this for two lines of research : one explores the duality between space and time dimensions in order to transpose the spatial dimension of requirements engineering techniques already defined. On the other hand, we consider notations widely used in GIS, and to integrate them in primitive requirements engineering and thus facilitate the capture of space-time requirements. We made a prototype using the tool "Objectiver". However, the results presented are applicable to other methods and tools.To push as much as possible the performance of an existing system, we propose as a second step, to examine more specifically the open integration strategies and operating bricks started in data and/or services to meet geomatics to identified needs. We believe the users of these information systems must be able to integrate space-time aspects in their management rules or business rules.This raises the question "how to identify the space-time aspects of business rules by a RE process ?" Which brings us to reflect on the construction of a management information system that is capable of separating the business view and the system view. We show specifically how business rules can be identified on the basis of space-time aspects. We have equipped our contribution and illustrate through a real case study of merger of two universities. Next, we show through this same case study how to deploy such rules in the most appropriate components ensuring secure an open architecture.

Syfte: Syftet med uppsatsen är att analysera hur Sveriges landsting och regioner formulerar och visualiserar orsak-verkan-samband mellan perspektiven vid tillämpning av balanserat styrkort. Metod: Uppsatsen använder sig av en kvantitativ innehållsanalys med en dokumentstudie av Sveriges landsting och regioners årsredovisningar och budgetdokument för år 2015. Slutsatser: Av Sveriges landsting och regioner tillämpar 11 av 21 balanserat styrkort som styrmodell. Landstingen och regionernas balanserade styrkort uppnår i relativt hög grad orsak-verkan-samband, dock presenteras orsak-verkan-samband i mycket låg utsträckning för verksamhetens intressenter. Sveriges Landsting och regioner presenterar ingen form av strategikarta som uppfyller rekvisiten som ställs på en strategikarta. Vidare visar författarna att tidsperspektivet mellan perspektiven påverkas av förhållandet mellan utfallsmått och drivande mått i varje perspektiv. En hög andel utfallsmått placerar perspektivet högt upp i det balanserade styrkortet och en hög andel drivande mått placerar perspektivet långt ner i det balanserade styrkortet. / Purpose: The purpose of the thesis is to analyse how Sweden's county councils and regions phrases and visualizes the cause and effect relationship between the perspectives in the implementation of the balanced scorecard. Method: This thesis uses a quantitative content analysis with a document study of Sweden's county councils and regions financial statement and budget documents for the year 2015. Conclusions: 11 of 21 of Sweden's county councils and regions are using balanced scorecard as governance model. The county councils and regions’ balanced scorecards are demonstrating a relatively high degree of cause and effect relationship. However, this is not presented to the organization's stakeholders. Sweden's county councils and regions does not present any form of strategy map that fulfills the demands that is required of a strategy map. The authors also finds that the time dimension between the perspectives is affected by the mixture of outcome measures and performance drivers in each of the perspectives. A high proportion of outcome measures will place the perspective high up in the balances scorecard. A high proportion performance drivers will place the perspective lower in the balanced scorecard.