Le recueil d’informations événementielles dans un processus opérationnel pose principalement deux types de problèmes (lire la suite...) Le recueil d’informations événementielles dans un processus opérationnel pose principalement deux types de problèmes :

• Ces informations, correspondant à des événements datés, sont émises soit en temps réel, soit en différé par les différents acteurs du processus et sont transmises via des réseaux de communications divers ce qui a pour résultat que la plupart du temps, elles sont reçues non ordonnées dans leur date d'apparition.
• De surcroit, les formats de ces données sont généralement spécifiques aux systèmes d'information des différents acteurs et pour un même acteur peuvent varier dans le temps.

C’est pour tenir compte de cette réalité que Corail Software a mis au point un collecteur de données (lire la suite...) C’est pour tenir compte de cette réalité que Corail Software a mis au point un collecteur de données en mode asynchrone, permettant d’acquérir dynamiquement des informations événementielles ou des données de paramétrage, dans des formats hétérogènes, venant de divers environnements.

Ce collecteur met en œuvre :

• Des méthodes de reconnaissance et d’identification des données par analyse sémantique renforcées par des mécanismes d'apprentissage et d'enrichissement de la connaissance,

• Des procédures de vérification de la conformité et de la validité des informations,

• Des mécanismes de mise en attente des informations reconnues mais incomplètes et leur intégration dans le système d'information après recueil des données manquantes,

• Des mécanismes de ré ordonnancement temporel et de traitement des informations par priorité événementielle.

Processus et planigramme (lire la suite...)

Processus et planigramme

Un processus, c'est-à-dire un enchaînement de tâches dans le temps reliées entre elles par des règles de type : "la réalisation de cette tâche débute dès lors que la ou certaines des précédentes tâches sont totalement réalisées", constitue un réseau acyclique d'informations temporelles.

Ces tâches ne sont pas forcément reliées les unes aux autres de façon contigüe (discontinuités temporelles).

Un réseau complexe (lire la suite...)

Un réseau complexe

De surcroit, dans une approche collaborative, le processus est mis en œuvre par différentes organisations (par exemple donneur d'ordre / sous traitants), et dans ce cas, une tâche pour le premier peut constituer un planigramme complet pour le second (dimension fractale).

Enfin, un processus, notamment lorsqu’il est mis en œuvre par plusieurs acteurs interdépendants les uns des autres, peut très vite s’avérer très complexe et comporter plusieurs milliers de tâches.

Anticiper (lire la suite...)

Anticiper

Or le pilotage en temps réel d’un processus en anticipant les risques, nécessite de pouvoir déterminer très vite les conséquences dans le temps d’un événement intervenant sur une tâche du processus.

Propager (lire la suite...)

Propager

Les travaux de recherche qui ont mené à la mise au point du moteur de propagation ont donc porté sur la définition d'un modèle de données et d'une formule mathématique permettant de calculer en une seule fois (c'est-à-dire sans itération) l’impact d’un événement sur la suite du processus, c'est-à-dire la propagation de cette information dans le processus.

Le réseau de neurones (lire la suite...)

Le réseau de neurones

Le calcul de la propagation s’appuie sur un modèle de réseau analogue aux neurones «biologiques », par opposition aux réseaux de neurones « formels ». La combinatoire de ce modèle de forme acyclique et des contraintes temporelles permet de calculer directement les conséquences d’un événement (degré d’avancement, variation de quantités, etc) intervenant sur une tâche, sur les seules autres tâches du processus impactées par cet événement. Le temps de calcul est ainsi considérablement réduit et ce, quelle que soit la complexité du processus.

C’est également cette quasi instantanéité du calcul qui permet la mise en œuvre de simulations.