Deduction of inter-organizational collaborative business processes within an enterprise social network

par Aurélie Montarnal

Thèse de doctorat en Génie Industriel

Sous la direction de Jacques Lamothe et de Frédérick Bénaben.

Soutenue le 08-10-2015

à l'Ecole nationale des Mines d'Albi-Carmaux , dans le cadre de École doctorale Systèmes (Toulouse) , en partenariat avec Centre de recherche Génie industriel (Albi) (laboratoire) et de Centre Génie Industriel / CGI (laboratoire) .

Le président du jury était François Charoy.

Le jury était composé de Jacques Lamothe, Frédérick Bénaben, Hamideh Afsarmanesh, Raul Poler, Matthieu Lauras.

Les rapporteurs étaient Hamideh Afsarmanesh, Raul Poler.

  • Titre traduit

    Déduction de processus métier collaboratifs inter-organisationnels au sein d'un réseau social d'entreprises


  • Résumé

    Particulièrement lors de collaborations dans le cadre de chaînes logistiques ou d'entreprises virtuelles, établir les workflows collaboratifs est une étape laborieuse car souvent réalisée soit de façon humaine, soit avec des méthodes manquant de flexibilité. Sur la base d'un réseau social d'entreprises, cette thèse vise à faciliter cette étape en proposant un service de déduction de processus collaboratifs inter-organisationnels. Cela soulève trois problèmes: (i) trouver les activités qui doivent être exécutées pour remplir les objectifs de la collaboration (Quoi?), (ii) sélectionner les partenaires pouvant réaliser ces activités (Qui?) et (iii) ordonner ces activités en un processus métier collaboratif (Quand?). Dans le cadre d'un réseau social, il est attendu que plusieurs organisations soient capables de fournir les mêmes activités. Dans un tel contexte de concurrence entre les organisations, une optimisation globale permet de trouver un processus final quasi-optimal, en prenant en compte ces trois questions de manière simultanée : trouver l'ensemble des "meilleurs" partenaires et leurs activités dans un contexte de collaboration spécifique. A cette fin, des ontologies de collaboration ont été développées et permettent de représenter et collecter des connaissances sur les collaborations. Ainsi, quand les utilisateurs remplissent leurs profils sur le réseau social, le système peut comprendre (i) les attentes des utilisateurs lorsqu'ils fournissent leurs objectifs de collaboration et (ii) les capacités qu'ils peuvent fournir. Un outil d'aide à la décision, basé sur un algorithme d'optimisation par colonies de fourmis permet ensuite d'exploiter les ontologies de collaboration afin de trouver un processus quasi-optimal répondant aux attentes et objectifs de la collaboration. Les résultats de cette thèse s'inscrivent au sein du projet FUI OpenPaaS dont le but est d'établir un nouveau réseau social d'entreprises visant à faciliter leurs collaborations intra et inter-organisationnelles.


  • Résumé

    Especially in the context of collaborative supply chains and virtual enterprises, the step of designing the collaborative workflows remains laborious because either it is still carried out humanly or the methods lack of flexibility. Based on an enterprise social network, this thesis aims at facilitating this step by proposing a service for the deduction of collaborative processes. It raises three main issues: (i) finding the activities to execute that answer the objectives of the collaboration (What?), (ii) selecting the corresponding partners (Who?) and (iii) ordering the activities into a collaborative business process (When?). Moreover, it is expected that many companies could be able to provide the same activities, on the enterprise social network. In this competitive context, a global optimization should be set up in order to find the quasi-optimal collaborative process that answer these three questions simultaneously. A three-dimensional solution is proposed here. First, a non-functional framework has been set up in order to determine the criteria that make a « good » partner in a specific collaborative context. Then, collaborative ontologies have been implemented and enable the representation and the acquisition of collaborative knowledge, so that the IT system can understand (a) the user's needs when they model their objectives of collaboration and (b) the user's capabilities when they model their profiles on the enterprise social network. And finally, a tool for decision support has been implemented thanks to an ant colony optimization algorithm that exploits the collaborative ontologies in order to provide a quasi-optimal process that fits the context of the collaboration and answers its objective. The results are in line with the FUI French project OpenPaaS which aims at offering an enterprise social network to facilitate their collaborations.


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Informations

  • Détails : 1 vol. (VIII-218 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p.171-188

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  • Disponible pour le PEB
  • Cote : G250-MON
  • Bibliothèque : IMT Mines Albi. Bibliothèque électronique.
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