v2.11.0 (5982)

Parcours - MOD-IFIE3-S1-PriseDecision : Outils et méthodes de prise de décision

Domaine > Centre Génie industriel.

Descriptif

Ce module vise à donner aux étudiants une vision globale et pratique des outils et méthodes modernes en gestion de processus et en prise de décisions dans un contexte complexe et incertain. Le module mettra l’accent sur la cohérence et les liens entre l’aide à la décision et le process mining, avec une étude de cas fil rouge pour illustrer leur application conjointe.

Compétences travaillées

Bloc GenIndus : Concevoir et piloter des organisations et les systèmes d'information associés dans un environnement évolutif et incertain

G.1 Modéliser et analyser une organisation industrielle et de services
G.2 Mettre en œuvre des méthodes d'optimisation
G.5 Mobiliser des informations validées
G.6 Agir avec responsabilité environnementale et sociétale

Objectifs pédagogiques

A la fin de ce module, les élèves seront capables de :

Partie Aide à la Décision

  • Distinguer les différentes approches décisionnelles dans un environnement VUCA
  • Identifier les sources d’incertitude, les caractériser
  • Modéliser l’attitude du décideur face aux incertitudes et aux risques
  • Savoir modéliser le problème décisionnel en fonction du type d’information sur les données et leurs qualités
  • Elliciter un problème multicritère
  • Analyser le résultat et le présenter au décideur.

Partie Process Mining

  • Comprendre les principes fondamentaux : Acquérir une compréhension approfondie des concepts, objectifs et types de Process Mining, ainsi que de ses applications dans divers domaines industriels.
  • Maîtriser les outils et techniques : Apprendre à utiliser des outils et des logiciels spécialisés pour importer, analyser et visualiser les données de processus, ainsi que des techniques de nettoyage, de prétraitement et d'analyse de ces données.
  • Analyser et évaluer les modèles de processus : Développer des compétences pour extraire des modèles de processus à partir des données de journalisation, les analyser pour identifier les séquences d'activités et les variations, et évaluer leur qualité en termes de précision, de simplicité et de généralisation.
  • Proposer des recommandations d'amélioration : Être capable de comparer les processus réels avec les modèles de processus attendus, d'identifier les écarts et les opportunités d'amélioration, et de proposer des recommandations basées sur les résultats de l'analyse de Process Mining.

25.5 heures en présentiel
réparties en:
  • Cours Magistraux : 12
  • Travaux Dirigés : 12
  • Travail en Autonomie programmé à l'EDT : 4.5
  • Evaluation des connaissances et capacités : DS, QCM : 1.5

Diplôme(s) concerné(s)

UE de rattachement

Pour les élèves du diplômeDiplôme d'Ingénieur IMT Mines Albi

Modélisation d'entreprise Simulation de processus Analyse de données Statistiques

Format des notes

Numérique sur 20

Pour les élèves du diplômeDiplôme d'Ingénieur IMT Mines Albi

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)

    Le coefficient de l'enseignement est : 1

    Programme détaillé

    Partie Process Mining :

    • Introduction au Module, au Process Mining et Zoom sur le Process Modeling
    • Conformance Checking et Pratique à l'aide de Disco et Prom
    • Enhancement Process et pratique à l'aide de Disco et Prom
    • Projet fil rouge partie Process Mining

    Partie Aide à la Décision

    • Introduction à la Théorie de la Décision
    • Décision sous incertitudes
    • Décision sous risques
    • Théorie des jeux
    • Décision Multi-critères
    • Projet fil rouge partie aide a la décision

    Mots clés

    Aide à la décision, Incertitudes, Risques, Multicritères, Multiacteurs, Process Mining, Données, event log, Modélisation des processus

    Méthodes pédagogiques

    apprentissage par projet
    Veuillez patienter