La mesure de la valeur de l'information en intelligence économique : application à la mise en place de solutions pour accroître la plus-value d'information élaborée dans un contexte d'intranet
par Bertrand Delecroix
Thèse de doctorat en Sciences de l'information et de la communication. Information scientifique et technique
Sous la direction de Clément Paoli.
Soutenue en 2005
à Marne-la-Vallée .
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Résumé
Cette thèse traite de la problématique de la valeur de l'information dans un processus d'intelligence économique. Plus précisément, elle vise à proposer des produits d'information générés grâce à une solution d'extraction d'information. L'extraction d'information permet en effet de fournir des informations à forte valeur ajoutée dans un objectif de prise de décision. La première partie définit dans un premier temps ce que l'on entend précisément par "valeur de l'information". Nous nous attachons à distinguer la valeur de l'information de la notion de pertinence, pour parvenir au principe selon lequel la pertinence est un critère nécessaire, mais non suffisant, pour définir une information à forte valeur. C'est en effet sur la valeur d'usage qu'il faut développer nos efforts au long du processus d'intelligence économique. La deuxième partie expose le processus d'intelligence économique. Nous définissons comment ce processus doit participer à la création d'information à forte valeur, et dans quelle mesure les principes définis précédemment peuvent et doivent y être intégrés. Ce processus débute avec l'acquisition d'information, et aboutit à la prise de décision, puis à l'action. L'information, acquise en amont, doit être transformée et traitée, pour acquérir de la valeur, et réduire l'incertitude à laquelle doit faire face le décideur. La troisième partie montre, à l'aide d'une étude statistique pratiquée à partir des requêtes soumises au moteur de recherche de l'Agence en Réseau pour l'Information Active (ARIA), le service documentaire et de veille de France Télécom, comment un moteur de recherche répond imparfaitement aux besoins des usagers d'un tel moteur. Il est donc nécessaire de leur proposer d'autres moyens d'accès à l'information. La dernière partie va montrer comment la mise en place d'une solution d'extractiond'information peut répondre à cette nécessité, et fournir des informations à forte valeur
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Titre traduit
Information value and business intelligence : application to solutions to increase high-value information in the context of an intranet
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Résumé
This thesis deals with the problematic of information value in the process of business intelligence. More precisely, it aims at offering information products generated with a solution of information extraction. Information extraction indeed makes it possible to provide highly valued information in a goal of decision-making. The first part defines the meaning of "information value". We distinguish information value from the notion of relevance. We conclude on the principle according to which the relevance is a necessary criterion, but nonsufficient to define high-value information. It is indeed the value-in-use that must be developed along the process of business intelligence. The second part presents the process of business intelligence. We define up to what point this process must take part in the creation of high-value information, and how the principles formerly defined can, and must be integrated in it. The process, indeed, begins with information acquisition, and results in decision-making, then in action. This information, acquired upstream, must be transformed and processed, in order to acquire value, and then reduce greatly that the decision maker faces. The third part shows up, using a statistical study, that a search engine can imperfectly meet the needs of the users of search engines. This study was made with data issued from the requests of the Agence en Réseau pour l'Information Active (ARIA) search engine. The ARIA is the business intelligence service of France Telecom. This study shows that it is thus necessary to propose to the users other means of access information. The last part will demonstrate how the implementation of an extraction solution can make it possible to answer this problem and to provide high value information, with agoal of decision-making
